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Redis中pop出隊(duì)列多個(gè)元素思考_實(shí)用技巧

作者:code_boy ? 更新時(shí)間: 2022-07-19 編程語言

最近,在工作中遇到了一個(gè)關(guān)于Redis中l(wèi)ist集合一次性pop所有數(shù)據(jù)的問題,相信很多小伙伴也會(huì)碰到拿到同樣的問題,所以就拿出來聊一聊了。

業(yè)務(wù)場景及問題的提出

業(yè)務(wù)的情景是這樣的,服務(wù)A 是面向客戶的服務(wù),主要是用了Redis作為存儲(chǔ)的,而服務(wù)B是面向業(yè)務(wù)人員使用的,服務(wù)A 的數(shù)據(jù)服務(wù)B 是需要拿到的,所以我會(huì)把每次服務(wù)A 的請求參數(shù)放到一個(gè)Redis的隊(duì)列中,而服務(wù)B 會(huì)起一個(gè)線程來定時(shí)的獲取我隊(duì)列的數(shù)據(jù),其實(shí)這里涉及到了一個(gè)簡易RPC框架的設(shè)計(jì),下篇文章會(huì)來聊一聊我們這個(gè)簡易RPC 框架的設(shè)計(jì)變遷,大致的架構(gòu)如下:

所以現(xiàn)在問題就來了,內(nèi)部的定時(shí)服務(wù)如果一次pop一個(gè)那性能可就太差了,所以現(xiàn)在我們就需要支持一個(gè)可以自定義pop出隊(duì)列元素個(gè)數(shù)的方法,而redis本身是沒有這種方法的,所以得我們自己來設(shè)計(jì),一起來聊一聊吧。

解決方案

1.多次請求

這應(yīng)該是正常人都可以想到的辦法了,任何問題都可以使用一個(gè)for循環(huán)來解決,如果不行,那就再來一個(gè)for循環(huán),我們來看下這個(gè)簡單的代碼:

      public List<String> multiRPopForCycle(String key, int size) {
        // 獲取當(dāng)前隊(duì)列里的值
        int curSize = Math.toIntExact(redisTemplate.opsForList().size(key));
        if (curSize == 0) {
            return Collections.emptyList();
        }
        // 最終可以取出的數(shù)量
        int finalSize = Math.toIntExact(Math.min(curSize, size));
        List<String> resultList = new ArrayList<>();
        for (int i = 0; i < finalSize; i++) {
            String popElement = redisTemplate.opsForList().rightPop(key);
            resultList.add(popElement);
        }
        return resultList;
    }

這個(gè)代碼寫出來很簡單,但是它好危險(xiǎn)啊,如果我們需要pop出的數(shù)據(jù)很多怎么辦,每次都需要進(jìn)行通信,這來來回回就會(huì)產(chǎn)生很多時(shí)耗,上生產(chǎn)我們是沒辦法接受的,所以必須改進(jìn)。 因?yàn)閜op出多個(gè)元素,我們不可避免的需要進(jìn)行for循環(huán)進(jìn)行pop然后收集返回,也就是說我們需要執(zhí)行多次redis的pop命令,為了減少通信時(shí)耗,我們可以一次性將所有的命令都發(fā)過去,一起執(zhí)行,而實(shí)現(xiàn)這種方案我們有以下兩種方法:

2.利用Redis事務(wù)

利用redis的事務(wù)來實(shí)現(xiàn):拿到連接后,開啟事務(wù),然后進(jìn)行執(zhí)行pop命令,代碼如下:

         /**
     * 通過事務(wù)機(jī)制來pop出多個(gè)元素
     *
     * @param key       鍵
     * @param size      需要取出的元素個(gè)數(shù)
     * @return          返回取出的元素集合
     */
    public List<String> multiRPopTx(String key, int size) {
        // 獲取當(dāng)前隊(duì)列里的值
        int curSize = Math.toIntExact(redisTemplate.opsForList().size(key));
        if (curSize == 0) {
            return Collections.emptyList();
        }
        // 最終可以取出的數(shù)量
        int finalSize = Math.toIntExact(Math.min(curSize, size));
        // 事務(wù)支持
        return redisTemplate.execute(new SessionCallback<List<Object>>() {
            @Override
            public List<Object> execute(RedisOperations redisOperations) throws DataAccessException {
                redisOperations.multi();
                for (int i = 0; i < finalSize; i++) {
                    redisOperations.opsForList().rightPop(key);
                }
                return redisOperations.exec();
            }
        }).stream().map(obj -> (String) obj).collect(Collectors.toList());
    }

3.利用Pipeline

當(dāng)然了,還可以使用我們之前講的pipeline來實(shí)現(xiàn):

     /**
     * 一次性pop出指定數(shù)量的數(shù)據(jù)
     *
     * @param key       鍵
     * @param size      需要取出的元素個(gè)數(shù)
     * @return          返回取出的元素集合
     */
    public List<String> multiRPopPipeline(String key, int size) {
        // 獲取當(dāng)前隊(duì)列里的值
        int curSize = Math.toIntExact(redisTemplate.opsForList().size(key));
        if (curSize == 0) {
            return Collections.emptyList();
        }
        // 判斷操作次數(shù)
        return redisTemplate.executePipelined(new SessionCallback<String>() {
            @Override
            public String execute(RedisOperations redisOperations) throws DataAccessException {
                final int finalSize = Math.toIntExact(Math.min(curSize, size));
                for (int i = 0; i < finalSize; i++) {
                    redisOperations.opsForList().rightPop(key);
                }
                return null;
            }
        }).stream().map(obj -> (String) obj).collect(Collectors.toList());
    }

其實(shí)在我們這種場景中是沒必要使用事務(wù)的,使用事務(wù)還會(huì)帶來一定的性能損耗,所以最終選擇的是方案三,即基于管道來實(shí)現(xiàn)pop多個(gè)元素。

原文鏈接:https://juejin.cn/post/7100436158873600014

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