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??隨著數(shù)據(jù)量的增加，把大量數(shù)據(jù)存儲在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，如果一個插入操作的數(shù)據(jù)量過大，會導(dǎo)致內(nèi)存占用過多，存入數(shù)據(jù)的效率也會大大降低。
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??針對這個問題，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: “+(end-start));
executorService.shutdown();
}
//多線程任務(wù)，將數(shù)據(jù)存儲到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)拆分成若干個小數(shù)據(jù)分段，分別交由多個線程來進(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，可以實(shí)現(xiàn)較高的效率提升。
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