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簡易腳本：快速使用Redis實現(xiàn)分布式計算
分布式計算是在多臺計算機(jī)上協(xié)同工作以完成某項任務(wù)的計算方式。它可以使得運算速度更快，處理數(shù)據(jù)量更大，更加穩(wěn)定可靠。而Redis則是一款快速的鍵值對內(nèi)存數(shù)據(jù)庫，其性能優(yōu)異，廣泛應(yīng)用于緩存、隊列、計數(shù)等方面。在分布式計算中，Redis往往被用作任務(wù)調(diào)度與結(jié)果匯總。本文將介紹使用Redis實現(xiàn)分布式計算的簡易腳本，以及其相關(guān)代碼實現(xiàn)。
前置知識：
在使用這個腳本之前，需要了解Redis與Python的基礎(chǔ)知識。同時，還需安裝redis-python客戶端，通過pip安裝即可。
創(chuàng)建一個redis連接和關(guān)閉redis連接：
“`python
import redis
redisClient = redis.Redis(host=’localhost’, port=6379,db=0)
redisClient.close()
連接到本地Redis服務(wù)器的默認(rèn)端口6379，使用db 0。
任務(wù)的投放：
```python
redisClient.lpush('task_list','task1', 'task2', 'task3', 'task4')
將待處理任務(wù)添加到Redis隊列中，等待Worker取出并處理。也可以使用rpush操作將數(shù)據(jù)添加到隊列的尾部。
任務(wù)的取出：
“`python
task = redisClient.brpop(‘task_list’, timeout=0)
當(dāng)隊列中有任務(wù)時，取出任務(wù)并返回。若沒有，則阻塞等待timeout秒，timeout=0表示一直等待，單位為秒。
處理任務(wù)并返回結(jié)果：
```python
def process(task):
#業(yè)務(wù)邏輯
result = do_something(task)
return result
task = redisClient.brpop('task_list',timeout=0)[1].decode('utf-8')
result = process(task)
redisClient.lpush('result_list', result)
執(zhí)行process()函數(shù)處理任務(wù)，結(jié)果保存在result變量中，再把結(jié)果添加到結(jié)果隊列result_list中。需要注意的是，brpop取出的是bytes類型，需要使用decode()函數(shù)將其轉(zhuǎn)換為字符串。
結(jié)果的讀?。?/p>
“`python
result = redisClient.blpop(‘result_list’,timeout=0)[1].decode(‘utf-8’)
讀取結(jié)果隊列的結(jié)果，與任務(wù)的取出方式類似。
完整的分布式計算代碼：
```python
import redis
import time
import threading
def process(task):
# 業(yè)務(wù)邏輯
result = str(task) + '_result'
return result
class Worker(threading.Thread):
def __init__(self, redisClient):
super().__init__()
self.redisClient = redisClient
def run(self):
while True:
task = self.redisClient.brpop('task_list', timeout=0)[1].decode('utf-8')
result = process(task)
self.redisClient.lpush('result_list', result)
def submit(redisClient, task_list):
[redisClient.lpush('task_list', task) for task in task_list]
def get_results(redisClient):
results = []
while True:
result = redisClient.blpop('result_list', timeout=0)[1].decode('utf-8')
results.append(result)
if len(results) == redisClient.llen('task_list'):
return results
if __name__ == '__mn__':
redisClient = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)
submit(redisClient, ['task1', 'task2', 'task3', 'task4'])
worker_count = 4
workers = []
for i in range(worker_count):
worker = Worker(redisClient)
worker.start()
workers.append(worker)
for worker in workers:
worker.join()
results = get_results(redisClient)
print(results)
redisClient.close()
該代碼包括任務(wù)的提交、Worker的處理以及結(jié)果的獲取等。將任務(wù)添加到Redis隊列中，然后啟動指定數(shù)量的Worker線程取出任務(wù)并處理，結(jié)果再返回到結(jié)果隊列中。我們可以在控制臺中通過redis-cli來查看任務(wù)隊列的變化和結(jié)果隊列的變化：
任務(wù)隊列變化：
lrange task_list 0 -1
lpush task_list task1
lpush task_list task2
lpush task_list task3
lpush task_list task4
結(jié)果隊列變化：
lrange result_list 0 -1
總結(jié)
分布式計算在現(xiàn)在的互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用中極為常見，而Redis則是分布式計算中的不二之選。本文介紹了使用Redis完成分布式計算的方法，并提供了相應(yīng)的代碼。希望這篇文章能夠?qū)δ阌兴鶐椭?/p>
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網(wǎng)頁標(biāo)題：簡易腳本快速使用Redis實現(xiàn)分布式計算（redis腳本實現(xiàn)）
文章路徑：http://m.5511xx.com/article/dpoosie.html
