python应用中使用redis的几个思考
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发布时间：2024-10-24 02:58
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时间：2024-11-06 22:59
在Python应用中使用Redis时，优化性能是关键。使用pipeline来提高性能是常见的策略之一。Pipeline允许将多个请求组合在一起，一次性发送给服务器并返回结果，显著减少了网络传输时间。例如，执行三个操作#1、#2、#3，使用pipeline后只需一个RTT时间，而非三个。尽管pipeline提高了效率，但命令执行不保证原子性，可能需要客户端脚本来确保。Pipeline的一个局限是无法利用中间结果进行运算，如#2依赖#1输出时，操作无法pipeline在一起。
处理大数据时，考虑使用迭代和批量操作。如需操作大量数据，使用scan操作可有效解决内存问题，但可能降低速度。批量操作则更高效，尤其是当数据量大时，如代码所示，使用批量操作（batch size为500）可提升5倍速度。
至于是否使用asyncio，这取决于访问Redis的场景。在高频、小数据量情况下，本地部署的Redis服务器通常性能很高，RTT较小，故无需异步编程。然而，当需要与Redis交换大量数据时，异步编程可避免阻塞程序运行，提高效率。尽管asyncio模型在某些场景下可能带来调度性能的挑战，但是否使用异步编程应视具体需求而定。
存储复杂数据结构时，Redis提供了set/get、hset/hmset/hmget等命令，支持嵌套层级为0~1级的操作。要扩展信息嵌套层次，可以采用多个数据库来实现第一层嵌套。通过指定db索引，实现不同的数据库，允许使用不同的key，如将CRM系统中的用户数据分别存储在vendor（供货商）和customer（客户）数据库下。此外，Redis提供了hash、list、set等容器，支持二级嵌套，便于操作更复杂的数据结构。
对于更复杂的嵌套数据结构，如用户订单数据，可采用服务器脚本或对key进行多级命名来提取内部嵌套。通过给每个容器类型（hash、list、set）创建多级key，可实现对深层嵌套数据的高效操作，避免不必要的数据取回和重复计算。
