在Spring Boot中使用Redis管道方法

在Spring Boot应用中，可以通过Spring Data Redis轻松使用管道：

import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.data.redis.core.RedisCallback;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
import org.springframework.stereotype.Service;

import java.util.List;

@Service
public class RedisPipelineService {

@Autowired
private RedisTemplate<String, String> redisTemplate;

public void executePipelinedOperations() {
List<Object> results = redisTemplate.executePipelined((RedisCallback<Object>) connection -> {
// 在管道中执行多个操作
connection.stringCommands().set(“key1”.getBytes(), “value1”.getBytes());
connection.stringCommands().set(“key2”.getBytes(), “value2”.getBytes());
connection.stringCommands().get(“key1”.getBytes());
connection.hashCommands().hSet(“hash1”.getBytes(), “field1”.getBytes(), “value1”.getBytes());
connection.hashCommands().hGetAll(“hash1”.getBytes());

// 返回null，结果将由executePipelined方法返回
return null;
});

// 处理结果
System.out.println(“Pipeline执行结果:”);
for (int i = 0; i < results.size(); i++) {
System.out.println(“结果 ” + i + “: ” + results.get(i));
}
}
}

1. 管道使用建议

批量大小控制

管道中的命令会在客户端缓冲区累积，因此批量太大可能导致内存问题。建议每批次控制在1000-10000个命令之间。

// 分批处理大量命令
public void executeBatchOperations(List<String> keys, Jedis jedis) {
int batchSize = 1000;
for (int i = 0; i < keys.size(); i += batchSize) {
Pipeline pipeline = jedis.pipelined();
int end = Math.min(i + batchSize, keys.size());
for (int j = i; j < end; j++) {
pipeline.get(keys.get(j));
}
pipeline.sync();
}
}

结合事务使用

Redis管道本身不保证原子性，如果需要原子性，可以结合事务(MULTI/EXEC)使用。

public void pipelineWithTransaction(Jedis jedis) {
Pipeline pipeline = jedis.pipelined();
pipeline.multi(); // 开始事务

pipeline.set(“key1”, “value1”);
pipeline.set(“key2”, “value2”);
pipeline.incr(“counter”);

pipeline.exec(); // 提交事务
pipeline.sync(); // 提交管道
}

异常处理

管道中的命令如有错误不会立即抛出异常，而是在执行sync()或syncAndReturnAll()时抛出。务必做好异常处理。

public void safeExecutePipeline(Jedis jedis) {
Pipeline pipeline = jedis.pipelined();
try {
for (int i = 0; i < 1000; i++) {
pipeline.set(“key” + i, “value” + i);
}
pipeline.sync();
} catch (Exception e) {
log.error(e.getMessage(),e);
// 错误恢复逻辑
}
}