pythonp使用redis处理高并发，redis pipeline python

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如何高效地向Redis写入大量的数据

1、一旦文件创建完，剩下的动作就是尽可能快的将其提供给Redis。

2、从MySQL中将数据导入到Redis的Hash结构中。当然，最直接的做法就是遍历MySQL数据，一条一条写入到Redis中。这样没什么错，但是速度会非常慢。

3、redis提供两种方式进行持久化，一种是RDB持久化：指在指定的时间间隔内将内存中的数据集快照写入磁盘，实际操作过程是fork一个子进程，先将数据集写入临时文件，写入成功后，再替换之前的文件，用二进制压缩存储。

4、通过Redis做一个计数器每读取一行记录数值，即使服务终止后，先从Redis读取这个数值再通过cat指定行数开始读数据即可。

Q1: 使用python同步mysql到redis?由于数据较多,一条一条读出来写到redis太...

1、mysql2redis_mission.sql文件就是将mysql数据的输出数据格式和redis的输入数据格式协议相匹配，从而大大缩短了同步时间。

2、数据库同步到Redis 我们大多倾向于使用这种方式，也就是将数据库中的变化同步到Redis，这种更加可靠。Redis在这里只是做缓存。

3、二者数据同步的关键在于mysql数据库中主键，方案是在redis启动时区mysql读取所有表键值存入redis中，往redis写数据是，对redis主键自增并进行读取，若mysql更新失败，则需要及时清除缓存及同步redis主键。

4、则需要及时清除缓存及同步redis主键。这样处理，主要是实时读写redis，而mysql数据则通过队列异步处理，缓解mysql压力，不过这种方法应用场景主要基于高并发，而且redis的高可用集群架构相对更复杂，一般不是很推荐。

Q2: 如何用Python一门语言通吃高性能并发,GPU计算和深度学习

1、Numba 是一个 Python 编译器，可以编译 Python 代码，以在支持 CUDA 的 GPU 上执行。Numba 直接支持 NumPy 数组。Apache MXNet 是一个灵活高效的深度学习库。可以使用它的 NDArray 将模型的输入和输出表示和操作为多维数组。

2、值得一提的是，无论什么框架，Python只是作为前端描述用的语言，实际计算则是通过底层的C/C++实现。

3、Keras是一个高级神经网络的应用程序编程接口，由Python编写，能够搭建在TensorFlow，CNTK，或Theano上。使用PIP在设备上安装Keras，并且运行下列指令。

4、多线程几乎是每一个程序猿在使用每一种语言时都会首先想到用于解决并发的工具（JS程序员请回避），使用多线程可以有效的利用CPU资源（Python例外）。然而多线程所带来的程序的复杂度也不可避免，尤其是对竞争资源的同步问题。

5、Pytorch是机器学习和Python上的免费软件包，非常易于使用。语法模拟numpy，因此，如果你在python中有一些科学计算经验，那么会相当有用的。

6、非常核心的是，Theano是一个Python库，用来定义、优化和评估涉及多维数组的数学表达式。 Theano通过与numpy的紧密集成，透明地使用GPU来完成这些工作。

Q3: Jedis干什么用的

redis是key-value存储系统。key-value分布式存储系统查询速度快、存放数据量大、支持高并发，非常适合通过主键进行查询，但不能进行复杂的条件查询。

jedis就是基于java语言的redis客户端，集成了redis的命令操作，提供了连接池管理。redis-cli是redis官方提供的客户端，可以看作一个shell程序，它可以发送命令对redis进行操作。

也就是说jedis是：request response，request response，...；pipeline则是：request request... response response的方式。这样无需每次请求都等待server端的响应。

Jedis和lettuce没什么功能，就简单的操作，连分布式锁都需要自己实现，所以先聊聊Redisson的高级功能，中间偶尔会用Jedis和lettuce做对比。十几种编码方式。

Jedis Client是Redis官网推荐的一个面向java客户端，库文件实现了对各类API进行封装调用。

JRESystemLibrary是你JRE中的包，这个在你的JAVA开发中是必须的。JAVAEE开发包，是你WEB开发所需要的包。也是必须的。ReferancedLibraries其实引用的就是你下面lib目录中的内容，是你项目中需要用到的第三方包。

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