redis进阶

关键字:Redis的Java客户端Jedis的八种调用方式(事务、管道、分布式…)介绍 
Tags: redis, jedis, 事务, 管道, 分布式, 连接池 

redis是一个著名的key-value存储系统,而作为其官方推荐的java版客户端jedis也非常强大和稳定,支持事务、管道及有jedis自身实现的分布式。 

在这里对jedis关于事务、管道和分布式的调用方式做一个简单的介绍和对比: 
一、普通同步方式 

最简单和基础的调用方式, 

@Test 
public void test1Normal() { 
    Jedis jedis = new Jedis(“localhost”); 
    long start = System.currentTimeMillis(); 
    for (int i = 0; i < 100000; i++) { 
        String result = jedis.set(“n” + i, “n” + i); 
    } 
    long end = System.currentTimeMillis(); 
    System.out.println(“Simple SET: ” + ((end - start)/1000.0) + ” seconds”); 
    jedis.disconnect(); 


很简单吧,每次set之后都可以返回结果,标记是否成功。 
二、事务方式(Transactions) 

redis的事务很简单,他主要目的是保障,一个client发起的事务中的命令可以连续的执行,而中间不会插入其他client的命令。 

看下面例子: 

@Test 
public void test2Trans() { 
    Jedis jedis = new Jedis(“localhost”); 
    long start = System.currentTimeMillis(); 
    Transaction tx = jedis.multi(); 
    for (int i = 0; i < 100000; i++) { 
        tx.set(“t” + i, “t” + i); 
    } 
    List<Object> results = tx.exec(); 
    long end = System.currentTimeMillis(); 
    System.out.println(“Transaction SET: ” + ((end - start)/1000.0) + ” seconds”); 
    jedis.disconnect(); 


我们调用jedis.watch(…)方法来监控key,如果调用后key值发生变化,则整个事务会执行失败。另外,事务中某个操作失败,并不会回滚其他操作。这一点需要注意。还有,我们可以使用discard()方法来取消事务。 
三、管道(Pipelining) 

有时,我们需要采用异步方式,一次发送多个指令,不同步等待其返回结果。这样可以取得非常好的执行效率。这就是管道,调用方法如下: 

@Test 
public void test3Pipelined() { 
    Jedis jedis = new Jedis(“localhost”); 
    Pipeline pipeline = jedis.pipelined(); 
    long start = System.currentTimeMillis(); 
    for (int i = 0; i < 100000; i++) { 
        pipeline.set(“p” + i, “p” + i); 
    } 
    List<Object> results = pipeline.syncAndReturnAll(); 
    long end = System.currentTimeMillis(); 
    System.out.println(“Pipelined SET: ” + ((end - start)/1000.0) + ” seconds”); 
    jedis.disconnect(); 


四、管道中调用事务 

就Jedis提供的方法而言,是可以做到在管道中使用事务,其代码如下: 

@Test 
public void test4combPipelineTrans() { 
    jedis = new Jedis(“localhost”); 
    long start = System.currentTimeMillis(); 
    Pipeline pipeline = jedis.pipelined(); 
    pipeline.multi(); 
    for (int i = 0; i < 100000; i++) { 
        pipeline.set(“” + i, “” + i); 
    } 
    pipeline.exec(); 
    List<Object> results = pipeline.syncAndReturnAll(); 
    long end = System.currentTimeMillis(); 
    System.out.println(“Pipelined transaction: ” + ((end - start)/1000.0) + ” seconds”); 
    jedis.disconnect(); 


但是经测试(见本文后续部分),发现其效率和单独使用事务差不多,甚至还略微差点。 
五、分布式直连同步调用 

@Test 
public void test5shardNormal() { 
    List<JedisShardInfo> shards = Arrays.asList( 
            new JedisShardInfo(“localhost”,6379), 
            new JedisShardInfo(“localhost”,6380)); 

    ShardedJedis sharding = new ShardedJedis(shards); 

    long start = System.currentTimeMillis(); 
    for (int i = 0; i < 100000; i++) { 
        String result = sharding.set(“sn” + i, “n” + i); 
    } 
    long end = System.currentTimeMillis(); 
    System.out.println(“Simple@Sharing SET: ” + ((end - start)/1000.0) + ” seconds”); 

    sharding.disconnect(); 


这个是分布式直接连接,并且是同步调用,每步执行都返回执行结果。类似地,还有异步管道调用。 
六、分布式直连异步调用 

@Test 
public void test6shardpipelined() { 
    List<JedisShardInfo> shards = Arrays.asList( 
            new JedisShardInfo(“localhost”,6379), 
            new JedisShardInfo(“localhost”,6380)); 

    ShardedJedis sharding = new ShardedJedis(shards); 

    ShardedJedisPipeline pipeline = sharding.pipelined(); 
    long start = System.currentTimeMillis(); 
    for (int i = 0; i < 100000; i++) { 
        pipeline.set(“sp” + i, “p” + i); 
    } 
    List<Object> results = pipeline.syncAndReturnAll(); 
    long end = System.currentTimeMillis(); 
    System.out.println(“Pipelined@Sharing SET: ” + ((end - start)/1000.0) + ” seconds”); 

    sharding.disconnect(); 


七、分布式连接池同步调用 (适用于2.2及以下版本)

如果,你的分布式调用代码是运行在线程中,那么上面两个直连调用方式就不合适了,因为直连方式是非线程安全的,这个时候,你就必须选择连接池调用。 

@Test 
public void test7shardSimplePool() { 
    List<JedisShardInfo> shards = Arrays.asList( 
            new JedisShardInfo(“localhost”,6379), 
            new JedisShardInfo(“localhost”,6380)); 

    ShardedJedisPool pool = new ShardedJedisPool(new JedisPoolConfig(), shards); 

    ShardedJedis one = pool.getResource(); 

    long start = System.currentTimeMillis(); 
    for (int i = 0; i < 100000; i++) { 
        String result = one.set(“spn” + i, “n” + i); 
    } 
    long end = System.currentTimeMillis(); 
    pool.returnResource(one); 
    System.out.println(“Simple@Pool SET: ” + ((end - start)/1000.0) + ” seconds”); 

    pool.destroy(); 


上面是同步方式,当然还有异步方式。 
八、分布式连接池异步调用 (适用于2.2及以下版本)

@Test 
public void test8shardPipelinedPool() { 
    List<JedisShardInfo> shards = Arrays.asList( 
            new JedisShardInfo(“localhost”,6379), 
            new JedisShardInfo(“localhost”,6380)); 

    ShardedJedisPool pool = new ShardedJedisPool(new JedisPoolConfig(), shards); 

    ShardedJedis one = pool.getResource(); 

    ShardedJedisPipeline pipeline = one.pipelined(); 

    long start = System.currentTimeMillis(); 
    for (int i = 0; i < 100000; i++) { 
        pipeline.set(“sppn” + i, “n” + i); 
    } 
    List<Object> results = pipeline.syncAndReturnAll(); 
    long end = System.currentTimeMillis(); 
    pool.returnResource(one); 
    System.out.println(“Pipelined@Pool SET: ” + ((end - start)/1000.0) + ” seconds”); 
    pool.destroy(); 


九、需要注意的地方 

    事务和管道都是异步模式。在事务和管道中不能同步查询结果。比如下面两个调用,都是不允许的: 

     Transaction tx = jedis.multi(); 
     for (int i = 0; i < 100000; i++) { 
         tx.set(“t” + i, “t” + i); 
     } 
     System.out.println(tx.get(“t1000”).get());  //不允许 

     List<Object> results = tx.exec(); 

     … 
     … 

     Pipeline pipeline = jedis.pipelined(); 
     long start = System.currentTimeMillis(); 
     for (int i = 0; i < 100000; i++) { 
         pipeline.set(“p” + i, “p” + i); 
     } 
     System.out.println(pipeline.get(“p1000”).get()); //不允许 

     List<Object> results = pipeline.syncAndReturnAll(); 

    事务和管道都是异步的,个人感觉,在管道中再进行事务调用,没有必要,不如直接进行事务模式。 

    分布式中,连接池的性能比直连的性能略好(见后续测试部分)。 

    分布式调用中不支持事务。 

    因为事务是在服务器端实现,而在分布式中,每批次的调用对象都可能访问不同的机器,所以,没法进行事务。 

十、测试 

运行上面的代码,进行测试,其结果如下: 

Simple SET: 5.227 seconds 

Transaction SET: 0.5 seconds 
Pipelined SET: 0.353 seconds 
Pipelined transaction: 0.509 seconds 

Simple@Sharing SET: 5.289 seconds 
Pipelined@Sharing SET: 0.348 seconds 

Simple@Pool SET: 5.039 seconds 
Pipelined@Pool SET: 0.401 seconds 

另外,经测试分布式中用到的机器越多,调用会越慢。上面是2片,下面是5片: 

Simple@Sharing SET: 5.494 seconds 
Pipelined@Sharing SET: 0.51 seconds 
Simple@Pool SET: 5.223 seconds 
Pipelined@Pool SET: 0.518 seconds 

下面是10片: 

Simple@Sharing SET: 5.9 seconds 
Pipelined@Sharing SET: 0.794 seconds 
Simple@Pool SET: 5.624 seconds 
Pipelined@Pool SET: 0.762 seconds 

下面是100片: 

Simple@Sharing SET: 14.055 seconds 
Pipelined@Sharing SET: 8.185 seconds 
Simple@Pool SET: 13.29 seconds 
Pipelined@Pool SET: 7.767 seconds 

分布式中,连接池方式调用不但线程安全外,根据上面的测试数据,也可以看出连接池比直连的效率更好。 
十一、完整的测试代码 

package com.example.nosqlclient; 

import java.util.Arrays; 
import java.util.List; 

import org.junit.AfterClass; 
import org.junit.BeforeClass; 
import org.junit.Test; 

import redis.clients.jedis.Jedis; 
import redis.clients.jedis.JedisPoolConfig; 
import redis.clients.jedis.JedisShardInfo; 
import redis.clients.jedis.Pipeline; 
import redis.clients.jedis.ShardedJedis; 
import redis.clients.jedis.ShardedJedisPipeline; 
import redis.clients.jedis.ShardedJedisPool; 
import redis.clients.jedis.Transaction; 

import org.junit.FixMethodOrder; 
import org.junit.runners.MethodSorters; 

@FixMethodOrder(MethodSorters.NAME_ASCENDING) 
public class TestJedis { 

    private static Jedis jedis; 
    private static ShardedJedis sharding; 
    private static ShardedJedisPool pool; 

    @BeforeClass 
    public static void setUpBeforeClass() throws Exception { 
        List<JedisShardInfo> shards = Arrays.asList( 
                new JedisShardInfo(“localhost”,6379), 
                new JedisShardInfo(“localhost”,6379)); //使用相同的ip:port,仅作测试 


        jedis = new Jedis(“localhost”); 
        sharding = new ShardedJedis(shards); 

        pool = new ShardedJedisPool(new JedisPoolConfig(), shards); 
    } 

    @AfterClass 
    public static void tearDownAfterClass() throws Exception { 
        jedis.disconnect(); 
        sharding.disconnect(); 
        pool.destroy(); 
    } 

    @Test 
    public void test1Normal() { 
        long start = System.currentTimeMillis(); 
        for (int i = 0; i < 100000; i++) { 
            String result = jedis.set(“n” + i, “n” + i); 
        } 
        long end = System.currentTimeMillis(); 
        System.out.println(“Simple SET: ” + ((end - start)/1000.0) + ” seconds”); 
    } 

    @Test 
    public void test2Trans() { 
        long start = System.currentTimeMillis(); 
        Transaction tx = jedis.multi(); 
        for (int i = 0; i < 100000; i++) { 
            tx.set(“t” + i, “t” + i); 
        } 
        //System.out.println(tx.get(“t1000”).get()); 

        List<Object> results = tx.exec(); 
        long end = System.currentTimeMillis(); 
        System.out.println(“Transaction SET: ” + ((end - start)/1000.0) + ” seconds”); 
    } 

    @Test 
    public void test3Pipelined() { 
        Pipeline pipeline = jedis.pipelined(); 
        long start = System.currentTimeMillis(); 
        for (int i = 0; i < 100000; i++) { 
            pipeline.set(“p” + i, “p” + i); 
        } 
        //System.out.println(pipeline.get(“p1000”).get()); 
        List<Object> results = pipeline.syncAndReturnAll(); 
        long end = System.currentTimeMillis(); 
        System.out.println(“Pipelined SET: ” + ((end - start)/1000.0) + ” seconds”); 
    } 

    @Test 
    public void test4combPipelineTrans() { 
        long start = System.currentTimeMillis(); 
        Pipeline pipeline = jedis.pipelined(); 
        pipeline.multi(); 
        for (int i = 0; i < 100000; i++) { 
            pipeline.set(“” + i, “” + i); 
        } 
        pipeline.exec(); 
        List<Object> results = pipeline.syncAndReturnAll(); 
        long end = System.currentTimeMillis(); 
        System.out.println(“Pipelined transaction: ” + ((end - start)/1000.0) + ” seconds”); 
    } 

    @Test 
    public void test5shardNormal() { 
        long start = System.currentTimeMillis(); 
        for (int i = 0; i < 100000; i++) { 
            String result = sharding.set(“sn” + i, “n” + i); 
        } 
        long end = System.currentTimeMillis(); 
        System.out.println(“Simple@Sharing SET: ” + ((end - start)/1000.0) + ” seconds”); 
    } 

    @Test 
    public void test6shardpipelined() { 
        ShardedJedisPipeline pipeline = sharding.pipelined(); 
        long start = System.currentTimeMillis(); 
        for (int i = 0; i < 100000; i++) { 
            pipeline.set(“sp” + i, “p” + i); 
        } 
        List<Object> results = pipeline.syncAndReturnAll(); 
        long end = System.currentTimeMillis(); 
        System.out.println(“Pipelined@Sharing SET: ” + ((end - start)/1000.0) + ” seconds”); 
    } 

    @Test 
    public void test7shardSimplePool() { 
        ShardedJedis one = pool.getResource(); 

        long start = System.currentTimeMillis(); 
        for (int i = 0; i < 100000; i++) { 
            String result = one.set(“spn” + i, “n” + i); 
        } 
        long end = System.currentTimeMillis(); 
        pool.returnResource(one); 
        System.out.println(“Simple@Pool SET: ” + ((end - start)/1000.0) + ” seconds”); 
    } 

    @Test 
    public void test8shardPipelinedPool() { 
        ShardedJedis one = pool.getResource(); 

        ShardedJedisPipeline pipeline = one.pipelined(); 

        long start = System.currentTimeMillis(); 
        for (int i = 0; i < 100000; i++) { 
            pipeline.set(“sppn” + i, “n” + i); 
        } 
        List<Object> results = pipeline.syncAndReturnAll(); 
        long end = System.currentTimeMillis(); 
        pool.returnResource(one); 
        System.out.println(“Pipelined@Pool SET: ” + ((end - start)/1000.0) + ” seconds”); 
    } 

### Redis 的高级用法和特性 #### 1. 使用带有自动补全和语法高亮的交互式 CLI 为了更高效地管理和操作 Redis 数据库,可以采用具备自动完成命令以及提供语法高亮特性的客户端工具。这种增强型CLI能够显著提升用户体验,在执行复杂查询时尤为有用[^1]。 ```bash # 安装并运行支持自动完成与语法高亮特性的Redis CLI pip install interactive-redis-cli interactive_redis_cli ``` #### 2. 启用多种持久化机制保障数据安全 通过配置 `redis.conf` 文件中的设置项来激活 RDB (快照) 和 AOF (追加仅文件) 这两种不同的持久化策略。这有助于防止意外断电或其他异常情况造成的数据丢失风险。当容器启动时指定挂载外部卷用于存储这些持久化的数据库副本,从而实现跨重启后的状态保持[^2]。 ```dockerfile # Docker Compose 或者直接使用Docker指令启动带持久化的Redis实例 docker run --name redis \ -v /local/path/to/data:/data \ -v /local/path/to/conf/redis.conf:/usr/local/etc/redis/redis.conf \ -p 6379:6379 -d redis \ redis-server /usr/local/etc/redis/redis.conf ``` #### 3. 创建受限账户提高安全性 对于生产环境下的 Redis 实例来说,创建一个专门的服务账号是非常重要的一步。该账号不具备 shell 访问权限,并且其家目录也被移除以减少潜在的安全威胁。此外还将 Redis 可执行程序及其工作路径赋予此特定用户组所有权,确保只有授权人员才能对其进行修改或访问[^3]。 ```bash # 添加不具Shell登录能力也不拥有Home Directory的新用户 sudo useradd -M -s /sbin/nologin redis # 更改Redis安装目录所属权给新建立的用户 chown -R redis:redis /path/to/installation/ ``` #### 4. 构建分布式集群架构扩展性能 随着业务增长带来的负载压力增大,单机版 Redis 很难满足需求。此时可以通过构建多节点组成的集群模式来进行横向扩容。每个节点负责处理一部分键空间内的读写请求,而整个系统的吞吐量则取决于所有成员共同协作的结果。在实际部署过程中需注意各服务器间网络连接质量及延迟等因素的影响[^4]。 ```bash # 分别于不同主机上依次启动多个Redis服务端进程作为集群组成部分之一 /usr/local/redis/src/redis-server /etc/redis/node-01.conf /usr/local/redis/src/redis-server /etc/redis/node-02.conf ... ```
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