多进程极速访问Redis打开大数据门（多进程同时读取redis）

槛

随着时代的发展，电子商务已经迅速发展，传统的商业模式不能满足客户的需求，而大数据作为未来发展的趋势，可以为客户提供更好的体验。Redis是一种开源的内存数据库，在数据库访问上具有很大的优势，但是单进程可能会因为访问量太大而受到影响，所以如何能够以极快的速度访问Redis，将会是大数据的一个重要环节。

借助多进程技术打开大数据的门槛

多进程可以通过多个进程共享内存的办法来提升效率。在涉及Redis访问的场景中，使用多进程可以让全不同的请求可以并发处理，可以在理论上大大减少访问redis时候所消耗的时间，充分发挥极速访问的作用。

其中一种多进程极速访问Redis的方法是使用C语言进行开发，使用POSIX标准多进程编程，确保访问的实时性同时充分利用当前系统的资源。示例代码如下：

#include 
#include 
#include 
#include 
#include  
#include 
int mn(int argc, char *argv[]) 
{  
    pid_t child_pid;
    int status;
    int data_num;
    
    //我们需要创建2个进程
    for(data_num=0; data_num
        child_pid = fork();
        //获取父进程ID
        if (child_pid > 0) {
            printf("I am parent process with ID %d\n", getpid());
            wt(&status);
        }else {
            printf("I am child process with ID %d\n", getpid());
            //在子进程中，完成Redis的访问操作
            break;
        } 
    }
    //完成Redis的访问
    //....
    return 0;
}

通过POSIX标准创建子进程，使用wt()会让父进程等待，避免提前退出，然后在子进程中完成Redis的访问操作。

另一种方法是使用python语言，用pip安装python的redis库。使用python的多进程加载模块，实现多线程访问Redis，可以提升Redis的访问速度。示例代码如下：

# 导入模块
import redis
import multiprocessing 
# 建立Redis连接
r = redis.Redis(host='localhost', port='6379', db=2, decode_responses=True)
# 定义多进程访问函数
def add(name):
    r.set(name, 'Mary')

# 创建多个进程并启动
if __name__ == '__mn__':
    for i in range(1000):
        p = multiprocessing.Process(target=add, args=(f"name_{i}",))
        p.start()

通过Python实现多线程访问Redis，可以提升Redis的访问速度。

总结

多进程技术可以帮助企业更快速、更高效的访问Redis，把企业的大数据内容及时的发放出去，对企业提供极大的效果。通过使用C语言及Python，企业可以快速的实现多进程访问Redis，有效的打开大数据门槛。