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jedis操作redis jedis操作redis的几种常见方式总结

Enjoy_Code 人气:0
想了解jedis操作redis的几种常见方式总结的相关内容吗,Enjoy_Code在本文为您仔细讲解jedis操作redis的相关知识和一些Code实例,欢迎阅读和指正,我们先划重点:jedis,java,jedis,操作redis3,jedis操作redis集群,下面大家一起来学习吧。

前言

Redis是一个著名的key-value存储系统,也是nosql中的最常见的一种。其实,个人认为,redis最强大的地方不在于其存储,而在于其强大的缓存作用。

我们可以把它想象成一个巨大的(多借点集群,聚合多借点的内存)的Map,也就是Key-Value。

所以,我们可以把它做成缓存组件。

官方推荐的Java版客户端是jedis,非常强大和稳定,支持事务、管道及有jedis自身实现。我们对redis数据的操作,都可以通过jedis来完成。

那我们就来看一看,jedis不同的调用方式:

(1)普通同步方式

这是一种最简单和最基础的调用方式,对于简单的数据存取需求,我们可以通过这种方式调用。

public void jedisNormal() { 
 Jedis jedis = new Jedis("localhost"); 
 long start = System.currentTimeMillis(); 
 for (int i = 0; i < 100000; i++) { 
  String result = jedis.set("n" + i, "n" + i); 
 } 
 long end = System.currentTimeMillis(); 
 System.out.println("Simple SET: " + ((end - start)/1000.0) + " seconds"); 
 jedis.disconnect(); 
} 
//每次set之后都可以返回结果,标记是否成功。 

(2)事务方式(Transactions)

所谓事务,即一个连续操作,是否执行是一个事务,要么完成,要么失败,没有中间状态。

而redis的事务很简单,他主要目的是保障,一个client发起的事务中的命令可以连续的执行,而中间不会插入其他client的命令,也就是事务的连贯性。

public void jedisTrans() { 
 Jedis jedis = new Jedis("localhost"); 
 long start = System.currentTimeMillis(); 
 Transaction tx = jedis.multi(); 
 for (int i = 0; i < 100000; i++) { 
  tx.set("t" + i, "t" + i); 
 } 
 List<Object> results = tx.exec(); 
 long end = System.currentTimeMillis(); 
 System.out.println("Transaction SET: " + ((end - start)/1000.0) + " seconds"); 
 jedis.disconnect(); 
} 
//我们调用jedis.watch(…)方法来监控key,如果调用后key值发生变化,则整个事务会执行失败。另外,事务中某个操作失败,并不会回滚其他操作。这一点需要注意。还有,我们可以使用discard()方法来取消事务。 

(3)管道(Pipelining)

管道是一种两个进程之间单向通信的机制。

那再redis中,为何要使用管道呢?有时候,我们需要采用异步的方式,一次发送多个指令,并且,不同步等待其返回结果。这样可以取得非常好的执行效率。

public void jedisPipelined() { 
 Jedis jedis = new Jedis("localhost"); 
 Pipeline pipeline = jedis.pipelined(); 
 long start = System.currentTimeMillis(); 
 for (int i = 0; i < 100000; i++) { 
  pipeline.set("p" + i, "p" + i); 
 } 
 List<Object> results = pipeline.syncAndReturnAll(); 
 long end = System.currentTimeMillis(); 
 System.out.println("Pipelined SET: " + ((end - start)/1000.0) + " seconds"); 
 jedis.disconnect(); 
} 

(4)管道中调用事务

对于,事务以及管道,这两个概念我们都清楚了。

在某种需求下,我们需要异步执行命令,但是,又希望多个命令是有连续的,所以,我们就采用管道加事务的调用方式。jedis是支持在管道中调用事务的。

public void jedisCombPipelineTrans() { 
 jedis = new Jedis("localhost"); 
 long start = System.currentTimeMillis(); 
 Pipeline pipeline = jedis.pipelined(); 
 pipeline.multi(); 
 for (int i = 0; i < 100000; i++) { 
  pipeline.set("" + i, "" + i); 
 } 
 pipeline.exec(); 
 List<Object> results = pipeline.syncAndReturnAll(); 
 long end = System.currentTimeMillis(); 
 System.out.println("Pipelined transaction: " + ((end - start)/1000.0) + " seconds"); 
 jedis.disconnect(); 
} 
//效率上可能会有所欠缺 

(5)分布式直连同步调用

这个是分布式直接连接,并且是同步调用,每步执行都返回执行结果。类似地,还有异步管道调用。

其实就是分片。

public void jedisShardNormal() { 
 List<JedisShardInfo> shards = Arrays.asList( 
   new JedisShardInfo("localhost",6379), 
   new JedisShardInfo("localhost",6380)); 
 
 ShardedJedis sharding = new ShardedJedis(shards); 
 
 long start = System.currentTimeMillis(); 
 for (int i = 0; i < 100000; i++) { 
  String result = sharding.set("sn" + i, "n" + i); 
 } 
 long end = System.currentTimeMillis(); 
 System.out.println("Simple@Sharing SET: " + ((end - start)/1000.0) + " seconds"); 
 
 sharding.disconnect(); 
} 

(6)分布式直连异步调用

public void jedisShardpipelined() { 
 List<JedisShardInfo> shards = Arrays.asList( 
   new JedisShardInfo("localhost",6379), 
   new JedisShardInfo("localhost",6380)); 
 
 ShardedJedis sharding = new ShardedJedis(shards); 
 
 ShardedJedisPipeline pipeline = sharding.pipelined(); 
 long start = System.currentTimeMillis(); 
 for (int i = 0; i < 100000; i++) { 
  pipeline.set("sp" + i, "p" + i); 
 } 
 List<Object> results = pipeline.syncAndReturnAll(); 
 long end = System.currentTimeMillis(); 
 System.out.println("Pipelined@Sharing SET: " + ((end - start)/1000.0) + " seconds"); 
 
 sharding.disconnect(); 
} 

(7)分布式连接池同步调用

如果,你的分布式调用代码是运行在线程中,那么上面两个直连调用方式就不合适了,因为直连方式是非线程安全的,这个时候,你就必须选择连接池调用。

连接池的调用方式,适合大规模的redis集群,并且多客户端的操作。

public void jedisShardSimplePool() { 
 List<JedisShardInfo> shards = Arrays.asList( 
   new JedisShardInfo("localhost",6379), 
   new JedisShardInfo("localhost",6380)); 
 
 ShardedJedisPool pool = new ShardedJedisPool(new JedisPoolConfig(), shards); 
 
 ShardedJedis one = pool.getResource(); 
 
 long start = System.currentTimeMillis(); 
 for (int i = 0; i < 100000; i++) { 
  String result = one.set("spn" + i, "n" + i); 
 } 
 long end = System.currentTimeMillis(); 
 pool.returnResource(one); 
 System.out.println("Simple@Pool SET: " + ((end - start)/1000.0) + " seconds"); 
 
 pool.destroy(); 
} 

(8)分布式连接池异步调用

public void jedisShardPipelinedPool() { 
 List<JedisShardInfo> shards = Arrays.asList( 
   new JedisShardInfo("localhost",6379), 
   new JedisShardInfo("localhost",6380)); 
 
 ShardedJedisPool pool = new ShardedJedisPool(new JedisPoolConfig(), shards); 
 
 ShardedJedis one = pool.getResource(); 
 
 ShardedJedisPipeline pipeline = one.pipelined(); 
 
 long start = System.currentTimeMillis(); 
 for (int i = 0; i < 100000; i++) { 
  pipeline.set("sppn" + i, "n" + i); 
 } 
 List<Object> results = pipeline.syncAndReturnAll(); 
 long end = System.currentTimeMillis(); 
 pool.returnResource(one); 
 System.out.println("Pipelined@Pool SET: " + ((end - start)/1000.0) + " seconds"); 
 pool.destroy(); 
} 

(9)需要注意的地方

事务和管道都是异步模式。在事务和管道中不能同步查询结果。比如下面两个调用,都是不允许的:

Transaction tx = jedis.multi(); 
 for (int i = 0; i < 100000; i++) { 
  tx.set("t" + i, "t" + i); 
 } 
 System.out.println(tx.get("t1000").get()); //不允许 
 
 List<Object> results = tx.exec(); 
 
 … 
 … 
 
 Pipeline pipeline = jedis.pipelined(); 
 long start = System.currentTimeMillis(); 
 for (int i = 0; i < 100000; i++) { 
  pipeline.set("p" + i, "p" + i); 
 } 
 System.out.println(pipeline.get("p1000").get()); //不允许 
 
 List<Object> results = pipeline.syncAndReturnAll(); 

事务和管道都是异步的,个人感觉,在管道中再进行事务调用,没有必要,不如直接进行事务模式。

分布式中,连接池的性能比直连的性能略好(见后续测试部分)。

分布式调用中不支持事务。

因为事务是在服务器端实现,而在分布式中,每批次的调用对象都可能访问不同的机器,所以,没法进行事务。

总结

分布式中,连接池方式调用不但线程安全外,根据上面的测试数据,也可以看出连接池比直连的效率更好。

经测试分布式中用到的机器越多,调用会越慢。

好了,以上就是这篇文章的全部内容了,希望本文的内容对大家的学习或者工作能带来一定的帮助,如果有疑问大家可以留言交流,谢谢大家对的支持。

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