Redis性能大幅提升之Batch批量读写详解

前言

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。

总结

好了，先说到这里了。以上就是这篇文章的全部内容了，希望本文的内容对大家的学习或者工作能带来一定的帮助，如果有疑问大家可以留言交流，谢谢大家对的支持。