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《Redis精通系列》
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目錄
1、簡介
2、深究pipeline
3、benchmark壓測pipeline
4、Jedis使用pipeline
Redis是一種基于用戶端-服務端模型以及請求/響應的TCP服務。一次Redis用戶端發起的請求，經過服務端的響應後，大緻會經曆如下的步驟：
用戶端發起一個（查詢/插入）請求，并監聽socket傳回，通常情況都是阻塞模式等待Redis伺服器的響應
服務端處理指令，并且傳回處理結果給用戶端
用戶端接收到服務的傳回結果，程式從阻塞代碼處傳回
Redis用戶端和服務端之間通過網絡連接配接進行資料傳輸，這個連接配接可以很快（loopback接口）或很慢（建立了一個多次跳轉的網絡連接配接）。無論網絡延如何延時，資料包總是能從用戶端到達伺服器，并從伺服器傳回資料回複用戶端，這個時間被稱之為RTT(Round Trip Time - 往返時間)。我們可以很容易就意識到，Redis在連續請求服務端時，即使Redis每秒能處理100k請求，但也會因為網絡傳輸花費大量時間，導緻整體性能的下降。
是以如果遇到大量的批處理，我們可以考慮使用Redis的pipeline（管道）。值得注意的是，管道技術并不是Redis特有的技術，管道技術往往需要用戶端-伺服器的共同配合，大部分工作任務其實是在用戶端完成，很顯然Redis支援管道技術，按照官網的意思，Redis的最低版本就考慮了管道技術的支援性設計。
如下圖，多個連續的incr指令，使用pipeline（管道）後，多個連續的incr指令隻會花費一次網絡來回開銷，這個開銷會随着n數值的增大，大幅減少網絡io開銷，進而提升整體服務的性能。
用戶端調用write将資料寫入作業系統核心(kernel)為socket連接配接配置設定的發送緩沖區(send buffer)
用戶端作業系統核心将發送緩沖區(send buffer)的資料發送到網卡(NIC)
網卡(NIC)将資料通過路由(route)将資料送到Redis伺服器機器網卡(NIC)
伺服器作業系統核心(kernel)将網卡(NIC)接收的資料，寫入核心為socket配置設定的接收緩沖區(recv buffer)
伺服器程序從接收緩沖區調用read讀取資料，并進行資料邏輯處理
資料處理完成之後，伺服器程序調用write将響應資料寫入作業系統核心為socket配置設定的發送緩沖區
作業系統核心将發送緩沖區的資料發送到伺服器網卡
伺服器網卡将響應資料通過路由發送到用戶端網卡
用戶端網卡接收響應資料
用戶端作業系統核心讀取網卡接收到的伺服器響應資料，并寫入作業系統為socket連接配接配置設定的介紹緩沖區
用戶端程序調用read從接收緩沖區中讀取伺服器響應資料
一次完整網絡請求來回過程結束
對于pipeline技術而言，就是将n * 12個步驟，合并成1 * 12，這樣服務請求響應的總體時間将會大大的減少。
有個值得注意的點：
在上述網絡請求來回中，可能出現我們經常說到的io阻塞：
當write操作發生，并且發送緩沖區（send buffer）滿時，就會導緻write操作阻塞
當read操作發生，并且接收緩沖區（recv buffer）滿時，就會導緻read操作阻塞
上述的這兩個阻塞如果出現，将會導緻整個請求時間變長，是以我們操作大批量指令的時候，比如10k個指令，我們可以合理的對指令分多次批量發送，這樣可以減少出現阻塞的情況，也可以避免伺服器響應一個過大的答複包，導緻用戶端記憶體負載過重。
使用Redis提供的benchmark對Redis進行性能測試，
如過你是Windows下的Redis，在安裝目錄下有個redis-benchmark.exe，進入cmd指令模式測試即可
package com.liziba.redis;
import redis.clients.jedis.Jedis;
import redis.clients.jedis.Pipeline;
import java.io.IOException;
/**
* <p>
* 測試pipeline
* </p>
*
* @Author: Liziba
* @Date: 2021/9/14 22:43
*/
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 < 100000; i++) {
pipe.set("pipe" + i, i + "" );
}
pipe.exec();
pipe.close();
long endPipe = System.currentTimeMillis();
System.out.println("pipeline set cost time : " + (endPipe - startPipe) + "ms");
for (int i = 0; i < 100000; i++) {
client.set("normal" + i, i + "");
}
System.out.println("normal set cost time : " + (System.currentTimeMillis() - endPipe)+ "ms");
}
}