一、优化建议

1、使用Pipeline

Redis 的 Pipeline 可以将多个命令打包成一个请求，从而减少通信次数和网络开销。在批处理时，可以使用 Pipeline 来提高效率。

2、使用批量插入

Redis 支持批量插入，可以将多个数据一次性插入数据库，从而减少通信次数和网络开销。可以使用 Redis 的 MSET 或者 MSETNX 命令进行批量插入。

3、使用 Hash 结构

Redis 的 Hash 结构可以存储多个字段和值，可以使用 Hash 结构来存储一组相关的数据，从而减少通信次数和网络开销。

4、使用管道

Redis 支持管道技术，可以将多个命令打包成一个请求，从而减少通信次数和网络开销。在批处理时，可以使用管道技术来提高效率。

5、控制批量大小

在批处理时，应该适当控制批量大小，不应该一次批处理太多数据，否则会影响性能。可以通过多次迭代的方式来进行批处理，每次迭代处理一部分数据。

6、使用多线程

在批处理时，可以使用多线程技术来提高效率。可以将数据分成多个批次，每个线程处理一个批次，最后将结果合并。

7、使用 Redis Cluster

Redis Cluster 提供了分布式存储和负载均衡的能力，可以将数据分散到多个节点上，从而减少单个节点的负载。在批处理时，可以使用 Redis Cluster 来提高效率。

二、我们的客户端与redis服务器是如何交互

1. 单个命令的执行流程

2. N个命令的执行流程

• redis处理指令是很快的，主要花费的时候在于网络传输。于是乎很容易想到将多条指令批量的传输给redis

三、优化实例

1、使用MSet

Redis提供了很多Mxxx这样的命令，可以实现批量插入数据，例如：

• mset
• hmset

利用mset批量插入10万条数据

@Test
void testMxx() {
    String[] arr = new String[2000];
    int j;
    long b = System.currentTimeMillis();
    for (int i = 1; i <= 100000; i++) {
        j = (i % 1000) << 1;
        arr[j] = "test:key_" + i;
        arr[j + 1] = "value_" + i;
        if (j == 0) {
            jedis.mset(arr);
        }
    }
    long e = System.currentTimeMillis();
    System.out.println("time: " + (e - b));
}

2. 使用Pipeline优化

MSET虽然可以批处理，但是却只能操作部分数据类型，因此如果有对复杂数据类型的批处理需要，建议使用Pipeline

@Test
void testPipeline() {
    // 创建管道
    Pipeline pipeline = jedis.pipelined();
    long b = System.currentTimeMillis();
    for (int i = 1; i <= 100000; i++) {
        // 放入命令到管道
        pipeline.set("test:key_" + i, "value_" + i);
        if (i % 1000 == 0) {
            // 每放入1000条命令，批量执行
            pipeline.sync();
        }
    }
    long e = System.currentTimeMillis();
    System.out.println("time: " + (e - b));
}

四、集群下的批处理

1、解决方案

如MSET或Pipeline这样的批处理需要在一次请求中携带多条命令，而此时如果Redis是一个集群，那批处理命令的多个key必须落在一个插槽中，否则就会导致执行失败。大家可以想一想这样的要求其实很难实现，因为我们在批处理时，可能一次要插入很多条数据，这些数据很有可能不会都落在相同的节点上，这就会导致报错了

这个时候，我们可以找到4种解决方案

第一种方案：串行执行，所以这种方式没有什么意义，当然，执行起来就很简单了，缺点就是耗时过久。

第二种方案：串行slot，简单来说，就是执行前，客户端先计算一下对应的key的slot，一样slot的key就放到一个组里边，不同的，就放到不同的组里边，然后对每个组执行pipeline的批处理，他就能串行执行各个组的命令，这种做法比第一种方法耗时要少，但是缺点呢，相对来说复杂一点，所以这种方案还需要优化一下

第三种方案：并行slot，相较于第二种方案，在分组完成后串行执行，第三种方案，就变成了并行执行各个命令，所以他的耗时就非常短，但是实现呢，也更加复杂。

第四种：hash_tag，redis计算key的slot的时候，其实是根据key的有效部分来计算的，通过这种方式就能一次处理所有的key，这种方式耗时最短，实现也简单，但是如果通过操作key的有效部分，那么就会导致所有的key都落在一个节点上，产生数据倾斜的问题，所以我们推荐使用第三种方式。

2、串行化执行代码实践

public class JedisClusterTest {

    private JedisCluster jedisCluster;

    @BeforeEach
    void setUp() {
        // 配置连接池
        JedisPoolConfig poolConfig = new JedisPoolConfig();
        poolConfig.setMaxTotal(8);
        poolConfig.setMaxIdle(8);
        poolConfig.setMinIdle(0);
        poolConfig.setMaxWaitMillis(1000);
        HashSet<HostAndPort> nodes = new HashSet<>();
        nodes.add(new HostAndPort("192.168.150.101", 7001));
        nodes.add(new HostAndPort("192.168.150.101", 7002));
        nodes.add(new HostAndPort("192.168.150.101", 7003));
        nodes.add(new HostAndPort("192.168.150.101", 8001));
        nodes.add(new HostAndPort("192.168.150.101", 8002));
        nodes.add(new HostAndPort("192.168.150.101", 8003));
        jedisCluster = new JedisCluster(nodes, poolConfig);
    }

    @Test
    void testMSet() {
        jedisCluster.mset("name", "Jack", "age", "21", "sex", "male");

    }

    @Test
    void testMSet2() {
        Map<String, String> map = new HashMap<>(3);
        map.put("name", "Jack");
        map.put("age", "21");
        map.put("sex", "Male");
        //对Map数据进行分组。根据相同的slot放在一个分组
        //key就是slot，value就是一个组
        Map<Integer, List<Map.Entry<String, String>>> result = map.entrySet()
                .stream()
                .collect(Collectors.groupingBy(
                        entry -> ClusterSlotHashUtil.calculateSlot(entry.getKey()))
                );
        //串行的去执行mset的逻辑
        for (List<Map.Entry<String, String>> list : result.values()) {
            String[] arr = new String[list.size() * 2];
            int j = 0;
            for (int i = 0; i < list.size(); i++) {
                j = i<<2;
                Map.Entry<String, String> e = list.get(0);
                arr[j] = e.getKey();
                arr[j + 1] = e.getValue();
            }
            jedisCluster.mset(arr);
        }
    }

    @AfterEach
    void tearDown() {
        if (jedisCluster != null) {
            jedisCluster.close();
        }
    }
}

3. Spring集群环境下批处理代码

 @Test
    void testMSetInCluster() {
        Map<String, String> map = new HashMap<>(3);
        map.put("name", "Rose");
        map.put("age", "21");
        map.put("sex", "Female");
        stringRedisTemplate.opsForValue().multiSet(map);


        List<String> strings = stringRedisTemplate.opsForValue().multiGet(Arrays.asList("name", "age", "sex"));
        strings.forEach(System.out::println);

    }

原理分析

在RedisAdvancedClusterAsyncCommandsImpl 类中

首先根据slotHash算出来一个partitioned的map，map中的key就是slot，而他的value就是对应的对应相同slot的key对应的数据

通过 RedisFuture mset = super.mset(op);进行异步的消息发送

@Override
public RedisFuture<String> mset(Map<K, V> map) {

    Map<Integer, List<K>> partitioned = SlotHash.partition(codec, map.keySet());

    if (partitioned.size() < 2) {
        return super.mset(map);
    }

    Map<Integer, RedisFuture<String>> executions = new HashMap<>();

    for (Map.Entry<Integer, List<K>> entry : partitioned.entrySet()) {

        Map<K, V> op = new HashMap<>();
        entry.getValue().forEach(k -> op.put(k, map.get(k)));

        RedisFuture<String> mset = super.mset(op);
        executions.put(entry.getKey(), mset);
    }

    return MultiNodeExecution.firstOfAsync(executions);
}

五、Redis 批处理优化可能出现的问题

虽然 Redis 的批处理优化可以提高数据库操作的效率，但是在实施这些优化时，也可能会出现一些问题。以下是可能出现的问题：

• 内存占用过大：使用 Pipeline 和多线程技术时，可能会占用大量的内存，导致 Redis 性能下降。应该合理控制批处理的大小，避免占用过多内存。
• 网络延迟：使用 Pipeline 和多线程技术时，可能会增加网络延迟。应该合理控制批处理的大小，避免增加网络延迟。
• 线程安全问题：使用多线程技术时，可能会出现线程安全问题。应该使用线程安全的操作方式，保证数据的安全性。
• 数据丢失：使用批量插入时，可能会造成数据丢失。应该确保数据的安全性，避免数据丢失。
• 性能波动：使用 Redis Cluster 时，可能会造成性能波动。应该合理配置 Redis Cluster，保证性能的稳定性。

综上所述，实施 Redis 的批处理优化时，应该注意内存占用、网络延迟、线程安全、数据丢失和性能波动等问题，合理控制批处理的大小，保证数据的安全性和性能的稳定性。