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

简介: [-] 一普通同步方式 二事务方式Transactions 三管道Pipelining 四管道中调用事务 五分布式直连同步调用 六分布式直连异步调用 七分布式连接池同步调用 八分布式连接池异步调用 九需要注意的地方 十测试 十一完整的测试代码 redis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。

[-]

  1. 一普通同步方式
  2. 二事务方式Transactions
  3. 三管道Pipelining
  4. 四管道中调用事务
  5. 五分布式直连同步调用
  6. 六分布式直连异步调用
  7. 七分布式连接池同步调用
  8. 八分布式连接池异步调用
  9. 九需要注意的地方
  10. 十测试
  11. 十一完整的测试代码

    redis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,

    @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:

    @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:

    @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:

    @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

    @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();
    }
    

    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

    @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。

    @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,当然还有异步方式。

    八、分布式连接池异步调用

    @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

    1. 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:

       Transaction tx = jedis.multi();
       for (int i = 0; i < 100000; i++) {
           tx.set("t" + i, "t" + i);
       }
       System.out.println(tx.get("t1000").get());  //不允许
      
       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()); //不允许
      
       List<Object> results = pipeline.syncAndReturnAll();
      
    2. 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。

    3. 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)。

    4. 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:

    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,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:

    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:

    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:

    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

    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,仅作测试
    
    
            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");
        }
    }
 
 http://blog.csdn.net/zcgsdu/article/details/46912739

 

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NoSQL Redis
Lua脚本协助Redis分布式锁实现命令的原子性
利用Lua脚本确保Redis操作的原子性是分布式锁安全性的关键所在,可以大幅减少由于网络分区、客户端故障等导致的锁无法正确释放的情况,从而在分布式系统中保证数据操作的安全性和一致性。在将这些概念应用于生产环境前,建议深入理解Redis事务与Lua脚本的工作原理以及分布式锁的可能问题和解决方案。
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