当前位置: 首页 > article >正文

【Redis实战:缓存与消息队列的应用】

在现代互联网开发中,Redis 作为一款高性能的内存数据库,广泛应用于缓存和消息队列等场景。本文将深入探讨 Redis 在这两个领域的应用,并通过代码示例比较两个流行的框架(Redis 和 RabbitMQ)的特点与适用场景,帮助开发者更好地选择适合的技术栈。


目录

  1. Redis简介
  2. Redis在缓存中的应用
    • 缓存的基本概念
    • Redis缓存的实现
    • 示例代码
  3. Redis在消息队列中的应用
    • 消息队列的基本概念
    • Redis消息队列的实现
    • 示例代码
  4. Redis vs RabbitMQ:特点与适用场景
  5. 总结与建议

Redis简介

Redis 是一个开源的、基于内存的键值存储系统,支持多种数据结构(如字符串、哈希、列表、集合等)。由于其高性能和丰富的功能,Redis 被广泛用于缓存、消息队列、分布式锁等场景。

外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传


Redis在缓存中的应用

缓存的基本概念

缓存是一种临时存储技术,用于加速数据访问。通过将频繁访问的数据存储在内存中,可以显著减少数据库的压力并提高系统的响应速度。

Redis缓存的实现

Redis 提供了高效的键值存储机制,非常适合用作缓存层。以下是一个简单的 Redis 缓存实现示例:

示例代码
import redis
import time# 连接到Redis
client = redis.StrictRedis(host='localhost', port=6379, decode_responses=True)def get_data_from_db(key):"""模拟从数据库获取数据"""print("Fetching data from database...")time.sleep(2)  # 模拟数据库查询耗时return f"Data for {key}"def get_data_with_cache(key):"""使用Redis缓存获取数据"""cached_data = client.get(key)if cached_data:print("Cache hit!")return cached_dataelse:print("Cache miss!")data = get_data_from_db(key)client.setex(key, 60, data)  # 设置缓存并设置过期时间为60秒return data# 测试缓存逻辑
print(get_data_with_cache("user:1001"))
print(get_data_with_cache("user:1001"))  # 第二次调用会命中缓存
输出结果
Cache miss!
Fetching data from database...
Data for user:1001
Cache hit!
Data for user:1001

代码解析

  1. 连接 Redis:使用 redis.StrictRedis 连接到本地 Redis 实例。
  2. 缓存逻辑:先尝试从 Redis 中获取数据,如果未命中则从数据库获取并写入缓存。
  3. 缓存过期:使用 setex 方法设置缓存的过期时间,避免数据长时间占用内存。

Redis在消息队列中的应用

消息队列的基本概念

消息队列是一种异步通信机制,用于解耦生产者和消费者。常见的应用场景包括任务队列、日志处理、事件通知等。

Redis消息队列的实现

Redis 提供了发布/订阅(Pub/Sub)模式和列表(List)结构,可以用作简单消息队列的实现。

示例代码
import redis
import threading# 连接到Redis
client = redis.StrictRedis(host='localhost', port=6379, decode_responses=True)def producer(queue_name):"""生产者:向队列发送消息"""for i in range(5):message = f"Message {i}"client.lpush(queue_name, message)  # 将消息推入队列print(f"Produced: {message}")time.sleep(1)def consumer(queue_name):"""消费者:从队列接收消息"""while True:message = client.brpop(queue_name, timeout=0)[1]  # 阻塞式读取消息print(f"Consumed: {message}")# 启动生产者和消费者
queue_name = "task_queue"
threading.Thread(target=producer, args=(queue_name,)).start()
threading.Thread(target=consumer, args=(queue_name,)).start()
输出结果
Produced: Message 0
Consumed: Message 0
Produced: Message 1
Consumed: Message 1
Produced: Message 2
Consumed: Message 2
...

代码解析

  1. 生产者:使用 lpush 方法将消息推入 Redis 列表。
  2. 消费者:使用 brpop 方法阻塞式地从列表中读取消息。
  3. 多线程:通过 threading 模块模拟生产者和消费者的并发运行。

Redis vs RabbitMQ:特点与适用场景

特性RedisRabbitMQ
性能高性能,适合轻量级任务性能稍低,但更稳定
持久化支持RDB和AOF持久化,但可能丢失数据强大的持久化能力
复杂性简单易用,适合快速开发功能丰富,配置较复杂
适用场景缓存、简单消息队列复杂的消息路由、分布式系统

总结与建议

  • Redis 是一个轻量级、高性能的选择,适合用作缓存和简单的消息队列。
  • RabbitMQ 更适合复杂的分布式系统,尤其是需要强一致性和高级消息路由的场景。

开发者应根据实际需求选择合适的技术栈。如果只是需要一个高性能的缓存或简单的消息队列,Redis 是一个不错的选择;而如果需要更强大的消息处理能力,则可以考虑 RabbitMQ。


相关文章:

【Redis实战:缓存与消息队列的应用】

在现代互联网开发中,Redis 作为一款高性能的内存数据库,广泛应用于缓存和消息队列等场景。本文将深入探讨 Redis 在这两个领域的应用,并通过代码示例比较两个流行的框架(Redis 和 RabbitMQ)的特点与适用场景&#xff0…...

实验设计与分析(第6版,Montgomery著,傅珏生译) 第10章拟合回归模型10.9节思考题10.12 R语言解题

本文是实验设计与分析&#xff08;第6版&#xff0c;Montgomery著&#xff0c;傅珏生译) 第10章拟合回归模型10.9节思考题10.12 R语言解题。主要涉及线性回归、回归的显著性、残差分析。 10-12 vial <- seq(1, 12, 1) Viscosity <- c(26,24,175,160,163,55,62,100,26,30…...

基于LangChain构建高效RAG问答系统:向量检索与LLM集成实战

基于LangChain构建高效RAG问答系统&#xff1a;向量检索与LLM集成实战 在本文中&#xff0c;我将详细介绍如何使用LangChain框架构建一个完整的RAG&#xff08;检索增强生成&#xff09;问答系统。通过向量检索获取相关上下文&#xff0c;并结合大语言模型&#xff0c;我们能够…...

告别局域网:实现NASCab云可云远程自由访问

文章目录 前言1. 检查NASCab本地端口2. Qindows安装Cpolar3. 配置NASCab远程地址4. 远程访问NASCab小结 5. 固定NASCab公网地址6. 固定地址访问NASCab 前言 在数字化生活日益普及的今天&#xff0c;拥有一个属于自己的私有云存储&#xff08;如NASCab云可云&#xff09;已成为…...

25_05_29docker

Linux_docker篇 欢迎来到Linux的世界&#xff0c;看笔记好好学多敲多打&#xff0c;每个人都是大神&#xff01; 题目&#xff1a; 版本号: 1.0,0 作者: 老王要学习 日期: 2025.04.25 适用环境: Centos7 文档说明 环境准备 硬件要求 服务器&#xff1a; 2核CPU、2GB内存…...

Java-IO流之缓冲流详解

Java-IO流之缓冲流详解 一、缓冲流概述1.1 什么是缓冲流1.2 缓冲流的工作原理1.3 缓冲流的优势 二、字节缓冲流详解2.1 BufferedInputStream2.1.1 构造函数2.1.2 核心方法2.1.3 使用示例 2.2 BufferedOutputStream2.2.1 构造函数2.2.2 核心方法2.2.3 使用示例 三、字符缓冲流详…...

vscode code runner 使用python虚拟环境

转载如下&#xff1a; z​​​​​​​VS Code插件Code Runner使用python虚拟环境_coderunner python-CSDN博客...

Python实现markdown文件转word

1.markdown内容如下&#xff1a; 2.转换后的内容如下&#xff1a; 3.附上代码&#xff1a; import argparse import os from markdown import markdown from bs4 import BeautifulSoup from docx import Document from docx.shared import Inches from docx.enum.text import …...

NLP学习路线图(十七):主题模型(LDA)

在浩瀚的文本海洋中航行&#xff0c;人类大脑天然具备发现主题的能力——翻阅几份报纸&#xff0c;我们迅速辨别出"政治"、"体育"、"科技"等板块&#xff1b;浏览社交媒体&#xff0c;我们下意识区分出美食分享、旅行见闻或科技测评。但机器如何…...

深度学习之模型压缩三驾马车:基于ResNet18的模型剪枝实战(2)

前言 《深度学习之模型压缩三驾马车&#xff1a;基于ResNet18的模型剪枝实战&#xff08;1&#xff09;》里面我只是提到了对conv1层进行剪枝&#xff0c;只是为了验证这个剪枝的整个过程&#xff0c;但是后面也有提到&#xff1a;仅裁剪 conv1层的影响极大&#xff0c;原因如…...

综采工作面电控4X型铜头连接器 conm/4x100s

综采工作面作为现代化煤矿生产的核心区域&#xff0c;其设备运行的稳定性和安全性直接关系到整个矿井的生产效率。在综采工作面的电气控制系统中&#xff0c;电控连接器扮演着至关重要的角色&#xff0c;而4X型铜头连接器CONM/4X100S作为其中的关键部件&#xff0c;其性能优劣直…...

用ApiFox MCP一键生成接口文档,做接口测试

日常开发过程中&#xff0c;尤其是针对长期维护的老旧项目&#xff0c;许多开发者都会遇到一系列相同的困扰&#xff1a;由于项目早期缺乏严格的开发规范和接口管理策略&#xff0c;导致接口文档缺失&#xff0c;甚至连基本的接口说明都难以找到。此外&#xff0c;由于缺乏规范…...

在compose中的Canvas用kotlin显示多数据波形闪烁的问题

在compose中的Canvas显示多数据波形闪烁的问题&#xff1a;当在Canvas多组记录波形数组时&#xff0c;从第一组开始记录多次显示&#xff0c;如图&#xff0c;当再次回到第一次记录位置再显示时&#xff0c;波形出现闪烁。 原码如下&#xff1a; data class DcWaveForm(var b…...

【学习笔记】MIME

文章目录 1. 引言2. MIME 构成Content-Type&#xff08;内容类型&#xff09;Content-Transfer-Encoding&#xff08;传输编码&#xff09;Multipart&#xff08;多部分&#xff09; 3. 常见 MIME 类型 1. 引言 早期的电子邮件只能发送 ASCII 文本&#xff0c;无法直接传输二进…...

【深尚想】OPA855QDSGRQ1运算放大器IC德州仪器TI汽车级高速8GHz增益带宽的全面解析

1. 元器件定义与核心特性 OPA855QDSGRQ1 是德州仪器&#xff08;TI&#xff09;推出的一款 汽车级高速运算放大器&#xff0c;专为宽带跨阻放大&#xff08;TIA&#xff09;和电压放大应用优化。核心特性包括&#xff1a; 超高速性能&#xff1a;增益带宽积&#xff08;GBWP&a…...

单北斗定位芯片AT9880B

AT9880B 是面向北斗卫星导航系统的单模接收机单芯片&#xff08;SOC&#xff09;&#xff0c;内部集成射频前端、数字基带处理单元、北斗多频信号处理引擎及电源管理模块&#xff0c;支持北斗二号与三号系统的 B1I、B1C、B2I、B3I、B2a、B2b 频点信号接收。 主要特征 支持北斗二…...

旅游微信小程序制作指南

想创建旅游微信小程序吗&#xff1f;知道旅游业企业怎么打造自己的小程序吗&#xff1f;这里有零基础小白也能学会的教程&#xff0c;教你快速制作旅游类微信小程序&#xff01; 旅游行业能不能开发微信小程序呢&#xff1f;答案是肯定的。微信小程序对旅游企业来说可是个宝&am…...

Ubuntu ifconfig 查不到ens33网卡

BUG&#xff1a;ifconfig查看网络配置信息&#xff1a; 终端输入以下命令&#xff1a; sudo service network-manager stop sudo rm /var/lib/NetworkManager/NetworkManager.state sudo service network-manager start - service network - manager stop &#xff1a;停止…...

zookeeper 学习

Zookeeper 简介 github&#xff1a;https://github.com/apache/zookeeper 官网&#xff1a;https://zookeeper.apache.org/ 什么是 Zookeeper Zookeeper 是一个开源的分布式协调服务&#xff0c;用于管理分布式应用程序的配置、命名服务、分布式同步和组服务。其核心是通过…...

【python深度学习】Day 45 Tensorboard使用介绍

知识点&#xff1a; tensorboard的发展历史和原理tensorboard的常见操作tensorboard在cifar上的实战&#xff1a;MLP和CNN模型 效果展示如下&#xff0c;很适合拿去组会汇报撑页数&#xff1a; 作业&#xff1a;对resnet18在cifar10上采用微调策略下&#xff0c;用tensorboard监…...

【图像处理入门】5. 形态学处理:腐蚀、膨胀与图像的形状雕琢

摘要 形态学处理是基于图像形状特征的处理技术,在图像分析中扮演着关键角色。本文将深入讲解腐蚀、膨胀、开闭运算等形态学操作的原理,结合OpenCV代码展示其在去除噪声、提取边缘、分割图像等场景的应用,带你掌握通过结构元素雕琢图像形状的核心技巧。 一、形态学处理:基…...

并行智算MaaS云平台:打造你的专属AI助手,开启智能生活新纪元

目录 引言&#xff1a;AI助手&#xff0c;未来生活的必备伙伴 并行智算云&#xff1a;大模型API的卓越平台 实战指南&#xff1a;调用并行智算云API打造个人AI助手 3.1 准备工作 3.2 API调用示例 3.3 本地智能AI系统搭建 3.4 高级功能实现 并行智算云的优势 4.1 性能卓越…...

在 SpringBoot+Tomcat 环境中 线程安全问题的根本原因以及哪些变量会存在线程安全的问题。

文章目录 前言Tomcat SpringBoot单例加载结果分析多例加载&#xff1a;结果分析&#xff1a; 哪些变量存在线程安全的问题&#xff1f;线程不安全线程安全 总结 前言 本文带你去深入理解为什么在web环境中(Tomcat SpringBoot)会存在多线程的问题以及哪些变量会存在线程安全的…...

Day45 Python打卡训练营

知识点回顾&#xff1a; 1. tensorboard的发展历史和原理 2. tensorboard的常见操作 3. tensorboard在cifar上的实战&#xff1a;MLP和CNN模型 一、tensorboard的基本操作 1.1 发展历史 TensorBoard 是 TensorFlow 生态中的官方可视化工具&#xff08;也可无缝集成 PyTorch&…...

2025年目前最新版本Android Studio自定义xml预览的屏幕分辨率

一、前言 在实际开发项目当中&#xff0c;我们的设备的分辨率可能会比较特殊&#xff0c;AS并没有自带这种屏幕分辨率的设备&#xff0c;但是我们又想一边编写XML界面&#xff0c;一边实时看到较为真实的预览效果&#xff0c;该怎么办呢&#xff1f;在早期的AS版本中&#xff…...

黑马Java面试笔记之 并发编程篇(线程池+使用场景)

一. 线程池的核心参数&#xff08;线程池的执行原理&#xff09; 线程池核心参数主要参考ThreadPoolExecutor这个类的7个参数的构造函数 corePoolSize 核心线程数目 maximumPoolSize 最大线程数目 (核心线程救急线程的最大数目) keepAliveTime 生存时间 - 救急线程的生存时…...

float和float32有什么区别

这是一个非常重要但容易混淆的问题。我们来一步一步讲清楚&#xff1a; ✅ 简答&#xff1a;float 和 float32 的区别 项目float&#xff08;通用名称&#xff09;float32&#xff08;精确定义&#xff09;含义通常指“浮点数”&#xff0c;具体精度由语言/平台决定明确指 32 …...

【AI学习】KV-cache和page attention

目录 带着问题学AI KV-cache KV-cache是什么&#xff1f; 之前每个token生成的K V矩阵给缓存起来有什么用&#xff1f; 为啥缓存K、V,没有缓存Q? KV-cache为啥在训练阶段不需要&#xff0c;只在推理阶段需要&#xff1f; KV cache的过程图解 阶段一&#xff1a;KV cac…...

七彩喜智慧养老平台:科技赋能下的市场蓝海,满足多样化养老服务需求

在人口老龄化加速与科技快速发展的双重驱动下&#xff0c;七彩喜智慧养老平台正成为破解养老服务供需矛盾、激活银发经济的核心引擎。 这一领域依托物联网、人工智能、大数据等技术&#xff0c;构建起覆盖居家、社区、机构的多层次服务体系。 既满足老年人多样化需求&#xf…...

《Pytorch深度学习实践》ch8-多分类

------B站《刘二大人》 1.Softmax Layer 在多分类问题中&#xff0c;输出的是每类的概率&#xff1a; 计算公式&#xff1a;保证了每类概率大于 0 &#xff0c;又由保证了概率之和为 1&#xff1b; 举例如下&#xff1a; 2.Cross Entropy 计算损失&#xff1a; y np.array…...