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Springboot下使用Redis管道(pipeline)進行批量操作

 更新時間:2023年05月14日 14:58:49   作者:我贏了算我輸  
本文主要介紹了Spring?boot?下使用Redis管道(pipeline)進行批量操作,文中通過示例代碼介紹的非常詳細,對大家的學習或者工作具有一定的參考學習價值,需要的朋友們下面隨著小編來一起學習學習吧

前言

之前有業(yè)務場景需要批量插入數據到Redis中,做的過程中也有一些感悟,因此記錄下來,以防忘記。下面的內容會涉及到

  • 分別使用for、管道處理批量操作,比較其所花費時間。
  • 分別使用RedisCallback、SessionCallback進行Redis pipeline 操作
  • 解釋RedisCallback、SessionCallback這兩種用法的區(qū)別

管道(pipeline)的優(yōu)勢

以下內容結合了redis官方文檔,總結出自己的想法。

Redis Pipeline官網地址:https://redis.io/docs/manual/pipelining/

1.網絡傳輸(RTT)開銷少

Redis的傳輸層是基于TCP協議,一次操作請求的完成,存在網絡傳輸來回的開銷,即使Redis每秒能接受10萬的請求,但也會因為網絡傳輸而浪費很多時間,導致降低整體的性能。所以面對大量的批量處理,可以使用Redis的管道(pipeline),優(yōu)勢在于多次指令操作只會使用一次的網絡傳輸的開銷。

PS:像批量插入、批量獲取,RedisTemplate提供了multiSet、multiGet的方法可以進行操作,不過像multiSet并不支持批量設置key的過期時間,可以考慮業(yè)務場景進行使用

2.提高redis每秒可以執(zhí)行操作的數量

在進行批量操作的前提下

不使用管道的時候,每一次Redis執(zhí)行命令,都要涉及到讀(read)和寫(write)的系統(tǒng)調用,系統(tǒng)會將用戶端切換到內核端。上下文切換會有一定的消耗使用管道的話,多條命令只需要一個讀(read),多條響應只需要一個寫(write),可想而知,這其中省下了很多的消耗。

環(huán)境配置

  • JDK8
  • Spring boot 2.6.13
  • spring-boot-starter-data-redis

分別使用for、管道處理批量操作,比較其所花費時間

public void testForOrPipeline(){
     //使用for
    StopWatch stopWatch1=new StopWatch();
    stopWatch1.start();
    for(int i=0;i<10000;i++){
        String value = String.valueOf(i);
        String key = "test:" + value;
        redisTemplate.opsForValue().set(key, value, 10, TimeUnit.SECONDS);
    }
    stopWatch1.stop();
    System.out.println("for所需時間:"+stopWatch1.getTotalTimeSeconds()+"s");
    //使用管道
    StopWatch stopWatch2=new StopWatch();
    stopWatch2.start();
    List<Boolean> list = redisTemplate.executePipelined(new SessionCallback<Object>() {
        @Override
        public Object execute(RedisOperations operations) throws DataAccessException {
            for (int i = 0; i < 10000; i++) {
                String value = String.valueOf(i);
                String key = "test:" + value;
                operations.opsForValue().set(key, value, 10, TimeUnit.SECONDS);
            }
            return null;
        }
    });
    stopWatch2.stop();
    System.out.println("管道所需時間:"+stopWatch2.getTotalTimeSeconds()+"s");
}
方法第一次第二次第三次第四次
for3.07s3.07s3.13s3.12s
pipeline0.55s0.63s0.60s0.68s

PS: 本地,且只有一個客戶端的情況下測試(做不到嚴謹性,見諒)

目前只是本地跑(網絡傳輸所帶來的開銷本身會很小),如果redis服務端是在其他地區(qū)的服務器上,這兩種方式所需的時間相差還會越來越大。

分別使用RedisCallback、SessionCallback進行Redis pipeline 操作

RedisCallback

private void RedisCallBackHandler() {
    //這里獲取String類型的序列化器
    RedisSerializer stringSerializer = redisTemplate.getStringSerializer();
    //第二個參數是指定結果反序列化器,用于反序列化管道中讀到的數據,不是必傳,
    //如果不傳,則使用自定義RedisTemplate的配置,
    //如果沒有自定義,則使用RedisTemplate默認的配置(JDK反序列化)
    List list = redisTemplate.executePipelined(new RedisCallback<Object>() {
        @Override
        public Object doInRedis(RedisConnection connection) throws DataAccessException {
            for (int i = 0; i < 10; i++) {
                String value = String.valueOf(i);
                String key="test:"+value;
                connection.setEx(stringSerializer.serialize(key),10,stringSerializer.serialize(value));
            }
            //這里bytes只會獲取到null,因為這里get操作只是放在管道里面,并沒有
            //真正執(zhí)行,所以獲取不到值
            //byte[] bytes = connection.get("test:1".getBytes());
            connection.get("test:1".getBytes());
            //executePipelined 這個方法需要返回值為null,不然會拋異常,
            //這一點可以查看executePipelined源碼
            return null;
        }
    }, stringSerializer);
    list.stream().forEach(result->{
        System.out.println(result);
    });
}

執(zhí)行結果:

SessionCallback

private void SessionCallBackHandler() {
    //這里獲取String類型的序列化
    RedisSerializer stringSerializer = redisTemplate.getStringSerializer();
    //第二個參數是指定結果反序列化器,用于反序列化管道中讀到的數據,不是必傳,
    //如果不傳,則使用自定義RedisTemplate的配置,
    //如果沒有自定義,則使用RedisTemplate默認的配置(JDK反序列化)
    List list = redisTemplate.executePipelined(new SessionCallback<Object>() {
        @Override
        public Object execute(RedisOperations operations) throws DataAccessException {
            for (int i = 0; i < 10; i++) {
                String value = String.valueOf(i);
                String key = "test:" + value;
                operations.opsForValue().set(key, value, 10, TimeUnit.SECONDS);
            }
            //這里o只會獲取到null,因為這里get操作只是放在管道里面,并沒有真正執(zhí)行,所以獲取不到值
            //Object o = operations.opsForValue().get("test:1");
            operations.opsForValue().get("test:1");
            //executePipelined 這個方法需要返回值為null,不然會拋異常,
            //這一點可以查看executePipelined源碼
            return null;
        }
    }, stringSerializer);
    list.stream().forEach(result->{
        System.out.println(result);
    });
}

執(zhí)行結果:

解釋RedisCallback、SessionCallback這兩種用法的區(qū)別

上面代碼顯示了RedisCallback、SessionCallback這兩種都能實現相同的效果,那么這兩個又有什么區(qū)別呢?

SessionCallback 的使用比RedisCallback要友好一些

SessionCallback的execute方法提供給使用者使用的是RedisOperations接口類,RedisTemplate實現類

RedisCallback的doInRedis方法提供給使用者使用的是RedisConnection接口類,也就是LettuceConnection是實現類

RedisConnection提供了字節(jié)數組類型的get和set方法,有關序列化部分的細節(jié)還需要我們去關心。(和使用原生jdbc感受差不多),而RedisTemplate負責序列化和連接管理,不需要讓使用者關系這一塊的部分??偨Y: 個人感覺從日常使用上應該都傾向于SessionCallback,而個別特殊有關底層的業(yè)務,可能就需要RedisCallback。

到此這篇關于Springboot下使用Redis管道(pipeline)進行批量操作的文章就介紹到這了,更多相關Springboot  Redis管道批量操作內容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持腳本之家!

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