上一篇文章《redis pipeline批量处理提高性能》中我们讲到redis pipeline模式在批量数据处理上带来了很大的性能提升，我们先来回顾一下pipeline的原理，redis client与server之间采用的是请求应答的模式，如下所示：
Client: command1
Server: response1
Client: command2
Server: response2
…在这种情况下，如果要完成10个命令，则需要20次交互才能完成。因此，即使redis处理能力很强，仍然会受到网络传输影响，导致吞吐量上不去。而在管道（pipeline）模式下，多个请求可以变成这样：
Client: command1，command2…
Server: response1，response2…在这种情况下，完成命令只需要2次交互。这样网络传输上能够更加高效，加上redis本身强劲的处理能力，给数据处理带来极大的性能提升。但实际上遇到的问题是，项目上所用到的是Redis集群，初始化的时候使用的类是JedisCluster而不是Jedis。去查了JedisCluster的文档，并没有发现提供有像Jedis一样的获取Pipeline对象的 pipelined()方法。
为什么RedisCluster无法使用pipeline?
我们知道，Redis 集群的键空间被分割为 16384 个槽（slot），集群的最大节点数量也是 16384 个。每个主节点都负责处理 16384 个哈希槽的其中一部分。具体的redis命令，会根据key计算出一个槽位（slot）,然后根据槽位去特定的节点redis上执行操作。如下所示：
master1（slave1）： 0~5460
master2（slave2）：5461~10922
master3（slave3）：10923~16383集群有三个master节点组成，其中master1分配了 0~5460的槽位，master2分配了 5461~10922的槽位，master3分配了 10923~16383的槽位。
一次pipeline会批量执行多个命令，那么每个命令都需要根据“key”运算一个槽位（JedisClusterCRC16.getSlot(key)），然后根据槽位去特定的机器执行命令，也就是说一次pipeline操作会使用多个节点的redis连接，而目前JedisCluster是无法支持的。
如何基于JedisCluster扩展pipeline？
设计思路
1.首先要根据key计算出此次pipeline会使用到的节点对应的连接（也就是jedis对象，通常每个节点对应一个Pool）。
2.相同槽位的key，使用同一个jedis.pipeline去执行命令。
3.合并此次pipeline所有的response返回。
4.连接释放返回到池中。
也就是将一个JedisCluster下的pipeline分解为每个单节点下独立的jedisPipeline操作，最后合并response返回。具体实现就是通过JedisClusterCRC16.getSlot(key)计算key的slot值，通过每个节点的slot分布，就知道了哪些key应该在哪些节点上。再获取这个节点的JedisPool就可以使用pipeline进行读写了。
实现上面的过程可以有很多种方式，本文将介绍一种也许是代码量最少的一种解决方案。
解决方案
上面提到的过程，其实在JedisClusterInfoCache对象中都已经帮助开发人员实现了，但是这个对象在JedisClusterConnectionHandler中为protected并没有对外开放，而且通过JedisCluster的API也无法拿到JedisClusterConnectionHandler对象。所以通过下面两个类将这些对象暴露出来，这样使用getJedisPoolFromSlot就可以知道每个key对应的JedisPool了。
Maven依赖
redis.clients
jedis
2.9.0
JedisClusterPipeline
import org.apache.commons.pool2.impl.GenericObjectPoolConfig;
import redis.clients.jedis.HostAndPort;
import redis.clients.jedis.JedisCluster;
import java.util.Set;
public class JedisClusterPipeline extends JedisCluster {
public JedisClusterPipeline(Set jedisClusterNode, int connectionTimeout, int soTimeout, int maxAttempts, String password, final GenericObjectPoolConfig poolConfig) {
super(jedisClusterNode,connectionTimeout, soTimeout, maxAttempts, password, poolConfig);
super.connectionHandler = new JedisSlotAdvancedConnectionHandler(jedisClusterNode, poolConfig,
connectionTimeout, soTimeout ,password);
}
public JedisSlotAdvancedConnectionHandler getConnectionHandler() {
return (JedisSlotAdvancedConnectionHandler)this.connectionHandler;
}
/**
* 刷新集群信息，当集群信息发生变更时调用
* @param
* @return
*/
public void refreshCluster() {
connectionHandler.renewSlotCache();
}
} JedisSlotAdvancedConnectionHandler
import org.apache.commons.pool2.impl.GenericObjectPoolConfig;
import redis.clients.jedis.HostAndPort;
import redis.clients.jedis.JedisPool;
import redis.clients.jedis.JedisSlotBasedConnectionHandler;
import redis.clients.jedis.exceptions.JedisNoReachableClusterNodeException;
import java.util.Set;
public class JedisSlotAdvancedConnectionHandler extends JedisSlotBasedConnectionHandler {
public JedisSlotAdvancedConnectionHandler(Set nodes, GenericObjectPoolConfig poolConfig, int connectionTimeout, int soTimeout,String password) {
super(nodes, poolConfig, connectionTimeout, soTimeout, password);
}
public JedisPool getJedisPoolFromSlot(int slot) {
JedisPool connectionPool = cache.getSlotPool(slot);
if (connectionPool != null) {
// It can't guaranteed to get valid connection because of node
// assignment
return connectionPool;
} else {
renewSlotCache(); //It's abnormal situation for cluster mode, that we have just nothing for slot, try to rediscover state
connectionPool = cache.getSlotPool(slot);
if (connectionPool != null) {
return connectionPool;
} else {
throw new JedisNoReachableClusterNodeException("No reachable node in cluster for slot " + slot);
}
}
}
} 编写测试类，向redis集群写入10000条数据，分别测试调用普通JedisCluster模式和调用上面实现的JedisCluster Pipeline模式的性能对比，测试类如下：
import redis.clients.jedis.*;
import redis.clients.util.JedisClusterCRC16;
import java.io.UnsupportedEncodingException;
import java.util.*;
public class PipelineTest {
public static void main(String[] args) throws UnsupportedEncodingException {
PipelineTest client = new PipelineTest();
Set nodes = new HashSet<>();
nodes.add(new HostAndPort("node1",20249));
nodes.add(new HostAndPort("node2",20508));
nodes.add(new HostAndPort("node3",20484));
String redisPassword = "123456";
//测试
client.jedisCluster(nodes,redisPassword);
client.clusterPipeline(nodes,redisPassword);
}
//普通JedisCluster 批量写入测试
public void jedisCluster(Set nodes,String redisPassword) throws UnsupportedEncodingException {
JedisCluster jc = new JedisCluster(nodes, 2000, 2000,100,redisPassword, new JedisPoolConfig());
List setKyes = new ArrayList<>();
for (int i = 0; i < 10000; i++) {
setKyes.add("single"+i);
}
long start = System.currentTimeMillis();
for(int j = 0;j < setKyes.size();j++){
jc.setex(setKyes.get(j),100,"value"+j);
}
System.out.println("JedisCluster total time:"+(System.currentTimeMillis() - start));
}
//JedisCluster Pipeline 批量写入测试
public void clusterPipeline(Set nodes,String redisPassword) {
JedisClusterPipeline jedisClusterPipeline = new JedisClusterPipeline(nodes, 2000, 2000,10,redisPassword, new JedisPoolConfig());
JedisSlotAdvancedConnectionHandler jedisSlotAdvancedConnectionHandler = jedisClusterPipeline.getConnectionHandler();
Map> poolKeys = new HashMap<>();
List setKyes = new ArrayList<>();
for (int i = 0; i < 10000; i++) {
setKyes.add("pipeline"+i);
}
long start = System.currentTimeMillis();
//查询出 key 所在slot ,通过 slot 获取 JedisPool ,将key 按 JedisPool 分组
jedisClusterPipeline.refreshCluster();
for(int j = 0;j < setKyes.size();j++){
String key = setKyes.get(j);
int slot = JedisClusterCRC16.getSlot(key);
JedisPool jedisPool = jedisSlotAdvancedConnectionHandler.getJedisPoolFromSlot(slot);
if (poolKeys.keySet().contains(jedisPool)){
List keys = poolKeys.get(jedisPool);
keys.add(key);
}else {
List keys = new ArrayList<>();
keys.add(key);
poolKeys.put(jedisPool, keys);
}
}
//调用Jedis pipeline进行单点批量写入
for (JedisPool jedisPool : poolKeys.keySet()) {
Jedis jedis = jedisPool.getResource();
Pipeline pipeline = jedis.pipelined();
List keys = poolKeys.get(jedisPool);
for(int i=0;i 测试结果如下：
JedisCluster total time:29147
JedisCluster Pipeline total time:190结论：对于批量操作，JedisCluster Pipeline有明显的性能提升。
总结
本文旨在介绍一种在Redis集群模式下提供Pipeline批量操作的功能。基本思路就是根据redis cluster对数据哈希取模的算法，先计算数据存放的slot位置, 然后根据不同的节点将数据分成多批，对不同批的数据进行单点pipeline处理。
但是需要注意的是，由于集群模式存在节点的动态添加删除，且client不能实时感知（只有在执行命令时才可能知道集群发生变更），因此，该实现不保证一定成功，建议在批量操作之前调用 refreshCluster() 方法重新获取集群信息。应用需要保证不论成功还是失败都会调用close() 方法，否则可能会造成泄露。如果失败需要应用自己去重试，因此每个批次执行的命令数量需要控制，防止失败后重试的数量过多。
基于以上说明，建议在集群环境较稳定（增减节点不会过于频繁）的情况下使用，且允许失败或有对应的重试策略。