Redis大幅性能提升之Batch批量读写

Redis大幅性能提升之Batch批量读写

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。

好了，先说到这里了。

查看原文：http://www.cnblogs.com/zhangtingzu/

 下面给出一些相关的参考文档：

1.http://www.cnblogs.com/huangxincheng/p/6212406.html

2.http://blog.csdn.net/ma_jiang/article/details/57085586