项目问题:
做实时推荐流遇到的问题,一般推荐流是将大的推荐列表划分成多块固定长度(不固定也可以)的内容,并且会记录之前看过的东西,在每次点击刷新后,吐出去来的新的固定块内容(假设k条)。这个过程涉及三个步骤:
数据存储在Redis中,在仿真运行时候,假设给uid吐出200页推荐内容,程序运行的时候,出现了问题:
吐前面页数推荐内容时候挺快的,越往后越慢。
使用的包:
绝大多数的时间都花在hgetall
上,这里分析是与redis包的反应耗时了,去对应的包里找问题:
这个地方耗时多了,self.read_response()
反应慢了,原因可能是该包是使用python实现的。
再去分析self.read_response()
函数,并查看reds-py项目的Readme
发现:
还有一个hiredis
版本,由redis核心团队用c语言实现的,速度是redis-py
的10倍,果然C语言还是王道啊!
首先判断是否有hiredis,如果有的话,使用hiredis作为解析参数回应
pip安装之后,再次运行程序:
运行时间减少了很多!
Readme
文件;