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Redis的pipeline详解

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今天学习的时候看到了Redis的pipeline,因为对这方面不甚了解,所以特地找了相关资料,并进行个人总结

 

什么是Pipeline?

可以将其解释为管道,流水线。如果站在软件架构的角度来说,Pipeline是一种通信架构。

 

为什么要有Pipeline?

这里以Redis的Pipeline来说明。

(一)简介
  Redis 使用的是客户端-服务器(CS)模型和请求/响应协议的 TCP 服务器。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。比如:

这里写图片描述

其执行过程如下图所示:这里写图片描述

由于通信会有网络延迟假如 client 和 server 之间的包传输时间需要0.125秒。那么上面的三个命令6个报文至少需要0.75秒才能完成。这样即使 redis 每秒能处理100个命令,而我们的 client 也只能一秒钟发出四个命令。这显然没有充分利用 redis 的处理能力。

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。 Pipeline 的默认的同步的个数为53个,也就是说 arges 中累加到53条数据时会把数据提交。其过程如下图所示:client 可以将三个命令放到一个 tcp 报文一起发送,server 则可以将三条命令的处理结果放到一个 tcp 报文返回。
这里写图片描述

需要注意到是用 pipeline 方式打包命令发送,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。打包的命令越多,缓存消耗内存也越多。所以并不是打包的命令越多越好。具体多少合适需要根据具体情况测试。

 

(二)比较普通模式与 PipeLine 模式

测试代码可参考原文链接:

https://blog.csdn.net/u011489043/article/details/78769428

 

(三)适用场景(可靠性,实时性)

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。

 

(四)管道(Pipelining) VS 脚本(Scripting)

管道和事务是不同的,pipeline只是表达“交互”中操作的传递的方向性,pipeline也可以在事务中运行,也可以不在。无论如何,pipeline中发送的每个command都会被server立即执行,如果执行失败,将会在此后的相应中得到信息;也就是pipeline并不是表达“所有command都一起成功”的语义,管道中前面命令失败,后面命令不会有影响,继续执行。简单来说就是管道中的命令是没有关系的,它们只是像管道一样流水发给server,而不是串行执行,仅此而已;但是如果pipeline的操作被封装在事务中,那么将有事务来确保操作的成功与失败。

使用管道可能在效率上比使用script要好,但是有的情况下只能使用script。因为在执行后面的命令时,无法得到前面命令的结果,就像事务一样,所以如果需要在后面命令中使用前面命令的value等结果,则只能使用script或者事务+watch。

 

参考链接:

1.https://blog.csdn.net/w1lgy/article/details/84455579?spm=1001.2101.3001.6650.1&utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-2%7Edefault%7ECTRLIST%7Edefault-1.no_search_link&depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant.none-task-blog-2%7Edefault%7ECTRLIST%7Edefault-1.no_search_link

2.https://blog.csdn.net/fangjian1204/article/details/50585080

3.https://blog.csdn.net/u011489043/article/details/78769428

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