来自： https://linux.cn/article-7051-1.html 开篇 Redis 是一种以 键值对 （ key-value ） 存储数据的NoSQL数据库。 键值对存储

autocomplete-redis 是基于redis的自动补全，他会自动索引你要自动补全的句子，然后根据你的输入返回包含这个输入的句子。这儿有一个完整的演示实例： http://ohbooklist

Redis Commander是一个采用 node.js 编写的 Redis管理工具。 用法： $ redis-commander --help Options: --redis-port The port

Redis目前版本是没有提供集群功能的，如果要实现多台Redis同时提供服务只能通过客户端自身去实现(Memchached也是客户端实现分 布式)。目前根据文档已经看到Redis正在开发集群功能，其

redis 是一个高性能的key-value数据库。 redis的出现，很大程度补偿了memcached这类keyvalue存储的不足，在部 分场合可以对关系数据库起到很好的补充作用。它提供了Pyt

一、什么是redis redis是一个key-value存储系统。和Memcached类似，它支持存储的value类型相对更多，包括string(字符串)、list(链表)、 set(集合)和zs

Redis是一款开源,高性能键-值存储(key-value store).它的键值可以包括字符串(strings)类型,同时它还包括哈希(hashes),列表(lists),集合(sets)等数据类型

安装准备：redis2.8.7，redhat 只供参考 1.解压 [root@dell1 soft]# tar -xzvf redis-2.8.7.tar.gz 2.进入解压后的目录，直接执行make命令

1. redis 2. 目录背景 Redis简介 Redis是什么 功能与特点 内部实现（单机） 整体数据框架 基本数据结构 优化机制 索引优化 内存优化 持久化 主从备份 集群 Key-value数据库设计

t通常会阻塞并等待redis服务端处理，redis服务端处理完后将结果返回给client。当client使用pipeline发送命令时，redis server必须部分请求放到队列中（使用内存）执行完

11）-c 最大并发连数，缺省配置为1024； 12）-v –vv –vvv 设定服务器端打印的消息的详细程度，其中-v仅打印错误和警告信息，-vv在-v的基础上还会打印客户端的命令和相应，-vvv

func_b(): pass def func_c(a, b, c): return a, b, c # 异步任务队列 _task_queue = queue.Queue() def async_call(function

优先队列是在实际工程中被广泛应用的一种数据结构，不管是在操作系统的进程调度中，还是在相关的图算法比如Prim算法和Dijkstra算法中，我们都可以看到优先队列的身影，本文我们就来分析一下优先队列的实现原理。

简单说一下：download类继承了threading.Thread类，并重写了run函数，目的是只要队列不为空，则不停的从队列中取出资源真实链接地址调用wget下载，如果为空则退出线程。startDown函数是多线

Queue模块允许创建指定长度的队列. 下面是Queue模块的常用方法: get():删除并返回队列中的一个项目 put(): 添加项目到队列 qsize() : 返回队列中元素的个数 empty():

这些实用的工具类能够创建非常轻量级的作业队列系统，不无需安装，维护，监督，或任何长期运行的进程。 nq should run on any POSIX.1-2008 compliant system

14.1 栈 4.2 栈的实现 4.3 栈的应用 4.4 队列 4.5 队列的实现 4.6 队列的应用 栈和队列是运算 受限的线性表。第六章 栈与队列 2. 23.1 栈3.1.1 栈的概念及运算 3.1

是多线程的 Python 任务队列，是个轻量级的替代品，没有多余的依赖关系。 特性： 使用 Python 编写 没有 deps 以外的标准库，除了 Redis（或者用户可以 roll 自己的后端）

RQ ( Redis Queue ) 是一个简单的 Python 库，用于实现作业的队列，并在后台进行处理。后端基于 Redis ，可方便集成到 Web 应用中，要求 Redis >= 2.6.0。 Getting

TaskQueue(swift) 是个非常强大的 Swift 类，用来管理异步任务，需要一个一个的执行，用户只负责添加任务到队列，队列会排序然后一个一个执行。 let queue = TaskQueue() queue.tasks