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：
我要评论
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，谢谢大家对移动技术网的支持。
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