1. 循环请求

最容易想到也是最耗时的操作,不推荐使用。简单样例如下

@Service
public class RedisService {
@Resource
private RedisTemplate<String,Object> template; public void multiSave(Map<String,String> source) {
for(Map.Entry<String,String> item : source.entrySet()) {
template.opsForValue().set(item.getKey(), item.getValue());
}
}
}

2. pipe请求

流水线操作,其实就是一次性请求把所有命令发过去,不再等待他的返回,节省的是http请求时间。

需要注意的是必须要自己序列化,我此处使用RedisSerializer.string()始终是一个对象,但是如果json序列对象RedisSerializer.json()每次都是新对象,这个就建议自己声明一个变量保存

下面的样例为求优雅,用的是jdk8的一些语法和对象,如果读者的jdk<8, 可以找找其他网上不那么优雅的版本

@Service
public class RedisService {
@Resource
private RedisTemplate<String, Object> template; public void multiSave(Map<String, String> source) {
template.executePipelined((RedisCallback<Object>) connection -> {
// 这里逻辑简单不会抛异常
// 否则需要加上try...catch...finally防止链接未正常关闭 造成泄漏
connection.openPipeline();
for (Map.Entry<String, String> item : source.entrySet()) {
// hset zset都是可以用的,但是要序列化
connection.set(RedisSerializer.string().serialize(item.getKey()),
RedisSerializer.string().serialize(item.getValue()));
// 设置过期时间 10天
connection.expire(RedisSerializer.string().serialize(item.getKey()), TimeUnit.DAYS.toSeconds(10));
}
connection.close();
// executePipelined源码要求RedisCallback必须返回null,否则抛异常
return null;
});
}
}
  1. multiSet

    原生支持的批量操作,速度最快。

    但是不灵活,使用范围较有限。比如hset支持一次多个插入,但是opsForHash()就没有multiSet,只有multiGet

    也没有一起设置过期时间,仔细衡量业务场景后使用
@Service
public class RedisService {
@Resource
private RedisTemplate<String,Object> template; public void multiSave(Map<String,String> source) {
template.opsForValue().multiSet(source);
}
}

4. 总结对比

这里就用别人的测试结果吧,公司内网开发,上面代码都是手打;若有错漏请不吝指教

10万次插入的情况下

普通set消耗9010毫秒

管道set消耗1606毫秒

批量set消耗18毫秒

性能测试来源:https://blog.csdn.net/weixin_41677422/article/details/108626587

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