RedisTemplate同步大数据量性能实测_redistemplate 测试-CSDN博客

本文链接：https://blog.csdn.net/java_chc/article/details/130745011

本文介绍了在SpringBoot项目中，使用RedisTemplate进行大数据量写入Redis时，对比常规操作与pipelined操作的性能差异。实测显示，pipelined方式性能远超常规方式，主要原因是pipelined减少了连接获取次数并采用了异步非阻塞IO，从而大幅提升效率。

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最近项目上有写入大量数据到 redis 中的需求，使用的是 springboot 集成 redis 客户端，就少不了使用 RedisTemplate 来操作。由于数据量比较多，是需要考虑写入性能问题的，如何才能高效写入到 redis 中呢？通过度娘知道了使用 pipelined 方式性能非常好，但是却没有解释为什么？带着这个疑惑进行了这次的实测。

环境

redis：使用本机 docker 启动的单节点服务
springboot 框架集成 redis 客户端

实测

RedisTemplate 的操作 api 有两种：

常规操作 API
pipelined 操作 API

对两种操作 API 进行了简单的测试用例来实测，代码如下：

@SpringBootTest
@RunWith(SpringRunner.class)
public class PerformanceTest {

    @Autowired
    private RedisTemplate redisTemplate;


    @Test
    public void performanceTest() {
        // 均执行 2 万次的写入
        int batch = 20000;

        // 常规API
        System.out.println("************ 普通写法 ****************");
        String keyPrefix = "pt/performance_";
        long begin = System.currentTimeMillis();
        for (int i = 0; i < batch; i++) {
            redisTemplate.opsForValue().set(keyPrefix + i, keyPrefix + i);
        }
        System.out.println("普通执行结束，共耗时：" + (System.currentTimeMillis() - begin) + " ms");

        // pipeline API
        RedisSerializer keySerializer = redisTemplate.getKeySerializer();
        RedisS