【Redis】Redis的Pipeline管道，批量操作，节省大量网络往返时间

一般情况下，大家使用redis去put/get都是先拿到一个jedis实例，然后操作，然后释放连接；这种模式是

请求-响应，请求-响应

这种模式，下一次请求必须得等第一次请求响应回来之后才可以，因为redis是单线程的，按部就班，一步一步来。

而pipeline管道改变了这种请求模式，客户端可以一次发送多个命令，无须等待服务器的返回，

请求，请求，请求，响应，响应，响应

这种模式

这就大大减少了影响性能的关键因素-网络往返时间

下面就上面两种模式以及JDK的map三者做一个性能比较

package redis;

import java.util.concurrent.BlockingQueue;
import java.util.concurrent.LinkedBlockingQueue;

import redis.clients.jedis.ShardedJedis;
import redis.clients.jedis.ShardedJedisPipeline;

/**
 * @Type ShardRedisDemo.java
 * @Desc
 * @author chiwei
 * @date 2016年6月13日 下午3:24:25
 * @version
 */
public class ShardRedisDemo {

    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        ShardRedisClient src = new ShardRedisClient();
        src.setServers("redis://172.23.26.135:7379");
        src.init();
        int count = 10000;
        ShardedJedis sj = src.getResource();
        long begin = System.currentTimeMillis();
        for (int i = 0; i < count; i++) {
            sj.set("a" + i, "v" + i);
        }
        sj.close();
        System.out.println(System.currentTimeMillis() - begin);
        sj = src.getResource();
        ShardedJedisPipeline p = sj.pipelined();
        begin = System.currentTimeMillis();
        for (int i = 0; i < count; i++) {
            p.set("ap" + i, "vp" + i);
        }
        p.sync();
        sj.close();
        System.out.println(System.currentTimeMillis() - begin);
        BlockingQueue<String> logQueue = new LinkedBlockingQueue<String>();
        begin = System.currentTimeMillis();
        for (int i = 0; i < count; i++) {
            logQueue.put("i=" + i);
        }
        System.out.println(System.currentTimeMillis() - begin);
    }

}

/**
 * Revision history
 * -------------------------------------------------------------------------
 * 
 * Date Author Note
 * -------------------------------------------------------------------------
 * 2016年6月13日 chiwei create
 */

结果如下：

45027
116
11

大家看相对时间就行了，我测试时是经过VPN连的redis，由此结果可见pipeline的性能惊人的高。

但是pipeline适合于什么样的场景使用呢？

有些系统可能对可靠性要求很高，每次操作都需要立马知道这次操作是否成功，是否数据已经写进redis了，那这种场景就不适合。

还有的系统，可能是批量的将数据写入redis，允许一定比例的写入失败，那么这种场景就可以使用了，比如10000条一下进入redis，可能失败了2条无所谓，后期有补偿机制就行了，比如短信群发这种场景，如果一下群发10000条，按照第一种模式去实现，那这个请求过来，要很久才能给客户端响应，这个延迟就太长了，如果客户端请求设置了超时时间5秒，那肯定就抛出异常了，而且本身群发短信要求实时性也没那么高，这时候用pipeline最好了。

【Redis】Redis的Pipeline管道，批量操作，节省大量网络往返时间

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