在使用django的websocket的时候，发现web请求和其他当前的django进程的内存是不共享的，猜测django的机制可能是每来一个web请求，就开启一个进程去与web进行交互，一次来达到利用cpu多核的目的。但是这样一来，内存共享的问题就变成了焦点。这周试了一下redis，果然很好用。
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)、zset(sorted set --有序集合)和hash（哈希类型）。这些数据类型都支持push/pop、add/remove及取交集并集和差集及更丰富的操作，而且这些操作都是原子性的。在此基础上，redis支持各种不同方式的排序。与memcached一样，为了保证效率，数据都是缓存在内存中。区别的是redis会周期性的把更新的数据写入磁盘或者把修改操作写入追加的记录文件，并且在此基础上实现了master-slave(主从)同步。
上面的话好像很专业的样子，这里我们简单的理解为，其实redis就是一个消息中间件，可以作为多个进程的消息中转站，是比之前我们用的manage模块更方便自由的共享内存。
redis的安装和启动自己到网上去找，由于操作系统等环境差异，这里不多赘述。我们要使用python操作redis，还需要一个redis模块。可以直接使用pip安装。
假设我们已经启动了redis，也安装好了相关的python模块，redis的启动默认端口是6379，现在就来看看redis应该如何使用。
1.基本操作
之前我们已经知道，redis是以key-value的形式存储的，所以我们在操作的时候。首先我们将redis所在主机的ip和发布端口作为参数实例化了一个对象r，然后执行set('name','Eva_J')，这样我们就在内存中存储了一个key为name，值为‘Eva_J’的项。我们可以理解为{'name':'Eva_J'},当我们要读取的之后，只需要get('name')，就会得到'Eva_J'的值。
2.连接池
redis-py使用connection pool来管理对一个redis server的所有连接，避免每次建立、释放连接的开销。默认，每个Redis实例都会维护一个自己的连接池。可以直接建立一个连接池，然后作为参数Redis，这样就可以实现多个Redis实例共享一个连接池。
3、管道
redis-py默认在执行每次请求都会创建（连接池申请连接）和断开（归还连接池）一次连接操作，如果想要在一次请求中指定多个命令，则可以使用pipline实现一次请求指定多个命令，并且默认情况下一次pipline 是原子性操作。
4、发布订阅
发布者：服务器
订阅者：Dashboad和数据处理
Demo如下：
定义一个redishelper类，建立与redis连接，定义频道为fm92.4，定义发布public及订阅subscribe方法。
订阅者：导入刚刚我们写好的类，实例化对象，调用订阅方法，就可以使用while True接收信息了。
发布者：导入刚刚我们写好的类，实例化对象，调用发布方法，下例发布了一条消息‘hello’
