Redis 为什么要引入 Pipeline机制？

小马爱打代码2025-01-13 15:22

在 Redis 中有一种 Pipeline（管道）机制，其目的是提高数据传输效率和吞吐量。那么，Pipeline是如何工作的？它又是如何提高性能的？Pipeline有什么优缺点？我们该如何使用 Pipeline？

1、Redis Pipeline是什么？

Redis Pipeline 是一种批量执行命令的技术，允许客户端在不等待服务器响应的情况下，一次性发送多个命令到 Redis 服务器。传统的请求-响应模式中，客户端每发送一个命令，就需要等待服务器响应后才能发送下一个命令，这种模式在高延迟网络环境下，严重影响 Redis 的性能表现。

Pipeline 通过消除或减少网络往返次数（Round-Trip Time, RTT），能够显著提高命令执行的吞吐量，客户端可以将多个命令打包发送，服务器则依次执行这些命令并将结果返回给客户端，从而有效地提升了网络利用率和整体性能。

2、为什么引入 Pipeline？

在了解 Redis为什么引入 Pipeline之前，我们先来了解传统请求-响应模式，在传统的请求-响应模式中，客户端与服务器之间的通信流程如下：

  • 客户端发送一个命令到服务器。
  • 服务器接收命令并执行。
  • 服务器将执行结果返回给客户端。
  • 客户端接收结果后，发送下一个命令。

在这种传统的模式下，每个命令都需要经历完整的 RTT，这在高延迟网络环境下会导致显著的性能瓶颈。

而 Pipeline的核心思想是"命令打包，高效传输"。其工作流程可以总结成下面 5个步骤：

  • 打包命令: 客户端将多个 Redis 命令按照特定的格式打包成一个请求包。
  • 发送命令: 将打包好的请求一次性发送给 Redis 服务器。
  • 执行命令: Redis 服务器按顺序执行接收到的所有命令。
  • 接收响应: 服务器将所有命令的执行结果按顺序返回给客户端。
  • 解析响应: 客户端解析接收到的响应，并将结果对应到各个命令。

这种方式通过减少网络往返次数，有效降低网络延迟对性能的影响，特别适合于需要执行大量 Redis 命令的高并发场景。

尽管 Pipeline带来了性能的提升，但它也有一些缺点：

  • 资源消耗: 发送大量命令一次性执行，可能会消耗较多的服务器资源，导致 Redis 其他操作的响应时间增加。
  • 错误处理复杂: 在批量执行命令时，单个命令的错误处理可能变得复杂，需要逐一检查每个命令的执行结果。
  • 顺序依赖: 如果命令之间存在顺序依赖，Pipeline 的批量执行需要确保正确的命令顺序。
  • 不支持事务功能: Pipeline 只是批量执行命令的工具，不具备事务的原子性和隔离性。
  • 客户端支持: 不同的 Redis 客户端对 Pipeline 的支持程度不同，使用时需考虑所选客户端库的特性和限制。

3、源码分析

在 Java中，常见的 Redis 客户端库有 Jedis 和 Lettuce两种，下面我们将分别分析这两个库实现 Pipeline功能。

3.1 使用 Jedis 库

Jedis 是一个简单、直观的 Redis 客户端，支持 Pipeline 功能。下面的示例展示如何使用 Jedis实现 Pipeline操作。

java 复制代码 
import redis.clients.jedis.Jedis;
import redis.clients.jedis.Pipeline;
import redis.clients.jedis.Response;

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

publicclass JedisPipelineExample {

    public static void main(String[] args) {
        // Redis 连接参数
        String redisHost = "localhost";
        int redisPort = 6379;
        String redisPassword = null; // 若有密码，填写密码

        // 连接 Redis
        try (Jedis jedis = new Jedis(redisHost, redisPort)) {
            if (redisPassword != null && !redisPassword.isEmpty()) {
                jedis.auth(redisPassword);
            }
            // 批量设置键值对
            batchSet(jedis);

            // 批量获取键值对
            batchGet(jedis);
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }

    /**
     * 使用 Pipeline 批量设置键值对
     *
     * @param jedis Jedis 实例
     */
    public static void batchSet(Jedis jedis) {
        System.out.println("开始批量设置键值对...");

        Pipeline pipeline = jedis.pipelined();

        int numCommands = 1000;
        for (int i = 0; i < numCommands; i++) {
            pipeline.set("key-" + i, "value-" + i);
        }

        // 执行所有命令
        pipeline.sync();

        System.out.println("批量设置完成，共设置 " + numCommands + " 个键值对。");
    }

    /**
     * 使用 Pipeline 批量获取键值对
     */
    public static void batchGet(Jedis jedis) {
        System.out.println("开始批量获取键值对...");

        Pipeline pipeline = jedis.pipelined();

        int numCommands = 1000;
        List<Response<String>> responses = new ArrayList<>(numCommands);
        for (int i = 0; i < numCommands; i++) {
            Response<String> response = pipeline.get("key-" + i);
            responses.add(response);
        }

        // 执行所有命令
        pipeline.sync();

        // 处理结果
        for (int i = 0; i < numCommands; i++) {
            String value = responses.get(i).get();
            System.out.println("key-" + i + " = " + value);
        }

        System.out.println("批量获取完成，共获取 " + numCommands + " 个键值对。");
    }
}

代码解析

上面的代码主要总结为 4个步骤：

1、连接 Redis:

使用 Jedis 类连接 Redis 服务器。如果 Redis 服务器设置了密码，需要调用 jedis.auth 进行认证。

2、批量设置键值对:

  • 调用 jedis.pipelined() 获取一个 Pipeline 对象。
  • 使用循环将多个 set 命令添加到 Pipeline 中。
  • 调用 pipeline.sync() 发送所有命令并等待执行结果。
  • 通过 Pipeline 一次性提交所有命令，减少了网络往返次数。

3、批量获取键值对:

  • 同样使用 pipelines 获取 Pipeline 对象。
  • 使用 pipeline.get 方法批量添加 get 命令，并将 Response 对象保存到列表中。
  • 调用 pipeline.sync() 发送所有命令并等待执行结果。
  • 遍历 Response 对象列表，获取每个键的值。

4、关闭连接:

使用 try-with-resources 语法自动关闭 Jedis 连接，确保资源的正确释放。

3.2 使用 Lettuce 库

Lettuce 是一个基于 Netty 的可伸缩、多线程的 Redis 客户端，支持异步和反应式编程模型，同样支持 Pipeline 功能。

以下示例展示如何使用 Lettuce 实现 Pipeline 操作，包括批量设置和获取键值对。

java 复制代码 
import io.lettuce.core.RedisClient;
import io.lettuce.core.RedisURI;
import io.lettuce.core.api.StatefulRedisConnection;
import io.lettuce.core.api.sync.RedisCommands;
import io.lettuce.core.api.sync.SyncCommands;
import io.lettuce.core.api.sync.RedisScriptingCommands;
import io.lettuce.core.api.sync.RedisClusterCommands;

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

publicclass LettucePipelineExample {

    public static void main(String[] args) {
        // Redis 连接参数
        String redisHost = "localhost";
        int redisPort = 6379;
        String redisPassword = null; // 若有密码，填写密码

        // 创建 RedisURI
        RedisURI redisURI = RedisURI.Builder.redis(redisHost)
                .withPort(redisPort)
                .withPassword(redisPassword != null ? redisPassword.toCharArray() : null)
                .build();

        // 创建 RedisClient
        RedisClient redisClient = RedisClient.create(redisURI);

        // 建立连接
        try (StatefulRedisConnection<String, String> connection = redisClient.connect()) {
            RedisCommands<String, String> syncCommands = connection.sync();

            // 批量设置键值对
            batchSet(syncCommands);

            // 批量获取键值对
            batchGet(syncCommands);
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        } finally {
            // 关闭客户端
            redisClient.shutdown();
        }
    }

    /**
     * 使用 Lettuce 的 Pipeline 批量设置键值对
     *
     * @param syncCommands 同步命令接口
     */
    public static void batchSet(RedisCommands<String, String> syncCommands) {
        System.out.println("开始批量设置键值对...");

        int numCommands = 1000;
        for (int i = 0; i < numCommands; i++) {
            syncCommands.set("key-" + i, "value-" + i);
        }

        // 批量执行所有命令
        syncCommands.getStatefulConnection().flushCommands();

        System.out.println("批量设置完成，共设置 " + numCommands + " 个键值对。");
    }

    /**
     * 使用 Lettuce 的 Pipeline 批量获取键值对
     *
     * @param syncCommands 同步命令接口
     */
    public static void batchGet(RedisCommands<String, String> syncCommands) {
        System.out.println("开始批量获取键值对...");

        int numCommands = 1000;
        List<String> keys = new ArrayList<>(numCommands);
        for (int i = 0; i < numCommands; i++) {
            keys.add("key-" + i);
        }

        List<String> values = syncCommands.mget(keys.toArray(new String[0]))
                .stream()
                .map(res -> res.getValue())
                .toList();

        for (int i = 0; i < numCommands; i++) {
            System.out.println(keys.get(i) + " = " + values.get(i));
        }

        System.out.println("批量获取完成，共获取 " + numCommands + " 个键值对。");
    }
}

代码解析

上面的代码主要总结为 4个步骤：

1、连接 Redis:

使用 RedisClient 创建连接，RedisURI 封装了连接参数。如果 Redis 服务器设置了密码，需要在 RedisURI 中指定。

2、批量设置键值对:

  • 使用 syncCommands.set 方法批量添加 set 命令。
  • 调用 flushCommands() 方法将所有积累的命令一次性发送到服务器。

注：Lettuce 的 Pipeline 支持隐式的 Pipeline，即没有显式的 Pipeline API，通过积累命令并调用 flushCommands() 实现批量发送。

3、批量获取键值对:

使用 mget 方法一次性获取多个键的值，这是 Lettuce 提供的批量获取命令，天然支持 Pipeline。

mget 返回一个包含每个键值的 List，通过流处理提取值。

4、关闭连接:

使用 try-with-resources 语法自动关闭连接，最后调用 redisClient.shutdown() 关闭 Redis 客户端。

尽管 Lettuce 支持 Pipeline，但其 API 不如 Jedis 那样显式。要实现更细粒度的 Pipeline 控制，可以使用 Lettuce 的命令缓冲机制或异步 API。上述示例中展示的是同步方式，适用于简单的批量操作。

4、使用场景

  • 批量设置键值对: 将大量键值对一次性写入 Redis，适用于数据初始化或大规模更新。
  • 批量获取键值对: 在需要同时获取多个键的值时，通过 Pipeline 减少请求次数，提高效率。
  • 分布式计数器: 高并发情况下，使用 Pipeline 聚合多个计数操作，提升吞吐量。
  • 缓存预热: 在应用启动或重启时，通过 Pipeline 将常用数据加载到缓存中，提高应用启动性能。
相关推荐
凉秋girl7 小时前
Redis常见知识点
数据库·redis·缓存
bjzhang758 小时前
Spring Boot开发——结合Redis实现接口防止重复提交
spring boot·redis·防止重复提交
多多*8 小时前
后端技术选型 sa-token校验学习 下 结合项目学习 前后端登录
java·redis·git·学习·github·intellij-idea·状态模式
serendipity_hky9 小时前
【Redis学习 | 第5篇】Redis缓存 —— 缓存的概念 + 缓存穿透 + 缓存雪崩 + 缓存击穿
java·数据库·redis·学习·缓存
Java雪荷20 小时前
Redis 如何解决大 key 问题
java·redis
六千江山20 小时前
Redis 多路复用（Multiplexing）
java·redis·缓存
言之。20 小时前
Redis解决热key问题
数据库·redis·缓存
java1234_小锋1 天前
Redis是单线程还是多线程？
java·数据库·redis
java1234_小锋1 天前
Redis有哪些常用应用场景？
java·数据库·redis
热门推荐
01密码学原理技术-第六章-introduction to pulibc-key cryptography02ESP-IDF学习记录（4） ESP-IDF examples目录03半导体应用系统一些小知识收集(strip&wafer mapping,EAP&scada)04模型、算法、数据模型、模型结构是什么？它们之间有什么关联和区别？05Dell服务器升级ubuntu 22.04失败解决06优化手机性能，解决卡顿问题：关闭这3个微信开关，释放内存空间07Coze扣子平台完整体验和实践（附国内和国际版对比）08渗透测试之SQLMAP工具详解 kali自带SQLmap解释 重点sqlmap --tamper 使用方式详解 搞完你就很nice了09HCIA-datacom数通题库和录播视频资料10基于机器学习的旅游景区评论情感分析算法设计与实现