使用Redis管道进行查询接口性能优化

谁践踏了优雅 2024-04-20 22:13 68阅读 0赞

## 一、引入 ##

在我们的正常项目开发过程中，我们会通过Redis缓存数据，来帮我们进行异步任务，分担外部的请求压力

但是Redis缓存也有一定的限制，因为我们在向请求过来时，Redis客户端都要向服务端发送一次请求，相应的Redis就必须执行一次命令并返回数据给客户端

在这之中，每一次请求都会走一次网络，都会产生一次网络IO，同样的也就会造成一定程度上的延迟，在低并发时，影响并不大，但是在高并发情况下，就会对Redis的服务端产生巨大的压力。

## 二、管道 ##

对于管道介绍大家可以看这篇文章 介绍的很详细了

[Redis精通系列——Pipeline（管道）][Redis_Pipeline]

## 三、实战 ##

在v1版本中的列车搜索中 使用循环的方式 去获取Redis中缓存 每次的网络请求极大的消耗性能

// 单独获取列车价格信息
    List<String> trainStationPriceKeys = seatResults.stream()
        .map(each -> String.format(cacheRedisPrefix + TRAIN_STATION_PRICE, each.getTrainId(), each.getDeparture(), each.getArrival()))
        .toList();
    List<Object> trainStationPriceObjs = stringRedisTemplate.opsForValue().multiGet(trainStationPriceKeys);
    
    // 单独获取列车余票信息
    List<String> trainStationRemainingKeyList = new ArrayList<>();
    for (Object each : trainStationPriceObjs) {
        List<TrainStationPriceDO> trainStationPriceList = JSON.parseArray(each.toString(), TrainStationPriceDO.class);
        // ...
        for (TrainStationPriceDO item : trainStationPriceList) {
            String trainStationRemainingKey = cacheRedisPrefix + TRAIN_STATION_REMAINING_TICKET + StrUtil.join("_", item.getTrainId(), item.getDeparture(), item.getArrival());
            trainStationRemainingKeyList.add(trainStationRemainingKey);
        }
    }
    
    // 单独获取列车余票信息
    List<Object> TrainStationRemainingObjs = new ArrayList<>();
    for (int i = 0; i < trainStationRemainingKeyList.size(); i++) {
        TrainStationPriceDO trainStationPriceDO = trainStationPriceDOList.get(i);
        Object obj = stringRedisTemplate.opsForHash().get(trainStationRemainingKeyList.get(i), trainStationPriceDO.getSeatType().toString());
        TrainStationRemainingObjs.add(obj);
    }

v2版本中`stringRedisTemplate.executePipelined` 方法用于创建Redis管道，在管道中执行一系列Redis操作，例如`get`和`hGet`操作。这些操作会一次性发送到Redis服务器，并在一次网络通信中获取多个结果，从而提高了效率。

// 创建管道
    List<Object> trainStationPriceObjs = stringRedisTemplate.executePipelined((RedisCallback<String>) connection -> {
        trainStationPriceKeys.forEach(each -> connection.stringCommands().get(each.getBytes()));
        return null;
    });
    
    // 其他逻辑...
    
    // 创建管道
    List<Object> TrainStationRemainingObjs = stringRedisTemplate.executePipelined((RedisCallback<String>) connection -> {
        for (int i = 0; i < trainStationRemainingKeyList.size(); i++) {
            connection.hashCommands().hGet(trainStationRemainingKeyList.get(i).getBytes(), trainStationPriceDOList.get(i).getSeatType().toString().getBytes());
        }
        return null;
    });

[Redis_Pipeline]: https://blog.csdn.net/qq_41125219/article/details/120298689?ops_request_misc=%257B%2522request%255Fid%2522%253A%2522169556243316800226555103%2522%252C%2522scm%2522%253A%252220140713.130102334..%2522%257D&request_id=169556243316800226555103&biz_id=0&utm_medium=distribute.pc_search_result.none-task-blog-2~all~sobaiduend~default-4-120298689-null-null.142%5Ev94%5Einsert_down28v1&utm_term=redis%E7%AE%A1%E9%81%93&spm=1018.2226.3001.4187