【Redis】Redis性能优化：理解与使用Redis Pipeline

news2024/9/22 1:17:33

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文章目录

- Pipeline介绍
- 原生批命令(MSET, MGET) VS Pipeline
- Pipeline的优缺点
- 一些疑问
- Pipeline代码实现

当我们谈论Redis数据处理和存储的优化方法时，「 Redis Pipeline」无疑是一个不能忽视的重要技术。

在使用Redis的过程中，频繁的网络往返操作可能会引发严重的性能问题，尤其是当大量并发操作需要快速响应的时候。这就是我们需要使用Redis Pipeline的原因。

Redis Pipeline是Redis提供的一种功能，主要用于优化大量命令的执行。通过将多个命令组合到一起，进而一次发送到服务器，Pipeline可以显著减少网络延迟带来的影响。

在本文中，我们将详细介绍Redis Pipeline，阐述它如何解决网络延迟问题，并展示如何在实践中使用它以提升你的Redis性能。

Pipeline介绍

首先，Redis客户端执行一条命令分四个过程：

发送命令——〉命令排队 ——〉命令执行 ——〉返回结果

这整个过程称为 Round Trip Time（简称RTT, 往返时间） 。

当进行批量操作时，Redis提供了一些命令如：MGET，MSET可以有效减少RTT。

但大部分命令（如HGETALL，并没有MHGETALL）不支持批量操作，需要消耗N次RTT ，这个时候就需要Pipeline来解决这个问题了。

1、未使用Pipeline执行N条命令

2、使用了Pipeline执行N条命令

Pipeline说白了就是通过将多个命令打包到一起然后一次性发送给 Redis 服务器，以减少网络通信次数和延迟，提高操作效率。

在不使用 Pipeline 的情况下，客户端每执行一个 Redis 操作都需要进行一次网络请求并等待服务器响应。但是如果使用了 Pipeline，就会把多个操作合并成一个批次，只需进行一次网络请求即可，服务器在接收到批处理的命令后，会依次执行每个命令，并将结果按命令的执行顺序打包返回给客户端。

这样做的好处是，首先，减少了网络请求数量，从而降低了由于网络延迟带来的总体延迟；其次，因为服务器在同一时间内处理一批命令，所以也能提高服务器的处理效率。

需要注意的是，虽然 Pipeline 能大大提升 Redis 性能，但由于它将多个命令打包成一个请求发送给服务器，所以这些命令无法保证原子性，即这个批次中的某个命令失败不会影响其他命令的执行。

如果Redis服务器在执行一系列命令的过程中发生错误或者崩溃，可能只有部分命令得到执行。要真正实现原子性，还需要使用Redis的事务功能(MULTI, EXEC等命令)。

原生批命令(MSET, MGET) VS Pipeline

原生批命令是原子性的，Pipeline是非原子性的。
原生批命令是服务端实现，而Pipeline需要服务端与客户端共同完成。
MSET 和 MGET 等批命令是针对特定操作的优化，而 Pipeline 则是一个一般性的解决方案，通常来说性能比Pipeline更好。

Pipeline的优缺点

Pipeline 每批打包的命令不能过多，因为 Pipeline 方式打包命令再发送，那么 Redis 必须在处理完所有命令前先缓存起所有命令的处理结果。这样就有一个内存的消耗，可以将大量命令拆分为多个小的Pipeline命令完成。
Pipeline 操作是非原子性的，如果要求原子性的，不推荐使用 Pipeline。

一些疑问

Pipeline 每批执行多少条命令合适？

根据官方的解释，推荐是以 10k 每批 (注意：这个是一个参考值，请根据自身实际业务情况调整)。

Pipeline 批量执行的时候，是否对Redis进行了锁定，导致其他应用无法再进行读写？

Redis 采用多路I/O复用模型，非阻塞IO，所以Pipeline批量写入的时候，一定范围内不影响其他的读写操作。

虽然Redis本身支持并发操作，但它还是一个单线程模型，命令依然是顺序执行的。处理Pipeline的时候，从接收到Pipeline开始，到所有命令执行完毕，这期间的所有命令被看作一个整体，其他客户端提交的命令会排在这个整体后面等待执行。

Pipeline代码实现

几乎所有的Redis客户端都支持Pipeline操作，因此实现起来非常容易。以下是一个简单示例代码：

    @Test
    void pipeline() {
        List<Object> result = redisTemplate.executePipelined((RedisCallback<String>) connection -> {
            for (int i = 0; i < 100; i++) {
                redisTemplate.opsForValue().set("pipel:" + i, i);
            }
            return null;
        });
    }