简易脚本快速使用Redis实现分布式计算（redis脚本实现）

简易脚本：快速使用Redis实现分布式计算

分布式计算是在多台计算机上协同工作以完成某项任务的计算方式。它可以使得运算速度更快，处理数据量更大，更加稳定可靠。而Redis则是一款快速的键值对内存数据库，其性能优异，广泛应用于缓存、队列、计数等方面。在分布式计算中，Redis往往被用作任务调度与结果汇总。本文将介绍使用Redis实现分布式计算的简易脚本，以及其相关代码实现。

前置知识：

在使用这个脚本之前，需要了解Redis与Python的基础知识。同时，还需安装redis-python客户端，通过pip安装即可。

创建一个redis连接和关闭redis连接：

“`python

import redis

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

redisClient.close()

连接到本地Redis服务器的默认端口6379，使用db 0。

任务的投放：

```python
redisClient.lpush('task_list','task1', 'task2', 'task3', 'task4')

将待处理任务添加到Redis队列中，等待Worker取出并处理。也可以使用rpush操作将数据添加到队列的尾部。

任务的取出：

“`python

task = redisClient.brpop(‘task_list’, timeout=0)

当队列中有任务时，取出任务并返回。若没有，则阻塞等待timeout秒，timeout=0表示一直等待，单位为秒。

处理任务并返回结果：

```python
def process(task):
    #业务逻辑
    result = do_something(task)
    return result

task = redisClient.brpop('task_list',timeout=0)[1].decode('utf-8')
result = process(task)
redisClient.lpush('result_list', result)

执行process()函数处理任务，结果保存在result变量中，再把结果添加到结果队列result_list中。需要注意的是，brpop取出的是bytes类型，需要使用decode()函数将其转换为字符串。

结果的读取：

“`python

result = redisClient.blpop(‘result_list’,timeout=0)[1].decode(‘utf-8’)

读取结果队列的结果，与任务的取出方式类似。

完整的分布式计算代码：

```python
import redis
import time
import threading
def process(task):
    # 业务逻辑
    result = str(task) + '_result'
    return result
class Worker(threading.Thread):
    def __init__(self, redisClient):
        super().__init__()
        self.redisClient = redisClient

    def run(self):
        while True:
            task = self.redisClient.brpop('task_list', timeout=0)[1].decode('utf-8')
            result = process(task)
            self.redisClient.lpush('result_list', result)
def submit(redisClient, task_list):
    [redisClient.lpush('task_list', task) for task in task_list]
def get_results(redisClient):
    results = []
    while True:
        result = redisClient.blpop('result_list', timeout=0)[1].decode('utf-8')
        results.append(result)
        if len(results) == redisClient.llen('task_list'):
            return results

if __name__ == '__mn__':
    redisClient = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)
    submit(redisClient, ['task1', 'task2', 'task3', 'task4'])
    worker_count = 4
    workers = []
    for i in range(worker_count):
        worker = Worker(redisClient)
        worker.start()
        workers.append(worker)
    for worker in workers:
        worker.join()
    results = get_results(redisClient)
    print(results)
    redisClient.close()

该代码包括任务的提交、Worker的处理以及结果的获取等。将任务添加到Redis队列中，然后启动指定数量的Worker线程取出任务并处理，结果再返回到结果队列中。我们可以在控制台中通过redis-cli来查看任务队列的变化和结果队列的变化：

任务队列变化：

lrange task_list 0 -1
lpush task_list task1
lpush task_list task2
lpush task_list task3
lpush task_list task4

结果队列变化：

lrange result_list 0 -1

总结

分布式计算在现在的互联网应用中极为常见，而Redis则是分布式计算中的不二之选。本文介绍了使用Redis完成分布式计算的方法，并提供了相应的代码。希望这篇文章能够对你有所帮助。

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