[转] Redis的Java客户端Jedis的八种调用方式(事务、管道、分布式)介绍

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• 一、普通同步方式
  
• 二、事务方式(Transactions)
  
• 三、管道(Pipelining)
  
• 四、管道中调用事务
  
• 五、分布式直连同步调用
  
• 六、分布式直连异步调用
  
• 七、分布式连接池同步调用
  
• 八、分布式连接池异步调用
  
• 九、需要注意的地方
  
• 十、测试
  
• 十一、完整的测试代码
  
• jedis是一个著名的key-value存储系统，而作为其官方推荐的java版客户端jedis也非常强大和稳定，支持事务、管道及有jedis自身实现的分布式。
  

　　在这里对jedis关于事务、管道和分布式的调用方式做一个简单的介绍和对比：

一、普通同步方式
　　最简单和基础的调用方式，

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@Test public void test1Normal() {     Jedis jedis = new Jedis("localhost");     long start = System.currentTimeMillis();     for (int i = 0; i < 100000; i++) {         String result = jedis.set("n" + i, "n" + i);     }     long end = System.currentTimeMillis();     System.out.println("Simple SET: " + ((end - start)/1000.0) + " seconds");     jedis.disconnect(); }

　　很简单吧，每次set之后都可以返回结果，标记是否成功。

二、事务方式(Transactions)
　　redis的事务很简单，他主要目的是保障，一个client发起的事务中的命令可以连续的执行，而中间不会插入其他client的命令。
　　看下面例子：

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@Test public void test2Trans() {     Jedis jedis = new Jedis("localhost");     long start = System.currentTimeMillis();     Transaction tx = jedis.multi();     for (int i = 0; i < 100000; i++) {         tx.set("t" + i, "t" + i);     }     List<Object> results = tx.exec();     long end = System.currentTimeMillis();     System.out.println("Transaction SET: " + ((end - start)/1000.0) + " seconds");     jedis.disconnect(); }

　　我们调用jedis.watch(…)方法来监控key，如果调用后key值发生变化，则整个事务会执行失败。另外，事务中某个操作失败，并不会回滚其他操作。这一点需要注意。还有，我们可以使用discard()方法来取消事务。

三、管道(Pipelining)
　　有时，我们需要采用异步方式，一次发送多个指令，不同步等待其返回结果。这样可以取得非常好的执行效率。这就是管道，调用方法如下：

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@Test public void test3Pipelined() {     Jedis jedis = new Jedis("localhost");     Pipeline pipeline = jedis.pipelined();     long start = System.currentTimeMillis();     for (int i = 0; i < 100000; i++) {         pipeline.set("p" + i, "p" + i);     }     List<Object> results = pipeline.syncAndReturnAll();     long end = System.currentTimeMillis();     System.out.println("Pipelined SET: " + ((end - start)/1000.0) + " seconds");     jedis.disconnect(); }

四、管道中调用事务
　　就Jedis提供的方法而言，是可以做到在管道中使用事务，其代码如下：

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@Test public void test4combPipelineTrans() {     jedis = new Jedis("localhost");      long start = System.currentTimeMillis();     Pipeline pipeline = jedis.pipelined();     pipeline.multi();     for (int i = 0; i < 100000; i++) {         pipeline.set("" + i, "" + i);     }     pipeline.exec();     List<Object> results = pipeline.syncAndReturnAll();     long end = System.currentTimeMillis();     System.out.println("Pipelined transaction: " + ((end - start)/1000.0) + " seconds");     jedis.disconnect(); }

　　但是经测试（见本文后续部分），发现其效率和单独使用事务差不多，甚至还略微差点。

五、分布式直连同步调用

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@Test public void test5shardNormal() {     List<JedisShardInfo> shards = Arrays.asList(             new JedisShardInfo("localhost",6379),             new JedisShardInfo("localhost",6380));       ShardedJedis sharding = new ShardedJedis(shards);       long start = System.currentTimeMillis();     for (int i = 0; i < 100000; i++) {         String result = sharding.set("sn" + i, "n" + i);     }     long end = System.currentTimeMillis();     System.out.println("Simple@Sharing SET: " + ((end - start)/1000.0) + " seconds");       sharding.disconnect(); }

　　这个是分布式直接连接，并且是同步调用，每步执行都返回执行结果。类似地，还有异步管道调用。

六、分布式直连异步调用

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@Test public void test6shardpipelined() {     List<JedisShardInfo> shards = Arrays.asList(             new JedisShardInfo("localhost",6379),             new JedisShardInfo("localhost",6380));       ShardedJedis sharding = new ShardedJedis(shards);       ShardedJedisPipeline pipeline = sharding.pipelined();     long start = System.currentTimeMillis();     for (int i = 0; i < 100000; i++) {         pipeline.set("sp" + i, "p" + i);     }     List<Object> results = pipeline.syncAndReturnAll();     long end = System.currentTimeMillis();     System.out.println("Pipelined@Sharing SET: " + ((end - start)/1000.0) + " seconds");       sharding.disconnect(); }

七、分布式连接池同步调用
　　如果，你的分布式调用代码是运行在线程中，那么上面两个直连调用方式就不合适了，因为直连方式是非线程安全的，这个时候，你就必须选择连接池调用。

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@Test public void test7shardSimplePool() {     List<JedisShardInfo> shards = Arrays.asList(             new JedisShardInfo("localhost",6379),             new JedisShardInfo("localhost",6380));       ShardedJedisPool pool = new ShardedJedisPool(new JedisPoolConfig(), shards);       ShardedJedis one = pool.getResource();       long start = System.currentTimeMillis();     for (int i = 0; i < 100000; i++) {         String result = one.set("spn" + i, "n" + i);     }     long end = System.currentTimeMillis();     pool.returnResource(one);     System.out.println("Simple@Pool SET: " + ((end - start)/1000.0) + " seconds");       pool.destroy(); }

　　上面是同步方式，当然还有异步方式。

八、分布式连接池异步调用

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@Test public void test8shardPipelinedPool() {     List<JedisShardInfo> shards = Arrays.asList(             new JedisShardInfo("localhost",6379),             new JedisShardInfo("localhost",6380));       ShardedJedisPool pool = new ShardedJedisPool(new JedisPoolConfig(), shards);       ShardedJedis one = pool.getResource();       ShardedJedisPipeline pipeline = one.pipelined();       long start = System.currentTimeMillis();     for (int i = 0; i < 100000; i++) {         pipeline.set("sppn" + i, "n" + i);     }     List<Object> results = pipeline.syncAndReturnAll();     long end = System.currentTimeMillis();     pool.returnResource(one);     System.out.println("Pipelined@Pool SET: " + ((end - start)/1000.0) + " seconds");     pool.destroy(); }

九、需要注意的地方

• 　　事务和管道都是异步模式。在事务和管道中不能同步查询结果。比如下面两个调用，都是不允许的：
  

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  Transaction tx = jedis.multi();  for (int i = 0; i < 100000; i++) {      tx.set("t" + i, "t" + i);  }  System.out.println(tx.get("t1000").get());  //不允许    List<Object> results = tx.exec();    …  …    Pipeline pipeline = jedis.pipelined();  long start = System.currentTimeMillis();  for (int i = 0; i < 100000; i++) {      pipeline.set("p" + i, "p" + i);  }  System.out.println(pipeline.get("p1000").get()); //不允许    List<Object> results = pipeline.syncAndReturnAll();

  
  
• 　　事务和管道都是异步的，个人感觉，在管道中再进行事务调用，没有必要，不如直接进行事务模式。
  
• 　　分布式中，连接池的性能比直连的性能略好(见后续测试部分)。
  
• 　　分布式调用中不支持事务。
  　　因为事务是在服务器端实现，而在分布式中，每批次的调用对象都可能访问不同的机器，所以，没法进行事务。
  

十、测试
　　运行上面的代码，进行测试，其结果如下：

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Simple SET: 5.227 seconds   Transaction SET: 0.5 seconds Pipelined SET: 0.353 seconds Pipelined transaction: 0.509 seconds   Simple@Sharing SET: 5.289 seconds Pipelined@Sharing SET: 0.348 seconds   Simple@Pool SET: 5.039 seconds Pipelined@Pool SET: 0.401 seconds

　　另外，经测试分布式中用到的机器越多，调用会越慢。上面是2片，下面是5片：

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Simple@Sharing SET: 5.494 seconds Pipelined@Sharing SET: 0.51 seconds Simple@Pool SET: 5.223 seconds Pipelined@Pool SET: 0.518 seconds

　　下面是10片：

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Simple@Sharing SET: 5.9 seconds Pipelined@Sharing SET: 0.794 seconds Simple@Pool SET: 5.624 seconds Pipelined@Pool SET: 0.762 seconds

　　下面是100片：

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Simple@Sharing SET: 14.055 seconds Pipelined@Sharing SET: 8.185 seconds Simple@Pool SET: 13.29 seconds Pipelined@Pool SET: 7.767 seconds

　　分布式中，连接池方式调用不但线程安全外，根据上面的测试数据，也可以看出连接池比直连的效率更好。
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十一、完整的测试代码

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package com.example.nosqlclient;   import java.util.Arrays; import java.util.List;   import org.junit.AfterClass; import org.junit.BeforeClass; import org.junit.Test;   import redis.clients.jedis.Jedis; import redis.clients.jedis.JedisPoolConfig; import redis.clients.jedis.JedisShardInfo; import redis.clients.jedis.Pipeline; import redis.clients.jedis.ShardedJedis; import redis.clients.jedis.ShardedJedisPipeline; import redis.clients.jedis.ShardedJedisPool; import redis.clients.jedis.Transaction;   import org.junit.FixMethodOrder; import org.junit.runners.MethodSorters;   @FixMethodOrder(MethodSorters.NAME_ASCENDING) public class TestJedis {       private static Jedis jedis;     private static ShardedJedis sharding;     private static ShardedJedisPool pool;       @BeforeClass     public static void setUpBeforeClass() throws Exception {         List<JedisShardInfo> shards = Arrays.asList(                 new JedisShardInfo("localhost",6379),                 new JedisShardInfo("localhost",6379)); //使用相同的ip:port,仅作测试             jedis = new Jedis("localhost");          sharding = new ShardedJedis(shards);           pool = new ShardedJedisPool(new JedisPoolConfig(), shards);     }       @AfterClass     public static void tearDownAfterClass() throws Exception {         jedis.disconnect();         sharding.disconnect();         pool.destroy();     }       @Test     public void test1Normal() {         long start = System.currentTimeMillis();         for (int i = 0; i < 100000; i++) {             String result = jedis.set("n" + i, "n" + i);         }         long end = System.currentTimeMillis();         System.out.println("Simple SET: " + ((end - start)/1000.0) + " seconds");     }       @Test     public void test2Trans() {         long start = System.currentTimeMillis();         Transaction tx = jedis.multi();         for (int i = 0; i < 100000; i++) {             tx.set("t" + i, "t" + i);         }         //System.out.println(tx.get("t1000").get());           List<Object> results = tx.exec();         long end = System.currentTimeMillis();         System.out.println("Transaction SET: " + ((end - start)/1000.0) + " seconds");     }       @Test     public void test3Pipelined() {         Pipeline pipeline = jedis.pipelined();         long start = System.currentTimeMillis();         for (int i = 0; i < 100000; i++) {             pipeline.set("p" + i, "p" + i);         }         //System.out.println(pipeline.get("p1000").get());         List<Object> results = pipeline.syncAndReturnAll();         long end = System.currentTimeMillis();         System.out.println("Pipelined SET: " + ((end - start)/1000.0) + " seconds");     }       @Test     public void test4combPipelineTrans() {         long start = System.currentTimeMillis();         Pipeline pipeline = jedis.pipelined();         pipeline.multi();         for (int i = 0; i < 100000; i++) {             pipeline.set("" + i, "" + i);         }         pipeline.exec();         List<Object> results = pipeline.syncAndReturnAll();         long end = System.currentTimeMillis();         System.out.println("Pipelined transaction: " + ((end - start)/1000.0) + " seconds");     }       @Test     public void test5shardNormal() {         long start = System.currentTimeMillis();         for (int i = 0; i < 100000; i++) {             String result = sharding.set("sn" + i, "n" + i);         }         long end = System.currentTimeMillis();         System.out.println("Simple@Sharing SET: " + ((end - start)/1000.0) + " seconds");     }       @Test     public void test6shardpipelined() {         ShardedJedisPipeline pipeline = sharding.pipelined();         long start = System.currentTimeMillis();         for (int i = 0; i < 100000; i++) {             pipeline.set("sp" + i, "p" + i);         }         List<Object> results = pipeline.syncAndReturnAll();         long end = System.currentTimeMillis();         System.out.println("Pipelined@Sharing SET: " + ((end - start)/1000.0) + " seconds");     }       @Test     public void test7shardSimplePool() {         ShardedJedis one = pool.getResource();           long start = System.currentTimeMillis();         for (int i = 0; i < 100000; i++) {             String result = one.set("spn" + i, "n" + i);         }         long end = System.currentTimeMillis();         pool.returnResource(one);         System.out.println("Simple@Pool SET: " + ((end - start)/1000.0) + " seconds");     }       @Test     public void test8shardPipelinedPool() {         ShardedJedis one = pool.getResource();           ShardedJedisPipeline pipeline = one.pipelined();           long start = System.currentTimeMillis();         for (int i = 0; i < 100000; i++) {             pipeline.set("sppn" + i, "n" + i);         }         List<Object> results = pipeline.syncAndReturnAll();         long end = System.currentTimeMillis();         pool.returnResource(one);         System.out.println("Pipelined@Pool SET: " + ((end - start)/1000.0) + " seconds");     } }

　　From: http://www.open-open.com/lib/view/open1410485827242.html