python多进程并发redis
Redis支持两种持久化方式RDB和AOF，RDB持久化能够快速的储存和回复数据，但在服务器停机时会丢失大量数据，AOF持久化能够高效的提高数据的安全性，但在储存和恢复数据方面要耗费大量的时间,最好的方式是使用RDB-AOF混合持久化。
Redis默认RDB持久化，4.0以上支持混合持久化，首先设置AOF持久化，修改配置文件redis.conf中appendonly yes，然后设置混合持久化aof-use-rdb-preamble yes。
这里主要说明redis多进程存储，获取对象的三种方式。
- set、get机制：
数据存储方式{key:value}，AOF持久化能够保证很高的可靠性。
- 连接redis：
1 #pool管理对一个redis server的所有连接避免每次建立、释放连接的开销 2 pool = redis.ConnectionPool(host='127.0.0.1', port=6379, db=0) 3 r = redis.StrictRedis(connection_pool=pool)
- 进程1/2/3…：发布对象
1 r.set(key, pickle.dumps(mem))
- 进程N：获取对象
1 value = r.get(key) 2 value = pickle.loads(value)
- redis delete数据
1 r.delete(key)
- pub/sub机制：
程序启动就一直sub，通过监听listen()得到数据来获取对象，类似Queue,系统宕机或应用程序重启都不能保存住数据
- 连接redis：
1 pool = redis.ConnectionPool(host='127.0.0.1', port=6379, db=0) 2 r = redis.StrictRedis(connection_pool=pool) 3 ps = r.pubsub() 4 for channel in channels: 5 ps.subscribe(channel) #一个channel对应一个进程
- 进程1/2/3…：发布对象
1 r.publish(mem.topic, pickle.dumps(mem))
- 进程N: 获取对象
1 limit=10 2 rows=[] 3 for item in ps.listen(): #获得listen得到generator 4 if item['type'] == 'message': 5 message = pickle.loads(item['data']) 6 rows.append(message ) 7 if len(rows) == limit: #每10个退出，再次运行程序获取第11个对象 8 break
这里的缺点就是数据取出后就丢失了，redis不会保存subscribe成功后的数据。
- push/pop机制：
一个name存储到一个队列中， push只管发布，不管对方是否需要都存储，只要没有pop都会永久保存在redis中，当对方需要时根据name从相应的队列pop出来，pop成功后不再保存，感觉这个是比较好用！！！
拟采用lpush()和brpop()实现，pop可以从左边pop，也可以从右边pop，这里采用rpop，根据是否自动创建name，python支持lpush和lpushx。
