首先redis的list 相当于一个队列,可以实现先进先出的规则
采用brpop 是因为当队列中没有的时候会进行阻塞,直到队列中有可弹出元素或者等待超时
访问太多,服务器处理速度太慢,如果每隔用户等待,服务器反馈的话,时间太长,http连接超时,出现服务器错误。
有一个客户端不断的往队列里放东西(数据),采用多线程,模拟大量用户访问的情况
有一个服务器不断的从队列中取出打印,并设置每次打印时间睡2秒
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key [value, value] key 代表List的名字, [value, ...] 是值
客户client.py
import random
import threading
import redis
import config
lock = threading.Lock()
lock.acquire()
lock.release()
pool = redis.ConnectionPool(host=config.HOST, port=config.PORT, 
                            decode_responses=True, password=config.PASSWORD)
r = redis.Redis(connection_pool=pool)
# 客户往redis 中放数据
def fun1(redisObj):
    value = random.randint(0, 100)
    # 往ccc列表中存放
    print("开始发送数据:", value)
    redisObj.lpush("print",str(value))
for i in range(100):
    threading.Thread(target=fun1, args=(r,)).start()服务器server.py
import redis
import time
import config
pool = redis.ConnectionPool(host=config.HOST, port=config.PORT, decode_responses=True, password=config.PASSWORD)
r = redis.Redis(connection_pool=pool)
# 服务端不断的取
while True:
    value = r.brpop("print")
    time.sleep(2)
    print(value)方式: 将连接作为一个函数,进行错误捕捉,发生问题的时候重新连接。
import redis
import time
import config
def get_redis():
    pool = redis.ConnectionPool(host=config.HOST, port=config.PORT, decode_responses=True, password=config.PASSWORD)
    r = redis.Redis(connection_pool=pool)
    return r
# 服务端不断的取
r = get_redis()
    
while True:
    try:
        value = r.brpop("print")
        time.sleep(2)
        print(value)
    except Exception as e:
        print("等待超时重连")
        r = get_redis() 
                        
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