微服务设计指导-让Redis循环写入时提高10倍的技巧

简介

有微服务的架构不代表性能好，而使用微服务的架构必须要求性能好。这句话不矛盾。矛盾在外面很多人认为微服务架构代表高并发，实际上不是。我们有“书面微服务”和“实际微服务”之说。比如说网上大量教人把httpConnection或者是FeignClient的timeout改成30秒就不会超时了？那这要什么微服务呢？微服务解决的到底是什么呢？

绝大多数人忘记了微信的本质是用来解决什么问题的。

互联网应用在To C端有6秒之说，即一个小程序/APP应用打开和加载过程>6秒，肯定新用户就不会再去用了，4秒算平均水平，一般大厂都是做到加载页面1秒。

各位要知道，任何一个“查询”式页面打开一秒，全站可能存在上千、上万个API，有时一个页面是需要通过几十个API组合在一起的。因此对于API在系统内我们互联网界的要求是约束在“一根API需要在前端万级并发的情况下+系统每张单表千万数据的Data Volumn下响应时间在100毫秒之内的“。

这就是1秒钟说的由来。

To C端界面加载1秒；
任何微服务（即时响应类）要在100毫秒内

这是因为，你的应用上会有不少外联、不少回调、不少地图、配送、支付这种调用。它们都会对我们的应用造成“级联式雪崩”。

为了避免复杂系统的雪崩就需要及时“熔断、限流、升级”。这就是微服务的本质。

如果已经用了微服务架构、实际发觉这边老是超时，于是很多人一味地去放长这个连接时间自以为就解决了。

这样的人群占比大概超过90%（业界有统计）。

因此用了微服务即代表着对于开发的技能要求水平更高，任何可以提高100毫秒的地方都值得去做。

微服务架构里特别强调一个哲理“勿以善小而不为之，勿以恶小而为之”。

Redis在for循环里写大量数据的梗

通常情况我们经常会碰到要把千、万条数据一次写入Redis，在互联网应用场景中，我们经常把百万、千万级数据也会往Redis里塞，如：Redis Bloom。

经典的写法都是以下这样的：

@Test public void testForLoopAddSingleString() throws Exception { long startTime = System.currentTimeMillis();
        String redisValue = ""; for (int i = 0; i < 10000; i++) {
            StringBuilder redisKey = new StringBuilder();
            redisKey.append("key_").append(i);
            redisValue = String.valueOf(i);
            redisTemplate.opsForValue().set(redisKey.toString(), redisValue);
        } long endTime = System.currentTimeMillis(); long costTime = endTime - startTime;
        logger.info(">>>>>>test batch add into redis by using normal for loop spent->" + costTime);

    }

运行后得到如下输出：

Come on man，这才1万条数据，插入Redis要用4.7秒。

我用的是我一直用于模拟千万级数据量的服务器，这台服务器比公司的生产服务器性能还要好几倍，在这样的服务器性能上插入1万条数据都要4.7秒，生产上我们还要算上读存储出来再写Redis的网络开销，实际只会更慢。这种效率是不能忍受的。

增强版写法-Redis Piepeline写法

我们给Redis在它的“写操作上”，不需要增加任何第三方包，自带一颗“永久有效”写***，如下代码：

@Test public void testPipelineAddSingleString() throws Exception {
        RedisSerializer<String> keySerializer = (RedisSerializer<String>)redisTemplate.getKeySerializer();
        RedisSerializer<Object> valueSerializer = (RedisSerializer<Object>)redisTemplate.getValueSerializer();
        long startTime = System.currentTimeMillis();
        redisTemplate.executePipelined((RedisCallback<Object>)pipeLine -> { try { String redisValue = ""; for (int i = 0; i < 10000; i++) {
                    StringBuilder redisKey = new StringBuilder();
                    redisKey.append("key_").append(i);
                    redisValue = String.valueOf(i);
                    pipeLine.setEx(keySerializer.serialize(redisKey.toString()), 10,
                        valueSerializer.serialize(redisValue));
                }
            } catch (Exception e) {
                logger.error(">>>>>>test batch add into redis by using pipeline for loop error: " + e.getMessage(), e);
            } return null;
        });
        long endTime = System.currentTimeMillis();
        long costTime = endTime - startTime;
        logger.info(">>>>>>test batch add into redis by using pipeline for loop spent->" + costTime);
    }

大家来看这种写法，你可以认为这种写法和for循环里套着一条条的update table set field=value变成了合并后一个batchUpdate的用法一样。看一下，这种写法带来的效率上的区别吧：

Oh My God。。。写法上有一点不同。

4,745毫秒 VS 564毫秒，我算它600毫秒好了，但这得差多少？各位想想。

下面同样给出相应的简单Hash结构的批量写Redis写法

假设我们要往redis里插一个这样的结构的Hash

@Test public void testPipelineAddHash() throws Exception {
        RedisSerializer<String> keySerializer = (RedisSerializer<String>)redisTemplate.getKeySerializer();
        RedisSerializer<Object> valueSerializer = (RedisSerializer<Object>)redisTemplate.getValueSerializer();
        long startTime = System.currentTimeMillis(); String hashKey = "pipeline_hash_key";
        redisTemplate.executePipelined((RedisCallback<Object>)pipeLine -> { try { String redisValue = ""; for (int i = 0; i < 10000; i++) {
                    StringBuilder redisKey = new StringBuilder();
                    redisKey.append("key_").append(i);
                    redisValue = String.valueOf(i);
                    pipeLine.hSet(keySerializer.serialize(hashKey), keySerializer.serialize(redisKey.toString()),
                        valueSerializer.serialize(redisValue));
                }
            } catch (Exception e) {
                logger.error(">>>>>>testPipelineAddHash by using pipeline for loop error: " + e.getMessage(), e);
            } return null;
        });
        long endTime = System.currentTimeMillis();
        long costTime = endTime - startTime;
        logger.info(">>>>>>testPipelineAddHash by using pipeline for loop spent->" + costTime);
    }

只用了500毫秒左右。

批量往Redis里插入复杂类型Hash的写法

如下，1万个JavaBean以Hash结构存在Redis里。

@Test public void testPipelineAddHashBean() throws Exception {
        RedisSerializer<String> keySerializer = (RedisSerializer<String>)redisTemplate.getKeySerializer();
        Jackson2JsonRedisSerializer jacksonSerial = new Jackson2JsonRedisSerializer<>(Object.class); long startTime = System.currentTimeMillis();
        String hashKey = "pipeline_hash_key";
        redisTemplate.executePipelined((RedisCallback<Object>)pipeLine -> { try {
                String redisValue = ""; for (int i = 0; i < 10000; i++) {
                    StringBuilder redisKey = new StringBuilder();
                    redisKey.append("key_").append(i);
                    redisValue = String.valueOf(i);
                    UserBean user = new UserBean();
                    user.setUt(redisKey.toString());
                    user.setShareCode(redisValue);
                    pipeLine.hSet(keySerializer.serialize(hashKey), keySerializer.serialize(redisKey.toString()),
                        jacksonSerial.serialize(user));
                }
            } catch (Exception e) {
                logger.error(">>>>>>testPipelineAddHash by using pipeline for loop error: " + e.getMessage(), e);
            } return null;
        }); long endTime = System.currentTimeMillis(); long costTime = endTime - startTime;
        logger.info(">>>>>>testPipelineAddHash by using pipeline for loop spent->" + costTime);
    }

400毫秒左右（有时600毫秒、有时400毫秒、大多情况在400毫秒内）

Redis Bloom过滤器内的类Pipeline写法

同理，往Redis Bloom过滤器里喂值这个量还要大，那么喂入的越快，bloom拦截时的“黑窗期”就越短，对系统越有利。因此它也有同样的批量写入的好方法，如下代码：

public <T> void addByBloomFilter(BloomFilterHelper<T> bloomFilterHelper, String key, T value) {
        Preconditions.checkArgument(bloomFilterHelper != null, "bloomFilterHelper不能为空"); int[] offset = bloomFilterHelper.murmurHashOffset(value);
        BitFieldSubCommands commands = BitFieldSubCommands.create();// 使用合并写法,假设10万条数据一个for需要12秒 for (int i : offset) {
            commands = commands.set(BitFieldSubCommands.BitFieldType.unsigned(1)).valueAt(i).to(1);// 合并bit }
        redisTemplate.opsForValue().bitField(key, commands);// 再一次写入redis }

10万条数据用了45秒

如果用传统写法如以下代码为传统写法

public <T> void addByBloomFilterSingleFor(BloomFilterHelper<T> bloomFilterHelper, String key, T value) {
        Preconditions.checkArgument(bloomFilterHelper != null, "bloomFilterHelper不能为空"); int[] offset = bloomFilterHelper.murmurHashOffset(value); for (int i : offset) {
            redisTemplate.opsForValue().setBit(key, i, true);
        }
    }