利用Redis轻松实现高效的并发计算（redis计算并发数）

利用Redis轻松实现高效的并发计算

随着互联网发展的日益壮大，大数据时代已经到来。在处理海量数据的同时，如何进行高效的并发计算已成为摆在程序员面前的一个重要问题。而Redis作为一种快速、可靠、开源、内存型的数据库，正好可以帮助我们解决这个问题。

Redis提供了一个内存高速缓存和数据库，可以存储键和五种不同类型的值（字符串、哈希、列表、集合和有序集合）。它被广泛应用于实时数据分析、计数器、任务队列等一系列高并发场景。

现在我们来看一下如何利用Redis进行高效的并发计算。

第一步，将数据存入Redis中

我们需要将要进行的计算任务分解成多个小任务，并将它们存入Redis的任务队列中。假设我们要对一万个数进行计算，可以将这些数分成100个小列表，每个列表包含100个数，并将这些小列表存入Redis中。我们可以使用Python进行实现：

“`python

import redis

r = redis.Redis(host=’localhost’, port=6379, db=0)

data = range(10000)

chunk_size = 100

for i in range(0, 10000, chunk_size):

chunk = data[i:i+chunk_size]

r.rpush(‘input’, *chunk)

上面的代码将数据分成了100个小列表，并将它们存入了名为“input”的Redis列表中。

第二步，编写计算代码

接下来，我们需要编写计算代码，将每个小列表中的数进行计算。这里我们使用Python的multiprocessing模块实现多进程计算，代码如下：

```python
import multiprocessing
import redis

r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)

def worker():
    while True:
        chunk = r.lpop('input')
        if chunk is None:
            break
        result = sum(chunk)
        r.rpush('output', result)

if __name__ == '__mn__':
    num_cpus = multiprocessing.cpu_count()
    pool = multiprocessing.Pool(processes=num_cpus)
    for i in range(num_cpus):
        pool.apply_async(worker)
    pool.close()
    pool.join()

上面的代码将Redis中的任务队列中的每个小列表取出，并用多进程进行计算。计算结果将存储到名为“output”的Redis列表中。

第三步，获取计算结果

我们可以从Redis列表中获取计算结果，并进行后续的处理。这里我们同样使用Python来实现：

“`python

import redis

r = redis.Redis(host=’localhost’, port=6379, db=0)

results = []

while True:

chunk = r.lpop(‘output’)

if chunk is None:

break

results.append(chunk)

# 对计算结果进行后续处理，比如求平均值等

avg = sum(results) / len(results)

print(avg)

上面的代码将Redis列表中的每个计算结果取出，并进行后续的处理，比如可以求出计算结果的平均值等。

总结

利用Redis进行高效的并发计算十分容易，只需要将要计算的任务分解成多个小任务，并存储到Redis的任务队列中，然后编写计算代码，将Redis队列中的小任务取出并进行计算，最后将计算结果存储到Redis中。利用Redis进行并发计算可以大大提高计算效率，更好地适应现代大数据时代的需求。