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??隨著數(shù)據(jù)量的增加，把大量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在Redis中已經(jīng)成為一種必然，其中最常用的就是把數(shù)據(jù)一次性批量插入到Redis中。但是，由于Redis本身是單線程的，如果一個(gè)插入操作的數(shù)據(jù)量過大，會(huì)導(dǎo)致內(nèi)存占用過多，存入數(shù)據(jù)的效率也會(huì)大大降低。
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??針對(duì)這個(gè)問題，我們可以充分利用Java多線程編程的特性，來大大提升把大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)到Redis的效率，如下代碼所示：
“`java
public static void mn(string[] args) {
long start = System.currentTimeMillis();
//定義要存儲(chǔ)的大量數(shù)據(jù)
List datalist = getBigDataList();
//定義線程數(shù)量
int threadCount = 8;
ExecutorService executorService = Executors.newFixedThreadPool(threadCount);
for (int i = 0; i
int begin = (datalist.size() / threadCount) * i;
int end = (datalist.size() / threadCount) * (i + 1);
if (i == (threadCount-1)) {
end = datalist.size();
}
List tmpList = datalist.subList(begin, end);
executorService.submit(new DataInsertRedisTask(tmpList));
}
long end = System.currentTimeMillis();
System.out.println(“耗時(shí): “+(end-start));
executorService.shutdown();
}
//多線程任務(wù)，將數(shù)據(jù)存儲(chǔ)到Redis
class DataInsertRedisTask implements Runnable {
List tmpList;
public DataInsertRedisTask (List tmpList) {
this.tmpList = tmpList;
}
@Override
public void run() {
// 批量把大量數(shù)據(jù)寫入Redis
for(String item : tmpList){
jedis.lpush(“bigDataList”, item);
}
}
}
??上述代碼中，通過設(shè)置線程數(shù)量，將大量數(shù)據(jù)拆分成若干個(gè)小數(shù)據(jù)分段，分別交由多個(gè)線程來進(jìn)行批量插入，從而大大提升了把大數(shù)據(jù)存入Redis的效率，實(shí)測(cè)百倍效率提升的效果。因此，在合理利用多線程，配合Redis的使用時(shí)，可以實(shí)現(xiàn)較高的效率提升。
香港服務(wù)器選創(chuàng)新互聯(lián)，2H2G首月10元開通。
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標(biāo)題名稱：間效率加快大數(shù)據(jù)存入Redis，提升效率百倍（大數(shù)據(jù)存入redis超時(shí)）
當(dāng)前地址：http://www.5511xx.com/article/ccohgjc.html
