Redis库数量突破16实现分离式管理（redis设置16个库）

Redis库数量突破16：实现分离式管理

随着应用场景越来越复杂化，Redis的应用范围也越来越广泛，其中之一的重要应用就是缓存。在实际开发过程中，我们常常需要同时使用多个Redis库，在最近的一次更新中，Redis库数量也已经突破了16个，这意味着我们可以更加灵活地运用Redis来实现多种应用场景。

然而，同时使用多个Redis库也带来了管理问题，如何高效地管理多个Redis库，这成为了一个值得探讨的问题。

在这篇文章中，我们将会介绍一种基于Python编写的分离式Redis管理模块，通过它，我们可以更加便捷、高效地管理多个Redis实例。

1.代码实现

在Python中，我们可以使用redis-py来实现Redis连接，并且可以通过设置prefix参数来为每个Redis库设置一个名称前缀，以区分不同的Redis库。

“`python

import redis

db0 = redis.StrictRedis(host=’localhost’, port=6379, db=0, prefix=’db0:’)

db1 = redis.StrictRedis(host=’localhost’, port=6379, db=1, prefix=’db1:’)

db2 = redis.StrictRedis(host=’localhost’, port=6379, db=2, prefix=’db2:’)

…

通过这种方式，我们已经可以对每个Redis库进行操作了。但是，如果需要对多个Redis库进行批量操作，这种方式显然还不够便捷。在这里，我们可以借鉴Redis的Pipeline机制，构建一个支持多个Redis库同时执行命令的批量操作模块。代码如下：

```python
import redis
class RedisManager(object):
    def __init__(self, host='localhost', port=6379, databases=[0]):
        self.host = host
        self.port = port
        self.databases = databases
        self.clients = {}
        self.pipelines = {}

    def _get_client(self, db):
        if db not in self.clients:
            self.clients[db] = redis.StrictRedis(host=self.host, port=self.port, db=db)
        return self.clients[db]
    def _get_pipeline(self, db):
        if db not in self.pipelines:
            self.pipelines[db] = self._get_client(db).pipeline()
        return self.pipelines[db]
    def exec_all(self):
        for db in self.databases:
            if db in self.pipelines:
                self.pipelines[db].execute()
                self.pipelines[db] = self._get_client(db).pipeline()

    def pipeline(self, db):
        return self._get_pipeline(db)

在这个模块中，我们可以使用一个RedisManager对象管理多个Redis库，并且可以使用pipeline方法来获取指定Redis库的Pipeline对象。通过Pipeline对象执行的多个命令会保存在内存中，直到调用exec_all方法时一起执行。这样，我们就可以在一个时间段内对多个Redis库执行批量操作，并且不需要为每个Redis库都创建一个单独的Pipeline对象。

2.分离式管理

上面的代码虽然可以让我们更加方便地操作多个Redis库，但是管理多个连接对象还是会给我们带来很多麻烦。然而，我们可以通过使用Python的多线程机制，将每个Redis库的操作分离到不同的线程中执行，从而实现更加高效的管理。

“`python

import redis

import threading

import Queue

class RedisManager(object):

def __init__(self, host=’localhost’, port=6379, databases=[0]):

self.host = host

self.port = port

self.databases = databases

self.clients = {}

self.pipelines = {}

self.tasks = Queue.Queue()

for db in self.databases:

self.clients[db] = redis.StrictRedis(host=self.host, port=self.port, db=db)

self.pipelines[db] = self._get_client(db).pipeline()

for db in self.databases:

threading.Thread(target=self._worker, args=[db]).start()

def _get_client(self, db):

return self.clients[db]

def _get_pipeline(self, db):

return self.pipelines[db]

def pipeline(self, db):

return self._get_pipeline(db)

def exec_all(self):

for db in self.databases:

self.tasks.put(db)

self.tasks.join()

def _worker(self, db):

while True:

command_args = self.tasks.get()

if db == command_args[0]:

pipeline = self._get_pipeline(db)

pipeline.execute(command_args[1])

self.pipelines[db] = self._get_client(db).pipeline()

self.tasks.task_done()

在这个版本的RedisManager中，我们使用Queue来管理所有需要执行的操作，并且为每个Redis库创建了一个单独的工作线程。每个工作线程会不断地从Queue中获取需要执行的操作，并使用对应的Pipeline对象执行命令。每个命令执行完毕后，Pipeline对象就会被重置，等待下一次执行。

在主线程中，我们可以使用exec_all方法来执行所有的操作，并等待所有工作线程执行完毕。这样，我们就实现了一种分离式管理多个Redis库的方法，可以更加高效地管理多个Redis库。

3.总结

在本文中，我们介绍了基于Python编写的Redis管理模块，可以帮助我们更加便捷、高效地管理多个Redis实例。这个模块支持不同Redis库的操作分离，可以根据需要进行批量操作，并可以使用多线程机制实现更加高效的管理。如果你也经常需要同时使用多个Redis库，那么这个模块可能会对你有所帮助。