Redis的Java客户端Jedis的八种调用方式(事务、管道、分布式)介绍

释放双眼,带上耳机,听听看~!

jedis是一个著名的key-value存储系统,而作为其官方推荐的java版客户端jedis也非常强大和稳定,支持事务、管道及有jedis自身实现的分布式。

在这里对jedis关于事务、管道和分布式的调用方式做一个简单的介绍和对比:

一、普通同步方式

最简单和基础的调用方式,


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1@Test
2public void test1Normal() {
3    Jedis jedis = new Jedis("localhost");
4    long start = System.currentTimeMillis();
5    for (int i = 0; i < 100000; i++) {
6        String result = jedis.set("n" + i, "n" + i);
7    }
8    long end = System.currentTimeMillis();
9    System.out.println("Simple SET: " + ((end - start)/1000.0) + " seconds");
10    jedis.disconnect();
11}
12

很简单吧,每次set之后都可以返回结果,标记是否成功。

二、事务方式(Transactions)

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。

看下面例子:


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1@Test
2public void test2Trans() {
3    Jedis jedis = new Jedis("localhost");
4    long start = System.currentTimeMillis();
5    Transaction tx = jedis.multi();
6    for (int i = 0; i < 100000; i++) {
7        tx.set("t" + i, "t" + i);
8    }
9    List<Object> results = tx.exec();
10    long end = System.currentTimeMillis();
11    System.out.println("Transaction SET: " + ((end - start)/1000.0) + " seconds");
12    jedis.disconnect();
13}
14

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。

三、管道(Pipelining)

有时,我们需要采用异步方式,一次发送多个指令,不同步等待其返回结果。这样可以取得非常好的执行效率。这就是管道,调用方法如下:


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1@Test
2public void test3Pipelined() {
3    Jedis jedis = new Jedis("localhost");
4    Pipeline pipeline = jedis.pipelined();
5    long start = System.currentTimeMillis();
6    for (int i = 0; i < 100000; i++) {
7        pipeline.set("p" + i, "p" + i);
8    }
9    List<Object> results = pipeline.syncAndReturnAll();
10    long end = System.currentTimeMillis();
11    System.out.println("Pipelined SET: " + ((end - start)/1000.0) + " seconds");
12    jedis.disconnect();
13}
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四、管道中调用事务

就Jedis提供的方法而言,是可以做到在管道中使用事务,其代码如下:


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1@Test
2public void test4combPipelineTrans() {
3    jedis = new Jedis("localhost"); 
4    long start = System.currentTimeMillis();
5    Pipeline pipeline = jedis.pipelined();
6    pipeline.multi();
7    for (int i = 0; i < 100000; i++) {
8        pipeline.set("" + i, "" + i);
9    }
10    pipeline.exec();
11    List<Object> results = pipeline.syncAndReturnAll();
12    long end = System.currentTimeMillis();
13    System.out.println("Pipelined transaction: " + ((end - start)/1000.0) + " seconds");
14    jedis.disconnect();
15}
16

但是经测试(见本文后续部分),发现其效率和单独使用事务差不多,甚至还略微差点。

五、分布式直连同步调用


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1@Test
2public void test5shardNormal() {
3    List<JedisShardInfo> shards = Arrays.asList(
4            new JedisShardInfo("localhost",6379),
5            new JedisShardInfo("localhost",6380));
6
7    ShardedJedis sharding = new ShardedJedis(shards);
8
9    long start = System.currentTimeMillis();
10    for (int i = 0; i < 100000; i++) {
11        String result = sharding.set("sn" + i, "n" + i);
12    }
13    long end = System.currentTimeMillis();
14    System.out.println("Simple@Sharing SET: " + ((end - start)/1000.0) + " seconds");
15
16    sharding.disconnect();
17}
18

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。

六、分布式直连异步调用


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1@Test
2public void test6shardpipelined() {
3    List<JedisShardInfo> shards = Arrays.asList(
4            new JedisShardInfo("localhost",6379),
5            new JedisShardInfo("localhost",6380));
6
7    ShardedJedis sharding = new ShardedJedis(shards);
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9    ShardedJedisPipeline pipeline = sharding.pipelined();
10    long start = System.currentTimeMillis();
11    for (int i = 0; i < 100000; i++) {
12        pipeline.set("sp" + i, "p" + i);
13    }
14    List<Object> results = pipeline.syncAndReturnAll();
15    long end = System.currentTimeMillis();
16    System.out.println("Pipelined@Sharing SET: " + ((end - start)/1000.0) + " seconds");
17
18    sharding.disconnect();
19}
20

七、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。


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1@Test
2public void test7shardSimplePool() {
3    List<JedisShardInfo> shards = Arrays.asList(
4            new JedisShardInfo("localhost",6379),
5            new JedisShardInfo("localhost",6380));
6
7    ShardedJedisPool pool = new ShardedJedisPool(new JedisPoolConfig(), shards);
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9    ShardedJedis one = pool.getResource();
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11    long start = System.currentTimeMillis();
12    for (int i = 0; i < 100000; i++) {
13        String result = one.set("spn" + i, "n" + i);
14    }
15    long end = System.currentTimeMillis();
16    pool.returnResource(one);
17    System.out.println("Simple@Pool SET: " + ((end - start)/1000.0) + " seconds");
18
19    pool.destroy();
20}
21

上面是同步方式,当然还有异步方式。

八、分布式连接池异步调用


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1@Test
2public void test8shardPipelinedPool() {
3    List<JedisShardInfo> shards = Arrays.asList(
4            new JedisShardInfo("localhost",6379),
5            new JedisShardInfo("localhost",6380));
6
7    ShardedJedisPool pool = new ShardedJedisPool(new JedisPoolConfig(), shards);
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9    ShardedJedis one = pool.getResource();
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11    ShardedJedisPipeline pipeline = one.pipelined();
12
13    long start = System.currentTimeMillis();
14    for (int i = 0; i < 100000; i++) {
15        pipeline.set("sppn" + i, "n" + i);
16    }
17    List<Object> results = pipeline.syncAndReturnAll();
18    long end = System.currentTimeMillis();
19    pool.returnResource(one);
20    System.out.println("Pipelined@Pool SET: " + ((end - start)/1000.0) + " seconds");
21    pool.destroy();
22}
23

九、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:


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1 Transaction tx = jedis.multi();
2 for (int i = 0; i < 100000; i++) {
3     tx.set("t" + i, "t" + i);
4 }
5 System.out.println(tx.get("t1000").get());  //不允许
6
7 List<Object> results = tx.exec();
8
9 …
10 …
11
12 Pipeline pipeline = jedis.pipelined();
13 long start = System.currentTimeMillis();
14 for (int i = 0; i < 100000; i++) {
15     pipeline.set("p" + i, "p" + i);
16 }
17 System.out.println(pipeline.get("p1000").get()); //不允许
18
19 List<Object> results = pipeline.syncAndReturnAll();
20

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。

十、测试

运行上面的代码,进行测试,其结果如下:


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1Simple SET: 5.227 seconds
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3Transaction SET: 0.5 seconds
4Pipelined SET: 0.353 seconds
5Pipelined transaction: 0.509 seconds
6
7Simple@Sharing SET: 5.289 seconds
8Pipelined@Sharing SET: 0.348 seconds
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10Simple@Pool SET: 5.039 seconds
11Pipelined@Pool SET: 0.401 seconds
12

另外,经测试分布式中用到的机器越多,调用会越慢。上面是2片,下面是5片:


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1Simple@Sharing SET: 5.494 seconds
2Pipelined@Sharing SET: 0.51 seconds
3Simple@Pool SET: 5.223 seconds
4Pipelined@Pool SET: 0.518 seconds
5

下面是10片:


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4
5
1Simple@Sharing SET: 5.9 seconds
2Pipelined@Sharing SET: 0.794 seconds
3Simple@Pool SET: 5.624 seconds
4Pipelined@Pool SET: 0.762 seconds
5

下面是100片:


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1Simple@Sharing SET: 14.055 seconds
2Pipelined@Sharing SET: 8.185 seconds
3Simple@Pool SET: 13.29 seconds
4Pipelined@Pool SET: 7.767 seconds
5

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。

十一、完整的测试代码


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1package com.example.nosqlclient;
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3import java.util.Arrays;
4import java.util.List;
5
6import org.junit.AfterClass;
7import org.junit.BeforeClass;
8import org.junit.Test;
9
10import redis.clients.jedis.Jedis;
11import redis.clients.jedis.JedisPoolConfig;
12import redis.clients.jedis.JedisShardInfo;
13import redis.clients.jedis.Pipeline;
14import redis.clients.jedis.ShardedJedis;
15import redis.clients.jedis.ShardedJedisPipeline;
16import redis.clients.jedis.ShardedJedisPool;
17import redis.clients.jedis.Transaction;
18
19import org.junit.FixMethodOrder;
20import org.junit.runners.MethodSorters;
21
22@FixMethodOrder(MethodSorters.NAME_ASCENDING)
23public class TestJedis {
24
25    private static Jedis jedis;
26    private static ShardedJedis sharding;
27    private static ShardedJedisPool pool;
28
29    @BeforeClass
30    public static void setUpBeforeClass() throws Exception {
31        List<JedisShardInfo> shards = Arrays.asList(
32                new JedisShardInfo("localhost",6379),
33                new JedisShardInfo("localhost",6379)); //使用相同的ip:port,仅作测试
34
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36        jedis = new Jedis("localhost"); 
37        sharding = new ShardedJedis(shards);
38
39        pool = new ShardedJedisPool(new JedisPoolConfig(), shards);
40    }
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42    @AfterClass
43    public static void tearDownAfterClass() throws Exception {
44        jedis.disconnect();
45        sharding.disconnect();
46        pool.destroy();
47    }
48
49    @Test
50    public void test1Normal() {
51        long start = System.currentTimeMillis();
52        for (int i = 0; i < 100000; i++) {
53            String result = jedis.set("n" + i, "n" + i);
54        }
55        long end = System.currentTimeMillis();
56        System.out.println("Simple SET: " + ((end - start)/1000.0) + " seconds");
57    }
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59    @Test
60    public void test2Trans() {
61        long start = System.currentTimeMillis();
62        Transaction tx = jedis.multi();
63        for (int i = 0; i < 100000; i++) {
64            tx.set("t" + i, "t" + i);
65        }
66        //System.out.println(tx.get("t1000").get());
67
68        List<Object> results = tx.exec();
69        long end = System.currentTimeMillis();
70        System.out.println("Transaction SET: " + ((end - start)/1000.0) + " seconds");
71    }
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73    @Test
74    public void test3Pipelined() {
75        Pipeline pipeline = jedis.pipelined();
76        long start = System.currentTimeMillis();
77        for (int i = 0; i < 100000; i++) {
78            pipeline.set("p" + i, "p" + i);
79        }
80        //System.out.println(pipeline.get("p1000").get());
81        List<Object> results = pipeline.syncAndReturnAll();
82        long end = System.currentTimeMillis();
83        System.out.println("Pipelined SET: " + ((end - start)/1000.0) + " seconds");
84    }
85
86    @Test
87    public void test4combPipelineTrans() {
88        long start = System.currentTimeMillis();
89        Pipeline pipeline = jedis.pipelined();
90        pipeline.multi();
91        for (int i = 0; i < 100000; i++) {
92            pipeline.set("" + i, "" + i);
93        }
94        pipeline.exec();
95        List<Object> results = pipeline.syncAndReturnAll();
96        long end = System.currentTimeMillis();
97        System.out.println("Pipelined transaction: " + ((end - start)/1000.0) + " seconds");
98    }
99
100    @Test
101    public void test5shardNormal() {
102        long start = System.currentTimeMillis();
103        for (int i = 0; i < 100000; i++) {
104            String result = sharding.set("sn" + i, "n" + i);
105        }
106        long end = System.currentTimeMillis();
107        System.out.println("Simple@Sharing SET: " + ((end - start)/1000.0) + " seconds");
108    }
109
110    @Test
111    public void test6shardpipelined() {
112        ShardedJedisPipeline pipeline = sharding.pipelined();
113        long start = System.currentTimeMillis();
114        for (int i = 0; i < 100000; i++) {
115            pipeline.set("sp" + i, "p" + i);
116        }
117        List<Object> results = pipeline.syncAndReturnAll();
118        long end = System.currentTimeMillis();
119        System.out.println("Pipelined@Sharing SET: " + ((end - start)/1000.0) + " seconds");
120    }
121
122    @Test
123    public void test7shardSimplePool() {
124        ShardedJedis one = pool.getResource();
125
126        long start = System.currentTimeMillis();
127        for (int i = 0; i < 100000; i++) {
128            String result = one.set("spn" + i, "n" + i);
129        }
130        long end = System.currentTimeMillis();
131        pool.returnResource(one);
132        System.out.println("Simple@Pool SET: " + ((end - start)/1000.0) + " seconds");
133    }
134
135    @Test
136    public void test8shardPipelinedPool() {
137        ShardedJedis one = pool.getResource();
138
139        ShardedJedisPipeline pipeline = one.pipelined();
140
141        long start = System.currentTimeMillis();
142        for (int i = 0; i < 100000; i++) {
143            pipeline.set("sppn" + i, "n" + i);
144        }
145        List<Object> results = pipeline.syncAndReturnAll();
146        long end = System.currentTimeMillis();
147        pool.returnResource(one);
148        System.out.println("Pipelined@Pool SET: " + ((end - start)/1000.0) + " seconds");
149    }
150}
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