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：
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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：
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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：
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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：
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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：
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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，谢谢大家对服务器之家的支持。
