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如何在Spring Boot中通过Redis管道实现高效数据操作?

Redis Assistant
Redis Assistant

Redis Assistant 是一款为Redis设计的高效可视化管理与监控工具,提供多种操作模式,高效处理服务器数据。日常使用里的持续防护和信息管理会更突出,适合把安全控制放进长期使用流程中的场景。

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1.Redis之管道(pipeline)执行一个Redis命令,Redis客户端和Redis服务器就需要执行以下步骤:客户端发送命令到服务器;服务器接受命令请求,执行命令,产生相应的结果;服务器返回结果给客户端;客户端接受命令的执行结果,并向用户展示。Redis命令所消耗的大部分时间都用在了发送命令请求和接收命令结果上面,把任意多条Redis命令请求打包在一起,然后一次性地将它们全部发送给服务器,而服务器则会把所有命令请求都处理完毕之后,一次性地将它们的执行结果全部返回给客户端。注意事项:Redis服务器

1. Redis 之管道(pipeline)

执行一个Redis命令,Redis客户端和Redis服务器就需要执行以下步骤:

  • 客户端发送命令到服务器;

  • 服务器接受命令请求,执行命令,产生相应的结果;

  • 服务器返回结果给客户端;

  • 客户端接受命令的执行结果,并向用户展示。

Redis命令所消耗的大部分时间都用在了发送命令请求和接收命令结果上面,把任意多条Redis命令请求打包在一起,然后一次性地将它们全部发送给服务器,而服务器则会把所有命令请求都处理完毕之后,一次性地将它们的执行结果全部返回给客户端。

注意事项:

Redis服务器并不会限制客户端在管道中包含的命令数量,但是却会为客户端的输入缓冲区设置默认值为1GB的体积上限:当客户端发送的数据量超过这一限制时,Redis服务器将强制关闭该客户端。因此最好不要一下把大量命令或者一些体积非常庞大的命令放到同一个管道中执行。

除此之外,很多客户端本身也带有隐含的缓冲区大小限制,如果你在使用流水线特性的过程中,发现某些流水线命令没有被执行,或者流水线返回的结果不完整,那么很可能就是你的程序触碰到了客户端内置的缓冲区大小限制。

2. SpringBoot 整合 Redis 管道实例

SpringBoot 整合 redis 的实例

使用单个的 increment 命令,处理 200w个key:

public class RedisPipelineStudy extends BaseTest {

    @Autowired
    private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;

    private static final String PREFIX = "test0:";

    @Test
    public void test() {
        StopWatch stopWatch = new StopWatch();
        stopWatch.start("test0");
        for (int times = 0; times < 2; times++) {
            for (int i = 0; i < 1000000; i++) {
                stringRedisTemplate.opsForValue().increment(PREFIX + i, 1L);
            }
        }
        stopWatch.stop();
        System.out.println(stopWatch.prettyPrint());
    }

}

耗时如下所示:是 12 位 ,单位ns

如何在Spring Boot中通过Redis管道实现高效数据操作?

使用管道 incrBy 处理 200w个key,每次打包300条命令发送给服务器,如下所示:

public class RedisPipelineStudy extends BaseTest {

    @Autowired
    private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;

    private static final String PREFIX = "test1:";

    @Test
    public void test() {
        StopWatch stopWatch = new StopWatch();
        stopWatch.start("test1");
        List recordList = new ArrayList<>();
        for (int times = 0; times < 2; times++) {
            for (int i = 0; i < 1000000; i++) {
                try {
                    recordList.add(i);
                    if (recordList.size() > 300) {
                        incrByPipeline(recordList);
                        recordList = new ArrayList<>();
                    }
                } catch (Exception e) {
                    System.out.println(e);
                }
            }
            if (!CollectionUtils.isEmpty(recordList)) {
                incrByPipeline(recordList);
                recordList = new ArrayList<>();
            }
        }
        stopWatch.stop();
        System.out.println(stopWatch.prettyPrint());
    }

    private void incrByPipeline(List recordList) {
        stringRedisTemplate.executePipelined(new RedisCallback() {
            @Override
            public Object doInRedis(RedisConnection connection) throws DataAccessException {
                try {
                    for (Integer record : recordList) {
                        byte[] key = (PREFIX + record).getBytes();
                        connection.incrBy(key, 1);
                    }
                } catch (Exception e) {
                    System.out.println(e);
                }
                return null;
            }
        });
    }
}

耗用时间: 11 位 ,单位 :ns,是单个命令耗时的 1/6。

如何在Spring Boot中通过Redis管道实现高效数据操作?

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