JAVA中通过Jedis操作Redis 2秒插入10万数据

本文介绍如何通过引入Redis的Jedis客户端库,实现数据的批量高效存储。具体展示了如何使用Pipeline进行10万条数据的快速写入,并确保数据同步,最后安全关闭资源,避免内存泄漏。

1、引入redis的jar包

<dependency>
   <groupId>redis.clients</groupId>
   <artifactId>jedis</artifactId>
   <version>2.9.0</version>
</dependency>

2、代码如下 

 Pipeline pipeline = redisUtilsService.getJedisPool().getResource().pipelined();
        for (int i = 0; i < 100000; i++) {
          pipeline.hset("table", i+"", i+"");
        }
        pipeline.sync();
        try {
            if (pipeline != null) {
                pipeline.close();
            }
        } catch (IOException e) {
            e.printStackTrace();
        }

 

### Java中使用Redis实现List队列放大量数据的合理性分析 在Java中使用Redis作为List队列来放大量数据是一种常见的实践。Redis由于其内储特性,能够提供极高的读写性能[^1]。以下是对在Java中使用Redis实现List队列放十几数据合理性的详细分析: #### 1. Redis List数据结构的特性 Redis的List是一个双端链表,支持从头部或尾部进行高效的插入和删除操作,时间复杂度为O(1)。这使得Redis List非常适合用作队列或栈的数据结构。通过`LPUSH`(左推入)和`RPOP`(右弹出)等命令,可以轻松实现生产者-消费者模式[^1]。 #### 2. 内占用与数据规模 Redis将所有数据储在内中,因此对于十几万条数据储,内占用是可以接受的。假设每条数据平均大小为1KB,则总内占用大约为10MB到20MB之间。这种内消耗对于现代服务器来说是完全可以承受的[^1]。 然而,需要注意的是,随着数据量的增长,内消耗会线性增加。如果需要长期保大量数据,建议结合Redis的持久化功能(如RDB或AOF),以防止数据丢失。 #### 3. 性能评估 Redis的高性能主要得益于其单线程架构和内操作。根据官方基准测试Redis可以在普通硬件上每处理超过10次请求。对于十几万条数据操作Redis可以轻松应对,无论是批量插入还是逐条处理[^1]。 以下是简单的性能评估代码示例: ```java import redis.clients.jedis.Jedis; public class RedisListPerformanceTest { public static void main(String[] args) { Jedis jedis = new Jedis("localhost"); String listKey = "myLargeList"; // 清空旧数据 jedis.del(listKey); long startTime = System.currentTimeMillis(); // 插入十几万条数据 for (int i = 0; i < 150000; i++) { jedis.lpush(listKey, "item-" + i); } long endTime = System.currentTimeMillis(); System.out.println("插入15万条数据耗时: " + (endTime - startTime) + "ms"); // 测试读取性能 startTime = System.currentTimeMillis(); for (int i = 0; i < 150000; i++) { jedis.rpop(listKey); } endTime = System.currentTimeMillis(); System.out.println("读取15万条数据耗时: " + (endTime - startTime) + "ms"); } } ``` #### 4. 数据持久化与恢复 尽管Redis提供了高吞吐量和低延迟,但其内储特性也带来了数据丢失的风险。为了确保数据安全,可以启用Redis的持久化功能。RDB(快照)和AOF(追加日志)是两种主要的持久化方式。RDB适合定期备份,而AOF则更适合需要更高数据完整性的场景[^1]。 #### 5. 主从复制与高可用性 对于大规模应用,可以利用Redis的主从复制机制来提高系统的可用性和扩展性。主节点负责写操作,从节点负责读操作,从而分散负载。此外,还可以结合Redis Sentinel或Redis Cluster实现自动故障转移和分布式储[^1]。 ### 结论 在Java中使用Redis实现List队列放十几万条数据是合理的。Redis的高性能、丰富的数据结构以及灵活的持久化选项使其成为理想的选择。然而,在实际应用中需要考虑内消耗、持久化策略以及高可用性设计。
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