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：

对应的redis表

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