原慢接口
List<String> keys = new ArrayList<>(Arrays.asList("1", "2", "3", "4", "5", "6", "7", "8", "9", "10", "11"));
List<String> res = new ArrayList<>();
for (String key : keys) {
String value = (String) redisTemplate.opsForValue().get(key);
if (value == null) {
value = dataMapper.getValueFromDB(key);
redisTemplate.opsForValue().set(key, value, 60 * 60, TimeUnit.SECONDS);
res.add(value);
}
}
return res;
原因分析
-
当keys 数据过大,
RTT
时间会变大。多个Redis命令之间会有往返时间消耗。
使用MGET、Pipelined可以减少
RTT
时间 -
首次进入此代码域,由于缓存为空,全部走数据库,也会导致接口变慢。
解决方式
Pipelined
注意:Redis集群部署时,不同的key可能对应不同实例节点,不能被处理。
List<String> keys = new ArrayList<>(Arrays.asList("1", "2", "3", "4", "5", "6", "7", "8", "9", "10", "11"));
List<String> res = new ArrayList<>();
List list = redisTemplate.executePipelined((RedisCallback<Object>) connection -> {
for (String key : keys) {
connection.get(key.getBytes());
}
return null;
});
// 缓存不存在的keys
List<String> nullKeys = new ArrayList<>();
for (int i = 0; i < keys.size(); i++) {
if (list.get(i) == null) {
nullKeys.add(keys.get(i));
} else {
res.add((String) list.get(i));
}
}
// 缓存中不存在的值调用 数据库批量查询
Map<String, String> values = dataMapper.getBatchValue(nullKeys);
// 添加返回值,并更新缓存
values.forEach((key, value) -> {
redisTemplate.opsForValue().set(key, value, 60 * 60, TimeUnit.SECONDS);
res.add(value);
});
return res;
MGET
List<String> keys = new ArrayList<>(Arrays.asList("1", "2", "3", "4", "5", "6", "7", "8", "9", "10", "11"));
List<String> res = new ArrayList<>();
List list = redisTemplate.opsForValue().multiGet(keys);
// 缓存不存在的keys
List<String> nullKeys = new ArrayList<>();
for (int i = 0; i < keys.size(); i++) {
if (list.get(i) == null) {
nullKeys.add(keys.get(i));
} else {
res.add((String) list.get(i));
}
}
// 缓存中不存在的值调用 数据库批量查询
Map<String, String> values = dataMapper.getBatchValue(nullKeys);
// 添加返回值,并更新缓存
values.forEach((key, value) -> {
redisTemplate.opsForValue().set(key, value, 60 * 60, TimeUnit.SECONDS);
res.add(value);
});
return res;
标签:List,get,keys,res,Redis,接口,value,key,优化
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