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[大数据]Redis使用pipeline批量查询所有键值对以及multiGet用法

Redis使用pipeline批量查询所有键值对

本意是redis存储hashMap的时候单个key对应的value值存储的数据过大,有11m,读取该value值速度太慢,查询网上资料后都说把这个key-value拆分,再用pipeline或者multiGet查询,经过调研,如下:把这个key-value拆分成了46个key-value,然后再用pipeline或者multiGet查询,发现pipeline和multiGet确实可以批量查询多键值对,但是总速度跟之前单个键值对查询速度没有区别-.-
下面是redis表和pipeline以及multiGet的批量查询方法:

在这里插入图片描述对应的redis表

     @SuppressWarnings({ "rawtypes", "unchecked" })
    public List executePipelined(Collection<String> keySet) {
        return redisTemplate.executePipelined(new SessionCallback<Object>() {
            @Override
            public <K, V> Object execute(RedisOperations<K, V> operations) throws DataAccessException {
                HashOperations hashOperations = operations.opsForHash();
                for (String key : keySet) {
                    hashOperations.entries(key);
                }
                return null;
            }
        });
    }

    @Test
    public void testPp(){
        Collection<String> keySet = new ArrayList<>();
        keySet.add("info_platform_test:7");
        List list = executePipelined(keySet);
    }

multiGet用法

public List<String> multiGetCaches(List<String> key){
        try{
            if (null != key && key.size() > 0) {
                Collection<String> collection = key;
                List<String> list = redisTemplate.opsForHash().multiGet("info_platform_test:7",collection);
                if (null != list && list.size() > 0) {
                    return list;
                } else {
                    return null;
                }
            }else {
                return null;
            }
        }catch (RedisConnectionFailureException e){
            return null;
        } catch (Exception e){
            return null;
        }
    }

    @Test
    public void multTest(){
        List<String> stringList = new ArrayList<>();
        for (int j=0; j<47; j++){
            stringList.add(j+"");
        }
        List<String> list = multiGetCaches(stringList);
    }
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加:2021-10-30 12:37:23  更:2021-10-30 12:37:54 
 
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