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首先redis的List 相当于一个队列,可以实现先进先出的规则
采用brpop 是因为当队列中没有的时候会进行阻塞,直到队列中有可弹出元素或者等待超时
访问太多,服务器处理速度太慢,如果每隔用户等待,服务器反馈的话,时间太长,http连接超时,出现服务器错误。
有一个客户端不断的往队列里放东西(数据),采用多线程,模拟大量用户访问的情况
有一个服务器不断的从队列中取出打印,并设置每次打印时间睡2秒
key [value, value] key 代表List的名字, [value, ...] 是值
客户client.py
import random import threading import redis import config lock = threading.Lock() lock.acquire() lock.release() pool = redis.ConnectionPool(host=config.HOST, port=config.PORT, decode_responses=True, password=config.PASSWORD) r = redis.Redis(connection_pool=pool) # 客户往redis 中放数据 def fun1(redisObj): value = random.randint(0, 100) # 往ccc列表中存放 print("开始发送数据:", value) redisObj.lpush("print",str(value)) for i in range(100): threading.Thread(target=fun1, args=(r,)).start()
服务器server.py
import redis import time import config pool = redis.ConnectionPool(host=config.HOST, port=config.PORT, decode_responses=True, password=config.PASSWORD) r = redis.Redis(connection_pool=pool) # 服务端不断的取 while True: value = r.brpop("print") time.sleep(2) print(value)
方式: 将连接作为一个函数,进行错误捕捉,发生问题的时候重新连接。
import redis import time import config def get_redis(): pool = redis.ConnectionPool(host=config.HOST, port=config.PORT, decode_responses=True, password=config.PASSWORD) r = redis.Redis(connection_pool=pool) return r # 服务端不断的取 r = get_redis() while True: try: value = r.brpop("print") time.sleep(2) print(value) except Exception as e: print("等待超时重连") r = get_redis()
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