Redis依赖关系探索存储现代化（redis相关依赖）

Redis是一个开源的内存数据存储系统，它被广泛应用于各种应用程序和Web应用程序中。但是，对于依赖关系的存储，Redis却不是一个很好的选择，因为它的内存存储限制了它对大量依赖项的处理能力。

现代化的依赖关系存储系统需要更高效的处理方式，同时还需要支持持久化存储，因为内存存储是不够鲁棒的。一个好的存储系统应该能够让应用程序可以容易地管理和使用它，反之，处理复杂的依赖关系可能会变得非常困难。

借助于现代化的存储技术，我们可以使用更高效的存储方法来解决这个问题。例如，使用图形存储和图形索引，我们可以通过维护节点之间的依赖关系来存储依赖项。这种方法对于处理多层依赖关系和导出依赖项的问题非常有效。

在现代化的依赖关系存储系统中，我们还可以使用分布式事务来处理存储操作。分布式事务的好处是可以提供数据完整性，同时也支持扩展性。例如，如果我们的依赖关系存储系统需要支持多租户，我们可以使用分布式事务来实现跨不同租户的操作。

Redis本身支持不能满足我们的要求，但是我们可以使用它作为缓存层来加快应用程序的访问速度。例如，我们可以使用Redis缓存来存储经常读取的依赖项，同时使用现代化的依赖关系存储系统来存储更复杂的依赖项。

下面是一个示例代码的实现，使用Redis缓存和图形存储来存储依赖项：

“`python

import redis

import py2neo

# 连接Redis缓存

cache = redis.StrictRedis(host=’localhost’, port=6379, password=’password’)

# 连接图形存储

graph = py2neo.Graph(password=’password’)

def get_dependency(name):

# 尝试从Redis中获取依赖项

dependency = cache.get(name)

if dependency is not None:

# 如果在缓存中找到依赖项，则返回它

return dependency.decode(‘utf-8’)

else:

# 如果缓存中没有依赖项，则从图形存储中查找依赖项

query = “MATCH (n {name:’%s’}) RETURN n.dependencies” % name

result = graph.run(query).data()

if len(result) > 0:

# 如果在图形存储中找到依赖项，则将其添加到Redis缓存中并返回它

dependency = result[0][‘n.dependencies’]

cache.set(name, dependency)

return dependency

else:

# 如果没有找到依赖项，则返回一个空字符串

return ”

# 获取依赖项

dependency = get_dependency(‘example’)

# 处理依赖项

if dependency != ”:

print(“Found dependency: %s” % dependency)

else:

print(“Dependency not found”)

在这个示例中，我们使用两个数据存储层来存储依赖项。当应用程序请求依赖项时，我们首先尝试从Redis缓存中获取依赖项。如果缓存中没有依赖项，我们使用图形存储来查询依赖项。如果我们在图形存储中找到了依赖项，我们将它添加到Redis缓存中并返回它。否则，我们返回一个空字符串。

通过将Redis和图形存储结合起来，我们可以创建一个高效的依赖关系存储系统来存储现代化的依赖项。但是，这只是一种解决方案，你可以根据自己的需求使用其他的存储层来实现一个更好的依赖关系存储系统。