SpringBoot之Redis（四）——Redis流水線

在預設的情況下， Redis 客戶端是一條條命令傳送給Redis 伺服器的，這樣顯然效能不高。在關係資料庫中我們可以使用批量，也就是隻有需要執行SQL 時，才一次性地傳送所有的SQL 去執行，這樣效能就提高了許多。對於Redis 也是可以的，這便是流水線（ pipline ）技術，在很多情況下並不是Redis 效能不佳，而是網路傳輸的速度造成瓶頸，使用流水線後就可以大幅度地在需要執行很多命令時提升Redis 的效能。
為測試流水線效能，分別使用單條插入的方式和Redis流水線技術測試100 萬次讀寫的功能實驗，單條插入方式的實現程式碼如下：

@RequestMapping("/testSingle")
    public Map<String, Object> testSingle() {

        Long start = System.currentTimeMillis();

        for (int i = 0; i < 1000000; i++) {
            String key = "pipeline_" + i;
            String value = "value_" + i;
            redisTemplate.opsForValue().set
 
(key, value);
        }

        Long end = System.currentTimeMillis();
        System.out.println("Single插入1000000條記錄耗時：" + (end - start) + "毫秒。");

        Map<String, Object> map = new HashMap<String, Object>();
        map.put("success", true);
        return map;
    }

使用redis流水線技術實現程式碼如下：

@RequestMapping("/testPipeline")
    public Map<String, Object> testPipeline() {

        Long start = System.currentTimeMillis();
        List List = redisTemplate.executePipelined(new RedisCallback<Long>() {
            @Nullable
            @Override
            public Long doInRedis(RedisConnection connection) throws DataAccessException {
                connection.openPipeline();
                for (int i = 1000001; i < 2000000; i++) {
                    String key = "pipeline_" + i;
                    String value = "value_" + i;
                    connection.set(key.getBytes(), value.getBytes());
                }
                return null;
            }
        });

        Long end = System.currentTimeMillis();
        System.out.println("Pipeline插入1000000條記錄耗時：" + (end - start) + "毫秒。");

        Map<String, Object> map = new HashMap<String, Object>();
        map.put("success", true);
        return map;
    }

分別呼叫這兩個方法。控制檯記錄的執行時間：

從實驗結果可以看出，使用redis流水線插入可以大幅度提高效能，它十分適合大資料量的執行。

這裡需要注意的是以下兩點。

1. 在執行如此多的命令時，需要考慮的另外一個問題是記憶體空間的消耗，因為對於程式而言，它最終會返回一個List 物件，如果過多的命令執行返回的結果都儲存到這個List中，顯然會造成記憶體消耗過大，尤其在那些高併發的網站中就很容易造成JVM記憶體溢位的異常， 這個時候應該考慮使用迭代的方法執行Redis命令。
2. 與事務一樣，使用流水線的過程中， 所有的命令也只是進入佇列而沒有執行，所以執行的命令返回值也為空，這也是需要注意的地方。