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：

http://blog.csdn.net/zhu_tianwei/article/details/44900955

在Redis实战.pdf上也有例子。

 

而Maven公共仓库提供的是jedis包。网上也有例子：

http://www.tuicool.com/articles/aeuAfaN

就用这个包来实验吧。

代码如下，注意，加了auth的密码验证：

package com.myapp.redisdemo;import redis.clients.jedis.Jedis;import redis.clients.jedis.Pipeline;import redis.clients.jedis.Response;import java.util.HashMap;import java.util.Map;import java.util.Set;/** * Created by baidu on 16/10/16. */public class RedisDemo {    public static void main(String[] args) {        String redisIP = "10.117.146.16";        int redisPort = 6379;        Jedis jedis;        try {            jedis = new Jedis(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 void notusePipeline(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 void usePipeline(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 code 0

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。