Redis性能大幅提升之Batch批量读写详解

前言

本文主要介绍的是关于Redis性能提升之Batch批量读写的相关内容，分享出来供大家参考学习，下面来看看详细的介绍：

提示：本文针对的是StackExchange.Redis

一、问题呈现

前段时间在开发的时候，遇到了redis批量读的问题，由于在StackExchange.Redis里面我确实没有找到PipeLine命令，找到的是Batch命令，因此对其用法进行了探究一下。

下面的代码是我之前写的：

public List Get(List ids)
{
  List result = new List();
  try
  {
   var db = RedisCluster.conn.GetDatabase();
   foreach (int id in ids.Keys)
   {
    string key = KeyManager.GetKey(id);
    var dic = db.HashGetAll(key).ToDictionary(k => k.Name, v => v.Value);
    StudentEntity se = new StudentEntity();
    if (dic.Keys.Contains(StudentEntityRedisHashKey.id.ToString()))
    {
     pe.id = FormatUtils.ConvertToInt32(dic[StudentEntityRedisHashKey.id.ToString()], -1);
    }
    if (dic.Keys.Contains(StudentEntityRedisHashKey.name.ToString()))
    {
     pe.name= dic[StudentEntityRedisHashKey.name.ToString()];
    }
    result.Add(se);
   }
   catch (Exception ex)
   {
   }
   return result;
}

从上面的代码中可以看出，并不是批量读，经过性能测试，性能确实是要远远低于用Batch操作，因为HashGetAll方法被执行了多次。

下面给出批量方法：

二、解决问题方法

具体的用法是：

var batch = db.CreateBatch();

...//这里写具体批量操作的方法

batch.Execute();

2.1批量写：

具体代码：

public bool InsertBatch(List seList)
{
  bool result = false;
  try
  {
   var db = RedisCluster.conn.GetDatabase();
   var batch = db.CreateBatch();
   foreach (var se in seList)
   {
    string key = KeyManager.GetKey(se.id);
    batch.HashSetAsync(key, StudentEntityRedisHashKey.id.ToString(), te.id);
    batch.HashSetAsync(key, StudentEntityRedisHashKey.name.ToString(), te.name);
   }
   batch.Execute();
   result = true;
  }
  catch (Exception ex)
  {
  }
  return result;
}

这个方法里执行的是批量插入学生实体数据，这里只是针对Hash，其它的也一样操作。 

2.2批量读：

具体代码：

public List GetBatch(List ids)
{
  List result = new List();
  List> valueList = new List>();
  try
  {
   var db = RedisCluster.conn.GetDatabase();
   var batch = db.CreateBatch();
   foreach(int id in ids)
   {
    string key = KeyManager.GetKey(id);
    Task tres = batch.HashGetAllAsync(key);
    valueList.Add(tres);
   }
   batch.Execute();

   foreach(var hashEntry in valueList)
   {
    var dic = hashEntry.Result.ToDictionary(k => k.Name, v => v.Value);
    StudentEntity se= new StudentEntity();
    if (dic.Keys.Contains(StudentEntityRedisHashKey.id.ToString()))
    {
     se.id= FormatUtils.ConvertToInt32(dic[StudentEntityRedisHashKey.id.ToString()], -1);
    }
    if (dic.Keys.Contains(StudentEntityRedisHashKey.name.ToString()))
    {
     se.name= dic[StudentEntityRedisHashKey.name.ToString()];
    }
    result.Add(se);
   }
  }
  catch (Exception ex)
  {
  }
  return result;
}

这个方法是批量读取学生实体数据，批量拿到实体数据后，将其转化成我们需要的数据。下面给出性能对比。

2.3性能对比：

10条数据，约4-5倍差距:

   

1000条数据，约28倍的差距：

 

随着数据了增多，差距将越来越大。

三、源码测试案例 

上面是批量读写实体数据，下面给出StackExchange.Redis源码测试案例里的批量读写写法：

public void TestBatchSent()
  {
   using (var muxer = Config.GetUnsecuredConnection())
   {
    var conn = muxer.GetDatabase(0);
    conn.KeyDeleteAsync("batch");
    conn.StringSetAsync("batch", "batch-sent");
    var tasks = new List();
    var batch = conn.CreateBatch();
    tasks.Add(batch.KeyDeleteAsync("batch"));
    tasks.Add(batch.SetAddAsync("batch", "a"));
    tasks.Add(batch.SetAddAsync("batch", "b"));
    tasks.Add(batch.SetAddAsync("batch", "c"));
    batch.Execute();
    
    var result = conn.SetMembersAsync("batch");
    tasks.Add(result);
    Task.WhenAll(tasks.ToArray());
    
    var arr = result.Result;
    Array.Sort(arr, (x, y) => string.Compare(x, y));
    ...
   }
  }

这个方法里也给出了批量写和读的操作。

总结

好了，先说到这里了。以上就是这篇文章的全部内容了，希望本文的内容对大家的学习或者工作能带来一定的帮助，如果有疑问大家可以留言交流，谢谢大家对脚本之家的支持。