一、RBuckets批量操作
在SpringBoot项目中，通过RBuckets接口实现批量操作对个Bucket对象，示例如下：
RBuckets buckets = redisson.getBuckets();
Map<String, V> loadedBuckets = buckets.get("myBucket1", "myBucket2", "myBucket3");
Map<String, Object> map = new HashMap<>();
map.put("myBucket1", new MyObject());
map.put("myBucket2", new MyObject());
// 利用Redis的事务特性，同时保存所有的通用对象桶，如果任意一个通用对象桶已经存在则放弃保存其他所有数据。
buckets.trySet(map);
// 同时保存全部通用对象桶。
buckets.set(map);
方法介绍：
- Map<String,V> get(String… keys)：返回桶的key-value对。
- boolean trySet(Map<String,?> buckets)：利用Redis的事务特性，同时保存所有的通用对象桶，如果任意一个通用对象桶已经存在则放弃保存其他所有数据。
- void set(Map<String,?> buckets)：同时保存全部通用对象桶。
二、RBatch 批量操作
多个连续命令可以通过RBatch对象在一次网络会话请求里合并发送，这样省去了产生多个请求消耗的时间和资源。这在Redis中叫做管道。
RBatch管道功能就是REDIS的批量发送，实际上是客户端的功能，与服务端无关。相当于把多个请求的命令放在一个数据包通过TCP发送到服务端，然后客户端再一次性读取所有的命令回应。管道技术最显著的优势是提高了 redis 服务的性能。
/**
* 批量操作
*/
private void batchDemo() throws ExecutionException, InterruptedException {
Map<String, String> map = new HashMap<>();
map.put("abc", "testStr");
map.put("abcDemo", "redis");
redisUtils.setMassStrings(map);
log.info("String 测试数据：{}", redisUtils.getStr("abc") + " "
+ redisUtils.getStr("abcDemo"));
RBatch batch = redisUtils.createBatch();
// 模拟购物车场景，真实场景中请替换店铺ID shopId 和商品ID commodityId
String field = "shopId:commodityId";
// 把即将执⾏的命令放进 RBatch
RMapAsync testMap = batch.getMap("customerId:"+ 32L);
// 更新value，并返回上一次的值
String commodityNum = "mapValue" + String.valueOf((int)(Math.random()*9 + 100));
log.info("当前商品数量commodityNum是：{}", commodityNum);
testMap.putAsync(field, commodityNum);
testMap.putAsync("test2", "mapValue3");
testMap.putAsync("test2", "mapValue5");
testMap.putAsync("test："+ String.valueOf((int)(Math.random()*900 + 100)), String.valueOf((int)(Math.random()*900 + 100)));
RAtomicLongAsync counter = batch.getAtomicLong("counter");
RFuture<Long> num = counter.incrementAndGetAsync();
// 执行RBatch中的全部命令，并返回执行结果
BatchResult result = batch.execute();
List list = result.getResponses();
log.info("Map Batch 执行结果：{}", list);
log.info("计数器当前值：{}", num.get());
}
执行batchDemo()后，控制台打印结果如下：
StudyRedissonController - String 测试数据：testStr redis
StudyRedissonController - 当前商品数量commodityNum是：mapValue106
StudyRedissonController - Map Batch 执行结果：[mapValue101, mapValue5, mapValue3, null, 8]
StudyRedissonController - 计数器当前值：8
测试用例主要介绍了Hash，当然RBatch还支持List、Set、对象桶、队列、发布订阅等。
顺便介绍一下Redis中Map的使用场景
- 存储结构化的数据，比如 Java 中的对象。其实 Java 中的对象也可以用 string 进行存储，只需要将对象序列化成 json 字符串就可以，但是如果这个对象的某个属性更新比较频繁的话，那么每次就需要重新将整个对象序列化存储，这样消耗开销比较大。可如果用 hash 来存储对象的每个属性，那么每次只需要更新要更新的属性就可以。
- 购物车场景。以业务线+用户id作为key，以店铺编号+商品的id作为存储的field，以选购商品数量作为键值对的value，这样就构成了购物车的三个要素。
在集群模式下，所有的命令会按各个槽所在的节点，筛选分配到各个节点并同时发送。每个节点返回的结果将会汇总到最终的结果列表里。上述demo中用到的工具类如下：
@Component
public class RedisUtils {
/**
* 默认缓存时间
*/
private static final Long DEFAULT_EXPIRED = 32000L;
/**
* 自动装配redisson client对象
*/
@Resource
private RedissonClient redissonClient;
/**
* 获取getBuckets 对象
* @return RBuckets 对象
*/
public RBuckets getBuckets() {
return redissonClient.getBuckets();
}
/**
* 读取缓存中的字符串，永久有效
* @param key 缓存key
* @return 字符串
*/
public String getStr(String key) {
RBucket<String> bucket = redissonClient.getBucket(key);
return bucket.get();
}
// ---------------- 批量操作 ------------------------
/**
* 获取RBatch
* @return RBatch
*/
public RBatch createBatch() {
return redissonClient.createBatch();
}
/**
* 批量移除缓存
* @param keys key 对象
*/
public void deleteBatch(String... keys) {
if (null == keys) {
return;
}
redissonClient.getKeys().delete(keys);
}
/**
* 批量缓存字符串，缺点：不可以设置过期时间
* @param map 缓存key-value
*/
public void setMassStrings(Map<String, String> map) {
if (MapUtils.isEmpty(map)) {
return;
}
RBuckets buckets = redissonClient.getBuckets();
// 同时保存全部通用对象桶。
buckets.set(map);
}
/**
* 批量缓存字符串，支持过期
* @param map 缓存key-value
* @param leaseTime 缓存有效期，必传
*/
public void setMassStrings(Map<String, String> map, long leaseTime) {
if (MapUtils.isEmpty(map)) {
return;
}
final long expireTime = leaseTime <= 0L ? DEFAULT_EXPIRED : leaseTime;
RBatch batch = redissonClient.createBatch();
map.forEach(new BiConsumer<String, String>() {
@Override
public void accept(String key, String value) {
batch.getBucket(key).setAsync(value, expireTime, TimeUnit.SECONDS);
}
});
batch.execute();
}
}
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