Redis如何使用Pipeline實現(xiàn)批處理操作
在正常情況下,我們每次發(fā)送 Redis 命令時,客戶端會等待 Redis 服務(wù)器的響應(yīng),直到接收到結(jié)果后,才會發(fā)送下一個命令。這種方式雖然保證了操作的順序性,但在執(zhí)行大量命令時會產(chǎn)生很大的網(wǎng)絡(luò)延遲。
通過 Pipeline 技術(shù),我們的客戶端可以將多個命令同時發(fā)送給 Redis 服務(wù)器,并且不需要等待每個命令的返回結(jié)果,直到所有命令都被執(zhí)行完畢,客戶端再一起獲取返回值。這樣能減少每個命令的等待時間,大幅提高執(zhí)行效率。
Redis Pipeline 是一種優(yōu)化 Redis 操作的機制,通過將多個命令打包發(fā)送到 Redis 服務(wù)器,減少客戶端與服務(wù)器之間的網(wǎng)絡(luò)往返時間(RTT),從而顯著提升性能。
在默認(rèn)情況下,Redis 客戶端與服務(wù)器之間的通信是請求-響應(yīng)模式,即:
1客戶端發(fā)送一個命令到服務(wù)器。
2.服務(wù)器執(zhí)行命令并返回結(jié)果。
3.客戶端等待響應(yīng)后再發(fā)送下一個命令。
這種模式在命令數(shù)量較少時沒有問題,但在需要執(zhí)行大量命令時,網(wǎng)絡(luò)往返時間(RTT)會成為性能瓶頸。所以我們需要實現(xiàn)下面目的:
1.將多個命令打包發(fā)送到服務(wù)器。
2.服務(wù)器依次執(zhí)行這些命令,并將結(jié)果一次性返回給客戶端。
3.減少網(wǎng)絡(luò)開銷,提升性能。
以下是一個簡單的 Java 示例,展示了如何使用 Jedis(Redis 的一個 Java 客戶端)執(zhí)行 Pipeline:
注意:批處理時不建議一次攜帶太多命令,并且Pipeline的多個命令之間不具備原子性。
// 創(chuàng)建 Jedis 實例
Jedis jedis = new Jedis("localhost", 6379);
// 使用 pipelining 方式批量執(zhí)行命令
Pipeline pipeline = jedis.pipelined();
// 批量操作:使用 pipeline 來緩存命令
for (int i = 0; i < 1000; i++) {
pipeline.set("key" + i, "value" + i);
}
// 同步執(zhí)行所有命令
pipeline.sync();
pipelined() 方法: 創(chuàng)建一個 Pipeline 對象,它緩存所有要執(zhí)行的命令。
批量設(shè)置命令: 通過 pipeline.set() 將多個 SET 命令放入管道中,但命令并不會立即執(zhí)行。
sync() 方法: 通過調(diào)用 sync() 方法,客戶端將會把所有緩存的命令一次性發(fā)送給 Redis,并等待它們完成執(zhí)行。
但是這些都是在單機模式下的批處理,那對于集群來說該如何使用呢?
向MSet或Pipeline這樣的批處理需要在一次請求中攜帶多條命令,而此時如何Redis是一個集群,那批處理命令的多個key必須落在同一個插槽中,否則就會導(dǎo)致執(zhí)行失敗。

一般推薦使用并行插槽來解決,如果使用hash_tag,可能會出現(xiàn)大量的key分配同一插槽導(dǎo)致數(shù)據(jù)傾斜,而并行插槽不會。
那么這里我們模擬一下并行插槽實現(xiàn):
將多個鍵值對按照Redis集群的槽位進(jìn)行分組,然后分別使用jedisCluster.mset()方法按組設(shè)置鍵值對。
public class JedisClusterTest {
// 聲明一個JedisCluster對象,用于與Redis集群進(jìn)行交互
private JedisCluster jedisCluster;
// 在每個測試方法執(zhí)行之前,初始化JedisCluster連接
@BeforeEach
void setUp() {
// 配置Jedis連接池
JedisPoolConfig poolConfig = new JedisPoolConfig();
poolConfig.setMaxTotal(8);
poolConfig.setMaxIdle(8);
poolConfig.setMinIdle(0);
poolConfig.setMaxWaitMillis(1000);
// 創(chuàng)建一個HashSet,用于存儲Redis集群的節(jié)點信息
HashSet<HostAndPort> nodes = new HashSet<>();
// 添加Redis集群的節(jié)點信息(IP和端口)
nodes.add(new HostAndPort("192.168.150.101", 7001));
nodes.add(new HostAndPort("192.168.150.101", 7002));
nodes.add(new HostAndPort("192.168.150.101", 7003));
nodes.add(new HostAndPort("192.168.150.101", 8001));
nodes.add(new HostAndPort("192.168.150.101", 8002));
nodes.add(new HostAndPort("192.168.150.101", 8003));
// 使用配置的連接池和節(jié)點信息初始化JedisCluster對象
jedisCluster = new JedisCluster(nodes, poolConfig);
}
// 測試方法:使用mset命令一次性設(shè)置多個鍵值對
@Test
void testMSet() {
// 使用JedisCluster的mset方法,一次性設(shè)置多個鍵值對
// 但是jedisCluster默認(rèn)是無法解決批處理問題的,需要我們手動解決
jedisCluster.mset("name", "Jack", "age", "21", "sex", "male");
}
// 測試方法:使用mset命令按槽位分組設(shè)置多個鍵值對
@Test
void testMSet2() {
// 創(chuàng)建一個HashMap,用于存儲多個鍵值對
Map<String, String> map = new HashMap<>(3);
map.put("name", "Jack");
map.put("age", "21");
map.put("sex", "Male");
// 將map中的鍵值對按照Redis集群的槽位進(jìn)行分組
Map<Integer, List<Map.Entry<String, String>>> result = map.entrySet()
.stream()
.collect(Collectors.groupingBy(
// 使用ClusterSlotHashUtil計算每個鍵對應(yīng)的槽位
entry -> ClusterSlotHashUtil.calculateSlot(entry.getKey()))
);
// 遍歷按哈希槽分組后的結(jié)果
for (List<Map.Entry<String, String>> list : result.values()) {
// 創(chuàng)建一個數(shù)組用于批量設(shè)置Redis的鍵值對
String[] arr = new String[list.size() * 2]; // 每個鍵值對包含兩個元素
int j = 0; // 索引變量,用于在數(shù)組中定位位置
for (int i = 0; i < list.size(); i++) {
j = i << 1; // 通過位移計算數(shù)組中的位置
Map.Entry<String, String> e = list.get(i); // 獲取當(dāng)前的鍵值對
arr[j] = e.getKey(); // 將鍵放入數(shù)組中
arr[j + 1] = e.getValue(); // 將值放入數(shù)組中
}
// 批量設(shè)置Redis集群中的鍵值對
jedisCluster.mset(arr);
}
}
// 在每個測試方法執(zhí)行之后,關(guān)閉JedisCluster連接
@AfterEach
void tearDown() {
// 如果JedisCluster對象不為空,則關(guān)閉連接
if (jedisCluster != null) {
jedisCluster.close();
}
}
}
而在Redis集群環(huán)境下,如果需要批量獲取多個鍵的值,可以使用multiGet方法。multiGet是RedisTemplate提供的一個方法,用于一次性獲取多個鍵的值。然而,需要注意的是,multiGet在集群環(huán)境下要求所有鍵必須位于同一個槽位(slot),否則會拋出異常。
@Service
public class RedisService {
@Autowired
private RedisTemplate<String, Object> redisTemplate;
/**
* 跨槽位批量獲取多個鍵的值
*/
public Map<String, Object> batchGetCrossSlot(List<String> keys) {
// 按槽位分組
Map<Integer, List<String>> slotKeyMap = keys.stream()
.collect(Collectors.groupingBy(ClusterSlotHashUtil::calculateSlot));
// 存儲最終結(jié)果
Map<String, Object> result = new HashMap<>();
// 對每個槽位的鍵分別調(diào)用multiGet
for (Map.Entry<Integer, List<String>> entry : slotKeyMap.entrySet()) {
List<String> slotKeys = entry.getValue();
List<Object> slotValues = redisTemplate.opsForValue().multiGet(slotKeys);
// 將結(jié)果存入Map
for (int i = 0; i < slotKeys.size(); i++) {
result.put(slotKeys.get(i), slotValues.get(i));
}
}
return result;
}
/**
* 測試跨槽位批量獲取方法
*/
public void testBatchGetCrossSlot() {
List<String> keys = Arrays.asList("name", "age", "sex");
Map<String, Object> values = batchGetCrossSlot(keys);
// 打印結(jié)果
values.forEach((key, value) -> {
System.out.println("Key: " + key + ", Value: " + value);
});
}
}到此這篇關(guān)于Redis如何使用Pipeline實現(xiàn)批處理操作的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Redis Pipeline批處理操作內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家!
相關(guān)文章
Redis集群的三種部署方式及三種應(yīng)用問題的處理
這篇文章主要介紹了Redis集群的三種部署方式及三種應(yīng)用問題的處理,具有很好的參考價值,希望對大家有所幫助,如有錯誤或未考慮完全的地方,望不吝賜教2024-04-04
使用JMeter插件Redis Data Set如何實現(xiàn)高性能數(shù)據(jù)驅(qū)動測試
RedisDataSet插件是JMeter的一個插件,可以實現(xiàn)從Redis中動態(tài)加載數(shù)據(jù),并將其用作測試參數(shù),本文詳細(xì)介紹如何在JMeter中使用RedisDataSet插件,幫助你實現(xiàn)高效的數(shù)據(jù)驅(qū)動測試2025-01-01
redis執(zhí)行l(wèi)ua腳本的實現(xiàn)
本文主要介紹了redis執(zhí)行l(wèi)ua腳本的實現(xiàn),文中通過示例代碼介紹的非常詳細(xì),對大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價值,需要的朋友們下面隨著小編來一起學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)吧2024-10-10

