redis基础简介(六)- jedis使用管道(pipeline)对redis进行读写(使用hmset、hgetall测试)

一般情况下,Redis Client端发出一个请求后,通常会阻塞并等待Redis服务端处理,Redis服务端处理完后请求命令后会将结果通过响应报文返回给Client。这有点类似于HBase的Scan,通常是Client端获取每一条记录都是一次RPC调用服务端。在Redis中,有没有类似HBase Scanner Caching的东西呢,一次请求,返回多条记录呢?有,这就是Pipline。官方介绍 http://redis.io/topics/pipelining。

通过pipeline方式当有大批量的操作时候,我们可以节省很多原来浪费在网络延迟的时间,需要注意到是用pipeline方式打包命令发送,redis必须在处理完所有命令前先缓存起所有命令的处理结果。打包的命令越多,缓存消耗内存也越多。所以并不是打包的命令越多越好。

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使用Pipeline在对Redis批量读写的时候,性能上有非常大的提升。
使用Java测试了一下:

import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import java.util.Set;
import redis.clients.jedis.Jedis;
import redis.clients.jedis.Pipeline;
import redis.clients.jedis.Response;

public class Test {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        Jedis redis = new Jedis("127.0.0.1", 6379, 400000);
        Map data = new HashMap();
        redis.select(8);
        redis.flushDB();
        // hmset
        long start = System.currentTimeMillis();
        // 直接hmset
        for (int i = 0; i < 10000; i++) {
            data.clear();
            data.put("k_" + i, "v_" + i);
            redis.hmset("key_" + i, data);
        }
        long end = System.currentTimeMillis();
        System.out.println("dbsize:[" + redis.dbSize() + "] .. ");
        System.out.println("hmset without pipeline used [" + (end-start)/1000 + "] seconds ..");
        redis.select(8);
        redis.flushDB();
        // 使用pipeline hmset
        Pipeline p = redis.pipelined();
        start = System.currentTimeMillis();
        for (int i = 0; i < 10000; i++) {
            data.clear();
            data.put("k_" + i, "v_" + i);
            p.hmset("key_" + i, data);
        }
        p.sync();
        end = System.currentTimeMillis();
        System.out.println("dbsize:[" + redis.dbSize() + "] .. ");
        System.out.println("hmset with pipeline used [" + (end-start)/1000 + "] seconds ..");
        // hmget
        Set keys = redis.keys("*");
        // 直接使用Jedis hgetall
        start = System.currentTimeMillis();
        Map> result = new HashMap>();
        for (String key : keys) {
            result.put(key, redis.hgetAll(key));
        }
        end = System.currentTimeMillis();
        System.out.println("result size:[" + result.size() + "] ..");
        System.out.println("hgetAll without pipeline used [" + (end-start)/1000 + "] seconds ..");
        // 使用pipeline hgetall
        Map>> responses = 
                new HashMap>>(
                keys.size());
        result.clear();
        start = System.currentTimeMillis();
        for (String key : keys) {
            responses.put(key, p.hgetAll(key));
        }
        p.sync();
        for (String k : responses.keySet()) {
            result.put(k, responses.get(k).get());
        }
        end = System.currentTimeMillis();
        System.out.println("result size:[" + result.size() + "] ..");
        System.out.println("hgetAll with pipeline used [" + (end-start)/1000 + "] seconds ..");
        redis.disconnect();
    }
}


//测试结果:
//使用pipeline来批量读写10000条记录,就是小菜一碟,秒完。
dbsize:[10000] ..
hmset without pipeline used [243] seconds ..
dbsize:[10000] ..
hmset with pipeline used [0] seconds ..
result size:[10000] ..
hgetAll without pipeline used [243] seconds ..
result size:[10000] ..
hgetAll with pipeline used [0] seconds ..

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