用python怎样实现异步redis客户端
1、内建多个queue，将需要写回redis的数据，另起多线程（与queue一对一）处理。 使用pipeline方式读写redis，减少网络交互开销。
2、利用r=reids.Redis(host=localhost，port=6379，db=0)也可以。区别：Redis是StrictRedis的子类，用于向后兼容旧版本的redis-py。
3、而目前更牛逼的异步是使用uvloop或者pyuv，这两个最新的Python库都是libuv实现的，可以提供更加高效的event loop。
redis一次访问耗时
1、频繁读取redis性能会有影响。根据查询相关公开信息显示，由于redis的数据存储在内存中，而且每次访问都需要消耗一定的时间，因此，频繁读取redis会大大增加工作和I/O开销，进而影响其性能。
2、数据库负载过高：如果Redis实例的负载较高，就会导致set操作的响应时间变慢。可以通过查看Redis的监控信息，确定是否存在负载过高的情况。网络延迟：如果Redis服务器和客户端之间的网络延迟较大，会导致set操作的耗时增加。
3、redis服务器查询某个key获取的耗时可以使用Redis自带的命令TIME命令来获取，步骤如下。执行TIME命令，记录当前时间戳timestamp1。执行GETkeyname等相关命令，获取对应的值。再次执行TIME命令，记录当前时间戳timestamp2。
4、第二，单线程避免了线程切换以及加锁释放锁带来的消耗，对于服务端开发来说，锁和线程切换通常是性能杀手。当然了，单线程也会有它的缺点，也是Redis的噩梦： 阻塞。
5、假如这个api每秒接收到的请求时100个，那么一分钟就是6000个，也就是只有前2秒拥挤过来的请求会耗时2秒，后续的58秒中的所有请求都可以做到即使响应，而无需再等2秒的时间。
redis的set方法耗时高
Set适合经常地随机储存，插入，删除。但是在遍历时效率比较低。Set对每个对象只接受一次，并使用自己内部的排序方法(通常，你只关心某个元素是否属于Set，而不关心它的顺序--否则应该使用List)。
Redis将所有数据放在内存中，非数据同步正常工作中，是不需要从磁盘读取数据的，0次IO。内存响应时间大约为100纳秒，这是Redis速度快的重要基础。
在Redis中，这些复杂的操作通常和一般的GET/SET一样高效。所以，如果需要缓存能够支持更复杂的结构和操作，那么Redis会是不错的选择。
如果把 redis 和客户端放在同一台机器，网络延迟会更小，一般情况下可以打到 60000 次每秒甚至更高，取决于机器性能。锁不是影响性能的主要因素。
说明：set数据类型内部数据如果全部是数值型，且包含多少节点以下会采用紧凑格式存储。
从2010年3月15日起，Redis的开发工作由VMware主持。从2013年5月开始，Redis的开发由Pivotal赞助。redis是一个key-value存储系统。
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