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:
- 发送命令
- 命令排队
- 执行命令
- 返回结果
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 :
Pipeline管道机制不单单是为了减少RTT的一种方式,它实际上大大提高了Redis的QPS。原因是,在没有使用管道机制的情况下,从访问数据结构和产生回复的角度来看,为每个命令提供服务是非常便宜的。但是从底层套接字的角度来看,这是非常昂贵的,这涉及read()和write()系统调用,从用户态切换到内核态,这种上下文切换开销是巨大。而使用Pipeline的情况下,通常使用单个read()系统调用读取许多命令,然后使用单个write()系统调用传递多个回复,这样就提高了QPS
批量命令与Pipeline对比
- 批量命令是原子的,Pipeline 是非原子的
- 批量命令是一个命令多个 key,Pipeline支持多个命令
- 批量命令是 Redis服务端实现的,而Pipeline需要服务端和客户端共同实现
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 pipeline.sync()
完成此次pipeline对象的调用。
127.0.0.1:6379> get hello "world" 127.0.0.1:6379> get counter "1"
必须要执行pipeline.sync()
才能最终执行命令,当然可以使用 pipeline.syncANdReturnAll
回调机制将pipeline响应命令进行返回。
参考资料 & 鸣谢
- Redis开发与运维
- Using pipelining to speedup Redis queries
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,谢谢大家对的支持。
稳了!魔兽国服回归的3条重磅消息!官宣时间再确认!
昨天有一位朋友在大神群里分享,自己亚服账号被封号之后居然弹出了国服的封号信息对话框。
这里面让他访问的是一个国服的战网网址,com.cn和后面的zh都非常明白地表明这就是国服战网。
而他在复制这个网址并且进行登录之后,确实是网易的网址,也就是我们熟悉的停服之后国服发布的暴雪游戏产品运营到期开放退款的说明。这是一件比较奇怪的事情,因为以前都没有出现这样的情况,现在突然提示跳转到国服战网的网址,是不是说明了简体中文客户端已经开始进行更新了呢?
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