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2023-06-03:redis中pipeline有什么好处,为什么要用 pipeline? - 福大大架构师每日...

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2023-06-03:redis中pipeline有什么好处,为什么要用 pipeline?

2023-06-03:redis中pipeline有什么好处,为什么要用 pipeline?

答案2023-06-03:

Redis客户端执行一条命令通常包括以下四个阶段:

1.发送命令:客户端将要执行的命令发送到Redis服务器。

2.命令排队:Redis服务器将收到的命令放入队列中,按照先进先出(FIFO)的原则等待执行。

3.命令执行:当Redis服务器轮到该命令时,执行该命令并返回结果。在执行期间,Redis服务器可能会读取或修改数据库中的数据,或者执行其他操作。

4.返回结果:Redis服务器将结果返回给客户端,客户端可以使用该结果进行后续的操作。

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其中,第1步和第4步所需的时间被称为往返时间(Round Trip Time,RTT),即指数据在网络上传输的来回时间。

Redis提供了批量操作命令(例如 mget、mset 等),这些命令允许客户端一次发送多个命令或数据,并且将结果一次性返回给客户端,有效地节约了往返时间(RTT)。

但是需要注意的是,虽然 Redis 提供了批量操作命令,但并不是所有命令都支持批量操作。例如,如果需要执行 n 次 hgetall 命令,因为没有 mhgetall 命令等价于 MGET 命令,所以需要执行 n 次单独的 hgetall 命令,这将会消耗 n 次 RTT。

举例:Redis的客户端和服务端可能部署在不同的机器上。例如客户端在本地,Redis服务器在阿里云的广州,两地直线距离约为800公里,那么1次RTT时间=800 x2/ ( 300000×2/3 ) =8毫秒,(光在真空中传输速度为每秒30万公里,这里假设光纤为光速的2/3 )。而Redis命令真正执行的时间通常在微秒(1000微妙=1毫秒)级别,所以才会有Redis 性能瓶颈是网络这样的说法。

为了解决这种需要频繁与 Redis 服务器通信的问题,Redis 提供了 Pipeline(流水线)机制。Pipeline 可以将一组 Redis 命令进行组装,在一次 RTT 中将它们发送给 Redis,再将这组 Redis 命令的执行结果按顺序返回给客户端。相比于单独执行每个命令并每个命令都需要一次 RTT 的方式,使用 Pipeline 可以大幅减少网络延迟的数量。没有使用Pipeline执行了n条命令,整个过程需要n次RTT。

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使用Pipeline 执行了n次命令,整个过程只需要1次RTT。

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Pipeline 并不是一个新的技术或机制,而是一种已经被广泛使用的技术。在其他技术中,例如数据库、消息队列和分布式系统等领域,也有类似的机制用于减少网络延迟。

此外,在不同的网络环境下,往返时间(RTT)可能会有所不同。例如,在同一数据中心内的机器之间进行通信时,由于网络延迟较低,RTT 时间通常会更快。而当两个机器在不同的地理位置且距离较远时,RTT 时间可能会更长。

Redis 命令行客户端 redis-cli 的 --pipe 选项实际上就是使用 Pipeline 机制,允许用户一次性发送多个 Redis 命令,并一次性接收多个命令的返回结果。这样可以有效地减少网络延迟数量,并提高 Redis 的性能和可靠性。

但在大多数情况下,我们更倾向于使用 Java 语言的 Redis 客户端中的 Pipeline。这是因为 Java 客户端可以很方便地集成到应用程序的代码中,并且提供了更多的功能和灵活性。例如,Java 客户端通常支持异步操作、连接池管理、失败重试等特性,可以帮助开发者轻松地构建高性能的 Redis 应用程序。

总的来说,在不同网络环境下非Pipeline和Pipeline执行10000次set操作的效果,在执行时间上的比对如下:

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差距有100多倍。在不同网络环境下,执行 10000 次 set 操作时,使用 Pipeline 和逐条执行的速度差异可能会非常大。例如,在网络延时较大的情况下,Pipeline 的效果尤为明显。据此可以得到如下两个结论:

1.使用 Pipeline 执行多个 Redis 命令,通常比逐条执行要快。这是因为 Pipeline 可以将多个命令一次性发送给 Redis 服务器,并一次性接收多个命令的返回结果,从而减少了网络传输和等待时间,提高了 Redis 的性能和响应速度。

2.客户端和服务端之间的网络延迟越大,Pipeline 的优势越明显。这是因为在网络延迟较大的情况下,每个命令执行完成后需要等待很长时间才能执行下一个命令。而使用 Pipeline,客户端可以将多个命令一次性发送给 Redis 服务器,并一次性接收多个命令的返回结果,从而减少了等待时间,提高了 Redis 的性能和可靠性。


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