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關註公眾號：CoderBuff，回覆“redis”獲取《Redis5.x入門教程》完整版PDF。
- 《Redis5.x入門教程》目錄
- 第一章 · 準備工作
- 第二章 · 數據類型
- 第三章 · 命令
- 第四章 · 配置
- 第五章 · Java客戶端（上）
- 第六章 · 事務
- 第七章 · 分散式鎖
第八章 · Java客戶端（下）
第五章 · Java客戶端（上）
有關本章的源碼：https://github.com/yu-linfeng/redis5.x_tutorial/tree/master/code/jedis
前面的章節介紹了redis的安裝、還有命令配置等內容，我們在實際使用時大部分情況都是利用現成的Java客戶端對redis進行操作。當然命令並不是沒用，它極有可能在你排查問題時排上用場，因為你有可能會直接連入redis服務端通過命令行來排查是否是redis緩存的問題。
redis的Java客戶端最常用的是jedis開源庫，本章我們也將圍繞jedis的對redis進行一些簡單的操作，jedis的GitHub地址：https://github.com/xetorthio/jedis。
package com.coderbuff.jedis.simple;
import redis.clients.jedis.Jedis;
/**
* @author okevin
* @date 2020/2/12 23:08
*/
public class Demo {
public static void main(String[] args) {
Jedis jedis = new Jedis("localhost");
jedis.set("redis-client", "jedis");
System.out.println(jedis.get("redis-client"));
jedis.close();
}
}
這是一個簡單的jedis連接示例，使用MySQL的經驗告訴我們：類似有socket連接的，我們最好是通過“池化”技術，一是更好的管理我們的連接；二是能更好的利用連接資源。所以當我們在使用jedis時，最好是使用jedis提供的池化技術。
package com.codrbuff.jedis.client;
import redis.clients.jedis.Jedis;
import redis.clients.jedis.JedisPool;
import redis.clients.jedis.JedisPoolConfig;
/**
* redis客戶端連接
* @author okevin
* @date 2020/2/12 23:17
*/
public class RedisClient {
/**
* redis伺服器地址
*/
private static final String HOST = "localhost";
/**
* jedis連接池
*/
private static JedisPool jedisPool = new JedisPool(new JedisPoolConfig(), HOST);
private RedisClient() {
}
/**
* 從jedispool中獲取一個jedis連接
* @return jedis連接
*/
public static Jedis getJedis() {
return jedisPool.getResource();
}
}package com.coderbuff.jedis.util;
import com.codrbuff.jedis.client.RedisClient;
import redis.clients.jedis.Jedis;
/**
* redis工具類
* @author okevin
* @date 2020/2/12 23:13
*/
public class RedisUtil {
//###########字元串（string）數據類型相關操作############
/**
* 字元串寫入
* @param key key
* @param value 值
* @return 寫入的值
*/
public static String set(String key, String value) {
try (Jedis jedis = RedisClient.getJedis()){
jedis.set(key, value);
return value;
}
}
public static String get(String key) {
try (Jedis jedis = RedisClient.getJedis()) {
return jedis.get(key);
}
}
}當然我不准備在這裡把所有的命令都展示出來，關於SDK的使用大可查看官方文檔。
redis中有一個重要的功能——pipeline（管道），我們在操作大量數據時，redis的吞吐量性能可能較低，此時我們可以通過pipeline進行批量操作。這個功能在redis的命令中並沒有，但redis是支持的。所以本章將重點介紹pipeline的使用，這在實際應用中非常常用。
pipeline（管道）
pipeline提供了命令的批量提交，當我們有批量查詢或者寫入操作時，單個命令的“往返時間”是1ms，那麼10個命令就會消耗10ms，如果我們使用pipeline批量操作後可以一次性提交10個命令，redis的響應時間將會大大減小。吞吐量也自然提高。
實際上，之所以採用pipeline批量提交主要是為了控制網路開銷，10個命令就會有10次網路開銷，網路開銷對於處於異地機房的影響尤為明顯。所以在進行批量操作時，儘量使用pipeline管道操作。下麵的例子是1萬次字元串類型的寫入，反映了非pipeline和pipeline的性能對比。
package com.coderbff.jedis.test;
import com.coderbuff.jedis.util.RedisUtil;
import com.codrbuff.jedis.client.RedisClient;
import org.junit.Test;
import redis.clients.jedis.Pipeline;
/**
* @author okevin
* @date 2020/2/12 23:32
*/
public class JedisTests {
@Test
public void testPipeline() {
long setStart = System.currentTimeMillis();
for (int i = 0; i < 10000; i++) {
RedisUtil.set("key_" + i, String.valueOf(i));
}
long setEnd = System.currentTimeMillis();
System.out.println("非pipeline操作10000次字元串數據類型set寫入，耗時：" + (setEnd - setStart) + "毫秒");
long pipelineStart = System.currentTimeMillis();
Pipeline pipeline = RedisClient.getJedis().pipelined();
for (int i = 0; i < 10000; i++) {
pipeline.set("key_" + i, String.valueOf(i));
}
pipeline.sync();
long pipelineEnd = System.currentTimeMillis();
System.out.println("pipeline操作10000次字元串數據類型set寫入，耗時：" + (pipelineEnd - pipelineStart) + "毫秒");
}
}控制台輸出結果：
非pipeline操作10000次字元串數據類型set寫入，耗時：1843毫秒
pipeline操作10000次字元串數據類型set寫入，耗時：205毫秒可以看到，通過pipeline管道批量操作，吞吐量性能大大提到。
重要
使用pipeline有幾個值得註意的地方：
- 它相比較於redis原生的字元串數據類型的批量操作命令，pipeline是非原子性的，
mset是原子性的。mset批量操作要麼都成功要麼都失敗，而pipeline則不能保證。 mset只是set一個命令的批量操作，而pipeline則可以批量發送多個命令，這裡就存在事務的問題。
針對問題一，我們在進行批量操作時應儘可能的把批量操作拆分成小粒度的pipeline。
針對問題二，要保證多個命令的事務，就需要使用redis提供的事務相關的命令，但redis中的事務是“假事務”，因為它仍然不能保證原子性。在下一章中，會詳細介紹redis原生的簡單事務（不保證原子性），以及如何在redis中保證事務的原子性。
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