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2. 來源
原來，系統中一個樹結構的數據來源是Redis，由於數據增多、業務復雜，查詢速度並不快。究其原因，是單次查詢的數量太多了，一個樹結構，大概要幾萬次Redis的交互。於是，嘗試用Redis的Pipelining特性。
3. 測試Pipelining使用與否的差別
3.1. 不使用pipelining
首先，不使用pipelining，插入10w條記錄，再刪除10w條記錄，看看需要多久。
首先來個小程序，用於計算程序消耗的時間：
import java.util.Date;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
public class TimeLag {
private Date start;
private Date end;
public TimeLag() {
start = new Date();
}
public String cost() {
end = new Date();
long c = end.getTime() - start.getTime();
String s = new StringBuffer().append("cost ").append(c).append(" milliseconds (").append(c / 1000).append(" seconds).").toString();
return s;
}
public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
TimeLag t = new TimeLag();
TimeUnit.SECONDS.sleep(2);
System.out.println(t.cost());
}
}
package com.nicchagil.study.jedis;
import redis.clients.jedis.Jedis;
import redis.clients.jedis.JedisPool;
public class HowToTest {
public static void main(String[] args) {
// 連接池
JedisPool jedisPool = new JedisPool("192.168.1.9", 6379);
/* 操作Redis */
Jedis jedis = null;
try {
jedis = jedisPool.getResource();
TimeLag t = new TimeLag();
System.out.println("操作前，全部Key值：" + jedis.keys("*"));
/* 插入多條數據 */
for(Integer i = 0; i < 100000; i++) {
jedis.set(i.toString(), i.toString());
}
/* 刪除多條數據 */
for(Integer i = 0; i < 100000; i++) {
jedis.del(i.toString());
}
System.out.println("操作前，全部Key值：" + jedis.keys("*"));
System.out.println(t.cost());
} finally {
if (jedis != null) {
jedis.close();
}
}
}
}
日志，Key值“user_001”是我的Redis存量的值，忽略即可：
操作前，全部Key值：[user_001] 操作前，全部Key值：[user_001] cost 35997 milliseconds (35 seconds).
3.2. 使用pipelining
package com.nicchagil.study.jedis;
import redis.clients.jedis.Jedis;
import redis.clients.jedis.JedisPool;
import redis.clients.jedis.Pipeline;
public class HowToTest {
public static void main(String[] args) {
// 連接池
JedisPool jedisPool = new JedisPool("192.168.1.9", 6379);
/* 操作Redis */
Jedis jedis = null;
try {
jedis = jedisPool.getResource();
TimeLag t = new TimeLag();
System.out.println("操作前，全部Key值：" + jedis.keys("*"));
Pipeline p = jedis.pipelined();
/* 插入多條數據 */
for(Integer i = 0; i < 100000; i++) {
p.set(i.toString(), i.toString());
}
/* 刪除多條數據 */
for(Integer i = 0; i < 100000; i++) {
p.del(i.toString());
}
p.sync();
System.out.println("操作前，全部Key值：" + jedis.keys("*"));
System.out.println(t.cost());
} finally {
if (jedis != null) {
jedis.close();
}
}
}
}
日志：
操作前，全部Key值：[user_001] 操作前，全部Key值：[user_001] cost 629 milliseconds (0 seconds).
4. 為什么Pipelining這么快？
先看看原來的多條命令，是如何執行的：
sequenceDiagram Redis Client->>Redis Server: 發送第1個命令 Redis Server->>Redis Client: 響應第1個命令 Redis Client->>Redis Server: 發送第2個命令 Redis Server->>Redis Client: 響應第2個命令 Redis Client->>Redis Server: 發送第n個命令 Redis Server->>Redis Client: 響應第n個命令
Pipeling機制是怎樣的呢：
sequenceDiagram Redis Client->>Redis Server: 發送第1個命令（緩存在Redis Client，未即時發送） Redis Client->>Redis Server: 發送第2個命令（緩存在Redis Client，未即時發送） Redis Client->>Redis Server: 發送第n個命令（緩存在Redis Client，未即時發送） Redis Client->>Redis Server: 發送累積的命令 Redis Server->>Redis Client: 響應第1、2、n個命令
5. Pipelining的局限性（重要！）
基於其特性，它有兩個明顯的局限性：
- 鑒於Pipepining發送命令的特性，Redis服務器是以隊列來存儲准備執行的命令，而隊列是存放在有限的內存中的，所以不宜一次性發送過多的命令。如果需要大量的命令，可分批進行，效率不會相差太遠滴，總好過內存溢出嘛~~
- 由於pipeline的原理是收集需執行的命令，到最后才一次性執行。所以無法在中途立即查得數據的結果（需待pipelining完畢后才能查得結果），這樣會使得無法立即查得數據進行條件判斷（比如判斷是非繼續插入記錄）。
比如，以下代碼中，response.get()在p.sync();完畢前無法執行，否則，會報異常
redis.clients.jedis.exceptions.JedisDataException: Please close pipeline or multi block before calling this method.
package com.nicchagil.study.jedis;
import redis.clients.jedis.Jedis;
import redis.clients.jedis.JedisPool;
import redis.clients.jedis.Pipeline;
import redis.clients.jedis.Response;
public class HowToTest {
public static void main(String[] args) {
// 連接池
JedisPool jedisPool = new JedisPool("192.168.1.9", 6379);
/* 操作Redis */
Jedis jedis = null;
try {
jedis = jedisPool.getResource();
TimeLag t = new TimeLag();
System.out.println("操作前，全部Key值：" + jedis.keys("*"));
Pipeline p = jedis.pipelined();
/* 插入多條數據 */
for(Integer i = 0; i < 100000; i++) {
p.set(i.toString(), i.toString());
}
Response<String> response = p.get("999");
// System.out.println(response.get()); // 執行報異常：redis.clients.jedis.exceptions.JedisDataException: Please close pipeline or multi block before calling this method.
/* 刪除多條數據 */
for(Integer i = 0; i < 100000; i++) {
p.del(i.toString());
}
p.sync();
System.out.println(response.get());
System.out.println("操作前，全部Key值：" + jedis.keys("*"));
System.out.println(t.cost());
} finally {
if (jedis != null) {
jedis.close();
}
}
}
}
6. 如何使用Pipelining查詢大量數據
用Map<String, Response<String>>先將Response緩存起來再使用就OK了：
package com.nicchagil.study.jedis;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import redis.clients.jedis.Jedis;
import redis.clients.jedis.JedisPool;
import redis.clients.jedis.Pipeline;
import redis.clients.jedis.Response;
public class GetMultiRecordWithPipelining {
public static void main(String[] args) {
// 連接池
JedisPool jedisPool = new JedisPool("192.168.1.9", 6379);
/* 操作Redis */
Jedis jedis = null;
Map<String, Response<String>> map = new HashMap<String, Response<String>>();
try {
jedis = jedisPool.getResource();
TimeLag t = new TimeLag(); // 開始計算時間
Pipeline p = jedis.pipelined();
/* 插入多條數據 */
for(Integer i = 0; i < 100000; i++) {
if (i % 2 == 1) {
map.put(i.toString(), p.get(i.toString()));
}
}
p.sync();
/* 由Response對象獲取對應的值 */
Map<String, String> resultMap = new HashMap<String, String>();
String result = null;
for (String key : map.keySet()) {
result = map.get(key).get();
if (result != null && result.length() > 0) {
resultMap.put(key, result);
}
}
System.out.println("get record num : " + resultMap.size());
System.out.println(t.cost()); // 計時結束
} finally {
if (jedis != null) {
jedis.close();
}
}
}
}