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1. RTT
Redis 是一種基于客戶端-服務端模型以及請求/響應協議的TCP服務。這意味著通常情況下 Redis 客戶端執行一條命令分為如下四個過程:
客戶端向服務端發送一個查詢請求,并監聽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,數據包總是能從客戶端到達服務端,服務端返回數據給客戶端。
這個時間被稱為 RTT (Round Trip Time),例如上面過程的發送命令和返回結果兩個過程。當客戶端需要連續執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回接口,RTT 就短得多,但如如果需要連續執行多次寫入,這也是一筆很大的開銷。
下面我們看一下執行 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 在不同網絡環境下會不同,例如同機房和同機房會比較快,跨機房跨地區會比較慢。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 命令按照順序執行并將結果返回給客戶端。上圖沒有使用 Pipeline 執行了 N 條命令,整個過程需要 N 次 RTT。下圖為使用 Pipeline 執行 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,但是在絕大數情況下可以使用:
public void mdel(List<String> keys){ Jedis jedis = new Jedis("127.0.0.1"); // 創建Pipeline對象 Pipeline pipeline = jedis.pipelined(); for (String key : keys){ // 組裝命令 pipeline.del(key); } // 執行命令 pipeline.sync(); }
4. 性能測試
下表給出了不同網絡環境下非 Pipeline 和 Pipeline 執行 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 |
因測試環境不同可能會得到不同的測試數據,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:
5. 批量命令與Pipeline對比
下面我們看一下批量命令與 Pipeline 的區別:
6. 注意點
使用 Pipeline 發送命令時,每次 Pipeline 組裝的命令個數不能沒有節制,否則一次組裝的命令數據量過大,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。
好了,以上就是這篇文章的全部內容了,希望本文的內容對大家的學習或者工作具有一定的參考學習價值,謝謝大家對億速云的支持。
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