Redis中pipeline(管道)的实现示例

举个例子： 小卖铺免费让你拿50瓶饮料，你是一次拿一瓶拿回家，还是打包一次或者多次拿回家？

概念

Redis管道(pipelining)是一种在客户端向服务端发送多个请求而不等待响应的技术。它可以显著提高Redis应用程序的性能。 管道的主要思想是客户端向服务端发送多个请求,而不等待这些请求的响应。这避免了在每个请求之间等待往返延迟。 使用Redis管道主要有以下好处:

• 减少往返延迟 。不需在每个请求间等待,效率更高。

• 优化网络利用率。在管道中打包多个请求,网络传输更有效。

• 简化多次请求的程序逻辑。通过管道可以避免重复的连接、发送等代码。

Redis客户端执行一条命令分为以下四个步骤:

1.发送命令
2.命令排队
3.命令执行
4.返回结果

其中,第一步+第四步称为 RoundTripTime( RTT,往返时间).

Redis提供了批量操作命令(例如 mget, mset等),有效的节约 RTT.但大部分命令是不支持批量操作的,例如要执行 n次 hgetall命令,并没有 mhgetall存在,需要消耗 n次 RTT. Redis的客户端和服务端可能不是在不同的机器上.例如客户端在北京, Redis服务端在上海,两地直线距离为1300公里,那么1次 RTT时间= 1300×2/(300000×2/3)=13毫秒(光在真空中传输速度为每秒30万公里,这里假设光纤的速度为光速的2/3),那么客户端在1秒内大约只能执行80次左右的命令,这个和 Redis的高并发高吞吐背道而驰。

Pipeline(流水线)机制能改善上面这类问题,它能将一组 Redis命令进行组装,通过一次 RTT传输给 Redis,再将这组 Redis命令按照顺序执行并装填结果返回给客户端。图1.1中未使用 Pipeline执行了n次命令,整个过程需要n个 RTT。

Pipeline并不是什么新的技术和机制,很多技术上都使用过.而且 RTT在不同网络环境下会有不同,例如同机房和同机器会比较快,跨机房跨地区会比较慢. Redis命令真正执行的时间通常在微秒级别,所以才会有 Redis性能瓶颈是网络这样的说法。

Pipeline 底层原理分析

Redis单个命令执行基本步骤

Redis是一种基于客户端-服务端模型以及请求/响应的TCP服务。一次Redis客户端发起的请求，经过服务端的响应后，大致会经历如下的步骤：

• 客户端发起一个（查询/插入）请求，并监听socket返回，通常情况都是阻塞模式等待Redis服务器的响应。

• 服务端处理命令，并且返回处理结果给客户端。

• 客户端接收到服务的返回结果，程序从阻塞代码处返回。

RTT 时间 

Redis客户端和服务端之间通过网络连接进行数据传输，数据包从客户端到达服务器，并从服务器返回数据回复客户端的时间被称之为RTT(Round Trip Time - 往返时间)。我们可以很容易就意识到，Redis在连续请求服务端时，如果RTT时间为250ms, 即使Redis每秒能处理100k请求，但也会因为网络传输花费大量时间，导致每秒最多也只能处理4个请求，导致整体性能的下降。

Redis Pipeline 

为了提升效率，这时候Pipeline出现了。Pipelining不仅仅能够降低RRT，实际上它极大的提升了单次执行的操作数。这是因为如果不使用Pipelining，那么每次执行单个命令,从访问数据的结构和服务端产生应答的角度，它的成本是很低的。但是从执行网络IO的角度，它的成本其实是很高的。其中涉及到read()和write()的系统调用，这意味着需要从用户态切换到内核态,而这个上下文的切换成本是巨大的。

当使用Pipeline时，它允许多个命令的读通过一次read()操作，多个命令的应答使用一次write()操作，它允许客户端可以一次发送多条命令，而不等待上一条命令执行的结果。不仅减少了RTT，同时也减少了IO调用次数（IO调用涉及到用户态到内核态之间的切换），最终提升程序的执行效率与性能。如下图：

要支持Pipeline，其实既要服务端的支持，也要客户端支持。对于服务端来说，所需要的是能够处理一个客户端通过同一个TCP连接发来的多个命令，可以理解为，这里将多个命令切分，和处理单个命令一样，Redis就是这样处理的。而客户端，则是要将多个命令缓存起来，缓冲区满了就发送，然后再写缓冲，最后才处理Redis的应答。

Pipeline实际应用场景 

管道在Redis中具有广泛的实际应用场景，主要包括数据导入导出、数据处理、批量操作等。下面将详细介绍这些场景及其在Redis中的应用。

数据导入导出

场景描述

数据导入导出是指将数据从Redis中导出到其他存储介质，或者从其他存储介质导入到Redis中。这种场景通常发生在数据迁移、备份恢复、数据同步等操作中。

管道应用

管道可以用于批量导入导出数据。将多个数据操作命令打包成一个请求发送到服务器，减少了网络通信的开销，提高了数据导入导出的效率。

# 开启管道模式
PIPELINE

# 批量导出数据
DUMP key1
DUMP key2

# 执行管道中的所有命令
EXEC

数据处理 

场景描述

数据处理是指对Redis中的数据进行批量处理、转换、过滤等操作。这种场景通常发生在数据清洗、数据分析、数据转换等操作中。

管道应用

管道可以用于批量处理数据。将多个数据处理命令打包成一个请求发送到服务器，减少了网络通信的开销，提高了数据处理的效率。

# 开启管道模式
PIPELINE

# 批量处理数据
INCR key1
INCRBY key2 10

# 执行管道中的所有命令
EXEC

批量操作

场景描述

批量操作是指对Redis中的多个键进行批量操作，如设置多个键的值、删除多个键等。这种场景通常发生在批量任务处理、批量数据更新等操作中。

管道应用

管道可以用于批量执行多个操作。将多个操作命令打包成一个请求发送到服务器，减少了网络通信的开销，提高了操作的执行效率。

# 开启管道模式
PIPELINE

# 批量设置值
SET key1 value1
SET key2 value2

# 批量删除键
DEL key1
DEL key2

# 执行管道中的所有命令
EXEC

其他应用场景

除了上述应用场景外，管道还可以用于实现原子性操作、事务处理等功能。例如，可以将多个命令打包成一个事务发送到服务器，保证了事务中的多个操作的原子性。

总 结

管道是一种在Redis中提高命令批量执行效率的机制，通过将多个命令一次性发送到服务器并一次性接收响应，减少了网络通信的开销，提高了命令执行的效率。通过管道，可以实现数据导入导出、数据处理、批量操作等功能，提高了Redis的性能和可扩展性。希望本文的介绍能够帮助读者更深入地理解和应用Redis中的管道机制。

到此这篇关于Redis中pipeline(管道)的实现示例的文章就介绍到这了,更多相关Redis pipeline 内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家！

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