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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)

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gethGet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;
});

http://www.dinnco.com/news/71430.html

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