1. RTT
Redis 是一種基于客戶端-服務端模型以及請求/響應協(xié)議的TCP服務。這意味著通常情況下 Redis 客戶端執(zhí)行一條命令分為如下四個過程:
- 發(fā)送命令
- 命令排隊
- 命令執(zhí)行
- 返回結果
客戶端向服務端發(fā)送一個查詢請求,并監(jiān)聽Socket返回,通常是以阻塞模式,等待服務端響應。服務端處理命令,并將結果返回給客戶端。客戶端和服務端通過網絡進行連接。這個連接可以很快,也可能很慢。無論網絡如何延遲,數(shù)據(jù)包總是能從客戶端到達服務端,服務端返回數(shù)據(jù)給客戶端。
這個時間被稱為 RTT (Round Trip Time),例如上面過程的發(fā)送命令和返回結果兩個過程。當客戶端需要連續(xù)執(zhí)行多次請求時很容易看到這是如何影響性能的(例如,添加多個元素到同一個列表中)。例如,如果 RTT 時間是250毫秒(網絡連接很慢的情況下),即使服務端每秒能處理100k的請求量,那我們每秒最多也只能處理4個請求。如果使用的是本地環(huán)回接口,RTT 就短得多,但如如果需要連續(xù)執(zhí)行多次寫入,這也是一筆很大的開銷。
下面我們看一下執(zhí)行 N 次命令的模型:

2. Pipeline
我們可以使用 Pipeline 改善這種情況。Pipeline 并不是一種新的技術或機制,很多技術上都使用過。RTT 在不同網絡環(huán)境下會不同,例如同機房和同機房會比較快,跨機房跨地區(qū)會比較慢。Redis 很早就支持 Pipeline 技術,因此無論你運行的是什么版本,你都可以使用 Pipeline 操作 Redis。
Pipeline 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)行并將結果返回給客戶端。上圖沒有使用 Pipeline 執(zhí)行了 N 條命令,整個過程需要 N 次 RTT。下圖為使用 Pipeline 執(zhí)行 N 條命令,整個過程僅需要 1 次 RTT:

Redis 提供了批量操作命令(例如 mget,mset等),有效的節(jié)約了RTT。但大部分命令是不支持批量操作的。
3. Java Pipeline
Jedis 也提供了對 Pipeline 特性的支持。我們可以借助 Pipeline 來模擬批量刪除,雖然不會像 mget 和 mset 那樣是一個原子命令,但是在絕大數(shù)情況下可以使用:
public void mdel(ListString> keys){
Jedis jedis = new Jedis("127.0.0.1");
// 創(chuàng)建Pipeline對象
Pipeline pipeline = jedis.pipelined();
for (String key : keys){
// 組裝命令
pipeline.del(key);
}
// 執(zhí)行命令
pipeline.sync();
}
4. 性能測試
下表給出了不同網絡環(huán)境下非 Pipeline 和 Pipeline 執(zhí)行 10000 次 set 操作的效果:
網絡 |
延遲 |
非Pipeline |
Pipeline |
本機 |
0.17ms |
573ms |
134ms |
內網服務器 |
0.41ms |
1610ms |
240ms |
異地機房 |
7ms |
78499ms |
1104ms |
因測試環(huán)境不同可能會得到不同的測試數(shù)據(jù),本測試 Pipeline 每次攜帶 100 條命令。
我們可以從上表中得出如下結論:
- Pipeline 執(zhí)行速度一般比逐條執(zhí)行要快。
- 客戶端和服務端的網絡延時越大,Pipeline 的效果越明顯。
5. 批量命令與Pipeline對比
下面我們看一下批量命令與 Pipeline 的區(qū)別:
- 原生批量命令是原子的,Pipeline 是非原子的。
- 原生批量命令是一個命令對應多個 key,Pipeline 支持多個命令。
- 原生批量命令是 Redis 服務端支持實現(xiàn)的,而 Pipeline 需要服務端和客戶端的共同實現(xiàn)。
6. 注意點
使用 Pipeline 發(fā)送命令時,每次 Pipeline 組裝的命令個數(shù)不能沒有節(jié)制,否則一次組裝的命令數(shù)據(jù)量過大,一方面會增加客戶端的等待時間,另一方面會造成一定的網絡阻塞,可以將一次包含大量命令的 Pipeline 拆分成多個較小的 Pipeline 來完成。
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