Redis 批处理优化
一、优化建议
1、使用Pipeline
Redis 的 Pipeline 可以将多个命令打包成一个请求，从而减少通信次数和网络开销。在批处理时，可以使用 Pipeline 来提高效率。
2、使用批量插入
Redis 支持批量插入，可以将多个数据一次性插入数据库，从而减少通信次数和网络开销。可以使用 Redis 的 MSET 或者 MSETNX 命令进行批量插入。
3、使用 Hash 结构
Redis 的 Hash 结构可以存储多个字段和值，可以使用 Hash 结构来存储一组相关的数据，从而减少通信次数和网络开销。
4、使用管道
Redis 支持管道技术，可以将多个命令打包成一个请求，从而减少通信次数和网络开销。在批处理时，可以使用管道技术来提高效率。
5、控制批量大小
在批处理时，应该适当控制批量大小，不应该一次批处理太多数据，否则会影响性能。可以通过多次迭代的方式来进行批处理，每次迭代处理一部分数据。
6、使用多线程
在批处理时，可以使用多线程技术来提高效率。可以将数据分成多个批次，每个线程处理一个批次，最后将结果合并。
7、使用 Redis Cluster
Redis Cluster 提供了分布式存储和负载均衡的能力，可以将数据分散到多个节点上，从而减少单个节点的负载。在批处理时，可以使用 Redis Cluster 来提高效率。
二、我们的客户端与redis服务器是如何交互
1. 单个命令的执行流程
2. N个命令的执行流程
- redis处理指令是很快的，主要花费的时候在于网络传输。于是乎很容易想到将多条指令批量的传输给redis
三、优化实例
1、使用MSet
Redis提供了很多Mxxx这样的命令，可以实现批量插入数据，例如：
- mset
- hmset
利用mset批量插入10万条数据
@Test
void testMxx() {
String[] arr = new String[2000];
int j;
long b = System.currentTimeMillis();
for (int i = 1; i <= 100000; i++) {
j = (i % 1000) << 1;
arr[j] = "test:key_" + i;
arr[j + 1] = "value_" + i;
if (j == 0) {
jedis.mset(arr);
}
}
long e = System.currentTimeMillis();
System.out.println("time: " + (e - b));
}
2. 使用Pipeline优化
MSET虽然可以批处理，但是却只能操作部分数据类型，因此如果有对复杂数据类型的批处理需要，建议使用Pipeline
@Test
void testPipeline() {
// 创建管道
Pipeline pipeline = jedis.pipelined();
long b = System.currentTimeMillis();
for (int i = 1; i <= 100000; i++) {
// 放入命令到管道
pipeline.set("test:key_" + i, "value_" + i);
if (i % 1000 == 0) {
// 每放入1000条命令，批量执行
pipeline.sync();
}
}
long e = System.currentTimeMillis();
System.out.println("time: " + (e - b));
}
四、集群下的批处理
1、解决方案
如MSET或Pipeline这样的批处理需要在一次请求中携带多条命令，而此时如果Redis是一个集群，那批处理命令的多个key必须落在一个插槽中，否则就会导致执行失败。大家可以想一想这样的要求其实很难实现，因为我们在批处理时，可能一次要插入很多条数据，这些数据很有可能不会都落在相同的节点上，这就会导致报错了
这个时候，我们可以找到4种解决方案
第一种方案：串行执行，所以这种方式没有什么意义，当然，执行起来就很简单了，缺点就是耗时过久。
第二种方案：串行slot，简单来说，就是执行前，客户端先计算一下对应的key的slot，一样slot的key就放到一个组里边，不同的，就放到不同的组里边，然后对每个组执行pipeline的批处理，他就能串行执行各个组的命令，这种做法比第一种方法耗时要少，但是缺点呢，相对来说复杂一点，所以这种方案还需要优化一下
第三种方案：并行slot，相较于第二种方案，在分组完成后串行执行，第三种方案，就变成了并行执行各个命令，所以他的耗时就非常短，但是实现呢，也更加复杂。
第四种：hash_tag，redis计算key的slot的时候，其实是根据key的有效部分来计算的，通过这种方式就能一次处理所有的key，这种方式耗时最短，实现也简单，但是如果通过操作key的有效部分，那么就会导致所有的key都落在一个节点上，产生数据倾斜的问题，所以我们推荐使用第三种方式。
2、串行化执行代码实践
public class JedisClusterTest {
private JedisCluster jedisCluster;
@BeforeEach
void setUp() {
// 配置连接池
JedisPoolConfig poolConfig = new JedisPoolConfig();
poolConfig.setMaxTotal(8);
poolConfig.setMaxIdle(8);
poolConfig.setMinIdle(0);
poolConfig.setMaxWaitMillis(1000);
HashSet<HostAndPort> nodes = new HashSet<>();
nodes.add(new HostAndPort("192.168.150.101", 7001));
nodes.add(new HostAndPort("192.168.150.101", 7002));
nodes.add(new HostAndPort("192.168.150.101", 7003));
nodes.add(new HostAndPort("192.168.150.101", 8001));
nodes.add(new HostAndPort("192.168.150.101", 8002));
nodes.add(new HostAndPort("192.168.150.101", 8003));
jedisCluster = new JedisCluster(nodes, poolConfig);
}
@Test
void testMSet() {
jedisCluster.mset("name", "Jack", "age", "21", "sex", "male");
}
@Test
void testMSet2() {
Map<String, String> map = new HashMap<>(3);
map.put("name", "Jack");
map.put("age", "21");
map.put("sex", "Male");
//对Map数据进行分组。根据相同的slot放在一个分组
//key就是slot，value就是一个组
Map<Integer, List<Map.Entry<String, String>>> result = map.entrySet()
.stream()
.collect(Collectors.groupingBy(
entry -> ClusterSlotHashUtil.calculateSlot(entry.getKey()))
);
//串行的去执行mset的逻辑
for (List<Map.Entry<String, String>> list : result.values()) {
String[] arr = new String[list.size() * 2];
int j = 0;
for (int i = 0; i < list.size(); i++) {
j = i<<2;
Map.Entry<String, String> e = list.get(0);
arr[j] = e.getKey();
arr[j + 1] = e.getValue();
}
jedisCluster.mset(arr);
}
}
@AfterEach
void tearDown() {
if (jedisCluster != null) {
jedisCluster.close();
}
}
}
3. Spring集群环境下批处理代码
@Test
void testMSetInCluster() {
Map<String, String> map = new HashMap<>(3);
map.put("name", "Rose");
map.put("age", "21");
map.put("sex", "Female");
stringRedisTemplate.opsForValue().multiSet(map);
List<String> strings = stringRedisTemplate.opsForValue().multiGet(Arrays.asList("name", "age", "sex"));
strings.forEach(System.out::println);
}
原理分析
在RedisAdvancedClusterAsyncCommandsImpl 类中
首先根据slotHash算出来一个partitioned的map，map中的key就是slot，而他的value就是对应的对应相同slot的key对应的数据
通过 RedisFuture mset = super.mset(op);进行异步的消息发送
@Override
public RedisFuture<String> mset(Map<K, V> map) {
Map<Integer, List<K>> partitioned = SlotHash.partition(codec, map.keySet());
if (partitioned.size() < 2) {
return super.mset(map);
}
Map<Integer, RedisFuture<String>> executions = new HashMap<>();
for (Map.Entry<Integer, List<K>> entry : partitioned.entrySet()) {
Map<K, V> op = new HashMap<>();
entry.getValue().forEach(k -> op.put(k, map.get(k)));
RedisFuture<String> mset = super.mset(op);
executions.put(entry.getKey(), mset);
}
return MultiNodeExecution.firstOfAsync(executions);
}
五、Redis 批处理优化可能出现的问题
虽然 Redis 的批处理优化可以提高数据库操作的效率，但是在实施这些优化时，也可能会出现一些问题。以下是可能出现的问题：
- 内存占用过大：使用 Pipeline 和多线程技术时，可能会占用大量的内存，导致 Redis 性能下降。应该合理控制批处理的大小，避免占用过多内存。
- 网络延迟：使用 Pipeline 和多线程技术时，可能会增加网络延迟。应该合理控制批处理的大小，避免增加网络延迟。
- 线程安全问题：使用多线程技术时，可能会出现线程安全问题。应该使用线程安全的操作方式，保证数据的安全性。
- 数据丢失：使用批量插入时，可能会造成数据丢失。应该确保数据的安全性，避免数据丢失。
- 性能波动：使用 Redis Cluster 时，可能会造成性能波动。应该合理配置 Redis Cluster，保证性能的稳定性。
综上所述，实施 Redis 的批处理优化时，应该注意内存占用、网络延迟、线程安全、数据丢失和性能波动等问题，合理控制批处理的大小，保证数据的安全性和性能的稳定性。