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Jedis使用总结 前段时间细节的了解了Jedis的使用，Jedis是redis的java版本的客户端实现。 本文做个总结，主要分享如下内容： 【pipeline】【分布式的id生成器】【分布式锁【watch】【multi】】【redis分布式】 好了，一个一个来。 一、 Pipeline 官方的说明是：starts a pipeline,which is a very efficient way to send lots of command and read all the responses when you finish sending them。简单点说pipeline适用于批处理。当有大量的操作需要一次性执行的时候，可以用管道。 示例： Jedis jedis = new Jedis(String, int); Pipeline p = jedis.pipelined(); p.set(key,value);//每个操作都发送请求给redis-server p.get(key,value); p.sync();//这段代码获取所有的response 这里我进行了20w次连续操作（10w读，10w写），不用pipeline耗时：187242ms，用pipeline耗时：1188ms，可见使用管道后的性能上了一个台阶。看了代码了解到，管道通过一次性写入请求，然后一次性读取响应。也就是说jedis是：request response，request response，...；pipeline则是：request request... response response的方式。这样无需每次请求都等待server端的响应。 二、 跨jvm的id生成器 谈到这个话题，首先要知道redis-server端是单线程来处理client端的请求的。 这样来实现一个id生成器就非常简单了，只要简单的调用jdeis.incr(key);就搞定了。 你或许会问，incr是原子操作吗，能保证不会出现并发问题吗，不是说了吗，server端是单线程处理请求的。 三、 【跨jvm的锁实现【watch】【multi】】 首先说下这个问题的使用场景，有些时候我们业务逻辑是在不同的jvm进程甚至是不同的物理机上的jvm处理的。这样如何来实现不同jvm上的同步问题呢，其实我们可以基于redis来实现一个锁。 具体事务和监听请参考文章：redis学习笔记之事务 暂时找到三种实现方式： 1. 通过jedis.setnx(key,value)实现 import java.util.Random; import org.apache.commons.pool.impl.GenericObjectPool.Config; import redis.clients.jedis.Jedis; import redis.clients.jedis.JedisPool; import redis.clients.jedis.Transaction; /** * @author Teaey */ public class RedisLock { //加锁标志 public static final String LOCKED = "TRUE"; public static final long ONE_MILLI_NANOS = 1000000L; //默认超时时间（毫秒） public static final long DEFAULT_TIME_OUT = 3000; public static JedisPool pool; public static final Random r = new Random(); //锁的超时时间（秒），过期删除 public static final int EXPIRE = 5 * 60; static { pool = new JedisPool(new Config(), "host", 6379); } private Jedis jedis; private String key; //锁状态标志 private boolean locked = false; public RedisLock(String key) { this.key = key; this.jedis = pool.getResource(); } public boolean lock(long timeout) { long nano = System.nanoTime(); timeout *= ONE_MILLI_NANOS; try { while ((System.nanoTime() - nano) < timeout) { if (jedis.setnx(key, LOCKED) == 1) { jedis.expire(key, EXPIRE); locked = true; return locked; } // 短暂休眠，nano避免出现活锁 Thread.sleep(3, r.nextInt(500)); } } catch (Exception e) { } return false; } public boolean lock() { return lock(DEFAULT_TIME_OUT); } // 无论是否加锁成功，必须调用 public void unlock() { try { if (locked) jedis.del(key); } finally { pool.returnResource(jedis); } } } 2. 通过事务(multi)实现 由于采纳第一张方法，第二种跟第三种实现只贴了关键代码，望谅解。^_^ public boolean lock_2(long timeout) { long nano = System.nanoTime(); timeout *= ONE_MILLI_NANOS; try { while ((System.nanoTime() - nano) < timeout) { Transaction t = jedis.multi(); // 开启事务，当server端收到multi指令 // 会将该client的命令放入一个队列，然后依次执行，知道收到exec指令 t.getSet(key, LOCKED); t.expire(key, EXPIRE); String ret = (String) t.exec().get(0); if (ret == null || ret.equals("UNLOCK")) { return true; } // 短暂休眠，nano避免出现活锁 Thread.sleep(3, r.nextInt(500)); } } catch (Exception e) { } return false; } 3. 通过事务+监听实现 public boolean lock_3(long timeout) { long nano = System.nanoTime(); timeout *= ONE_MILLI_NANOS; try { while ((System.nanoTime() - nano) < timeout) { jedis.watch(key); // 开启watch之后，如果key的值被修改，则事务失败，exec方法返回null String value = jedis.get(key); if (value == null || value.equals("UNLOCK")) { Transaction t = jedis.multi(); t.setex(key, EXPIRE, LOCKED); if (t.exec() != null) { return true; } } jedis.unwatch(); // 短暂休眠，nano避免出现活锁 Thread.sleep(3, r.nextInt(500)); } } catch (Exception e) { } return false; } 最终采用第一种实现，因为加锁只需发送一个请求，效率最高。 四、 【redis分布式】 最后一个话题，jedis的分布式。在jedis的源码里发现了两种hash算法（MD5，MURMUR Hash(默认）），也可以自己实现redis.clients.util.Hashing接口扩展。 List<JedisShardInfo> hosts = new ArrayList<JedisShardInfo>(); //server1 JedisShardInfo host1 = new JedisShardInfo("", 6380, 2000); //server2 JedisShardInfo host2 = new JedisShardInfo("", 6381, 2000); hosts.add(host1); hosts.add(host2); ShardedJedis jedis = new ShardedJedis(hosts); jedis.set("key", "");

Jedis 是 Redis 官方首选的 Java 客户端开发包。 实例方法： ? 1 import redis.clients.jedis.* ? 1 2 3 Jedis jedis = new Jedis("localhost"); jedis.set("foo", "bar"); String value = jedis.get("foo"); 支持的特效： Sorting Connection handling Commands operating on any kind of values Commands operating on string values Commands operating on hashes Commands operating on lists Commands operating on sets Commands operating on sorted sets Transactions Pipelining Publish/Subscribe Persistence control commands Remote server control commands Connection pooling Sharding (MD5, MurmurHash) Key-tags for sharding Sharding with pipelining Scripting with pipelining