redis管道piplines优化springboot业务性能

本文探讨了如何利用Redis的Pipelines特性优化SpringBoot应用的性能,以减少网络开销。虽然Spring-Data在Redis Cluster模式下不直接支持Pipelines,但通过手动编写工具类可以实现。测试结果显示,20个key的Pipelines操作在30核Linux系统上的性能是单次请求的3倍。此外,文中还提到了Redis的multi指令和监控工具xRebel在性能调优中的作用。

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redis本身执行指令的性能非常的高,单台数十万并发不成问题,但是如果一个请求处理流程过长,需要频繁的操作redis,此时无论如何都无法提高系统的并发,归根结底还是网络带来的性能损耗过大,为了降低网络开销,redis支持piplines和lua脚本的方式进行批量处理和返回值,只需要一次网络请求就可以发送数百条操作指令。以下我将对着两种方式的应用场景进行详细的描述。

 上图是piplines的命令执行流程,很遗憾的是,spring-data编程模式下的基于jedis连接池的redis cluster模式无法支持piplines方式,为了实现piplines方式,只能手动编写工具类,编写工具类流程大致如下:

其中只有在close piplined的时候才能拿到返回值,需要通过jedis的response对象去设置,才能在结束的时候拿到流,相关实现代码如下:

	public HashMap pipLineHGetSameSlot(HashMap<String, String> keys){
		HashMap hashMap = new HashMap(10);
		RedisClusterConnection redisClusterConnection = redisTe
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