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Redis: 低耗能綠色運(yùn)行體驗(yàn)
成都創(chuàng)新互聯(lián)公司是一家集網(wǎng)站建設(shè),金城江企業(yè)網(wǎng)站建設(shè),金城江品牌網(wǎng)站建設(shè),網(wǎng)站定制,金城江網(wǎng)站建設(shè)報(bào)價(jià),網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷(xiāo),網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化,金城江網(wǎng)站推廣為一體的創(chuàng)新建站企業(yè)，幫助傳統(tǒng)企業(yè)提升企業(yè)形象加強(qiáng)企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力?？沙浞譂M足這一群體相比中小企業(yè)更為豐富、高端、多元的互聯(lián)網(wǎng)需求。同時(shí)我們時(shí)刻保持專(zhuān)業(yè)、時(shí)尚、前沿，時(shí)刻以成就客戶(hù)成長(zhǎng)自我，堅(jiān)持不斷學(xué)習(xí)、思考、沉淀、凈化自己，讓我們?yōu)楦嗟钠髽I(yè)打造出實(shí)用型網(wǎng)站。
Redis是一個(gè)高性能的開(kāi)源Key-Value存儲(chǔ)系統(tǒng)，常用于緩存、消息隊(duì)列、計(jì)數(shù)器等場(chǎng)景，并且在互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)中廣泛應(yīng)用。它運(yùn)行穩(wěn)定、安全可靠、可水平擴(kuò)展等優(yōu)點(diǎn)受到了開(kāi)發(fā)者和運(yùn)維人員的青睞。
但是，在建立大型Redis集群時(shí)，我們經(jīng)常會(huì)遇到如下瓶頸：
1. 對(duì)內(nèi)存的需求很高
2. CPU使用率過(guò)高
3. 高IO處理開(kāi)銷(xiāo)（特別是在持久化時(shí)）
4. 網(wǎng)絡(luò)帶寬限制
這些問(wèn)題很大程度上增加了運(yùn)維成本，同時(shí)對(duì)服務(wù)器的資源也造成了很大的消耗。那么，怎么才能避免這些問(wèn)題呢？
Redis Greenlet模型是解決這些問(wèn)題的方案之一。Greenlet模型是在Python中實(shí)現(xiàn)的，它可以實(shí)現(xiàn)在單個(gè)線程上實(shí)現(xiàn)協(xié)作調(diào)度的并發(fā)模型。我們可以使用Greenlet來(lái)管理Redis客戶(hù)端連接，從而達(dá)到了以下目的：
1. 最小化內(nèi)存使用
2. 大大降低CPU使用率
3. 減少I(mǎi)O操作的開(kāi)銷(xiāo)
4. 最大化網(wǎng)絡(luò)帶寬的使用
為了更好地說(shuō)明Redis Greenlet模型的原理和用法，我們以下面一段代碼作為例子，我們?cè)诖a中構(gòu)造了一個(gè)簡(jiǎn)單的訂閱和發(fā)布功能：
import redis
from gevent import Greenlet
from gevent import monkey
from gevent.pool import Pool
monkey.patch_all()
class RedisClient(object):
def __init__(SELF):
self._pool = redis.ConnectionPool(
host="localhost",
port=6379,
decode_responses=True
)
self._sub = None
self._pub = None
def subscribe(self, CHANNEL):
if not self._sub:
self._sub = redis.StrictRedis(connection_pool=self._pool)
if isinstance(channel, bytes):
channel = channel.decode("utf-8")
return self._sub.subscribe(channel)
def publish(self, channel, message):
if not self._pub:
self._pub = redis.StrictRedis(connection_pool=self._pool)
if isinstance(message, bytes):
message = message.decode("utf-8")
return self._pub.publish(channel, message)
def subscribe_cb(message):
print(message['data'])
def subscribe_task(queue):
data = queue.get()
channel = data[0]
conn = RedisClient()
p = conn.subscribe(channel)
while True:
for item in p.listen():
if item['type'] == 'message':
message = {
'data': item['data'],
'channel': item['channel'].decode('utf-8')
}
subscribe_cb(message)
def mn():
NUM_WORKERS = 4
pool = Pool(NUM_WORKERS)
queue = gevent.queue.Queue()
for i in range(NUM_WORKERS):
g = Greenlet(subscribe_task, queue)
g.start()
retries = 3
while retries > 0:
try:
queue.put(('test',))
queue.put(('test2',))
queue.put(('test3',))
break
except redis.exceptions.TimeoutError:
retries -= 1
continue
if retries == 0:
rse Exception("Connecting to Redis fled after 3 tries")
if __name__ == "__mn__":
mn()
在這個(gè)代碼中，我們使用了Python Gevent庫(kù)實(shí)現(xiàn)了協(xié)程，這樣就可以在協(xié)程上實(shí)現(xiàn)異步IO，來(lái)減小CPU的使用，并且可以充分利用網(wǎng)絡(luò)帶寬。同時(shí)我們也使用了Redis連接池來(lái)來(lái)避免了頻繁的連接開(kāi)銷(xiāo)。這樣，在高并發(fā)和大數(shù)據(jù)量情況下，Redis的性能得到了進(jìn)一步的提高。
Redis Greenlet模型可以幫助我們降低資源的消耗，同時(shí)提高系統(tǒng)的性能表現(xiàn)，給用戶(hù)帶來(lái)更好的使用體驗(yàn)。如果您正在構(gòu)建一個(gè)大型Redis集群，不妨考慮一下采用這種方案來(lái)優(yōu)化您的系統(tǒng)。
香港服務(wù)器選創(chuàng)新互聯(lián)，2H2G首月10元開(kāi)通。
創(chuàng)新互聯(lián)（www.cdcxhl.com）互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)提供商,擁有超過(guò)10年的服務(wù)器租用、服務(wù)器托管、云服務(wù)器、虛擬主機(jī)、網(wǎng)站系統(tǒng)開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn)。專(zhuān)業(yè)提供云主機(jī)、虛擬主機(jī)、域名注冊(cè)、VPS主機(jī)、云服務(wù)器、香港云服務(wù)器、免備案服務(wù)器等。
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