redisTemplet如何批量插入資料

之前已經寫過一篇關於springboot如何配置redis的文章：springboot如何配置redis。但是在應用中遇到乙個問題，批量插入資料時，當資料量過大時（大概6w+條資料），如果迴圈對每條資料使用set或者mset操作，需要時間非常長，檢視原始碼發現使用redistemlate進行基本操作時，每次操作都需要拿到connection然後再進行操作，由於redis是單執行緒的，下一次請求必須等待上一次請求執行完成後才能繼續執行，所以批量操作時就會很慢。

defaulthashoperations中put實現：

public void put(k key, hk hashkey, hv value) 
}, true);
}

defaulthashoperations中set實現

public void set(k key, v value) 
}, true);
}

所以就在網上找有沒有相關的解決方案，網上找到了使用jedis使用pipeline的方案，使用pipeline可以通過客戶端一次傳送多個請求，無需等待服務端返回，這樣就能大大減少互動的時間，提高系統效能，這種方案確實可以解決問題，插入6w+條資料大概1s左右就可以插入，但是**看著很彆扭，因為使用了需要使用兩套redis配置，為了讓**看著更統一，在想redistemplate是否提供了pipeline的方式，果然redistemplate是提供pipeline了相關介面：

public listexecutepipelined(rediscallback<?> action)

public listexecutepipelined(final rediscallback<?> action, final redisserializer<?> resultserializer) 
listclosepipeline = connection.closepipeline();
pipelinedclosed = true;
var5 = redistemplate.this.deserializemixedresults(closepipeline, resultserializer, redistemplate.this.hashkeyserializer, redistemplate.this.hashvalueserializer);
} finally 
}return var5;
}});
}

可以看到在executepipelined方法中，使用了pipeline方式，其中的操作邏輯在action.doinredis(connection)，所以需要我們自定義乙個rediscallback的介面實現類，並且實現doinredis方法，在該方法中實現我們自己的邏輯，主要是對redis的操作，例如：

private void batchcachemarketinfo(listdatalist, long expire) 
return null;
}});
}

這樣就能使用redistemplate實現pipeline的操作了。其實使用redistemplate和jedis的思路類似，都是開啟了pipeline，然後在進行資料的操作。

並不是所有場景都適合使用pipeline方式，有些系統可能對可靠性要求很高，每次操作都需要立馬知道這次操作是否成功，是否資料已經寫進redis了，這種場景就不適合了。像我這種需求就是對實時性沒有那麼強，對每條資料不需要馬上知道結果，所以比較適用。

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