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Python Redis pipeline操作

网络延迟高:批量执行,性能提升明显网络延迟低(本机):批量执行,性能提升不明显某些客户端(java和python)提供了一种叫做pipeline的编程模式用来解决批量提交请求的方式。 这里我们用python客户端来举例说明一下。1、pipeline网络延迟client与server机器之间网络延迟如下,大约是30ms。? 而pipeline批量操作只进行一次网络往返,所以延迟只有0.03s。可以看到节省的时间基本都是网路延迟。 redis事务细心的你可能发现了,使用transaction与否不同之处在与创建pipeline实例的时候,transaction是否打开,默认是打开的。 127.0.0.1, port=6379) # 减库存函数, 循环直到减库存完成# 库存充足, 减库存成功, 返回True# 库存不足, 减库存失败, 返回Falsedef decr_stock(): # python

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    网络延迟高:批量执行,性能提升明显网络延迟低(本机):批量执行,性能提升不明显某些客户端(java和python)提供了一种叫做pipeline的编程模式用来解决批量提交请求的方式。 这里我们用python客户端来举例说明一下。1、pipeline网络延迟client与server机器之间网络延迟如下,大约是30ms。? 而pipeline批量操作只进行一次网络往返,所以延迟只有0.03s。可以看到节省的时间基本都是网路延迟。 2、pipeline与transation(事务)pipeline不仅仅用来批量的提交命令,还用来实现事务transation。这里对redis事务的讨论不会太多,只是给出一个demo。 127.0.0.1, port=6379) # 减库存函数, 循环直到减库存完成# 库存充足, 减库存成功, 返回True# 库存不足, 减库存失败, 返回Falsedef decr_stock(): # python

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