Redis和IO存储的效率比较（一）

前段时间做了一个用户访问记录的收集和分析，在设计方案的时候数据的存储和持久化考虑了两种方式，一种是存储到Redis，然后使用Redis的数据持久化方案完成数据持久化；一种是传统的IO写文件方式，就是将收集到的数据写在服务器的txt文件里，再对文件顶起做一个数据库导入动作。虽然最后架构师直接敲定了采用IO的方式，我还是自己写了一个小小的比较，来对比两种方法的效率。
数据的存储和持久化过程整体不是一篇文章能说清楚的，今天先比较第一步，就是数据的存储。

codis数据存储

codis是一个redis的解决方案，其实可以认为是redis外面包了一层壳子，就是用起来更方便一点，这里就不介绍了。直接上代码。

jedis工具类代码

我们利用jedis建立一个连接池，和数据库连接池是相似的概念。虽然这个文章还不会涉及到连接池的应用，但是后面还是像比较一下并发情况下两种方式的效率比较。
代码如下:

package util;

import redis.clients.jedis.Jedis;
import redis.clients.jedis.JedisPool;
import redis.clients.jedis.JedisPoolConfig;

/**
 * Created by Vivi on 2017/5/26.
 */
public class CodisConnection {
    // 设定连接池的一些常量值
    private static final String CODIS_URL = "127.0.0.1";
    private static final int CODIS_URL_PORT = 9000;
    private static final int POOL_MAX = 100;
    private static final int IDEL_MAX = 5;
    private static final int WAIT_MAX = 5000;

    private  static JedisPool pool;

    static {
        init();
    }
    public static void init() {
        try {
            JedisPoolConfig jedisPoolConfig = new JedisPoolConfig();
            jedisPoolConfig.setMaxTotal(POOL_MAX);
            jedisPoolConfig.setMaxIdle(IDEL_MAX);
            jedisPoolConfig.setMaxWaitMillis(WAIT_MAX);
            jedisPoolConfig.setTestOnBorrow(true);

            pool = new JedisPool(jedisPoolConfig,CODIS_URL,CODIS_URL_PORT);

        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
    public static Jedis getConn() {
        if(pool == null) {
            return null;
        } else {
            return pool.getResource();
        }
    }
    public static void closeConn(Jedis resource){
        if (pool!= null) {
            pool.returnResource(resource);
        }
    }
}

后面的测试类里我们会使用这个工具类获得和关闭连接。

codis写入数据

    public long codisTime(int n)
    {
        //生成一个任意长度的字符串
        RandomUtil randomUtil = new RandomUtil();
        String s = randomUtil.generateString(n);
        //获取一个jedis连接
        CodisConnection codisConnection = new CodisConnection();
        Jedis jedis = codisConnection.getConn();
        Date start = new Date();
        //循环写入一百次
        for (int i = 0; i < 100; i++)
        {
            jedis.set("solutionCampare1" + i, s);
        }
        Date end = new Date();
        System.out.println("codis写入数据的时间开销是：" + (end.getTime() - start.getTime()));
        //删除测试数据
        for (int j = 0; j < 100; j++)
        {
            jedis.del("solutionCampare1" + j);
        }
        if (jedis != null)
        {
            codisConnection.closeConn(jedis);
        }
        return end.getTime() - start.getTime();
    }

这里用到了一个自己写的工具类，是用来生成一个随机字符串的工具类，也贴在这里：

package util;

import java.util.Random;

/**
 * Created by Vivi on 2017/5/26.
 */
public class RandomUtil
{
    public String generateString(int length)
    {
        String base = "abcdefghijklmnopqrstuvwxyzABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ0123456789";
        Random random = new Random();
        StringBuilder stringBuilder = new StringBuilder("");
        for (int i = 0; i < length; i++)
        {
            stringBuilder.append(base.charAt(random.nextInt(base.length())));
        }
        System.out.println(stringBuilder.length() + "--------" + stringBuilder.toString());
        return stringBuilder.toString();
    }
}

一次写入的时间开销

运行上面的测试代码，codis的时间开销是：
codis写入100次的时间为：194

IO数据存储

测试代码

IO存储就比较简单了，不需要连接池什么东西的，只是也会用到上面的工具类，测试代码如下：

public long IOTime(int n) throws Exception
    {
        //生成一个任意长度的字符串
        RandomUtil randomUtil = new RandomUtil();
        String s = randomUtil.generateString(n);
        //写入文件一百次
        String fileName = "L:" + File.separator + "IoTest.txt";
        File file = new File(fileName);
        Writer out = new FileWriter(file);
        Date start = new Date();
        for (int i = 0; i < 100; i++)
        {
            out.write(s);
        }
        Date end = new Date();
        out.close();
        System.out.println(end.getTime() - start.getTime());
        return end.getTime() - start.getTime();
    }

运行结果

这个控制台的输出是这样的：
IO的时间开销是：1

初步结果

IO比codis快。。。。很多很多，但是这个结果并不能证明codis效率低，因为考虑到并发的情况，受限于系统资源，codis的优势才会发挥出来。这个结果只能证明codis打开一个链接需要花费时间。下一篇文章写并发情况下的对比。