详解Java使用Pipeline对Redis批量读写（hmset&hgetall）

时间：2021-09-22 07:11:03|栏目：JAVA代码|点击：次

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。

感觉这有点类似于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。

使用Pipeline在对Redis批量读写的时候，性能上有非常大的提升。

Java测试了一下：

package com.lxw1234.redis;

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<String,String> data = new HashMap<String,String>();
 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<String> keys = redis.keys("*");
 //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) {
  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<String,Response<Map<String,String>>> responses = new HashMap<String,Response<Map<String,String>>>(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();
 
 }
 
 
}

测试结果如下：

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 ..

使用pipeline来批量读写10000条记录，就是小菜一碟，秒完。

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