redis 集群批量操作实现

 更新时间:2021年06月24日 08:58:31   作者:Tony_ding  
这篇文章主要介绍了redis 集群批量操作,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧

 Redis集群是没法执行批量操作命令的,如mget,pipeline等。这是因为redis将集群划分为16383个哈希槽,不同的key会划分到不同的槽中。但是,Jedis客户端提供了计算key的slot方法,已经slot和节点之间的映射关系,通过这两个数据,就可以计算出每个key所在的节点,然后使用pipeline获取数据。具体代码如下:

初始化    JedisCluster类

@Configuration
public class JedisClusterConfig {

    @Value("${spring.redis.cluster.nodes}")
    private String clusterNodes;

    @Value("${spring.redis.cache.commandTimeout}")
    private Integer commandTimeout;

    @Bean
    public JedisCluster getJedisCluster() {

        String[] serverArray = clusterNodes.split(",");
        Set<HostAndPort> nodes = new HashSet<>();
        for (String ipPort : serverArray) {
            String[] ipPortPair = ipPort.split(":");
            nodes.add(new HostAndPort(ipPortPair[0].trim(), Integer.valueOf(ipPortPair[1].trim())));
        }
        return new JedisCluster(nodes, commandTimeout);
    }
}

工具类 JedisClusterUtil

@Component
public class JedisClusterUtil {

    @Autowired
    private JedisCluster jedisCluster;

    @Resource(name = "redisTemplate4Json")
    protected RedisTemplate<String, Object> redisTemplate;

    /**
     * ZSet批量查询
     * @param keys
     * @return
     */
    public List<Object> batchZRange(List<String> keys) {

        List<Object> resList = new ArrayList<>();
        if (keys == null || keys.size() == 0) {
            return resList;
        }

        if (keys.size() == 1) {
            BoundZSetOperations<String, Object> operations = redisTemplate.boundZSetOps(keys.get(0));
            Set<Object> set = operations.reverseRange(0, 0);
            resList.add(set.iterator().next());
            return resList;
        }

        Map<JedisPool, List<String>> jedisPoolMap = getJedisPool(keys);

        List<String> keyList;
        JedisPool currentJedisPool = null;
        Pipeline currentPipeline;
        List<Object> res = new ArrayList<>();
        Map<String, Object> resultMap = new HashMap<>();

        //执行
        for (Map.Entry<JedisPool, List<String>> entry : jedisPoolMap.entrySet()) {
            Jedis jedis = null;
            try {
                currentJedisPool = entry.getKey();
                keyList = entry.getValue();
                //获取pipeline
                jedis = currentJedisPool.getResource();
                currentPipeline = jedis.pipelined();
                for (String key : keyList) {
                    currentPipeline.zrevrange(key, 0, 0);
                }
                //从pipeline中获取结果
                res = currentPipeline.syncAndReturnAll();
                currentPipeline.close();
                for (int i = 0; i < keyList.size(); i++) {
                    if (null == res.get(i)) {
                        resultMap.put(keyList.get(i), null);
                    } else {
                        Set<Object> set = (Set<Object>) res.get(i);
                        if (null == set || set.isEmpty()) {
                            resultMap.put(keyList.get(i), null);
                        } else {
                            byte[] byteStr = set.iterator().next().toString().getBytes();
                            Object obj = redisTemplate.getDefaultSerializer().deserialize(byteStr);
                            resultMap.put(keyList.get(i), obj);
                        }
                    }
                }
            } catch (Exception e) {
                e.printStackTrace();
            } finally {
                returnResource(jedis, currentJedisPool);
            }
        }
        resList = sortList(keys, resultMap);
        return resList;
    }

    /**
     * Value批量查询
     * @param keys
     * @return
     */
    public List<Object> batchGet(List<String> keys){
        List<Object> resList = new ArrayList<>();
        if (keys == null || keys.size() == 0) {
            return resList;
        }

        if (keys.size() == 1) {
            BoundValueOperations<String, Object> operations = redisTemplate.boundValueOps(keys.get(0));
            resList.add(operations.get());
            return resList;
        }

        Map<JedisPool, List<String>> jedisPoolMap = getJedisPool(keys);

        List<String> keyList;
        JedisPool currentJedisPool = null;
        Pipeline currentPipeline;
        List<Object> res = new ArrayList<>();
        Map<String, Object> resultMap = new HashMap<>();

        for (Map.Entry<JedisPool, List<String>> entry : jedisPoolMap.entrySet()) {
            Jedis jedis = null;
            try {
                currentJedisPool = entry.getKey();
                keyList = entry.getValue();
                //获取pipeline
                jedis = currentJedisPool.getResource();
                currentPipeline = jedis.pipelined();
                for (String key : keyList) {
                    currentPipeline.get(key);
                }
                //从pipeline中获取结果
                res = currentPipeline.syncAndReturnAll();
                currentPipeline.close();
                for (int i = 0; i < keyList.size(); i++) {
                    if (null == res.get(i)) {
                        resultMap.put(keyList.get(i), null);
                    } else {
                        byte[] byteStr = keyList.get(i).toString().getBytes();
                        Object obj = redisTemplate.getDefaultSerializer().deserialize(byteStr);
                        resultMap.put(keyList.get(i), obj);
                    }
                }
            } catch (Exception e) {
                e.printStackTrace();
            } finally {
                returnResource(jedis, currentJedisPool);
            }
        }
        resList = sortList(keys, resultMap);
        return resList;
    }

    private Map<JedisPool, List<String>> getJedisPool(List<String> keys){
        //JedisCluster继承了BinaryJedisCluster
        //BinaryJedisCluster的JedisClusterConnectionHandler属性
        //里面有JedisClusterInfoCache,根据这一条继承链,可以获取到JedisClusterInfoCache
        //从而获取slot和JedisPool直接的映射
        MetaObject metaObject = SystemMetaObject.forObject(jedisCluster);
        JedisClusterInfoCache cache = (JedisClusterInfoCache) metaObject.getValue("connectionHandler.cache");
        //保存地址+端口和命令的映射
        Map<JedisPool, List<String>> jedisPoolMap = new HashMap<>();

        JedisPool currentJedisPool = null;
        List<String> keyList;
        for (String key : keys) {
            //计算哈希槽
            int crc = JedisClusterCRC16.getSlot(key);
            //通过哈希槽获取节点的连接
            currentJedisPool = cache.getSlotPool(crc);

            //由于JedisPool作为value保存在JedisClusterInfoCache中的一个map对象中,每个节点的
            //JedisPool在map的初始化阶段就是确定的和唯一的,所以获取到的每个节点的JedisPool都是一样
            //的,可以作为map的key
            if (jedisPoolMap.containsKey(currentJedisPool)) {
                jedisPoolMap.get(currentJedisPool).add(key);
            } else {
                keyList = new ArrayList<>();
                keyList.add(key);
                jedisPoolMap.put(currentJedisPool, keyList);
            }
        }
        return jedisPoolMap;
    }

    private List<Object> sortList(List<String> keys, Map<String, Object> params) {
        List<Object> resultList = new ArrayList<>();
        Iterator<String> it = keys.iterator();
        while (it.hasNext()) {
            String key = it.next();
            resultList.add(params.get(key));
        }
        return resultList;
    }

    /**
     * 释放jedis资源
     *
     * @param jedis
     */
    public void returnResource(Jedis jedis, JedisPool jedisPool) {
        if (jedis != null && jedisPool != null) {
            jedisPool.returnResource(jedis);
        }
    }

 注意:一定要完成后释放 jedis 资源  不然会造成卡死现象

到此这篇关于redis 集群批量操作实现的文章就介绍到这了,更多相关redis 集群批量操作内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家!

相关文章

  • 基于Redis+Lua脚本实现分布式限流组件封装的方法

    基于Redis+Lua脚本实现分布式限流组件封装的方法

    这篇文章主要介绍了基于Redis+Lua脚本实现分布式限流组件封装,本文给大家介绍的非常详细,对大家的学习或工作具有一定的参考借鉴价值,需要的朋友可以参考下
    2020-10-10
  • Spring+Redis+RabbitMQ开发限流和秒杀项目功能

    Spring+Redis+RabbitMQ开发限流和秒杀项目功能

    本项目将通过整合Springboot和Redis以及Lua脚本来实现限流和秒杀的效果,将通过RabbitMQ消息队列来实现异步保存秒杀结果的效果,对Spring Redis RabbitMQ限流秒杀功能实现感兴趣的朋友一起看看吧
    2022-02-02
  • 你了解Redis事务吗

    你了解Redis事务吗

    说到事务,大家会立刻想到Mysql的事务,所谓的事务就是对数据进行一系列的操作,要么都执行成功,要么都执行失败,下面就介绍一下Redis如何实现事务,感兴趣的可以了解一下
    2022-08-08
  • 如何操作Redis和zookeeper实现分布式锁

    如何操作Redis和zookeeper实现分布式锁

    这篇文章主要介绍了如何操作Redis和zookeeper实现分布式锁的相关资料,需要的朋友可以参考下
    2017-07-07
  • 解决Redis连接无法正常释放的问题

    解决Redis连接无法正常释放的问题

    这篇文章主要介绍了解决Redis连接无法正常释放的问题,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
    2020-12-12
  • Redis实现接口防抖的示例代码

    Redis实现接口防抖的示例代码

    本文介绍了一种通过AOP、自定义注解和Redis实现的接口防抖技术,这种方法能有效避免因网络波动等原因短时间内发送多个请求导致的数据重复添加问题,感兴趣的可以了解一下
    2024-10-10
  • Redis数据库分布式设计方案介绍

    Redis数据库分布式设计方案介绍

    大家好,本篇文章主要讲的是Redis数据库分布式设计方案介绍,感兴趣的同学赶快来看一看吧,对你有帮助的话记得收藏一下
    2022-01-01
  • Redis集群部署Windows版本的过程详解

    Redis集群部署Windows版本的过程详解

    本文介绍了如何在Windows系统上部署Redis集群,包括从GitHub下载Windows版本的Redis、配置文件的创建、启动脚本的编写以及集群的启动和配置过程,感兴趣的朋友一起看看吧
    2025-03-03
  • 浅谈Redis分片集群搭建及其原理

    浅谈Redis分片集群搭建及其原理

    本文主要介绍了Redis分片集群搭建及其原理,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
    2023-06-06
  • 基于Redis位图实现系统用户登录统计

    基于Redis位图实现系统用户登录统计

    这篇文章主要介绍了基于Redis位图实现系统用户登录统计,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下
    2020-11-11

最新评论