开始实验这个，是因为Redis实战.pdf上面有例子。

上面用的是 org.jredis包，可是发现这个包不在maven的公共仓库里。需要先下载然后放在本地，导入maven依赖。详见：

在Redis实战.pdf上也有例子。

就用这个包来实验吧。

代码如下，注意，加了auth的密码验证：

packagecom.myapp.redisdemo;importredis.clients.jedis.Jedis;importredis.clients.jedis.Pipeline;importredis.clients.jedis.Response;importjava.util.HashMap;importjava.util.Map;importjava.util.Set;/*** Created by baidu on 16/10/16.*/
public classRedisDemo {public static voidmain(String[] args) {
String redisIP= "10.117.146.16";int redisPort = 6379;
Jedis jedis;try{
jedis= newJedis(redisIP, redisPort);
jedis.auth("[用户名]");
jedis.select(8);
}catch(Exception e) {
e.printStackTrace();
System.out.printf("初始化Redis连接错误:%s, %d", redisIP, redisPort);return;
}
jedis.flushDB();long start =System.currentTimeMillis();
notusePipeline(jedis);long end =System.currentTimeMillis();
System.out.printf("不使用Pipeline的方式用时:%d毫秒", end-start);
jedis.flushDB();
start=System.currentTimeMillis();
usePipeline(jedis);
end=System.currentTimeMillis();
System.out.printf("使用Pipeline的方式用时:%d毫秒", end-start);
}private static voidnotusePipeline(Jedis jedis) {
Map mp = new HashMap();try{for (int i=0; i<10000; i++) {
mp.clear();
mp.put("k"+i, "v"+i);
jedis.hmset("keys"+i, mp);
}
}catch(Exception e) {
e.printStackTrace();
}
}private static voidusePipeline(Jedis jedis) {
Map mp = new HashMap();try{
Pipeline pl=jedis.pipelined();for (int i=0; i<10000; i++) {
mp.clear();
mp.put("k"+i, "v"+i);
pl.hmset("keys"+i, mp);
}
pl.sync();
}catch(Exception e) {
e.printStackTrace();
}
}
}

运行(不用配置，直接命令行运行)，报错：

初始化Redis连接错误:10.117.146.16, 6379

判断因为是需要把端口设置到8000以上。

所以把Redis主库的端口改到了8379，从库的端口保持不变(注意改下从库里主从同步的端口)。

另外，10000次操作实在太慢了，所以改到了1000次。(运行过程中，可以select 8，然后dbsize来看已经插入了多少条)。

现在能够运行成功了，运行结果如下：

开始运行不使用Pipeline的方式

不使用Pipeline的方式用时:72464毫秒

开始运行使用Pipeline的方式

使用Pipeline的方式用时:173毫秒

Process finished with exit code0

不用Pipeline的方式，跑了72秒多，平均每秒操作十多条数据。

而采用Pipeline的方式，只运行了173毫秒，吞吐量提高非常多。

这也说明了：大量的时间是在网络交互上，Redis本身处理能力是很强的。

用更大量的数据来试一下Pipeline的时间。

10000条：

开始运行使用Pipeline的方式

使用Pipeline的方式用时:769毫秒

50000条：

开始运行使用Pipeline的方式

使用Pipeline的方式用时:1275毫秒

100000条：

开始运行使用Pipeline的方式

使用Pipeline的方式用时:7297毫秒

注意，量非常大的时候，以前用Python的经验是，Pipeline会出错。不知道Jedis本身会不会做优化。还是需要使用的时候，有所注意。

在降低网络传输消耗，提高吞吐量，和保证每次操作成功性方面做一个好的平衡。

现在db 8里面有100000条数据，可以flushdb来删除本db的数据，然后就可以用之前学到的命令 bgrewriteaof来压缩aof文件了。