python使用pipeline读写redis

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　　用了很久的redis了。随着业务的要求越来越高。对redis的读写速度要求也越来越高。正好最近有个需求（需要在秒级取值1000+的数据），如果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，但这并不是最好的解决方案，这里考虑到了redis特有的功能pipeline管道功能。下面就更大家演示一下pipeline在python环境下的使用情况。
　　1、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

　　2、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，根据需要去编写相应的代码。思路同理。线上的redis一般都是集群模式，集群模式下使用pipeline的时候，在创建pipeline的对象时，需要指定
pipe =conn.pipeline(transaction=False)　　经过线上实测，利用pipeline取值3500条数据，大约需要900ms，如果配合线程or协程来使用，每秒返回1W数据是没有问题的，基本能满足大部分业务。