Redis性能大幅提升之Batch批量读写详解

时间:2021-05-23

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。

声明:本页内容来源网络,仅供用户参考;我单位不保证亦不表示资料全面及准确无误,也不保证亦不表示这些资料为最新信息,如因任何原因,本网内容或者用户因倚赖本网内容造成任何损失或损害,我单位将不会负任何法律责任。如涉及版权问题,请提交至online#300.cn邮箱联系删除。

相关文章