Java实现Redis pipeline比较

开始实验这个，是因为Redis实战.pdf上面有例子。

上面用的是 org.jredis包，可是发现这个包不在maven的公共仓库里。需要先下载然后放在本地，导入maven依赖。详见：

http://blog.csdn.net/zhu_tianwei/article/details/44900955

https://github.com/alphazero/jredis

在Redis实战.pdf上也有例子。

而Maven公共仓库提供的是jedis包。网上也有例子：

http://www.tuicool.com/articles/aeuAfaN

就用这个包来实验吧。

代码如下，注意，加了auth的密码验证：

package com.myapp.redisdemo;
 
import redis.clients.jedis.Jedis;
import redis.clients.jedis.Pipeline;
import redis.clients.jedis.Response;
 
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import java.util.Set;
 
/**
 * Created by baidu on 16/10/16.
 */
public class RedisDemo {
 
    public static void main(String[] args) {
        String redisIP = "10.117.146.16";
        int redisPort = 6379;
        Jedis jedis;
        try {
            jedis = new Jedis(redisIP, redisPort);
            jedis.auth("[用户名]");
            jedis.select(8);
        }
        catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
            System.out.printf("初始化Redis连接错误:%s, %d", redisIP, redisPort);
            return;
        }
 
        jedis.flushDB();
        long start = System.currentTimeMillis();
        notusePipeline(jedis);
        long end = System.currentTimeMillis();
        System.out.printf("不使用Pipeline的方式用时:%d毫秒", end-start);
 
        jedis.flushDB();
        start = System.currentTimeMillis();
        usePipeline(jedis);
        end = System.currentTimeMillis();
        System.out.printf("使用Pipeline的方式用时:%d毫秒", end-start);
 
    }
 
    private static void notusePipeline(Jedis jedis) {
        Map<String, String> mp = new HashMap<String, String>();
        try {
            for (int i=0; i<10000; i++) {
                mp.clear();
                mp.put("k"+i, "v"+i);
                jedis.hmset("keys"+i, mp);
            }
        }
        catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
 
    private static void usePipeline(Jedis jedis) {
        Map<String, String> mp = new HashMap<String, String>();
        try {
            Pipeline pl = jedis.pipelined();
            for (int i=0; i<10000; i++) {
                mp.clear();
                mp.put("k"+i, "v"+i);
                pl.hmset("keys"+i, mp);
            }
            pl.sync();
        }
        catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
}

运行（不用配置，直接命令行运行），报错：

初始化Redis连接错误:10.117.146.16, 6379

判断因为是需要把端口设置到8000以上。

所以把Redis主库的端口改到了8379，从库的端口保持不变（注意改下从库里主从同步的端口）。

另外，10000次操作实在太慢了，所以改到了1000次。（运行过程中，可以select 8，然后dbsize来看已经插入了多少条）。

现在能够运行成功了，运行结果如下：

开始运行不使用Pipeline的方式
不使用Pipeline的方式用时:72464毫秒
开始运行使用Pipeline的方式
使用Pipeline的方式用时:173毫秒
 
Process finished with exit code 0

不用Pipeline的方式，跑了72秒多，平均每秒操作十多条数据。

而采用Pipeline的方式，只运行了173毫秒，吞吐量提高非常多。

这也说明了：大量的时间是在网络交互上，Redis本身处理能力是很强的。

用更大量的数据来试一下Pipeline的时间。

10000条：
开始运行使用Pipeline的方式
使用Pipeline的方式用时:769毫秒
 
50000条：
开始运行使用Pipeline的方式
使用Pipeline的方式用时:1275毫秒
 
100000条：
开始运行使用Pipeline的方式
使用Pipeline的方式用时:7297毫秒

注意，量非常大的时候，以前用Python的经验是，Pipeline会出错。不知道Jedis本身会不会做优化。还是需要使用的时候，有所注意。

在降低网络传输消耗，提高吞吐量，和保证每次操作成功性方面做一个好的平衡。

现在db 8里面有100000条数据，可以flushdb来删除本db的数据，然后就可以用之前学到的命令 bgrewriteaof来压缩aof文件了。