我现在游框架，需要修改成多进程介个redis

如果你想把现有的框架改为使用多进程模型来操作Redis，可以按照以下步骤进行：

1. **引入multiprocessing模块**：首先，在你的应用中导入`multiprocessing`模块，它是Python标准库的一部分，用于创建和管理进程。

2. **连接Redis的进程池**：使用`multiprocessing.Pool`创建一个进程池，每个进程都连接到自己的Redis实例。例如，你可以创建一个函数`connect_redis`，负责初始化Redis连接并返回连接对象。

import redis
from multiprocessing import Pool

def connect_redis(pool):
    r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)
    pool.apply_async(r.ping, args=(), callback=print)  # 执行ping操作验证连接
    return r

3. **将Redis操作封装为进程安全的方法**：为了在多进程中共享数据，你需要确保对Redis的操作是线程安全的。使用`pool.map`或`pool.starmap`等方法，将Redis操作分发给进程池内的各个进程。

4. **进程通信**：如果你需要在进程之间传递数据，可以使用`multiprocessing.Queue`或者其他同步工具如`Pipe`。

5. **错误处理**：确保在每个进程结束后捕获异常并处理，因为进程间的错误传播通常仅限于致命错误。

def process_task(r, task_data):
    try:
        result = r.execute_command(task_data['command'], *task_data['args'])
    except Exception as e:
        print(f"Error in process: {e}")
        result = None
    return result

with Pool(processes=4) as pool:
    r = connect_redis(pool)
    tasks = ...  # 假设tasks是一个包含命令和参数的列表
    results = pool.map(process_task, [(r,) + t for t in tasks])