Redis的流水线在Spring中的应用

本文通过对比使用Spring的RedisTemplate执行流水线与普通操作的效率,展示了如何利用Redis的流水线功能提高批量读写操作的速度,同时讨论了流水线可能带来的内存消耗问题。

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Spring中执行流水线,使用RedisTemplate提供的executePipelined方法即可.

@Test
    public void xx() {
        ApplicationContext applicationContext = new ClassPathXmlApplicationContext("spring.xml");
        final RedisTemplate redisTemplate = applicationContext.getBean(RedisTemplate.class);
        SessionCallback sessionCallback = (SessionCallback)(RedisOperations ops) ->{
          for(int i=0;i<10000;i++){
              int j=i+1;
              ops.boundValueOps("pipeline_key"+j).set("pipeline_value"+j);
              ops.boundValueOps("pipeline_key"+j).get();
          }
          return null;
        };
        long start = System.currentTimeMillis();
        List resultList = redisTemplate.executePipelined(sessionCallback);
        long end  = System.currentTimeMillis();
        System.out.println(end-start);
        System.out.println(resultList);
    }

输出:

**461**
[true, pipeline_value1, true, pipeline_value2, true, pipeline_value3, 等等

注意:
流水线会返回一个List,保存执行多个命令结果,但是当命令很多的时候就得考虑使用迭代的方法去处理,不然内存不足发生JVM会发生溢出错误。

为了测试流水线的效率:我写了同样的代码,但是没有使用流水线:

 @Test
    public void xx() {
        ApplicationContext applicationContext = new ClassPathXmlApplicationContext("spring.xml");
        final RedisTemplate redisTemplate = applicationContext.getBean(RedisTemplate.class);
        long start = System.currentTimeMillis();
        for(int i=0;i<10000;i++){
            int j=i+1;
            redisTemplate.opsForValue().set("key"+j,"value"+j);
            redisTemplate.opsForValue().get("key"+j);
        }
        long end = System.currentTimeMillis();
        System.out.print(end-start);
    }

输出:

1316

效率比使用流水线慢了不只两倍。
提一嘴:
在使用流水线的时候,要考虑其对运行环境内存空间的开销,主要是list的存储,可以考虑迭代.

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