面试题：Python优化Redis持久化操作性能

Question

在Python的Redis持久化操作场景下，若需要频繁进行AOF（Append - Only - File）持久化写入操作，从性能角度考虑，如何优化代码以减少磁盘I/O开销？请结合redis - py库的特性，给出至少两种优化思路及对应的代码示例。

Answer 1

优化思路一：批量写入

1. 原理：减少频繁的小I/O操作，将多个命令批量提交，从而减少磁盘I/O次数。
2. 代码示例：

import redis

r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)
pipe = r.pipeline()
for i in range(100):
    pipe.set(f'key_{i}', f'value_{i}')
pipe.execute()

优化思路二：适当调整AOF刷盘策略

1. 原理：AOF有不同的刷盘策略（always、everysec、no），everysec 是默认策略，在性能和数据安全性上做了较好的平衡。如果对数据丢失不太敏感，可以考虑将策略设置为 no，由操作系统来决定何时刷盘，进一步减少磁盘I/O。不过这种方式在系统崩溃时可能会丢失一些数据。
2. 代码示例： 通过修改Redis配置文件 redis.conf，将 appendfsync 参数设置为 no：

appendfsync no

在Python代码中连接Redis时，确保使用的是修改配置后的Redis实例：

import redis

r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)
# 后续进行正常的AOF相关操作，此时刷盘策略已修改为no

优化思路三：使用异步I/O

1. 原理：利用 redis - py 库的异步功能，在主线程继续执行其他任务的同时，后台进行AOF持久化操作，减少主线程等待磁盘I/O的时间。
2. 代码示例：

import asyncio
import aioredis

async def main():
    r = await aioredis.from_url('redis://localhost:6379')
    tasks = []
    for i in range(100):
        tasks.append(r.set(f'key_{i}', f'value_{i}'))
    await asyncio.gather(*tasks)
    await r.close()

if __name__ == '__main__':
    asyncio.run(main())