redis开发与运维-redis0401-补充-redis流水线与Jedis执行流水线
文章目录
- 【README】
- 【1】redis流水线Pipeline
- 【1.1】redis流水线概念
- 【1.2】redis流水线性能测试
- 【1.2.1】使用流水线与未使用流水线的性能对比
- 【1.2.2】使用流水线与redis原生批量命令的性能对比
- 【1.2.3】流水线缺点
- 【1.3】Jedis客户端执行流水线
- 【1.3.1】Jedis客户端执行流水线实现批量删除代码实践
- 【1.3.2】Jedis客户端执行流水线并获取执行结果代码实践
【README】
本文总结自《redis开发与运维》,作者付磊,张益军,墙裂推荐;
- 本文使用的redis版本是 7.0.15 ;
- 本文主要介绍redis流水线概念及jedis操作流水线代码实践;
- 代码参见: https://github.com/TomJourney/redisDiscover/tree/master
【1】redis流水线Pipeline
1)redis客户端执行一条命令分为4个步骤:
- 发送命令;
- 命令排队;
- 命令执行;
- 返回结果;
2)RTT往返时间:发送命令与返回结果的执行耗时(RTT-Round Trip Time) ;
3)问题与解决方法:
-
问题:redis的批量操作命令能够有效节约RTT,如mget,mset。但问题是大部分命令不支持批量操作,如hgetall,即批量业务场景只能执行单条命令,网络IO高,导致RTT高。
- 【例】: redis客户端在北京,服务器在上海,两地直线距离为1300公里,1次RTT时间=1300*2/(300000 * 2/3) = 13ms(光在真空中的速度为每秒30w公里,假设光纤传播速度为光速的2/3,即每秒20w公里)
- 若批量业务场景需要执行10次hgetall,则需要130ms,单单操作redis的网络io就有130ms,还不算正常的业务逻辑耗时,显然操作redis的耗时是不合理的(补充: 一般一次请求响应的网络耗时不超过200ms );
-
解决方法:使用redis流水线技术;
4)其他补充: redis命令真正执行的耗时是微秒级别(1s=1000000 microsecond);所以才会有redis性能瓶颈在网络开销的说法 ;
【1.1】redis流水线概念
1)redis流水线:能够将一组redis命令进行组装, 通过一次RTT传输给redis,再将这组执行结果一次性返回给客户端;即使用pipeline执行n次命令,耗时1个RTT;
【1.2】redis流水线性能测试
【1.2.1】使用流水线与未使用流水线的性能对比
1)在不同网络环境下, 10000条set未使用流水线命令 与 使用流水线命令执行耗时如下。
2)redis流水线性能对比结论:
- 流水线执行速度一般比逐条执行要快;
- 客户端与服务器的网络延时越大,,则流水线的效果越明显;
【1.2.2】使用流水线与redis原生批量命令的性能对比
1)流水线与原生批量命令区别:
- 流水线执行命令不是原子的,而原生批量命令是原子的;
- 流水线支持多个命令,而原生批量命令是一个命令操作多个key,如mset;
- 流水线需要客户端与服务器同时提供支持,而原生批量命令是redis服务器提供支持;
【1.2.3】流水线缺点
1)每次流水线封装的命令不能太多,流水线组装的命令过多可能导致阻塞;
- 一方面:一次流水线可能增加客户端的等待时间;
- 另一方面:造成一定的网络阻塞;
2)解决方法: 可以将包含大量命令的流水线拆分为多个小流水线;
【1.3】Jedis客户端执行流水线
【1.3.1】Jedis客户端执行流水线实现批量删除代码实践
【PooledJedisBatchDelViaPipeline】池化jedis操作流水线
public class PooledJedisBatchDelViaPipeline {public static void main(String[] args) {BusiJedisFactoryUsingPool busiJedisFactoryUsingPool = BusiJedisFactoryUsingPool.build();// 从jedis连接池获取jedis对象Jedis jedis = busiJedisFactoryUsingPool.getJedis();try {System.out.println(jedis.get("user01"));System.out.println(jedis.get("user02"));batchDelete(jedis, Arrays.asList("user01", "user02"));} catch (Exception e) {throw new IllegalStateException(e.getMessage(), e);} finally {if (Objects.nonNull(jedis)) {jedis.close();}}// 删除键之后获取键// 从jedis连接池获取jedis对象System.out.println("========== 删除键之后获取键 ========== ");jedis = busiJedisFactoryUsingPool.getJedis();try {System.out.println(jedis.get("user01"));System.out.println(jedis.get("user02"));} catch (Exception e) {throw new IllegalStateException(e.getMessage(), e);} finally {if (Objects.nonNull(jedis)) {jedis.close();}}}private static void batchDelete(Jedis jedis, List<String> keys) {// 生成pipeline对象Pipeline pipeline = jedis.pipelined();for (String key : keys) {pipeline.del(key);}// 提交命令到redispipeline.sync();}
}
【日志】
zhagnsan01
zhagnsan02
========== 删除键之后获取键 ==========
null
null
【代码解说】
- jedis.pipelined() :创建流水线对象;
- pipeline.del(String key) 与 jedis.del(String key) 的写法是一致的,只不过pipeline.del(String key) 不会立即执行命令;
- pipeline.sync() 执行流水线组装的多个命令(发送组装多个命令的流水线到redis服务器)
【1.3.2】Jedis客户端执行流水线并获取执行结果代码实践
1)syncAndReturnAll(): 执行流水线命令并获取执行结果
【PooledJedisSetAndGetResultViaPipeline】
public class PooledJedisSetAndGetResultViaPipeline {public static void main(String[] args) {BusiJedisFactoryUsingPool busiJedisFactoryUsingPool = BusiJedisFactoryUsingPool.build();// 从jedis连接池获取jedis对象Jedis jedis = busiJedisFactoryUsingPool.getJedis();try {setAndGetReulst(jedis);} catch (Exception e) {throw new IllegalStateException(e.getMessage(), e);} finally {if (Objects.nonNull(jedis)) {jedis.close();}}}private static void setAndGetReulst(Jedis jedis) {// 生成pipeline对象Pipeline pipeline = jedis.pipelined();pipeline.set("user03", "zhangsan03");pipeline.incr("age");// syncAndReturnAll 执行流水线命令并返回结果List<Object> resultList = pipeline.syncAndReturnAll();for (Object result : resultList) {System.out.println(result);}}
}
【日志】
OK
2
相关文章:

redis开发与运维-redis0401-补充-redis流水线与Jedis执行流水线
文章目录 【README】【1】redis流水线Pipeline【1.1】redis流水线概念【1.2】redis流水线性能测试【1.2.1】使用流水线与未使用流水线的性能对比【1.2.2】使用流水线与redis原生批量命令的性能对比【1.2.3】流水线缺点 【1.3】Jedis客户端执行流水线【1.3.1】Jedis客户端执行流…...
OPPO Java面试题及参考答案
Java 语言的特点 Java 是一种面向对象的编程语言,它具有以下显著特点。 首先是简单性。Java 的语法相对简单,它摒弃了 C 和 C++ 语言中一些复杂的特性,比如指针操作。这使得程序员能够更专注于业务逻辑的实现,而不是陷入复杂的语法细节中。例如,Java 的内存管理是自动进行…...
Ubuntu 22.04 升级 24.04 问题记录
一台闲置笔记本使用的 ubuntu 还是 18.04,最近重新使用,发现版本过低,决定升级,于是完成了 18.04 -> 20.04 -> 22. 04 -> 24.04 的三连跳。 一、升级过程中黑屏 主要问题是在 22.04 升级到 24.04 过程中出现了黑屏仅剩…...
Java重要面试名词整理(五):Redis
文章目录 Redis高级命令Redis持久化RDB快照(snapshot)**AOF(append-only file)****Redis 4.0 混合持久化** 管道(Pipeline)**StringRedisTemplate与RedisTemplate详解**Redis集群方案gossip脑裂 Redis LuaR…...
单元测试中创建多个线程测试 ThreadLocal
单元测试中创建多个线程测试 ThreadLocal 在单元测试中,可以通过以下方式创建多个线程来测试 ThreadLocal 的行为。 目标 验证 ThreadLocal 在多线程环境下是否能正确隔离每个线程的数据。 实现步骤 定义需要测试的类 包含 ThreadLocal 对象的类,提供…...

iDP3复现代码数据预处理全流程(二)——vis_dataset.py
vis_dataset.py 主要作用在于点云数据的可视化,并可以做一些简单的预处理 关键参数基本都在 vis_dataset.sh 中定义了,需要改动的仅以下两点: 1. 点云图像保存位置,因为 dataset_path 被设置为了绝对路径,因此需要相…...

容器化部署服务全流程
系列文章目录 文章目录 系列文章目录前言一、什么是容器?二、如何安装docker三、如何写dockerfile四、如何启动服务五、常见命令总结总结 前言 这篇文章,主要目的是通过容器化技术简化应用程序的部署、运行和管理,提高开发、测试和生产环境…...

Flutter DragTarget拖拽控件详解
文章目录 1. DragTarget 控件的构造函数主要参数: 2. DragTarget 的工作原理3. 常见用法示例 1:实现一个简单的拖拽目标解释:示例 2:与 Draggable 结合使用解释: 4. DragTarget 的回调详解5. 总结 DragTarget 是 Flutt…...

操作系统动态分区分配算法-首次适应算法c语言实现
目录 一、算法原理 二、算法特点 1.优先利用低址空闲分区: 2.查找开销: 3.内存碎片: 三、内存回收四种情况 1.回收区上面(或后面)的分区是空闲分区: 2.回收区下面(或前面)的…...

mybatis-plus自动填充时间的配置类实现
mybatis-plus自动填充时间的配置类实现 在实际操作过程中,我们并不希望创建时间、修改时间这些来手动进行,而是希望通过自动化来完成,而mybatis-plus则也提供了自动填充功能来实现这一操作,接下来,就来了解一下mybatis…...

Vite内网ip访问,两种配置方式和修改端口号教程
目录 问题 两种解决方式 结果 总结 preview.host preview.port 问题 使用vite运行项目的时候,控制台会只出现127.0.0.1(localhost)本地地址访问项目。不可以通过公司内网ip访问,其他团队成员无法访问,这是因为没…...

【星海随笔】删除ceph
cephadm shell ceph osd set noout ceph osd set norecover ceph osd set norebalance ceph osd set nobackfill ceph osd set nodown ceph osd set pause参考文献: https://blog.csdn.net/lyf0327/article/details/90294011 systemctl stop ceph-osd.targetyum re…...

HarmonyOS NEXT实战:自定义封装多种样式导航栏组件
涉及知识点和装饰器 ComponentV2,Local, Builder,BuilderParam,Extend, Require ,Param,Event等第三方库:ZRouter ,如项目中本来就用了ZRouter路由库,案例中…...

大数据面试笔试宝典之Flink面试
1.Flink 是如何支持批流一体的? F link 通过一个底层引擎同时支持流处理和批处理. 在流处理引擎之上,F link 有以下机制: 1)检查点机制和状态机制:用于实现容错、有状态的处理; 2)水印机制:用于实现事件时钟; 3)窗口和触发器:用于限制计算范围,并定义呈现结果的…...

pytorch整体环境打包安装到另一台电脑上
步骤一:安装conda-pack 首先利用 pip list 指令检查conda环境安装在哪里,在系统环境(base)下,于是我是使用的conda指令完成的。 # 使用Conda安装(如果已安装conda) conda install conda-pack …...

PostgreSQL 数据库连接
title: PostgreSQL 数据库连接 date: 2024/12/29 updated: 2024/12/29 author: cmdragon excerpt: PostgreSQL是一款功能强大的开源关系数据库管理系统,在现代应用中广泛应用于数据存储和管理。连接到数据库是与PostgreSQL进行交互的第一步,这一过程涉及到多个方面,包括连…...

【算法】复杂性理论初步
六、算法复杂性初步 重要的复杂性类 P P P 的定义 多项式时间内可解的问题 若 L ∈ P L∈P L∈P,则存在确定性多项式时间的图灵机 M M M,使得 M ( x ) 1 ⟺ x ∈ L M(x)1⟺x∈L M(x)1⟺x∈L N P NP NP 的定义 多项式时间内可验证验证解的正确性 &…...

HarmonyOS NEXT应用开发实战:免费练手的网络API接口分享
学习一项技能,最好也最快的办法就是直接动手实战。在实战中不断的总结经验和收获成就感。这里分享些好用且免费的网络API练手接口,这对于想要提升自己网络开发能力的开发者来说,无疑是极大的福音。今天,我将详细介绍一个API接口集…...

C++的第一个程序
前言 在学习c之前,你一定还记得c语言的第一个程序 当时刚刚开始进行语言学习 因此告诉到,仅仅需要记住就可以 #include <stdio.h>int main(){printf("Hello World");return 0; }而对于c中的第一个程序,似乎有所变化 C的…...
Java 中 Stream 流的使用详解
Java 中 Stream 流的使用详解 什么是 Stream? Stream 是 Java 8 引入的一种全新的操作集合的方式。它支持通过声明性方式对集合进行复杂的数据操作(如过滤、排序、聚合等),避免使用大量的 for 循环,提高代码的可读性…...

突破不可导策略的训练难题:零阶优化与强化学习的深度嵌合
强化学习(Reinforcement Learning, RL)是工业领域智能控制的重要方法。它的基本原理是将最优控制问题建模为马尔可夫决策过程,然后使用强化学习的Actor-Critic机制(中文译作“知行互动”机制),逐步迭代求解…...

【Oracle APEX开发小技巧12】
有如下需求: 有一个问题反馈页面,要实现在apex页面展示能直观看到反馈时间超过7天未处理的数据,方便管理员及时处理反馈。 我的方法:直接将逻辑写在SQL中,这样可以直接在页面展示 完整代码: SELECTSF.FE…...

Redis相关知识总结(缓存雪崩,缓存穿透,缓存击穿,Redis实现分布式锁,如何保持数据库和缓存一致)
文章目录 1.什么是Redis?2.为什么要使用redis作为mysql的缓存?3.什么是缓存雪崩、缓存穿透、缓存击穿?3.1缓存雪崩3.1.1 大量缓存同时过期3.1.2 Redis宕机 3.2 缓存击穿3.3 缓存穿透3.4 总结 4. 数据库和缓存如何保持一致性5. Redis实现分布式…...

Swift 协议扩展精进之路:解决 CoreData 托管实体子类的类型不匹配问题(下)
概述 在 Swift 开发语言中,各位秃头小码农们可以充分利用语法本身所带来的便利去劈荆斩棘。我们还可以恣意利用泛型、协议关联类型和协议扩展来进一步简化和优化我们复杂的代码需求。 不过,在涉及到多个子类派生于基类进行多态模拟的场景下,…...

SCAU期末笔记 - 数据分析与数据挖掘题库解析
这门怎么题库答案不全啊日 来简单学一下子来 一、选择题(可多选) 将原始数据进行集成、变换、维度规约、数值规约是在以下哪个步骤的任务?(C) A. 频繁模式挖掘 B.分类和预测 C.数据预处理 D.数据流挖掘 A. 频繁模式挖掘:专注于发现数据中…...

CMake基础:构建流程详解
目录 1.CMake构建过程的基本流程 2.CMake构建的具体步骤 2.1.创建构建目录 2.2.使用 CMake 生成构建文件 2.3.编译和构建 2.4.清理构建文件 2.5.重新配置和构建 3.跨平台构建示例 4.工具链与交叉编译 5.CMake构建后的项目结构解析 5.1.CMake构建后的目录结构 5.2.构…...

对WWDC 2025 Keynote 内容的预测
借助我们以往对苹果公司发展路径的深入研究经验,以及大语言模型的分析能力,我们系统梳理了多年来苹果 WWDC 主题演讲的规律。在 WWDC 2025 即将揭幕之际,我们让 ChatGPT 对今年的 Keynote 内容进行了一个初步预测,聊作存档。等到明…...
【决胜公务员考试】求职OMG——见面课测验1
2025最新版!!!6.8截至答题,大家注意呀! 博主码字不易点个关注吧,祝期末顺利~~ 1.单选题(2分) 下列说法错误的是:( B ) A.选调生属于公务员系统 B.公务员属于事业编 C.选调生有基层锻炼的要求 D…...

Ascend NPU上适配Step-Audio模型
1 概述 1.1 简述 Step-Audio 是业界首个集语音理解与生成控制一体化的产品级开源实时语音对话系统,支持多语言对话(如 中文,英文,日语),语音情感(如 开心,悲伤)&#x…...
OpenPrompt 和直接对提示词的嵌入向量进行训练有什么区别
OpenPrompt 和直接对提示词的嵌入向量进行训练有什么区别 直接训练提示词嵌入向量的核心区别 您提到的代码: prompt_embedding = initial_embedding.clone().requires_grad_(True) optimizer = torch.optim.Adam([prompt_embedding...