這是 Java 技術驿站第 103 篇原創
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在前面部落格中小編提到過 Redis 性能瓶頸主要是網絡，主要原因就在于 Redis 執行指令的時間通常在微妙級别。正常情況下，我們執行一條 Redis 指令流程要經過如下幾個步驟：
- 用戶端發送 Redis 指令，阻塞等待 Redis 應答
- Redis 接收到指令，執行指令
- 應答，用戶端收到響應資訊
其中 1 、3 稱之為一次 RTT(Round Trip Time)。在這種情況下，如果同時執行大量指令，那目前指令需要等待上一條指令應答完成後才會執行，這個過程不僅僅隻有多次 RTT，還有頻繁的調用系統 IO，發送網絡請求，如下圖：
把大量的時間消耗在來回路上，真正辦事的時間就隻有一點點，這種做法是非常不明智且低效的，為了解決這種低效的做法，pipeline 出現了，它允許用戶端一次性發送多條指令，減少 RTT 和 IO 的調用次數(IO 調用涉及到使用者态到核心态之間的切換)。如下圖：
實作原理
要支援 pipeline，除了需要 Redis 服務端支援，也需要各個用戶端的支援，例如 jedis 就對 pipeline 提供了很好的支援。對于服務端來說，所需要的就是能夠處理用戶端通過一個 TCP 連接配接發送的多個指令，對多個指令進行排隊，執行。而用戶端，則需要将多個指令緩存起來，待緩沖區滿了就發送，同時還需要處理 Redis 的應答。
pipeline 不是什麼新鮮技術，很多技術都使用過，它能提供性能的核心就在于：它能将一組 Redis 指令進行組裝，通過一次 RTT 傳輸給 Redis，同時再将這組指令的執行結果按照順序傳回給用戶端。将原來一組指令多次 RTT 以及 IO 互動變成了一組 RTT 和 IO 互動，大大減少了網絡傳輸時間和 IO 調用的時間。
下圖是一次請求互動的流程(圖檔來自：《Redis 深度曆險：核心原理與應用實踐》)，
需要注意的是，在使用 pipeline 的過程中需要控制其中指令的大小，如果一次組裝的指令過多，則會增加造成一定的網絡阻塞，也會增加用戶端的等待時間。
性能壓測
Redis 提供了一個壓測工具
redis-benchmark
，該工具可以進行 pipeline 測試。如下：
-P 參數：它表示單個管道内并行的請求數量
與批量的比較
pipeline 的批次送出指令與 Redis 的批量指令有很多相似之處，可以利用 pipeline 模拟出批次的效果，但是他們還是存在一些不同之處：
- pipeline 可以一次性發送多個不同的指令，例如 set、get、而批量這是一次一個指令，隻不過這一次對應的是多個 key 而已。
- pipeline 隻是将多個指令一起發出去而已，不保證這些指令的執行是原則性，而批量則是原子性的，他需要保證整個操作的正确性，避免中途出錯而導緻最後産生的資料不一緻。
與單個指令的性能測試
publicstaticvoid main(String[] args) throwsIOException{
Jedis jedis = newJedis("127.0.0.1");
Pipeline pipeline = jedis.pipelined();
long pipelineBegin = System.currentTimeMillis();
for(int i = 0; i < 100000; i++){
pipeline.set("pipeline:test_"+i,i + "");
}
//擷取所有的 response
pipeline.sync();
long pipelineEnd = System.currentTimeMillis();
System.out.println("the pipeline is :"+ (pipelineEnd - pipelineBegin));
long start = System.currentTimeMillis();
for(int i = 0; i < 100000; i++) {
jedis.set("jedis:test_"+i,i + "");
}
long end = System.currentTimeMillis();
System.out.println("the jedis is:"+ (end - start));
}
從圖中可以看出，普通的方式與 pipeline 性能相差 10 倍，從這裡可以看出 pipeline 的性能之強悍。
參考
- 付磊：《Redis 開發與運維》
- 掘金小冊子：Redis 深度曆險：核心原理與應用實踐
往期精彩
【死磕 Redis】----- 開篇
【死磕 Redis】----- Redis 通信協定 RESP
【死磕 Redis】----- Redis 的線程模型
【死磕 Redis】----- 事務