jedis是一个著名的key-value存储系统，而作为其官方推荐的java版客户端jedis也非常强大和稳定，支持事务、管道及有jedis自身实现的分布式。

在这里对jedis关于事务、管道和分布式的调用方式做一个简单的介绍和对比：

一、普通同步方式

最简单和基础的调用方式，

@Test  public void test1Normal() {      Jedis jedis = new Jedis("localhost");      long start = System.currentTimeMillis();      for (int i = 0; i < 100000; i++) {          String result = jedis.set("n" + i, "n" + i);      }      long end = System.currentTimeMillis();      System.out.println("Simple SET: " + ((end - start)/1000.0) + " seconds");      jedis.disconnect();  }

很简单吧，每次set之后都可以返回结果，标记是否成功。

二、事务方式(Transactions)

redis的事务很简单，他主要目的是保障，一个client发起的事务中的命令可以连续的执行，而中间不会插入其他client的命令。

看下面例子：

@Test  public void test2Trans() {      Jedis jedis = new Jedis("localhost");      long start = System.currentTimeMillis();      Transaction tx = jedis.multi();      for (int i = 0; i < 100000; i++) {          tx.set("t" + i, "t" + i);      }      List<Object> results = tx.exec();      long end = System.currentTimeMillis();      System.out.println("Transaction SET: " + ((end - start)/1000.0) + " seconds");      jedis.disconnect();  }

我们调用jedis.watch(…)方法来监控key，如果调用后key值发生变化，则整个事务会执行失败。另外，事务中某个操作失败，并不会回滚其他操作。这一点需要注意。还有，我们可以使用discard()方法来取消事务。

三、管道(Pipelining)

有时，我们需要采用异步方式，一次发送多个指令，不同步等待其返回结果。这样可以取得非常好的执行效率。这就是管道，调用方法如下：

@Test  public void test3Pipelined() {      Jedis jedis = new Jedis("localhost");      Pipeline pipeline = jedis.pipelined();      long start = System.currentTimeMillis();      for (int i = 0; i < 100000; i++) {          pipeline.set("p" + i, "p" + i);      }      List<Object> results = pipeline.syncAndReturnAll();      long end = System.currentTimeMillis();      System.out.println("Pipelined SET: " + ((end - start)/1000.0) + " seconds");      jedis.disconnect();  }

四、管道中调用事务

就Jedis提供的方法而言，是可以做到在管道中使用事务，其代码如下：

@Test  public void test4combPipelineTrans() {      jedis = new Jedis("localhost");       long start = System.currentTimeMillis();      Pipeline pipeline = jedis.pipelined();      pipeline.multi();      for (int i = 0; i < 100000; i++) {          pipeline.set("" + i, "" + i);      }      pipeline.exec();      List<Object> results = pipeline.syncAndReturnAll();      long end = System.currentTimeMillis();      System.out.println("Pipelined transaction: " + ((end - start)/1000.0) + " seconds");      jedis.disconnect();  }

但是经测试（见本文后续部分），发现其效率和单独使用事务差不多，甚至还略微差点。

五、分布式直连同步调用

@Test  public void test5shardNormal() {      List<JedisShardInfo> shards = Arrays.asList(              new JedisShardInfo("localhost",6379),              new JedisShardInfo("localhost",6380));        ShardedJedis sharding = new ShardedJedis(shards);        long start = System.currentTimeMillis();      for (int i = 0; i < 100000; i++) {          String result = sharding.set("sn" + i, "n" + i);      }      long end = System.currentTimeMillis();      System.out.println("Simple@Sharing SET: " + ((end - start)/1000.0) + " seconds");        sharding.disconnect();  }

这个是分布式直接连接，并且是同步调用，每步执行都返回执行结果。类似地，还有异步管道调用。

六、分布式直连异步调用

@Test  public void test6shardpipelined() {      List<JedisShardInfo> shards = Arrays.asList(              new JedisShardInfo("localhost",6379),              new JedisShardInfo("localhost",6380));        ShardedJedis sharding = new ShardedJedis(shards);        ShardedJedisPipeline pipeline = sharding.pipelined();      long start = System.currentTimeMillis();      for (int i = 0; i < 100000; i++) {          pipeline.set("sp" + i, "p" + i);      }      List<Object> results = pipeline.syncAndReturnAll();      long end = System.currentTimeMillis();      System.out.println("Pipelined@Sharing SET: " + ((end - start)/1000.0) + " seconds");        sharding.disconnect();  }

七、分布式连接池同步调用

如果，你的分布式调用代码是运行在线程中，那么上面两个直连调用方式就不合适了，因为直连方式是非线程安全的，这个时候，你就必须选择连接池调用。

@Test  public void test7shardSimplePool() {      List<JedisShardInfo> shards = Arrays.asList(              new JedisShardInfo("localhost",6379),              new JedisShardInfo("localhost",6380));        ShardedJedisPool pool = new ShardedJedisPool(new JedisPoolConfig(), shards);        ShardedJedis one = pool.getResource();        long start = System.currentTimeMillis();      for (int i = 0; i < 100000; i++) {          String result = one.set("spn" + i, "n" + i);      }      long end = System.currentTimeMillis();      pool.returnResource(one);      System.out.println("Simple@Pool SET: " + ((end - start)/1000.0) + " seconds");        pool.destroy();  }

上面是同步方式，当然还有异步方式。

八、分布式连接池异步调用

@Test  public void test8shardPipelinedPool() {      List<JedisShardInfo> shards = Arrays.asList(              new JedisShardInfo("localhost",6379),              new JedisShardInfo("localhost",6380));        ShardedJedisPool pool = new ShardedJedisPool(new JedisPoolConfig(), shards);        ShardedJedis one = pool.getResource();        ShardedJedisPipeline pipeline = one.pipelined();        long start = System.currentTimeMillis();      for (int i = 0; i < 100000; i++) {          pipeline.set("sppn" + i, "n" + i);      }      List<Object> results = pipeline.syncAndReturnAll();      long end = System.currentTimeMillis();      pool.returnResource(one);      System.out.println("Pipelined@Pool SET: " + ((end - start)/1000.0) + " seconds");      pool.destroy();  }

九、需要注意的地方

1. 事务和管道都是异步模式。在事务和管道中不能同步查询结果。比如下面两个调用，都是不允许的：

    Transaction tx = jedis.multi();   for (int i = 0; i < 100000; i++) {       tx.set("t" + i, "t" + i);   }   System.out.println(tx.get("t1000").get());  //不允许     List<Object> results = tx.exec();     …   …     Pipeline pipeline = jedis.pipelined();   long start = System.currentTimeMillis();   for (int i = 0; i < 100000; i++) {       pipeline.set("p" + i, "p" + i);   }   System.out.println(pipeline.get("p1000").get()); //不允许     List<Object> results = pipeline.syncAndReturnAll();

2. 事务和管道都是异步的，个人感觉，在管道中再进行事务调用，没有必要，不如直接进行事务模式。

3. 分布式中，连接池的性能比直连的性能略好(见后续测试部分)。

4. 分布式调用中不支持事务。

   因为事务是在服务器端实现，而在分布式中，每批次的调用对象都可能访问不同的机器，所以，没法进行事务。

十、测试

运行上面的代码，进行测试，其结果如下：

Simple SET: 5.227 seconds    Transaction SET: 0.5 seconds  Pipelined SET: 0.353 seconds  Pipelined transaction: 0.509 seconds    Simple@Sharing SET: 5.289 seconds  Pipelined@Sharing SET: 0.348 seconds    Simple@Pool SET: 5.039 seconds  Pipelined@Pool SET: 0.401 seconds

另外，经测试分布式中用到的机器越多，调用会越慢。上面是2片，下面是5片：

Simple@Sharing SET: 5.494 seconds  Pipelined@Sharing SET: 0.51 seconds  Simple@Pool SET: 5.223 seconds  Pipelined@Pool SET: 0.518 seconds

下面是10片：

Simple@Sharing SET: 5.9 seconds  Pipelined@Sharing SET: 0.794 seconds  Simple@Pool SET: 5.624 seconds  Pipelined@Pool SET: 0.762 seconds

下面是100片：

Simple@Sharing SET: 14.055 seconds  Pipelined@Sharing SET: 8.185 seconds  Simple@Pool SET: 13.29 seconds  Pipelined@Pool SET: 7.767 seconds

分布式中，连接池方式调用不但线程安全外，根据上面的测试数据，也可以看出连接池比直连的效率更好。

十一、完整的测试代码

package com.example.nosqlclient;    import java.util.Arrays;  import java.util.List;    import org.junit.AfterClass;  import org.junit.BeforeClass;  import org.junit.Test;    import redis.clients.jedis.Jedis;  import redis.clients.jedis.JedisPoolConfig;  import redis.clients.jedis.JedisShardInfo;  import redis.clients.jedis.Pipeline;  import redis.clients.jedis.ShardedJedis;  import redis.clients.jedis.ShardedJedisPipeline;  import redis.clients.jedis.ShardedJedisPool;  import redis.clients.jedis.Transaction;    import org.junit.FixMethodOrder;  import org.junit.runners.MethodSorters;    @FixMethodOrder(MethodSorters.NAME_ASCENDING)  public class TestJedis {        private static Jedis jedis;      private static ShardedJedis sharding;      private static ShardedJedisPool pool;        @BeforeClass      public static void setUpBeforeClass() throws Exception {          List<JedisShardInfo> shards = Arrays.asList(                  new JedisShardInfo("localhost",6379),                  new JedisShardInfo("localhost",6379)); //使用相同的ip:port,仅作测试              jedis = new Jedis("localhost");           sharding = new ShardedJedis(shards);            pool = new ShardedJedisPool(new JedisPoolConfig(), shards);      }        @AfterClass      public static void tearDownAfterClass() throws Exception {          jedis.disconnect();          sharding.disconnect();          pool.destroy();      }        @Test      public void test1Normal() {          long start = System.currentTimeMillis();          for (int i = 0; i < 100000; i++) {              String result = jedis.set("n" + i, "n" + i);          }          long end = System.currentTimeMillis();          System.out.println("Simple SET: " + ((end - start)/1000.0) + " seconds");      }        @Test      public void test2Trans() {          long start = System.currentTimeMillis();          Transaction tx = jedis.multi();          for (int i = 0; i < 100000; i++) {              tx.set("t" + i, "t" + i);          }          //System.out.println(tx.get("t1000").get());            List<Object> results = tx.exec();          long end = System.currentTimeMillis();          System.out.println("Transaction SET: " + ((end - start)/1000.0) + " seconds");      }        @Test      public void test3Pipelined() {          Pipeline pipeline = jedis.pipelined();          long start = System.currentTimeMillis();          for (int i = 0; i < 100000; i++) {              pipeline.set("p" + i, "p" + i);          }          //System.out.println(pipeline.get("p1000").get());          List<Object> results = pipeline.syncAndReturnAll();          long end = System.currentTimeMillis();          System.out.println("Pipelined SET: " + ((end - start)/1000.0) + " seconds");      }        @Test      public void test4combPipelineTrans() {          long start = System.currentTimeMillis();          Pipeline pipeline = jedis.pipelined();          pipeline.multi();          for (int i = 0; i < 100000; i++) {              pipeline.set("" + i, "" + i);          }          pipeline.exec();          List<Object> results = pipeline.syncAndReturnAll();          long end = System.currentTimeMillis();          System.out.println("Pipelined transaction: " + ((end - start)/1000.0) + " seconds");      }        @Test      public void test5shardNormal() {          long start = System.currentTimeMillis();          for (int i = 0; i < 100000; i++) {              String result = sharding.set("sn" + i, "n" + i);          }          long end = System.currentTimeMillis();          System.out.println("Simple@Sharing SET: " + ((end - start)/1000.0) + " seconds");      }        @Test      public void test6shardpipelined() {          ShardedJedisPipeline pipeline = sharding.pipelined();          long start = System.currentTimeMillis();          for (int i = 0; i < 100000; i++) {              pipeline.set("sp" + i, "p" + i);          }          List<Object> results = pipeline.syncAndReturnAll();          long end = System.currentTimeMillis();          System.out.println("Pipelined@Sharing SET: " + ((end - start)/1000.0) + " seconds");      }        @Test      public void test7shardSimplePool() {          ShardedJedis one = pool.getResource();            long start = System.currentTimeMillis();          for (int i = 0; i < 100000; i++) {              String result = one.set("spn" + i, "n" + i);          }          long end = System.currentTimeMillis();          pool.returnResource(one);          System.out.println("Simple@Pool SET: " + ((end - start)/1000.0) + " seconds");      }        @Test      public void test8shardPipelinedPool() {          ShardedJedis one = pool.getResource();            ShardedJedisPipeline pipeline = one.pipelined();            long start = System.currentTimeMillis();          for (int i = 0; i < 100000; i++) {              pipeline.set("sppn" + i, "n" + i);          }          List<Object> results = pipeline.syncAndReturnAll();          long end = System.currentTimeMillis();          pool.returnResource(one);          System.out.println("Pipelined@Pool SET: " + ((end - start)/1000.0) + " seconds");      }  }