Jedis客户端以及redis中的pipeline批量操做

关注公众号：CoderBuff，回复“redis”获取《Redis5.x入门教程》完整版PDF。

• 《Redis5.x入门教程》目录
• 第一章 · 准备工做
• 第二章 · 数据类型
• 第三章 · ​命令
• 第四章 ​· 配置
• 第五章 · Java客户端（上）
• 第六章 · 事务
• 第七章 · 分布式锁
• 第八章 · Java客户端（下）

第五章 · Java客户端（上）

有关本章的源码：https://github.com/yu-linfeng/redis5.x_tutorial/tree/master/code/jedis

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。

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。

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。

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。

pipeline（管道）

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。

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。

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：

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：

1. 它相比较于redis原生的字符串数据类型的批量操做命令，pipeline是非原子性的，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。
2. 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。

这是一个能给程序员加buff的公众号 （CoderBuff）