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前言 Redis服务是一种C/S模型，提供请求－响应式协议的TCP服务，所以当客户端请求发出，服务端处理并返回结果到客户端，一般是以阻塞形式等待服务端的响应，但这在批量处理连接时延迟问题比较严重，所以Redis为了提升或弥补这个问题，引入了管道技术：可以做到服务端未及时响应的时候，客户端也可以继续发送命令请求，做到客户端和服务端互不干涉影响，服务端并最终返回所有服务端的响应，这在促进原有C/S模型交互的响应速度上有了质的提高。 以下是对 Redis管道机制的一个学习记录 Pipeline简介 Redis客户端执行一条命令：
其中发送命令和返回结果可以称为 Round Trip Time (RTT,往返时间)。在Redis中提供了批量操作命令，例如mget、mset等，有效地节约了RTT。但是大部分命令是不支持批量操作的。 为此Redis提供了一个称为管道(Pipeline) 的机制将一组Redis命令进行组装，通过一次 RTT 传输给 Redis,再将这些 Redis 命令的执行结果按顺序传递给客户端。即使用pipeline执行了n次命令，整个过程就只需要一次 RTT。 对Pipeline进行性能测试 我们使用redis-benchmark 对Pipeline进行性能测试，该工具提供了 -P 的选项，此选项表示使用管道机制处理 n 条Redis请求，默认值为1。测试如下： # 不使用管道执行get set 100000次请求 [root@iz2zeaf3cg1099kiidi06mz ~]# redis-benchmark -t get,set -q -n 100000 SET: 55710.31 requests per second GET: 54914.88 requests per second # 每次pipeline组织的命令个数 为 100 [root@iz2zeaf3cg1099kiidi06mz ~]# redis-benchmark -P 100 -t get,set -q -n 100000 SET: 1020408.19 requests per second GET: 1176470.62 requests per second # 每次pipeline组织的命令个数 为 10000 [root@iz2zeaf3cg1099kiidi06mz ~]# redis-benchmark -P 10000 -t get,set -q -n 100000 SET: 321543.41 requests per second GET: 241545.89 requests per second 从上面测试可以看出，使用pipeline的情况下 Redis 每秒处理的请求数远大于 不使用 pipeline的情况。 当然每次pipeline组织的命令个数不能没有节制，否则一次组装Pipeline数据量过大，一方面会增加 客户端等待时间，另一方面会造成一定的网络阻塞。 从上面的测试中也可以看出，如果一次pipeline组织的命令个数为 10000，但是它对应的QPS 却小于 一次pipeline命令个数为 100的。所以每次组织 Pipeline的命令个数不是越多越好，可以将一次包含大量命令的 Pipeline 拆分为 多个较小的 Pipeline 来完成。 Pipeline关于RTT的说明 在官网上有一段这样的描述: 大致意思就是 ：
批量命令与Pipeline对比
使用jedis执行 pipeline
public class JedisUtils {
private static final JedisUtils jedisutils = new JedisUtils();
public static JedisUtils getInstance() {
return jedisutils;
}
public JedisPool getPool(String ip, Integer port) {
JedisPoolConfig jedisPoolConfig = new JedisPoolConfig();
jedisPoolConfig.setMaxIdle(RedisConfig.MAX_IDLE);
jedisPoolConfig.setMaxTotal(RedisConfig.MAX_ACTIVE);
jedisPoolConfig.setMaxWaitMillis(RedisConfig.MAX_WAIT);
jedisPoolConfig.setTestOnBorrow(true);
jedisPoolConfig.setTestOnReturn(true);
JedisPool pool = new JedisPool(jedisPoolConfig, ip, port,RedisConfig.TIMEOUT,RedisConfig.PASSWORD);
return pool;
}
public Jedis getJedis(String ip, Integer port) {
Jedis jedis = null;
int count = 0;
while (jedis == null && count < RedisConfig.RETRY_NUM) {
try {
jedis = getInstance().getPool(ip, port).getResource();
} catch (Exception e) {
System.out.println("get redis failed");
}
count++;
}
return jedis;
}
public void closeJedis(Jedis jedis) {
if (jedis != null) {
jedis.close();
}
}
public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
Jedis jedis = JedisUtils.getInstance().getJedis("127.0.0.1", 6379);
Pipeline pipeline = jedis.pipelined();
pipeline.set("hello", "world");
pipeline.incr("counter");
System.out.println("还没执行命令");
Thread.sleep(100000);
System.out.println("这里才开始执行");
pipeline.sync();
}
}
在睡眠100s的时候查看 Redis，可以看到此时在pipeline中的命令并没有执行，命令都被放在一个队列中等待执行: 127.0.0.1:6379> get hello (nil) 127.0.0.1:6379> get counter (nil) 睡眠结束后，使用 127.0.0.1:6379> get hello "world" 127.0.0.1:6379> get counter "1" 必须要执行 参考资料 & 鸣谢 总结 以上就是这篇文章的全部内容了，希望本文的内容对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，如果有疑问大家可以留言交流，谢谢大家对极客世界的支持。 |
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