Redis 直连、池化、分布式、管道、事务

版本未知,转自http://www.blogways.net/blog/2013/06/02/jedis-demo.html

redis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,

@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:

@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:

@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:

@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

@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("[email protected] 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

@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("[email protected] 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。

@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("[email protected] 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

@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("[email protected] 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:

 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();
  1. 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。
  2. 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)。
  3. 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:

Simple SET: 5.227 seconds

Transaction SET: 0.5 seconds
Pipelined SET: 0.353 seconds
Pipelined transaction: 0.509 seconds

[email protected] SET: 5.289 seconds
[email protected] SET: 0.348 seconds

[email protected] SET: 5.039 seconds
[email protected] 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:

[email protected] SET: 5.494 seconds
[email protected] SET: 0.51 seconds
[email protected] SET: 5.223 seconds
[email protected] SET: 0.518 seconds

下面是10片:

[email protected] SET: 5.9 seconds
[email protected] SET: 0.794 seconds
[email protected] SET: 5.624 seconds
[email protected] SET: 0.762 seconds

下面是100片:

[email protected] SET: 14.055 seconds
[email protected] SET: 8.185 seconds
[email protected] SET: 13.29 seconds
[email protected] 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。

十一、完整的测试代码

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("[email protected] 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("[email protected] 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("[email protected] 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("[email protected] SET: " + ((end - start)/1000.0) + " seconds");
    }
}
时间: 2024-11-02 05:20:31

Redis 直连、池化、分布式、管道、事务的相关文章

ufldl学习笔记与编程作业:Feature Extraction Using Convolution,Pooling(卷积和池化抽取特征)

ufldl出了新教程,感觉比之前的好,从基础讲起,系统清晰,又有编程实践. 在deep learning高质量群里面听一些前辈说,不必深究其他机器学习的算法,可以直接来学dl. 于是最近就开始搞这个了,教程加上matlab编程,就是完美啊. 新教程的地址是:http://ufldl.stanford.edu/tutorial/ 学习链接: http://ufldl.stanford.edu/tutorial/supervised/FeatureExtractionUsingConvolution

基于redis集群实现的分布式锁,可用于秒杀商品的库存数量管理,有測试代码(何志雄)

转载请标明出处. 在分布式系统中,常常会出现须要竞争同一资源的情况,本代码基于redis3.0.1+jedis2.7.1实现了分布式锁. redis集群的搭建,请见我的另外一篇文章:<><redis3.0.1集群环境搭建> 可用于比如秒杀系统中的商品库存的管理.付完整代码及測试用例. package com.gaojiasoft.gaojiaRedis; import java.util.UUID; import java.util.concurrent.LinkedBlockin

卷积神经网络学习笔记与心得(4)池化

图片经过卷积.激活后的结果一般带有大量原图信息. 上图中卷积核提取的是竖直方向上的连续像素,但是,被增强的像素只占了结果的1/3,对于多层网络,其余重要性较低的信息也被传入了下一层网络,造成了不必要的浪费,因此需要用池化对卷基层得到的结果做聚合统计.池化的理论基础是:图像相邻位置的像素是相关的,即使间隔一段尺寸对图像进行采样,得到的结果依旧能保持大部分信息.常用的池化方式有最大池化和均值池化.池化的另一个重要作用是为卷积神经网络带来一定的平移.旋转和透视不变性. 上图展示了池化如何为模型带来平移

Java 数据持久化系列之池化技术

在上一篇文章<Java 数据持久化系列之JDBC>中,我们了解到使用 JDBC 创建 Connection 可以执行对应的SQL,但是创建 Connection 会消耗很多资源,所以 Java 持久化框架中往往不直接使用 JDBC,而是在其上建立数据库连接池层. 今天我们就先来了解一下池化技术的必要性.原理:然后使用 Apache-common-Pool2实现一个简单的数据库连接池:接着通过实验,对比简单连接池.HikariCP.Druid 等数据库连接池的性能数据,分析实现高性能数据库连接池

常用的分布式锁和redis和zk两种分布式锁的对比

常用的分布式锁 一..基于数据库实现分布式锁 1. 悲观锁 利用select … where … for update 排他锁 注意: 其他附加功能与实现一基本一致,这里需要注意的是“where name=lock ”,name字段必须要走索引,否则会锁表.有些情况下,比如表不大,mysql优化器会不走这个索引,导致锁表问题. 2. 乐观锁 所谓乐观锁与前边最大区别在于基于CAS思想,是不具有互斥性,不会产生锁等待而消耗资源,操作过程中认为不存在并发冲突,只有update version失败后才

Spatial pyramid pooling (SPP)-net (空间金字塔池化)笔记(转)

在学习r-cnn系列时,一直看到SPP-net的身影,许多有疑问的地方在这篇论文里找到了答案. 论文:Spatial Pyramid Pooling in Deep Convolutional Networks for Visual Recognition 转自:http://blog.csdn.net/xzzppp/article/details/51377731 另可参考:http://zhangliliang.com/2014/09/13/paper-note-sppnet/ http:/

SpringMVC+Spring+Mybatis整合,使用druid连接池,声明式事务,maven配置

一直对springmvc和mybatis挺怀念的,最近想自己再搭建下框架,然后写点什么. 暂时没有整合缓存,druid也没有做ip地址的过滤.Spring的AOP简单配置了下,也还没具体弄,不知道能不能用,log也不知道能不能用,`(*∩_∩*)′哈哈,有点不负责任...... 直接上代码: 使用的eclipse和eclipse自带的maven,参考了网上的资料,有些代码是拷贝的,不过都自己测试过了.嗯,可以跑起来... 先上项目结构: 新建maven项目,选择web,然后配置pom: <pro

高可用的池化 Thrift Client 实现(源码分享)

本文将分享一个高可用的池化 Thrift Client 及其源码实现,欢迎阅读源码(Github)并使用,同时欢迎提出宝贵的意见和建议,本人将持续完善. 本文的主要目标读者是对 Thrift 有一定了解并使用的童鞋,如对 Thrift 的基础知识了解不多或者想重温一下基础知识,推荐先阅读本站文章<和 Thrift 的一场美丽邂逅>. 下面进入正题. 为什么我们需要这么一个组件? 我们知道,Thrift 是一个 RPC 框架体系,可以非常方便的进行跨语言 RPC 服务的开发和调用.然而,它并没有

Disque:Redis之父新开源的分布式内存作业队列

Disque是Redis之父Salvatore Sanfilippo新开源的一个分布式内存消息代理.它适应于"Redis作为作业队列"的场景,但采用了一种专用.独立.可扩展且具有容错功能的设计,兼具Redis的简洁和高性能,并且用C语言实现为一个非阻塞网络服务器. Redis的作者Salvatore Sanfilippo(网名Antirez)发表的一篇博客文章,介绍了自己几个月以来在晚上和周末开发的新项目--Disque. 开发初衷 Antirez之所以动念开发Disque,是因为看到

关于池化(pooling)理解!!!

网上看到一个池化的解释是: 为了描述大的图像,可以对不同位置的特征进行聚合统计,如计算平均值或者是最大值,即mean-pooling和max-pooling 我的想法是,图像做卷积以后,将图像信息(特征)变强了,这时候允许减小图像的尺寸(因为卷积增强了信息,现在又牺牲 一点信息,达到数据尺寸减小但信息不一定减少),这就是类似于先做加法(卷积),再做减法(池化,典型下采样),一加一减, 加的时候图像尺寸没加,信习量加了,减的时候图像尺寸和信息量减,总体是吧,总体可能就可以用了. 池化,就是把某一区