关注公众号:CoderBuff,回复“redis”获取《Redis5.x入门教程》完整版PDF。html
有关本章的源码:https://github.com/yu-linfeng/redis5.x_tutorial/tree/master/code/jedisjava
前面的章节介绍了redis的安装、还有命令配置等内容,咱们在实际使用时大部分状况都是利用现成的Java客户端对redis进行操做。固然命令并非没用,它极有可能在你排查问题时排上用场,由于你有可能会直接连入redis服务端经过命令行来排查是不是redis缓存的问题。git
redis的Java客户端最经常使用的是jedis开源库,本章咱们也将围绕jedis的对redis进行一些简单的操做,jedis的GitHub地址:https://github.com/xetorthio/jedis。程序员
package com.coderbuff.jedis.simple; import redis.clients.jedis.Jedis; /** * @author okevin * @date 2020/2/12 23:08 */ public class Demo { public static void main(String[] args) { Jedis jedis = new Jedis("localhost"); jedis.set("redis-client", "jedis"); System.out.println(jedis.get("redis-client")); jedis.close(); } }
这是一个简单的jedis链接示例,使用MySQL的经验告诉咱们:相似有socket链接的,咱们最好是经过“池化”技术,一是更好的管理咱们的链接;二是能更好的利用链接资源。因此当咱们在使用jedis时,最好是使用jedis提供的池化技术。github
package com.codrbuff.jedis.client; import redis.clients.jedis.Jedis; import redis.clients.jedis.JedisPool; import redis.clients.jedis.JedisPoolConfig; /** * redis客户端链接 * @author okevin * @date 2020/2/12 23:17 */ public class RedisClient { /** * redis服务器地址 */ private static final String HOST = "localhost"; /** * jedis链接池 */ private static JedisPool jedisPool = new JedisPool(new JedisPoolConfig(), HOST); private RedisClient() { } /** * 从jedispool中获取一个jedis链接 * @return jedis链接 */ public static Jedis getJedis() { return jedisPool.getResource(); } }
package com.coderbuff.jedis.util; import com.codrbuff.jedis.client.RedisClient; import redis.clients.jedis.Jedis; /** * redis工具类 * @author okevin * @date 2020/2/12 23:13 */ public class RedisUtil { //###########字符串(string)数据类型相关操做############ /** * 字符串写入 * @param key key * @param value 值 * @return 写入的值 */ public static String set(String key, String value) { try (Jedis jedis = RedisClient.getJedis()){ jedis.set(key, value); return value; } } public static String get(String key) { try (Jedis jedis = RedisClient.getJedis()) { return jedis.get(key); } } }
固然我不许备在这里把全部的命令都展现出来,关于SDK的使用大可查看官方文档。redis
redis中有一个重要的功能——pipeline(管道),咱们在操做大量数据时,redis的吞吐量性能可能较低,此时咱们能够经过pipeline进行批量操做。这个功能在redis的命令中并无,但redis是支持的。因此本章将重点介绍pipeline的使用,这在实际应用中很是经常使用。缓存
pipeline提供了命令的批量提交,当咱们有批量查询或者写入操做时,单个命令的“往返时间”是1ms,那么10个命令就会消耗10ms,若是咱们使用pipeline批量操做后能够一次性提交10个命令,redis的响应时间将会大大减少。吞吐量也天然提升。服务器
实际上,之因此采用pipeline批量提交主要是为了控制网络开销,10个命令就会有10次网络开销,网络开销对于处于异地机房的影响尤其明显。因此在进行批量操做时,尽可能使用pipeline管道操做。下面的例子是1万次字符串类型的写入,反映了非pipeline和pipeline的性能对比。网络
package com.coderbff.jedis.test; import com.coderbuff.jedis.util.RedisUtil; import com.codrbuff.jedis.client.RedisClient; import org.junit.Test; import redis.clients.jedis.Pipeline; /** * @author okevin * @date 2020/2/12 23:32 */ public class JedisTests { @Test public void testPipeline() { long setStart = System.currentTimeMillis(); for (int i = 0; i < 10000; i++) { RedisUtil.set("key_" + i, String.valueOf(i)); } long setEnd = System.currentTimeMillis(); System.out.println("非pipeline操做10000次字符串数据类型set写入,耗时:" + (setEnd - setStart) + "毫秒"); long pipelineStart = System.currentTimeMillis(); Pipeline pipeline = RedisClient.getJedis().pipelined(); for (int i = 0; i < 10000; i++) { pipeline.set("key_" + i, String.valueOf(i)); } pipeline.sync(); long pipelineEnd = System.currentTimeMillis(); System.out.println("pipeline操做10000次字符串数据类型set写入,耗时:" + (pipelineEnd - pipelineStart) + "毫秒"); } }
控制台输出结果:socket
非pipeline操做10000次字符串数据类型set写入,耗时:1843毫秒 pipeline操做10000次字符串数据类型set写入,耗时:205毫秒
能够看到,经过pipeline管道批量操做,吞吐量性能大大提到。
重要
使用pipeline有几个值得注意的地方:
mset
是原子性的。mset
批量操做要么都成功要么都失败,而pipeline则不能保证。mset
只是set
一个命令的批量操做,而pipeline则能够批量发送多个命令,这里就存在事务的问题。针对问题一,咱们在进行批量操做时应尽量的把批量操做拆分红小粒度的pipeline。
针对问题二,要保证多个命令的事务,就须要使用redis提供的事务相关的命令,但redis中的事务是“假事务”,由于它仍然不能保证原子性。在下一章中,会详细介绍redis原生的简单事务(不保证原子性),以及如何在redis中保证事务的原子性。
关注公众号:CoderBuff,回复“redis”获取《Redis5.x入门教程》完整版PDF。