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用python 批量操作redis數(shù)據(jù)庫

 更新時(shí)間:2021年03月09日 15:26:29   作者:binger0712  
這篇文章主要介紹了如何用python 批量操作redis數(shù)據(jù)庫,幫助大家更好的理解和學(xué)習(xí)使用python,感興趣的朋友可以了解下

方法一:使用 pipeline

  使用pipelining 發(fā)送命令時(shí),redis server必須部分請求放到隊(duì)列中(使用內(nèi)存)執(zhí)行完畢后一次性發(fā)送結(jié)果,在 pipeline 使用期間,將“獨(dú)占”鏈接,無法進(jìn)行非“管道”類型的其他操作,直至 pipeline 關(guān)閉;如果 pipeline 的指令集很多很龐大,為了不影響其他操作(redis 最大時(shí)間lua-time-limit默認(rèn)是5s),可以使用其他新建新鏈接操作。批量操作如下:

import redis

r = redis.Redis(host='127.0.0.1', port=6379, password='1234567890')
with r.pipeline() as ctx:
  a = time.time()
  ctx.hset('current', "time2", a)
  ctx.hset('current', "time3", a)
  res = ctx.execute()
  print("result: ", res)

使用 pipe line 以樂觀鎖的形式執(zhí)行事務(wù)操作

# -*- coding:utf-8 -*-

import redis
from redis import WatchError
from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor

r = redis.Redis(host='127.0.0.1', port=6379)

# 減庫存函數(shù), 循環(huán)直到減庫存完成
# 庫存充足, 減庫存成功, 返回True
# 庫存不足, 減庫存失敗, 返回False
def decr_stock():
  # python中redis事務(wù)是通過pipeline的封裝實(shí)現(xiàn)的
  with r.pipeline() as pipe:
    while True:
      try:
        # watch庫存鍵, multi后如果該key被其他客戶端改變, 事務(wù)操作會拋出WatchError異常
        pipe.watch('stock:count')
        count = int(pipe.get('stock:count'))
        if count > 0: # 有庫存
          # 事務(wù)開始
          pipe.multi() # multi 判斷 watch 監(jiān)控的 key 是否被其他客戶端改變
          pipe.decr('stock:count')
          # 把命令推送過去
          # execute返回命令執(zhí)行結(jié)果列表, 這里只有一個decr返回當(dāng)前值
          result = pipe.execute()[0]
          print("result: ", result)
          return True
        else:
          return False
      except WatchError as e:
        # 打印WatchError異常, 觀察被watch鎖住的情況
        print(e.args)
      finally:
        pipe.unwatch()


def worker():
  while True:
    # 沒有庫存就退出
    if not decr_stock():
      break


# 實(shí)驗(yàn)開始
# 設(shè)置庫存為100
r.set("stock:count", 100)

# 多進(jìn)程模擬多個客戶端提交
with ProcessPoolExecutor(max_workers=2) as pool:
  for _ in range(10):
    pool.submit(worker)

方法二:使用 register_script 

分布執(zhí)行,發(fā)送腳本到redis服務(wù)器,獲取一個本次連接的一個調(diào)用句柄,根據(jù)此句柄可以無數(shù)次執(zhí)行不同參數(shù)調(diào)用

import redis
import time

  r = redis.Redis(host='127.0.0.1', port=31320, password='12345678')
  
  lua = """
  local key = KEYS[1]
  local field = ARGV[1]
  local timestamp_new = ARGV[2]
  
  -- get timestamp of the key in redis
  local timestamp_old = redis.call('hget', key, field)
  -- if timestamp_old == nil, it means the key is not exist
  if timestamp_old == nil or timestamp_old == false or timestamp_new > timestamp_old then
    redis.call('hset', key, field .. 1, timestamp_new)
    -- timestamp_new > timestamp_old
    return redis.pcall('hset', key, field, timestamp_new)
  end
  
  """

  cmd = r.register_script(lua)

  cur_time = time.time()
  cmd(keys=['current'], args=["time", cur_time])

register_script 調(diào)用 lua 來實(shí)現(xiàn),需要注意 redis.call(method, key, field) 的返回值(nil,false,1),此處沒有鍵值返回的是false。如果中間有錯誤,所有的語句不時(shí)不生效。

方法三:使用 script_load 和 evalsha

簡而言之,通過 script_load 發(fā)送給redis服務(wù)器,使加載 lua 腳本,并常駐內(nèi)存,返回標(biāo)志,通過 evalsha 按標(biāo)志進(jìn)行執(zhí)行,此連接脫離本次redis 客戶端。

import redis
import time

  r = redis.Redis(host='127.0.0.1', port=31320, password='12345678')
  
  lua = """
  local key = KEYS[1]
  local field = ARGV[1]
  local timestamp_new = ARGV[2]
  
  -- get timestamp of the key in redis
  local timestamp_old = redis.call('hget', key, field)
  -- if timestamp_old == nil, it means the key is not exist
  if timestamp_old == nil or timestamp_old == false or timestamp_new > timestamp_old then
    redis.call('hset', key, field .. 1, timestamp_new)
    -- timestamp_new > timestamp_old
    return redis.pcall('hset', key, field, timestamp_new)
  end
  
  """
  sha = r.script_load(lua)
  print(r.evalsha(sha, 1, 'current', 'time', time.time()))

Redis 管理Lua腳本:(Python下為 script_... )

  • script load

此命令用于將Lua腳本加載到Redis內(nèi)存中

  • script exists

scripts exists sha1 [sha1 …]  
此命令用于判斷sha1是否已經(jīng)加載到Redis內(nèi)存中

  • script flush 

此命令用于清除Redis內(nèi)存已經(jīng)加載的所有Lua腳本,在執(zhí)行script flush后,所有 sha 不復(fù)存在。

  • script kill 

此命令用于殺掉正在執(zhí)行的Lua腳本。

方法四:eval

使用方法與方法三類似,但是eval是一次性請求,每次請求,必須攜帶 lua 腳本

以上就是用python 批量操作redis數(shù)據(jù)庫的詳細(xì)內(nèi)容,更多關(guān)于python 批量操作redis數(shù)據(jù)庫的資料請關(guān)注腳本之家其它相關(guān)文章!

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