RedisTemplate批量操作工具类性能测试
作者:小波同学
RedisTemplate批量添加操作教程
RedisTemplate批量添加操作教程,利用pipeline批量操作;multiSet()批量操作;for循环批量操作
一、使用pipeline的好处
了解redis的小伙伴都知道,redis是一个高性能的单线程的key-value数据库。它的执行过程为:
(1)发送命令-〉(2)命令排队-〉(3)命令执行-〉(4)返回结果
如果我们使用redis进行批量插入数据,正常情况下相当于将以上四个步骤批量执行N次。(1)和(4)称为Round Trip Time(RTT,往返时间)。在一条简单指令中,往往(1)(4)步骤之和大过于(2)(3)步骤之和,如何进行优化?Redis提供了pipeline管道机制,它能将一组Redis命令进行组装,通过一次RTT传输给Redis,并将这组Redis命令的执行结果按顺序返回给客户端。
优缺点总结:
- 1、性能对比:multiSet()>pipeline管道>普通for循环set
- 2、扩展性强,可以支持设置失效时间。multiSet()不支持失效时间的设置
二、批量操作的工具类
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired; import org.springframework.dao.DataAccessException; import org.springframework.data.redis.connection.RedisConnection; import org.springframework.data.redis.connection.RedisStringCommands; import org.springframework.data.redis.core.RedisCallback; import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate; import org.springframework.data.redis.core.types.Expiration; import org.springframework.data.redis.serializer.RedisSerializer; import org.springframework.stereotype.Component; import java.util.List; import java.util.Map; /** * @author: huangyibo * @Date: 2022/6/23 16:15 * @Description: */ @Component public class BatchRunRedisUtil { @Autowired private RedisTemplate<String, Object> stringRedisTemplate; /** * 批量添加 * @param map */ public void batchSet(Map<String, String> map) { stringRedisTemplate.opsForValue().multiSet(map); } /** * 批量添加 并且设置失效时间 * @param map * @param seconds */ public void batchSetOrExpire(Map<String, String> map, Long seconds) { RedisSerializer<String> serializer = stringRedisTemplate.getStringSerializer(); stringRedisTemplate.executePipelined(new RedisCallback<String>() { @Override public String doInRedis(RedisConnection connection) throws DataAccessException { map.forEach((key, value) -> { connection.set(serializer.serialize(key), serializer.serialize(value), Expiration.seconds(seconds), RedisStringCommands.SetOption.UPSERT); }); return null; } }, serializer); } /** * 批量获取 * @param list * @return */ public List<Object> batchGet(List<String> list) { List<Object> objectList = stringRedisTemplate.opsForValue().multiGet(list); return objectList; } /** * Redis批量Delete * @param list */ public void batchDelete(List<String> list) { stringRedisTemplate.delete(list); } }
三、性能测试
通过for循环来向redis插入数据,通过pipeline插入数据,通过使用redisTemplate.opsForValue().multiSet(map)插入数据查看执行时间。
import com.demo.util.BatchRunRedisUtil; import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired; import org.springframework.boot.CommandLineRunner; import org.springframework.boot.SpringApplication; import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication; import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate; import java.util.HashMap; import java.util.Map; @SpringBootApplication public class DemoApplication implements CommandLineRunner { public static void main(String[] args) { SpringApplication.run(DemoApplication.class, args); } @Autowired private RedisTemplate<String, Object> stringRedisTemplate; @Autowired private BatchRunRedisUtil batchRunRedisUtil; @Override public void run(String... args) throws Exception { //for循环批量添加 long startTime = System.currentTimeMillis(); for (int i = 0; i < 100000; i++) { stringRedisTemplate.opsForValue().set("aaa" + i, "a", 60); } long endTime = System.currentTimeMillis(); System.out.println("普通set消耗" + (endTime - startTime) + "毫秒"); //利用pipeline批量操作 long startTime2 = System.currentTimeMillis(); Map map = new HashMap(100000); for (int i = 0; i < 100000; i++) { map.put("bbb" + i, "b"); } batchRunRedisUtil.batchSetOrExpire(map, 60l); long endTime2 = System.currentTimeMillis(); System.out.println("管道set消耗" + (endTime2 - startTime2) + "毫秒"); //multiSet()批量操作 long startTime3 = System.currentTimeMillis(); Map map2 = new HashMap(100000); for (int i = 0; i < 100000; i++) { map2.put("ccc" + i, "b"); } batchRunRedisUtil.batchSet(map2); long endTime3 = System.currentTimeMillis(); System.out.println("批量set消耗" + (endTime3 - startTime3) + "毫秒"); } }
在本机分别执行了三次结果:
普通set消耗9010毫秒
管道set消耗1606毫秒
批量set消耗18毫秒
普通set消耗8228毫秒
管道set消耗1059毫秒
批量set消耗14毫秒
普通set消耗8365毫秒
管道set消耗1092毫秒
批量set消耗13毫秒
通过比较发现,逐条执行时间是pipeline执行平均时间的8倍!这是在本机测试的结果,理论上,客户端与服务端的网络延迟越大,性能体能越明显。
当然,pipeline性能提升虽然明显,但是每次管道里命令个数太多的话,也会造成客户端响应时间变久,网络传输阻塞。最好还是根据业务情况,将大的pipeline拆分成多个小的pipeline来执行。
如果不用设置失效时间的话最好使用redisTemplate.opsForValue().multiSet(map)方法来添加
以上就是RedisTemplate批量操作工具类性能测试的详细内容,更多关于RedisTemplate批量操作的资料请关注脚本之家其它相关文章!