redis缓存Python，redis缓存和数据库一致性问题解决

Python性能提升神器!lru_cache的介绍和讲解

1、经过上面的分析，lru_cache 功能相对于redis来说要简单许多，但使用起来更加方便，适用于小型的单体应用。

2、lru_cache 这个装饰器来自functools模块。该模块包含在标准库中，非常易于使用。它还包含比这个装饰器更酷的功能，但这个装饰器是非常受人喜欢的。此装饰器可用于使用缓存加速函数的连续运行。

3、Python 支持装饰器缓存，该缓存在内存中维护特定类型的缓存，以实现最佳软件驱动速度。

4、在本帖中，我给你显示了怎样用几个工具来分析python程序的性能。通过这些工具与技术的武装，你可以获得所有需要的信息，来跟踪一个python程序中大多数的内存泄漏，以及识别出其速度瓶颈。

5、那么Python是如何实现这点：from functools import lru_cache上面这行代码可以让你直接调用 lru_cache 。

6、$ time python yourprogram.py 2 3 real 0m028s 4 user 0m0.001s 5 sys 0m0.003s 上面三个输入变量的意义在文章 stackoverflow article 中有详细介绍。

相关问答

Q1: python语言保存字典到redis的正确姿势

1、字典是python中一种常见的数据格式，我们也常需要对这些数据做缓存。一般采用保存到redis实现。 但是redis库的set， get方法不支持字典，只支持二进制或者字符串。 所以网上一般都采用转换为字典或字符串的形式，比较麻烦。

2、eval()只是将结果转换成字典，这个肯定不行，我们应该需要将对象存到redis中。

3、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。

Q2: redis缓存原理

1、redis缓存原理是sql语句时key值，查询结果resultSet是value，当同一个查询语句访问时（select * from t_product），只要曾经查询过，调用缓存直接返回resultSet，节省了数据库读取磁盘数据的时间。

2、程序内部的合理构架，调用逻辑，内存管理。redis在采用纯C实现时，整体调用逻辑很短，但在内存方面，适当的合并了一些对象和对齐，比如sds等，在底层使用了内存池，在不同情况下使用的不太一样。

3、redis缓存其实就是把经常访问的数据放到redis里面，用户查询的时候先去redis查询，没有查到就执行sql语句查询，同时把数据同步到redis里面。redis只做读操作，在内存中查询速度快。

关于redis缓存Python和redis缓存和数据库一致性问题解决的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。