python使用pipeline读写redis

用了好久的redis了。随着业务的要求愈来愈高。对redis的读写速度要求也愈来愈高。正好最近有个需求（须要在秒级取值1000+的数据），若是对于传统的单词取值，循环取值，消耗实在是大，有小伙伴可能考虑到多线程，但这并非最好的解决方案，这里考虑到了redis特有的功能pipeline管道功能。下面就更你们演示一下pipeline在python环境下的使用状况。

一、插入数据

>>> import redis
>>> conn = redis.Redis(host='192.168.8.176',port=6379)
>>> pipe = conn.pipeline()
>>> pipe.hset("hash_key","leizhu900516",8)
Pipeline<ConnectionPool<Connection<host=192.168.8.176,port=6379,db=0>>>
>>> pipe.hset("hash_key","chenhuachao",9)
Pipeline<ConnectionPool<Connection<host=192.168.8.176,port=6379,db=0>>>
>>> pipe.hset("hash_key","wanger",10)
Pipeline<ConnectionPool<Connection<host=192.168.8.176,port=6379,db=0>>>
>>> pipe.execute()
[1L, 1L, 1L]
>>> 
查看插入的结果：如图

二、批量读取数据

>>> pipe.hget("hash_key","leizhu900516")
Pipeline<ConnectionPool<Connection<host=192.168.8.176,port=6379,db=0>>>
>>> pipe.hget("hash_key","chenhuachao")
Pipeline<ConnectionPool<Connection<host=192.168.8.176,port=6379,db=0>>>
>>> pipe.hget("hash_key","wanger")
Pipeline<ConnectionPool<Connection<host=192.168.8.176,port=6379,db=0>>>
>>> result = pipe.execute()
>>> print result
['8', '9', '10']   #有序的列表
>>>

总结：redis的pipeline就是这么简单，实际生产环境，根据须要去编写相应的代码。思路同理。线上的redis通常都是集群模式，集群模式下使用pipeline的时候，在建立pipeline的对象时，须要指定

pipe =conn.pipeline(transaction=False)

通过线上实测，利用pipeline取值3500条数据，大约须要900ms，若是配合线程or协程来使用，每秒返回1W数据是没有问题的，基本能知足大部分业务。