舉個例子： 小賣鋪免費讓你拿50瓶飲料，你是一次拿一瓶拿回家，還是打包一次或者多次拿回家？

概念

Redis管道(pipelining)是一種在客戶端向服務(wù)端發(fā)送多個請求而不等待響應(yīng)的技術(shù)。它可以顯著提高Redis應(yīng)用程序的性能。 管道的主要思想是客戶端向服務(wù)端發(fā)送多個請求,而不等待這些請求的響應(yīng)。這避免了在每個請求之間等待往返延遲。 使用Redis管道主要有以下好處:

• 減少往返延遲 。不需在每個請求間等待,效率更高。

• 優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)利用率。在管道中打包多個請求,網(wǎng)絡(luò)傳輸更有效。

• 簡化多次請求的程序邏輯。通過管道可以避免重復(fù)的連接、發(fā)送等代碼。

Redis客戶端執(zhí)行一條命令分為以下四個步驟:

1.發(fā)送命令
2.命令排隊
3.命令執(zhí)行
4.返回結(jié)果

其中,第一步+第四步稱為 RoundTripTime( RTT,往返時間).

Redis提供了批量操作命令(例如 mget, mset等),有效的節(jié)約 RTT.但大部分命令是不支持批量操作的,例如要執(zhí)行 n次 hgetall命令,并沒有 mhgetall存在,需要消耗 n次 RTT. Redis的客戶端和服務(wù)端可能不是在不同的機器上.例如客戶端在北京, Redis服務(wù)端在上海,兩地直線距離為1300公里,那么1次 RTT時間= 1300×2/(300000×2/3)=13毫秒(光在真空中傳輸速度為每秒30萬公里,這里假設(shè)光纖的速度為光速的2/3),那么客戶端在1秒內(nèi)大約只能執(zhí)行80次左右的命令,這個和 Redis的高并發(fā)高吞吐背道而馳。

Pipeline(流水線)機制能改善上面這類問題,它能將一組 Redis命令進行組裝,通過一次 RTT傳輸給 Redis,再將這組 Redis命令按照順序執(zhí)行并裝填結(jié)果返回給客戶端。圖1.1中未使用 Pipeline執(zhí)行了n次命令,整個過程需要n個 RTT。

Pipeline并不是什么新的技術(shù)和機制,很多技術(shù)上都使用過.而且 RTT在不同網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下會有不同,例如同機房和同機器會比較快,跨機房跨地區(qū)會比較慢. Redis命令真正執(zhí)行的時間通常在微秒級別,所以才會有 Redis性能瓶頸是網(wǎng)絡(luò)這樣的說法。

Pipeline 底層原理分析

Redis單個命令執(zhí)行基本步驟

Redis是一種基于客戶端-服務(wù)端模型以及請求/響應(yīng)的TCP服務(wù)。一次Redis客戶端發(fā)起的請求，經(jīng)過服務(wù)端的響應(yīng)后，大致會經(jīng)歷如下的步驟：

• 客戶端發(fā)起一個（查詢/插入）請求，并監(jiān)聽socket返回，通常情況都是阻塞模式等待Redis服務(wù)器的響應(yīng)。

• 服務(wù)端處理命令，并且返回處理結(jié)果給客戶端。

• 客戶端接收到服務(wù)的返回結(jié)果，程序從阻塞代碼處返回。

RTT 時間 

Redis客戶端和服務(wù)端之間通過網(wǎng)絡(luò)連接進行數(shù)據(jù)傳輸，數(shù)據(jù)包從客戶端到達服務(wù)器，并從服務(wù)器返回數(shù)據(jù)回復(fù)客戶端的時間被稱之為RTT(Round Trip Time - 往返時間)。我們可以很容易就意識到，Redis在連續(xù)請求服務(wù)端時，如果RTT時間為250ms, 即使Redis每秒能處理100k請求，但也會因為網(wǎng)絡(luò)傳輸花費大量時間，導(dǎo)致每秒最多也只能處理4個請求，導(dǎo)致整體性能的下降。

Redis Pipeline 

為了提升效率，這時候Pipeline出現(xiàn)了。Pipelining不僅僅能夠降低RRT，實際上它極大的提升了單次執(zhí)行的操作數(shù)。這是因為如果不使用Pipelining，那么每次執(zhí)行單個命令,從訪問數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)和服務(wù)端產(chǎn)生應(yīng)答的角度，它的成本是很低的。但是從執(zhí)行網(wǎng)絡(luò)IO的角度，它的成本其實是很高的。其中涉及到read()和write()的系統(tǒng)調(diào)用，這意味著需要從用戶態(tài)切換到內(nèi)核態(tài),而這個上下文的切換成本是巨大的。

當(dāng)使用Pipeline時，它允許多個命令的讀通過一次read()操作，多個命令的應(yīng)答使用一次write()操作，它允許客戶端可以一次發(fā)送多條命令，而不等待上一條命令執(zhí)行的結(jié)果。不僅減少了RTT，同時也減少了IO調(diào)用次數(shù)（IO調(diào)用涉及到用戶態(tài)到內(nèi)核態(tài)之間的切換），最終提升程序的執(zhí)行效率與性能。如下圖：

要支持Pipeline，其實既要服務(wù)端的支持，也要客戶端支持。對于服務(wù)端來說，所需要的是能夠處理一個客戶端通過同一個TCP連接發(fā)來的多個命令，可以理解為，這里將多個命令切分，和處理單個命令一樣，Redis就是這樣處理的。而客戶端，則是要將多個命令緩存起來，緩沖區(qū)滿了就發(fā)送，然后再寫緩沖，最后才處理Redis的應(yīng)答。

Pipeline實際應(yīng)用場景 

管道在Redis中具有廣泛的實際應(yīng)用場景，主要包括數(shù)據(jù)導(dǎo)入導(dǎo)出、數(shù)據(jù)處理、批量操作等。下面將詳細介紹這些場景及其在Redis中的應(yīng)用。

數(shù)據(jù)導(dǎo)入導(dǎo)出

場景描述

數(shù)據(jù)導(dǎo)入導(dǎo)出是指將數(shù)據(jù)從Redis中導(dǎo)出到其他存儲介質(zhì)，或者從其他存儲介質(zhì)導(dǎo)入到Redis中。這種場景通常發(fā)生在數(shù)據(jù)遷移、備份恢復(fù)、數(shù)據(jù)同步等操作中。

管道應(yīng)用

管道可以用于批量導(dǎo)入導(dǎo)出數(shù)據(jù)。將多個數(shù)據(jù)操作命令打包成一個請求發(fā)送到服務(wù)器，減少了網(wǎng)絡(luò)通信的開銷，提高了數(shù)據(jù)導(dǎo)入導(dǎo)出的效率。

# 開啟管道模式
PIPELINE

# 批量導(dǎo)出數(shù)據(jù)
DUMP key1
DUMP key2

# 執(zhí)行管道中的所有命令
EXEC

數(shù)據(jù)處理 

場景描述

數(shù)據(jù)處理是指對Redis中的數(shù)據(jù)進行批量處理、轉(zhuǎn)換、過濾等操作。這種場景通常發(fā)生在數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換等操作中。

管道應(yīng)用

管道可以用于批量處理數(shù)據(jù)。將多個數(shù)據(jù)處理命令打包成一個請求發(fā)送到服務(wù)器，減少了網(wǎng)絡(luò)通信的開銷，提高了數(shù)據(jù)處理的效率。

# 開啟管道模式
PIPELINE

# 批量處理數(shù)據(jù)
INCR key1
INCRBY key2 10

# 執(zhí)行管道中的所有命令
EXEC

批量操作

場景描述

批量操作是指對Redis中的多個鍵進行批量操作，如設(shè)置多個鍵的值、刪除多個鍵等。這種場景通常發(fā)生在批量任務(wù)處理、批量數(shù)據(jù)更新等操作中。

管道應(yīng)用

管道可以用于批量執(zhí)行多個操作。將多個操作命令打包成一個請求發(fā)送到服務(wù)器，減少了網(wǎng)絡(luò)通信的開銷，提高了操作的執(zhí)行效率。

# 開啟管道模式
PIPELINE

# 批量設(shè)置值
SET key1 value1
SET key2 value2

# 批量刪除鍵
DEL key1
DEL key2

# 執(zhí)行管道中的所有命令
EXEC

其他應(yīng)用場景

除了上述應(yīng)用場景外，管道還可以用于實現(xiàn)原子性操作、事務(wù)處理等功能。例如，可以將多個命令打包成一個事務(wù)發(fā)送到服務(wù)器，保證了事務(wù)中的多個操作的原子性。

總 結(jié)

管道是一種在Redis中提高命令批量執(zhí)行效率的機制，通過將多個命令一次性發(fā)送到服務(wù)器并一次性接收響應(yīng)，減少了網(wǎng)絡(luò)通信的開銷，提高了命令執(zhí)行的效率。通過管道，可以實現(xiàn)數(shù)據(jù)導(dǎo)入導(dǎo)出、數(shù)據(jù)處理、批量操作等功能，提高了Redis的性能和可擴展性。希望本文的介紹能夠幫助讀者更深入地理解和應(yīng)用Redis中的管道機制。

到此這篇關(guān)于Redis中pipeline(管道)的實現(xiàn)示例的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Redis pipeline 內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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