Redis支持的Python数据结构

我一直在和Redis公司相当多工作中最近，我真的习惯了。在某个时刻，我突然想到，使用Redis作为最常见的Python数据结构、列表和字典的后端非常简单。这样做不仅简单，而且还提供了一些好处：可读性、跨进程/线程/机器的分布以及对现有接口的熟悉。

这些想法产生的代码可以在Github上找到。在您离开之前，让我们考虑一下这种方法的几个简单但功能强大的应用程序：共享配置机制和旧的publisher-consumer示例。

共享配置

一旦开始大规模工作，管理共享配置数据就变得越来越重要。幸运的是，这是一个可以解决的问题。这里有一个解决方案。

进口再贴现
#创建和编辑配置十=再贴现.重新定义()十['mysql主机']="127.0.0.0:1999"十['mysql从属']="127.0.0.1:2000,127.0.0.2:2001"十['mysql从属']=十['mysql从属']+",127.0.0.3:2002"
#读取计算机上的配置十=再贴现.重新定义()主人=十['mysql主机'].分裂(':')奴隶=[y.分裂(':')对于y在里面十['mysql从属'].分裂(',')]

很简单。长时间运行的进程需要偶尔进行检入，以查看配置是否发生了更改，这是一种拖累，但是可行的。

分布式生产者和消费者

在某种程度上，大多数体系结构都迫切需要消息队列。他们中的许多人最终在MySQL之上实现了一个奇怪的队列。许多其他人最终使用兔子MQ但这并不总是完全符合它的座右铭信息就是这样。让我们研究另一种方法。

进口redis\u列表
#制作人进口随机的十=redis\u列表.再贴现(“生产者队列”)对于我在里面润智(0,100):十.追加(随机的.兰丁(0,101)
#消费者十=redis\u列表.再贴现(“生产者队列”)虽然是的:n=十.流行音乐(舞台调度=是的)打印“砰的一声%s码"%(n,)

可能会有大量的生产者和消费者，他们不需要在同一台机器上。您不必使用Python线程或多处理，只需从命令行生成任意数量的线程即可。可爱，嗯？

一个配置良好的Redis安装程序可以在主设备发生故障时使用对从设备的写故障转移，从而允许系统在不丢失数据和不等待恢复主设备的情况下保持功能；这些属性很难用RabbitMQ复制。对于更雄心勃勃的人来说，通过限制队列的最大大小（通过Redis）来确保队列的稳定性是很简单的LTRIM公司命令）。最雄心勃勃的人，可以追随红隼-像策略和监视队列大小一样，当队列太大时从队列中拉出消息，将它们写入文件，然后在队列恢复时从队列中重新填充队列（这可以在不丢失消息顺序的情况下完成，方法是使用两个Redis列表，其中对象从输入队列移动到序列化文件或处理队列，如果处理队列低于其最小大小，并且当磁盘上还有数据时，没有任何内容直接从输入队列写入处理队列）。

好 啊。去造点东西。