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Redis性能大幅提升之Batch批量读写详解

分类:Redis教程 来源:网络收集 发布:学长源码 时间:2017-10-19

本文主要介绍的是关于Redis性能提升之Batch批量读写的相关内容,分享出来供大家参考学习,下面来看看详细的介绍:

提示:本文针对的是StackExchange.Redis

一、问题呈现

前段时间在开发的时候,遇到了redis批量读的问题,由于在StackExchange.Redis里面我确实没有找到PipeLine命令,找到的是Batch命令,因此对其用法进行了探究一下。

下面的代码是我之前写的:

public List<StudentEntity> Get(List<int> ids)
{
  List<StudentEntity> result = new List<StudentEntity>();
  try
  {
   var db = RedisCluster.conn.GetDatabase();
   foreach (int id in ids.Keys)
   {
    string key = KeyManager.GetKey(id);
    var dic = db.HashGetAll(key).ToDictionary(k => k.Name, v => v.Value);
    StudentEntity se = new StudentEntity();
    if (dic.Keys.Contains(StudentEntityRedisHashKey.id.ToString()))
    {
     pe.id = FormatUtils.ConvertToInt32(dic[StudentEntityRedisHashKey.id.ToString()], -1);
    }
    if (dic.Keys.Contains(StudentEntityRedisHashKey.name.ToString()))
    {
     pe.name= dic[StudentEntityRedisHashKey.name.ToString()];
    }
    result.Add(se);
   }
   catch (Exception ex)
   {
   }
   return result;
}

从上面的代码中可以看出,并不是批量读,经过性能测试,性能确实是要远远低于用Batch操作,因为HashGetAll方法被执行了多次。

下面给出批量方法:

二、解决问题方法

具体的用法是:

var batch = db.CreateBatch();

...//这里写具体批量操作的方法

batch.Execute();

2.1批量写:

具体代码:

public bool InsertBatch(List<StudentEntity> seList)
{
  bool result = false;
  try
  {
   var db = RedisCluster.conn.GetDatabase();
   var batch = db.CreateBatch();
   foreach (var se in seList)
   {
    string key = KeyManager.GetKey(se.id);
    batch.HashSetAsync(key, StudentEntityRedisHashKey.id.ToString(), te.id);
    batch.HashSetAsync(key, StudentEntityRedisHashKey.name.ToString(), te.name);
   }
   batch.Execute();
   result = true;
  }
  catch (Exception ex)
  {
  }
  return result;
}

这个方法里执行的是批量插入学生实体数据,这里只是针对Hash,其它的也一样操作。

2.2批量读:

具体代码:

public List<StudentEntity> GetBatch(List<int> ids)
{
  List<StudentEntity> result = new List<StudentEntity>();
  List<Task<StackExchange.Redis.HashEntry[]>> valueList = new List<Task<StackExchange.Redis.HashEntry[]>>();
  try
  {
   var db = RedisCluster.conn.GetDatabase();
   var batch = db.CreateBatch();
   foreach(int id in ids)
   {
    string key = KeyManager.GetKey(id);
    Task<StackExchange.Redis.HashEntry[]> tres = batch.HashGetAllAsync(key);
    valueList.Add(tres);
   }
   batch.Execute();

   foreach(var hashEntry in valueList)
   {
    var dic = hashEntry.Result.ToDictionary(k => k.Name, v => v.Value);
    StudentEntity se= new StudentEntity();
    if (dic.Keys.Contains(StudentEntityRedisHashKey.id.ToString()))
    {
     se.id= FormatUtils.ConvertToInt32(dic[StudentEntityRedisHashKey.id.ToString()], -1);
    }
    if (dic.Keys.Contains(StudentEntityRedisHashKey.name.ToString()))
    {
     se.name= dic[StudentEntityRedisHashKey.name.ToString()];
    }
    result.Add(se);
   }
  }
  catch (Exception ex)
  {
  }
  return result;
}

这个方法是批量读取学生实体数据,批量拿到实体数据后,将其转化成我们需要的数据。下面给出性能对比。

2.3性能对比:

10条数据,约4-5倍差距:

1000条数据,约28倍的差距:

随着数据了增多,差距将越来越大。

三、源码测试案例

上面是批量读写实体数据,下面给出StackExchange.Redis源码测试案例里的批量读写写法:

public void TestBatchSent()
  {
   using (var muxer = Config.GetUnsecuredConnection())
   {
    var conn = muxer.GetDatabase(0);
    conn.KeyDeleteAsync("batch");
    conn.StringSetAsync("batch", "batch-sent");
    var tasks = new List<Task>();
    var batch = conn.CreateBatch();
    tasks.Add(batch.KeyDeleteAsync("batch"));
    tasks.Add(batch.SetAddAsync("batch", "a"));
    tasks.Add(batch.SetAddAsync("batch", "b"));
    tasks.Add(batch.SetAddAsync("batch", "c"));
    batch.Execute();
    
    var result = conn.SetMembersAsync("batch");
    tasks.Add(result);
    Task.WhenAll(tasks.ToArray());
    
    var arr = result.Result;
    Array.Sort(arr, (x, y) => string.Compare(x, y));
    ...
   }
  }

这个方法里也给出了批量写和读的操作。

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