Rumah >pangkalan data >Redis >redis中pipeline详解
一、pipeline出现的背景:
redis执行一条命令有四个过程:发送命令、命令排队、命令执行、返回结果;
这个过程称为Round trip time(简称RTT, 往返时间),mget mset有效节约了RTT,但大部分命令(如hgetall,并没有mhgetall)不支持批量操作,需要消耗N次RTT ,这个时候需要pipeline来解决这个问题。
二、pepeline的性能
1、未使用pipeline执行N条命令
2、使用了pipeline执行N条命令
3、两者性能对比
小结:这是一组统计数据出来的数据,使用Pipeline执行速度比逐条执行要快,特别是客户端与服务端的网络延迟越大,性能体能越明显。
下面贴出测试代码分析两者的性能差异:
@Test public void pipeCompare() { Jedis redis = new Jedis("192.168.1.111", 6379); redis.auth("12345678");//授权密码 对应redis.conf的requirepass密码 Map<String, String> data = new HashMap<String, String>(); redis.select(8);//使用第8个库 redis.flushDB();//清空第8个库所有数据 // hmset long start = System.currentTimeMillis(); // 直接hmset for (int i = 0; i < 10000; i++) { data.clear(); //清空map data.put("k_" + i, "v_" + i); redis.hmset("key_" + i, data); //循环执行10000条数据插入redis } long end = System.currentTimeMillis(); System.out.println(" 共插入:[" + redis.dbSize() + "]条 .. "); System.out.println("1,未使用PIPE批量设值耗时" + (end - start) / 1000 + "秒.."); redis.select(8); redis.flushDB(); // 使用pipeline hmset Pipeline pipe = redis.pipelined(); start = System.currentTimeMillis(); // for (int i = 0; i < 10000; i++) { data.clear(); data.put("k_" + i, "v_" + i); pipe.hmset("key_" + i, data); //将值封装到PIPE对象,此时并未执行,还停留在客户端 } pipe.sync(); //将封装后的PIPE一次性发给redis end = System.currentTimeMillis(); System.out.println(" PIPE共插入:[" + redis.dbSize() + "]条 .. "); System.out.println("2,使用PIPE批量设值耗时" + (end - start) / 1000 + "秒 .."); //-------------------------------------------------------------------------------------------------- // hmget Set<String> keys = redis.keys("key_*"); //将上面设值所有结果键查询出来 // 直接使用Jedis hgetall start = System.currentTimeMillis(); Map<String, Map<String, String>> result = new HashMap<String, Map<String, String>>(); for (String key : keys) { //此处keys根据以上的设值结果,共有10000个,循环10000次 result.put(key, redis.hgetAll(key)); //使用redis对象根据键值去取值,将结果放入result对象 } end = System.currentTimeMillis(); System.out.println(" 共取值:[" + redis.dbSize() + "]条 .. "); System.out.println("3,未使用PIPE批量取值耗时 " + (end - start) / 1000 + "秒 .."); // 使用pipeline hgetall result.clear(); start = System.currentTimeMillis(); for (String key : keys) { pipe.hgetAll(key); //使用PIPE封装需要取值的key,此时还停留在客户端,并未真正执行查询请求 } pipe.sync(); //提交到redis进行查询 end = System.currentTimeMillis(); System.out.println(" PIPE共取值:[" + redis.dbSize() + "]条 .. "); System.out.println("4,使用PIPE批量取值耗时" + (end - start) / 1000 + "秒 .."); redis.disconnect(); }
三、原生批命令(mset, mget)与Pipeline对比
1、原生批命令是原子性,pipeline是非原子性
(原子性概念:一个事务是一个不可分割的最小工作单位,要么都成功要么都失败。原子操作是指你的一个业务逻辑必须是不可拆分的. 处理一件事情要么都成功,要么都失败,原子不可拆分)
2、原生批命令一命令多个key, 但pipeline支持多命令(存在事务),非原子性
3、原生批命令是服务端实现,而pipeline需要服务端与客户端共同完成
四、Pipeline正确使用方式
使用pipeline组装的命令个数不能太多,不然数据量过大,增加客户端的等待时间,还可能造成网络阻塞,可以将大量命令的拆分多个小的pipeline命令完成。
1、Jedis中的pipeline使用方式
大家知道redis提供了mset、mget方法,但没有提供mdel方法,如果想实现,可以借助pipeline实现。
2、Jedis中的pipeline使用步骤:
获取jedis对象(一般从连接池中获取)
获取jedis对象的pipeline对象
添加指令
执行指令
测试类方法:
@Test public void testCommond() { // 工具类初始化 JedisUtils jedis = new JedisUtils("192.168.1.111", 6379, "12345678"); for (int i = 0; i < 100; i++) { // 设值 jedis.set("n" + i, String.valueOf(i)); } System.out.println("keys from redis return =======" + jedis.keys("*")); } // 使用pipeline批量删除 @Test public void testPipelineMdel() { // 工具类初始化 JedisUtils jedis = new JedisUtils("192.168.1.111", 6379, "12345678"); List<String> keys = new ArrayList<String>(); for (int i = 0; i < 100; i++) { keys.add("n" + i); } jedis.mdel(keys); System.out.println("after mdel the redis return ---------" + jedis.keys("*")); }
JedisUtils下的mdel方法:
/** * 删除多个字符串key 并释放连接 * * @param keys* * @return 成功返回value 失败返回null */ public boolean mdel(List<String> keys) { Jedis jedis = null; boolean flag = false; try { jedis = pool.getResource();//从连接借用Jedis对象 Pipeline pipe = jedis.pipelined();//获取jedis对象的pipeline对象 for(String key:keys){ pipe.del(key); //将多个key放入pipe删除指令中 } pipe.sync(); //执行命令,完全此时pipeline对象的远程调用 flag = true; } catch (Exception e) { pool.returnBrokenResource(jedis); e.printStackTrace(); } finally { returnResource(pool, jedis); } return flag; }
使用pipeline提交所有操作并返回执行结果:
@Test public void testPipelineSyncAll() { // 工具类初始化 Jedis jedis = new Jedis("192.168.1.111", 6379); jedis.auth("12345678"); // 获取pipeline对象 Pipeline pipe = jedis.pipelined(); pipe.multi(); pipe.set("name", "james"); // 调值 pipe.incr("age");// 自增 pipe.get("name"); pipe.discard(); // 将不同类型的操作命令合并提交,并将操作操作以list返回 List<Object> list = pipe.syncAndReturnAll(); for (Object obj : list) { // 将操作结果打印出来 System.out.println(obj); } // 断开连接,释放资源 jedis.disconnect(); }
五、redis事务
pipeline是多条命令的组合,为了保证它的原子性,redis提供了简单的事务。
1、redis的简单事务,
一组需要一起执行的命令放到multi和exec两个命令之间,其中multi代表事务开始,exec代表事务结束。
2、停止事务discard
3、命令错误,语法不正确,导致事务不能正常结束
4、运行错误,语法正确,但类型错误,事务可以正常结束
5、watch命令:
使用watch后, multi失效,事务失效
WATCH的机制是:在事务EXEC命令执行时,Redis会检查被WATCH的key,只有被WATCH的key从WATCH起始时至今没有发生过变更,EXEC才会被执行。如果WATCH的key在WATCH命令到EXEC命令之间发生过变化,则EXEC命令会返回失败。
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