Redis的流水线在Spring中的应用

最新推荐文章于 2024-04-11 12:20:41 发布

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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。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

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：

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.