Spring Data Redis 教程

RedisTemplate 管道Pipelined方法

上一章节“RedisTemplate 核心方法 execute”中介绍了 RedisCallback 和 SessionCallback 的基本用法。

如果我们通过 RedisTemplate 的 opsFor*** 方法获取 Operations 操作接口,每一次操作均会使用一个新的连接(从连接池获取)。

如果你需要在一个连接上,执行多条语句,则可以使用 RedisCallback 或 SessionCallback。其中,RedisCallback(原生API)更接近底层,操作起来相对复杂。而 SessionCallback(Spring 封装API),则可以获取 Operations 操作接口,通过该接口访问 Redis。

为什么需要管道方法?

当需要执行大批量的写入或者查询时,使用 Redis 逐条执行命令的性能肯定没有一次性执行完所有命令高。假设执行完一条 Redis 命令的网络耗时为 20ms,有 1 万条命令需要执行,算一下光发送这些命令的网络耗时就达到 200,000ms(200s),这是不能接受的,我们可以使用 RedisTemplate 提供的管道进行批量执行。

根据 Redis 官网的描述:Redis 提供了对 pipelining(管道)的支持,在向服务器发送多个命令时,无需等待每一条命令响应,然后在一个步骤中读取所有的响应。经过打包命令发送与返回,在一定程度上节省了网络 IO 耗时。

当使用 Spring 的 RedisTemplate 来执行管道操作时,RedisTemplate 提供的管道方法如下表:

方法定义方法说明
List<Object>  executePipelined(RedisCallback<?> action)在管道连接上执行给定的操作对象,返回结果。
List<Object>  executePipelined(RedisCallback<?> action, RedisSerializer<?> resultSerializer)在管道连接上执行给定的操作对象,使用专用的序列化程序返回结果。
List<Object>  executePipelined(SessionCallback<?> session)在管道连接上执行给定的 Redis 会话。
List<Object>  executePipelined(SessionCallback<?> session, RedisSerializer<?> resultSerializer)在管道连接上执行给定的 Redis 会话,使用专用的序列化程序返回结果。

示例

该示例通过管道方法 executePipelined() 批量写入 10000 个 key 到 Redis 缓存,然后打印耗时。代码如下:

package com.hxstrive.redis.redistemplate.pipelined;

import org.junit.Test;
import org.junit.runner.RunWith;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.boot.test.context.SpringBootTest;
import org.springframework.dao.DataAccessException;
import org.springframework.data.redis.connection.RedisConnection;
import org.springframework.data.redis.connection.RedisStringCommands;
import org.springframework.data.redis.core.RedisCallback;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
import org.springframework.test.context.junit4.SpringRunner;

import java.util.HashMap;
import java.util.Map;

@RunWith(SpringRunner.class)
@SpringBootTest
public class RedisCallbackSimple {

    /** 注入 RedisTemplate */
    @Autowired
    private RedisTemplate<String,String> redisTemplate;

    @Test
    public void contextLoads() {
        Map<byte[], byte[]> dataMap = new HashMap<>();
        for(int i = 0; i < 10000; i++) {
            String key = "pipelined:key" + i;
            String value = "value" + i;
            dataMap.put(key.getBytes(), value.getBytes());
        }

        long start = System.currentTimeMillis();
        redisTemplate.executePipelined(new RedisCallback<String>() {
            @Override
            public String doInRedis(RedisConnection connection) throws DataAccessException {
                RedisStringCommands commands = connection.stringCommands();
                commands.mSet(dataMap);
                return null;
            }
        });
        System.out.println("耗时:" + (System.currentTimeMillis() - start) + "ms");
    }

}

运行示例,输出如下:

耗时:3120ms
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