【赵渝强老师】Redis的管道Pipeline

  Redis使用的是客户端-服务器(C-S)模型和请求/响应协议的TCP服务器。这意味着通常情况下一个请求会遵循以下步骤:

  • 第一步:客户端向服务端发送一个查询请求,并监听Socket返回,通常是以阻塞模式,等待服务端响应。
  • 第二步:服务端处理命令,并将结果返回给客户端。

  视频讲解如下:

Redis的管道Pipeline
【赵渝强老师】Redis的管道Pipeline

  Redis执行的过程如图1所示:

  由于网络开销延迟,就算Redis Server端有很强的处理能力,也会由于收到的客户端消息少,而造成吞吐量小。管道PipeLine可以一次性发送多条命令并在执行完后一次性将结果返回。管道PipeLine通过减少客户端与Redis服务器端的通信次数来实现降低往返延时时间,而且管道PipeLine 实现的原理是队列,而队列的原理是时先进先出,这样就保证数据的顺序性。管道PipeLine的工作过程如图2所示。

  图2中的客户端可以将三个命令放到一个TCP报文一起发送;而Redis服务器端则可以将三条命令的处理结果放到一个TCP报文返回。下面通过Java代码来测试普通的Redis操作和Redis PipeLine操作在性能上的差别。

java 复制代码
import org.junit.Test;
import redis.clients.jedis.Jedis;
import redis.clients.jedis.Pipeline;
public class TestRedisPipeLine {
    @Test
    public void testNormalCommand() {
        Jedis client = new Jedis("192.168.79.11", 6379);
        long start = System.currentTimeMillis();
        for(int i=0;i<10000;i++) {
            client.set("key" + i, "value"+i);
        }

        long end = System.currentTimeMillis();
        client.close();
        System.out.println("使用普通命令插入1万条数据的执行时间为:"+ (end - start));
    }

    @Test
    public void testPipeLineCommand() {
            Jedis client = new Jedis("192.168.79.11", 6379);
            Pipeline pl = client.pipelined();
            long start = System.currentTimeMillis();
            for(int i=0;i<10000;i++) {
             pl.set("key" + i, "value"+i);
            }
            pl.sync();
            long end = System.currentTimeMillis();
            client.close();
            System.out.println("使用管道命令插入1万条数据的执行时间为:"+ (end - start));
        }
}

  视频讲解如下:

使用Redis的管道Pipeline
【赵渝强老师】使用Redis的管道Pipeline

  分别运行testNormalCommand()和testPipeLineCommand()方法输出的结果如下:

  • 使用普通命令插入1万条数据的执行时间为:1147
  • 使用管道命令插入1万条数据的执行时间为:92

提示:管道PipeLine在某些场景下非常有用,比如有多个命令需要被"及时的"提交,而且他们对相应结果没有互相依赖,对结果响应也无需立即获得,那么管道PipeLine就可以充当这种"批处理"的工具;而且在一定程度上,可以较大的提升性能,性能提升的原因主要是TCP连接中减少了"交互往返"的时间。

相关推荐
AllData公司负责人8 小时前
AI大模型数据开发底座系列说明书,AllData集成Chat2DB开源项目建设AI 数据库分析底座,涵盖AI 洞察/对话SQL/智能视图!
数据库·人工智能·sql·开源·ai 洞察·对话sql
xixingzhe28 小时前
数据库备份的分类与特点
数据库
时间的拾荒人11 小时前
Redis 主从复制详解:配置实操 + 原理机制
数据库·redis·面试
隔窗听雨眠12 小时前
MySQL三表JOIN执行内核与优化器决策机制
数据库·mysql·sql优化
威嵌神州12 小时前
嵌入式排故实录:高并发下串口数据“超时丢包”的根因剖析与架构优化
运维·服务器·嵌入式硬件·缓存
Decay__13 小时前
SQLServer 索引与 SQL 优化 —— 聚集索引、非聚集索引、覆盖索引、碎片维护与执行计划
运维·数据库·sql·mysql·架构
笃行35014 小时前
【金仓数据库产品体验官】订单增量同步实战:MERGE、OUTPUT 与 IDENTITY 的兼容验证
数据库
星恒随风17 小时前
MySQL 从零入门(六):复合查询详解——多表查询、自连接、子查询与 UNION
linux·服务器·数据库·mysql
无奈笑天下19 小时前
银河麒麟上lsblk命令教程详解
linux·运维·服务器·数据库
小林ixn19 小时前
别再全量塞历史了:用 Redis 给 Agent 装上「短期记忆」
redis·agent