Redis的Java客戶端Jedis的八種調用方式(事務、管道、分佈式)介紹

閱讀目錄

jedis是一個著名的key-value存儲系統，而作爲其官方推薦的java版客戶端jedis也非常強大和穩定，支持事務、管道及有jedis自身實現的分佈式。

在這裏對jedis關於事務、管道和分佈式的調用方式做一個簡單的介紹和對比：

一、普通同步方式

最簡單和基礎的調用方式，

@Test

public void test1Normal() {

    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();

}

很簡單吧，每次set之後都可以返回結果，標記是否成功。

二、事務方式(Transactions)

redis的事務很簡單，他主要目的是保障，一個client發起的事務中的命令可以連續的執行，而中間不會插入其他client的命令。

看下面例子：

@Test

public void test2Trans() {

    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();

}

我們調用jedis.watch(…)方法來監控key，如果調用後key值發生變化，則整個事務會執行失敗。另外，事務中某個操作失敗，並不會回滾其他操作。這一點需要注意。還有，我們可以使用discard()方法來取消事務。

三、管道(Pipelining)

有時，我們需要採用異步方式，一次發送多個指令，不同步等待其返回結果。這樣可以取得非常好的執行效率。這就是管道，調用方法如下：

@Test

public void test3Pipelined() {

    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();

}

四、管道中調用事務

就Jedis提供的方法而言，是可以做到在管道中使用事務，其代碼如下：

@Test

public void test4combPipelineTrans() {

    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();

}

但是經測試（見本文後續部分），發現其效率和單獨使用事務差不多，甚至還略微差點。

五、分佈式直連同步調用

@Test

public void test5shardNormal() {

    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();

}

這個是分佈式直接連接，並且是同步調用，每步執行都返回執行結果。類似地，還有異步管道調用。

六、分佈式直連異步調用

@Test

public void test6shardpipelined() {

    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();

}

七、分佈式連接池同步調用

如果，你的分佈式調用代碼是運行在線程中，那麼上面兩個直連調用方式就不合適了，因爲直連方式是非線程安全的，這個時候，你就必須選擇連接池調用。

@Test

public void test7shardSimplePool() {

    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();

}

上面是同步方式，當然還有異步方式。

八、分佈式連接池異步調用

@Test

public void test8shardPipelinedPool() {

    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();

}

九、需要注意的地方

事務和管道都是異步模式。在事務和管道中不能同步查詢結果。比如下面兩個調用，都是不允許的：

 Transaction tx = jedis.multi();

 for (int i = 0; i < 100000; i++) {

     tx.set("t" + i, "t" + i);

 }

 System.out.println(tx.get("t1000").get());  //不允許

 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()); //不允許

 List<Object> results = pipeline.syncAndReturnAll();

事務和管道都是異步的，個人感覺，在管道中再進行事務調用，沒有必要，不如直接進行事務模式。
分佈式中，連接池的性能比直連的性能略好(見後續測試部分)。
分佈式調用中不支持事務。

因爲事務是在服務器端實現，而在分佈式中，每批次的調用對象都可能訪問不同的機器，所以，沒法進行事務。

十、測試

運行上面的代碼，進行測試，其結果如下：

Simple SET: 5.227 seconds

Transaction SET: 0.5 seconds

Pipelined SET: 0.353 seconds

Pipelined transaction: 0.509 seconds

Simple@Sharing SET: 5.289 seconds

Pipelined@Sharing SET: 0.348 seconds

Simple@Pool SET: 5.039 seconds

Pipelined@Pool SET: 0.401 seconds

另外，經測試分佈式中用到的機器越多，調用會越慢。上面是2片，下面是5片：

1

2

3

4

Simple@Sharing SET: 5.494 seconds

Pipelined@Sharing SET: 0.51 seconds

Simple@Pool SET: 5.223 seconds

Pipelined@Pool SET: 0.518 seconds

下面是10片：

1

2

3

4

Simple@Sharing SET: 5.9 seconds

Pipelined@Sharing SET: 0.794 seconds

Simple@Pool SET: 5.624 seconds

Pipelined@Pool SET: 0.762 seconds

下面是100片：

1

2

3

4

Simple@Sharing SET: 14.055 seconds

Pipelined@Sharing SET: 8.185 seconds

Simple@Pool SET: 13.29 seconds

Pipelined@Pool SET: 7.767 seconds

分佈式中，連接池方式調用不但線程安全外，根據上面的測試數據，也可以看出連接池比直連的效率更好。

十一、完整的測試代碼

package com.example.nosqlclient;

import java.util.Arrays;

import java.util.List;

import org.junit.AfterClass;

import org.junit.BeforeClass;

import org.junit.Test;

import redis.clients.jedis.Jedis;

import redis.clients.jedis.JedisPoolConfig;

import redis.clients.jedis.JedisShardInfo;

import redis.clients.jedis.Pipeline;

import redis.clients.jedis.ShardedJedis;

import redis.clients.jedis.ShardedJedisPipeline;

import redis.clients.jedis.ShardedJedisPool;

import redis.clients.jedis.Transaction;

import org.junit.FixMethodOrder;

import org.junit.runners.MethodSorters;

@FixMethodOrder(MethodSorters.NAME_ASCENDING)

public class TestJedis {

    private static Jedis jedis;

    private static ShardedJedis sharding;

    private static ShardedJedisPool pool;

    @BeforeClass

    public static void setUpBeforeClass() throws Exception {

        List<JedisShardInfo> shards = Arrays.asList(

                new JedisShardInfo("localhost",6379),

                new JedisShardInfo("localhost",6379)); //使用相同的ip:port,僅作測試

        jedis = new Jedis("localhost"); 

        sharding = new ShardedJedis(shards);

        pool = new ShardedJedisPool(new JedisPoolConfig(), shards);

    }

    @AfterClass

    public static void tearDownAfterClass() throws Exception {

        jedis.disconnect();

        sharding.disconnect();

        pool.destroy();

    }

    @Test

    public void test1Normal() {

        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");

    }

    @Test

    public void test2Trans() {

        long start = System.currentTimeMillis();

        Transaction tx = jedis.multi();

        for (int i = 0; i < 100000; i++) {

            tx.set("t" + i, "t" + i);

        }

        //System.out.println(tx.get("t1000").get());

        List<Object> results = tx.exec();

        long end = System.currentTimeMillis();

        System.out.println("Transaction SET: " + ((end - start)/1000.0) + " seconds");

    }

    @Test

    public void test3Pipelined() {

        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());

        List<Object> results = pipeline.syncAndReturnAll();

        long end = System.currentTimeMillis();

        System.out.println("Pipelined SET: " + ((end - start)/1000.0) + " seconds");

    }

    @Test

    public void test4combPipelineTrans() {

        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");

    }

    @Test

    public void test5shardNormal() {

        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");

    }

    @Test

    public void test6shardpipelined() {

        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");

    }

    @Test

    public void test7shardSimplePool() {

        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");

    }

    @Test

    public void test8shardPipelinedPool() {

        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");

    }

}

原帖：http://www.open-open.com/lib/view/open1410485827242.html

站內首發文章

攀峯者

發佈了24 篇原創文章 · 獲贊 6 · 訪問量 14萬+

私信關注

Redis的Java客戶端Jedis的八種調用方式(事務、管道、分佈式)介紹

一、普通同步方式

二、事務方式(Transactions)

三、管道(Pipelining)

四、管道中調用事務

五、分佈式直連同步調用

六、分佈式直連異步調用

七、分佈式連接池同步調用

八、分佈式連接池異步調用

九、需要注意的地方

十、測試

十一、完整的測試代碼

hibernate一些底層實現的解析

Redis的Java客戶端Jedis的八種調用方式(事務、管道、分佈式)介紹

使用 Tomcat 7 新的連接池 —— Tomcat jdbc pool

Windows7開啓遠程桌面

深入理解HBase Memstore

Mac下配置sublime實現LaTeX

https://yachay.unat.edu.pe/blog/index.php?comment_area=format_blog&comment_component=blog&comment_co

linux以太網驅動總結