当前位置:首页 > 文章列表 > 数据库 > Redis > redis批量操作pipeline管道操作方法

redis批量操作pipeline管道操作方法

来源:脚本之家 2022-12-31 14:33:33 0浏览 收藏

知识点掌握了,还需要不断练习才能熟练运用。下面golang学习网给大家带来一个数据库开发实战,手把手教大家学习《redis批量操作pipeline管道操作方法》,在实现功能的过程中也带大家重新温习相关知识点,温故而知新,回头看看说不定又有不一样的感悟!

redis | pipeline(管道)

背景

Redis是一种基于客户端-服务端模型以及请求/响应的TCP服务。这意味着通常情况下一个请求会遵循以下步骤:

  • 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。
  • 服务端处理命令,并将结果返回给客户端。

Redis 客户端与 Redis 服务器之间使用 TCP 协议进行连接,一个客户端可以通过一个 socket 连接发起多个请求命令。每个请求命令发出后 client 通常会阻塞并等待 redis 服务器处理,redis 处理完请求命令后会将结果通过响应报文返回给 client,因此当执行多条命令的时候都需要等待上一条命令执行完毕才能执行。

Redis本身是基于一个Request一个Response方式的同步请求,正常情况下,客户端发送一个命令,等待Redis服务器返回结果,Redis服务器接收到命令,处理后响应结果给客户端。

无论网络延如何延时,数据包总是能从客户端到达服务器,并从服务器返回数据回复客户端。 这个时间被称之为 RTT (Round Trip Time - 往返时间)。

如果同时需要执行大量的命令,那么就要等待上一条命令应答后再执行,这中间不仅仅多了RTT(Round Time Trip),而且还频繁调用系统IO,发送网络请求,同时需要redis调用多次read() 和write()系统方法,系统方法会将数据从用户态转移到内核态,这样就会对进程上下文有比较大的影响了。

什么是流水线(pipeline)

官网:https://redis.io/docs/manual/pipelining/

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,pipeline 通过减少客户端与 redis 的通信次数来实现降低往返延时时间,而且 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。

通俗点:pipeline就是把一组命令进行打包,然后一次性通过网络发送到Redis。同时将执行的结果批量的返回回来。

pipeline,将多个命令一次执行,一次发送出去,节省网络时间。 pipeline技术最显著的优势是提高了 redis 服务的性能。

管道技术并不是Redis特有的技术,管道技术往往需要客户端-服务器的共同配合,大部分工作任务其实是在客户端完成,很显然Redis支持管道技术,按照官网的意思,Redis的最低版本就考虑了管道技术的支持性设计。

如下图,多个连续的incr指令,使用pipeline(管道)后,多个连续的incr指令只会花费一次网络来回开销,这个开销会随着n数值的增大,大幅减少网络io开销,从而提升整体服务的性能。管道技术优化的是网络传输的耗时时间。

总结:使用管道技术可以解决多个命令执行时的网络等待,它是把多个命令整合到一起发送给服务器端处理之后统一返回给客户端,这样就免去了每条命令执行后都要等待的情况,从而有效地提高了程序的执行效率,但使用管道技术也要注意避免发送的命令过大,或管道内的数据太多而导致的网络阻塞。

适用场景

如果出现集中大批量的请求时,因为每个请求都要经历先请求再响应的过程,这就会造成网络资源浪费,此时就需要管道技术来把所有的命令整合一次发给服务端,再一次响应给客户端,这样就能大大的提升了 Redis 的响应速度。

要求实时性也没那么高,但是最求高性能,这时候用 pipeline 最好了。

benchmark压测pipeline

使用Redis提供的benchmark对Redis进行性能测试,
如过你是Windows下的Redis,在安装目录下有个redis-benchmark.exe,进入cmd命令模式测试即可。
如果你是在Linux下的redis,在安装目录的src目录下有个redis-benchmark

通过普通方式测试set指令和pipeline方式测试set指令,可以看到Redis服务不同的QPS:

普通set方式,Redis QPS 大概在5.3万左右
当使用pipeline set时,随着管道内并行请求数量的增加,Redis QPS可以达到100万以上

代码测试-python: StrictRedis

#引入模块
#这个模块中提供了StrictRedis对象,⽤于连接redis服务器,并按照不同类型提供 了不同⽅法,进⾏交互操作

from redis import StrictRedis

我们使用 StrictRedis客户端提供的 Pipeline 对象来实现管道技术。首先先获取 Pipeline 对象,再为 Pipeline 对象设置需要执行的命令,最后再使用excute() 方法来统一执行这些命令,代码如下:

from redis import StrictRedis
redis_cli = StrictRedis(host="xx", port=xx, password="xx", db=xx, decode_responses=True)
import time
def main():
    t1 = time.time()
    pipe = redis_cli.pipeline()
    num = 1
    for i in range(100):
        pipe.set("name_" + str(num), num)
        pipe.delete("name_" + str(num))
        num += 1
    pipe.execute()
    t2 = time.time()
    print(t2-t1)

接下来我们用普通的命令执行此循环,看下程序的执行时间,代码如下:

def test():
    t1 = time.time()
    num = 10000
    for i in range(100):
        redis_cli.set("test_" + str(num), num)
        redis_cli.delete("test_" + str(num))
        num += 10
    t2 = time.time()
    print(t2 - t1)

从结果可以看出,管道的执行时间是0.165秒,而普通命令执行时间是9.09秒,管道技术要比普通的执行快了 56 倍。

代码测试-java:Jedis使用pipeline

package com.liziba.redis;

import redis.clients.jedis.Jedis;
import redis.clients.jedis.Pipeline;
 
import java.io.IOException;

public class PipelineTest {
 
    public static void main(String[] args) throws IOException {
        Jedis client = new Jedis("127.0.0.1", 6379);
 
        long startPipe = System.currentTimeMillis();
        Pipeline pipe = client.pipelined();
        pipe.multi();
        for (int i = 0; i 

pipeline注意事项

管道技术虽然有它的优势,但在使用时还需注意以下几个细节:

  • 每次pipeline携带数量不推荐过大,否则会影响网络性能
  • 如果管道的数据过多可能会导致客户端的等待时间过长,导致网络阻塞
  • 发送的命令数量不会被限制,但输入缓存区也就是命令的最大存储体积为 1GB,当发送的命令超过此限制时,命令不会被执行,并且会被 Redis 服务器端断开此链接
  • pipeline每次只能作用在一个Redis节点上
  • 部分客户端自己本身也有缓存区大小的设置,如果管道命令没有没执行或者是执行不完整,可以排查此情况

参考资料

分布式缓存Redis之Pipeline(管道)

URL: https://blog.csdn.net/u011489043/article/details/78769428
【推荐】Redis精通系列——Pipeline(管道)
参考URL: https://blog.csdn.net/qq_41125219/article/details/120298689
Redis的批量操作是什么?怎么实现的延时队列?以及订阅模式、LRU
参考URL: https://baijiahao.baidu.com/s?id=1687918953043523907

本篇关于《redis批量操作pipeline管道操作方法》的介绍就到此结束啦,但是学无止境,想要了解学习更多关于数据库的相关知识,请关注golang学习网公众号!

版本声明
本文转载于:脚本之家 如有侵犯,请联系study_golang@163.com删除
spring boot集成redis基础入门实例详解spring boot集成redis基础入门实例详解
上一篇
spring boot集成redis基础入门实例详解
Redis 存储对象信息用 Hash 和String的区别
下一篇
Redis 存储对象信息用 Hash 和String的区别
查看更多
最新文章
查看更多
课程推荐
  • 前端进阶之JavaScript设计模式
    前端进阶之JavaScript设计模式
    设计模式是开发人员在软件开发过程中面临一般问题时的解决方案,代表了最佳的实践。本课程的主打内容包括JS常见设计模式以及具体应用场景,打造一站式知识长龙服务,适合有JS基础的同学学习。
    542次学习
  • GO语言核心编程课程
    GO语言核心编程课程
    本课程采用真实案例,全面具体可落地,从理论到实践,一步一步将GO核心编程技术、编程思想、底层实现融会贯通,使学习者贴近时代脉搏,做IT互联网时代的弄潮儿。
    508次学习
  • 简单聊聊mysql8与网络通信
    简单聊聊mysql8与网络通信
    如有问题加微信:Le-studyg;在课程中,我们将首先介绍MySQL8的新特性,包括性能优化、安全增强、新数据类型等,帮助学生快速熟悉MySQL8的最新功能。接着,我们将深入解析MySQL的网络通信机制,包括协议、连接管理、数据传输等,让
    497次学习
  • JavaScript正则表达式基础与实战
    JavaScript正则表达式基础与实战
    在任何一门编程语言中,正则表达式,都是一项重要的知识,它提供了高效的字符串匹配与捕获机制,可以极大的简化程序设计。
    487次学习
  • 从零制作响应式网站—Grid布局
    从零制作响应式网站—Grid布局
    本系列教程将展示从零制作一个假想的网络科技公司官网,分为导航,轮播,关于我们,成功案例,服务流程,团队介绍,数据部分,公司动态,底部信息等内容区块。网站整体采用CSSGrid布局,支持响应式,有流畅过渡和展现动画。
    484次学习
查看更多
AI推荐
  • 笔灵AI生成答辩PPT:高效制作学术与职场PPT的利器
    笔灵AI生成答辩PPT
    探索笔灵AI生成答辩PPT的强大功能,快速制作高质量答辩PPT。精准内容提取、多样模板匹配、数据可视化、配套自述稿生成,让您的学术和职场展示更加专业与高效。
    15次使用
  • 知网AIGC检测服务系统:精准识别学术文本中的AI生成内容
    知网AIGC检测服务系统
    知网AIGC检测服务系统,专注于检测学术文本中的疑似AI生成内容。依托知网海量高质量文献资源,结合先进的“知识增强AIGC检测技术”,系统能够从语言模式和语义逻辑两方面精准识别AI生成内容,适用于学术研究、教育和企业领域,确保文本的真实性和原创性。
    24次使用
  • AIGC检测服务:AIbiye助力确保论文原创性
    AIGC检测-Aibiye
    AIbiye官网推出的AIGC检测服务,专注于检测ChatGPT、Gemini、Claude等AIGC工具生成的文本,帮助用户确保论文的原创性和学术规范。支持txt和doc(x)格式,检测范围为论文正文,提供高准确性和便捷的用户体验。
    30次使用
  • 易笔AI论文平台:快速生成高质量学术论文的利器
    易笔AI论文
    易笔AI论文平台提供自动写作、格式校对、查重检测等功能,支持多种学术领域的论文生成。价格优惠,界面友好,操作简便,适用于学术研究者、学生及论文辅导机构。
    42次使用
  • 笔启AI论文写作平台:多类型论文生成与多语言支持
    笔启AI论文写作平台
    笔启AI论文写作平台提供多类型论文生成服务,支持多语言写作,满足学术研究者、学生和职场人士的需求。平台采用AI 4.0版本,确保论文质量和原创性,并提供查重保障和隐私保护。
    35次使用
微信登录更方便
  • 密码登录
  • 注册账号
登录即同意 用户协议隐私政策
返回登录
  • 重置密码