Redis(十七):批量操作Pipeline

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了Redis(十七):批量操作Pipeline相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

大多数情况下,我们都会通过请求-相应机制去操作redis。只用这种模式的一般的步骤是,先获得jedis实例,然后通过jedis的get/put方法与redis交互。由于redis是单线程的,下一次请求必须等待上一次请求执行完成后才能继续执行。然而使用Pipeline模式,客户端可以一次性的发送多个命令,无需等待服务端返回。这样就大大的减少了网络往返时间,提高了系统性能。

  下面用一个例子测试这两种模式在效率上的差别:

   

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public class PiplineTest {
    private static int count = 10000;
 
    public static void main(String[] args){
        useNormal();
        usePipeline();
    }
 
    public static void usePipeline(){
        ShardedJedis jedis = getShardedJedis();
        ShardedJedisPipeline pipeline = jedis.pipelined();
        long begin = System.currentTimeMillis();
        for(int i = 0;i<count;i++){
            pipeline.set("key_"+i,"value_"+i);
        }
        pipeline.sync();
        jedis.close();
        System.out.println("usePipeline total time:" + (System.currentTimeMillis() - begin));
    }
 
    public static void useNormal(){
        ShardedJedis jedis = getShardedJedis();
        long begin = System.currentTimeMillis();
        for(int i = 0;i<count;i++){
            jedis.set("key_"+i,"value_"+i);
        }
        jedis.close();
        System.out.println("useNormal total time:" + (System.currentTimeMillis() - begin));
    }
 
    public static ShardedJedis getShardedJedis(){
        JedisPoolConfig poolConfig = new JedisPoolConfig();
        poolConfig.setMaxTotal(2);
        poolConfig.setMaxIdle(1);
        poolConfig.setMaxWaitMillis(2000);
        poolConfig.setTestOnBorrow(false);
        poolConfig.setTestOnReturn(false);
        JedisShardInfo info1 = new JedisShardInfo("127.0.0.1",6379);
        JedisShardInfo info2 = new JedisShardInfo("127.0.0.1",6379);
        ShardedJedisPool pool = new ShardedJedisPool(poolConfig, Arrays.asList(info1,info2));
        return pool.getResource();
    }
}

 输出结果:

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useNormal total time:772
usePipeline total time:112

 从测试的结果可以看出,使用pipeline的效率要远高于普通的访问方式。

 那么问题来了,在什么样的情景下适合使用pipeline呢?

 有些系统可能对可靠性要求很高,每次操作都需要立马知道这次操作是否成功,是否数据已经写进redis了,那这种场景就不适合。

还有的系统,可能是批量的将数据写入redis,允许一定比例的写入失败,那么这种场景就可以使用了,比如10000条一下进入redis,可能失败了2条无所谓,后期有补偿机制就行了,比如短信群发这种场景,如果一下群发10000条,按照第一种模式去实现,那这个请求过来,要很久才能给客户端响应,这个延迟就太长了,如果客户端请求设置了超时时间5秒,那肯定就抛出异常了,而且本身群发短信要求实时性也没那么高,这时候用pipeline最好了。

以上是关于Redis(十七):批量操作Pipeline的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

redis的批量操作命令pipeline(PHP实现)

redis使用管道pipeline提升批量操作性能(php演示)

兼容go redis cluster的pipeline批量

redis大幅性能提升之使用管道(PipeLine)和批量(Batch)操作

Python Redis pipeline 操作

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