Redis是一个响应式的服务,当client发送一个请求后,就处于堵塞状态等待Redis返回结果。

这样一次命令消耗的时间就包含三个部分:请求从client到server的时间、结果从server到client的时间和命令真正运行时间,前两个部分消耗的时间总和称为RTT(Round Trip Time)。当client与server存在网络延时时,RTT就可能会非常大,这样就会导致性能问题。

管道(Pipeline)就是为了改善这个情况的。利用管道,client能够一次性发送多个请求而不用等待server的响应,待全部命令都发送完后再一次性读取服务的响应,这样能够极大的减少RTT时间从而提升性能。

以下这个样例。在本地分别以普通请求和管道对一个键调用2000次incr命令的測试。

  1. public class App
  2. {
  3. public static void main( String[] args ) {
  4. long start = System.currentTimeMillis();
  5. withoutPipeline();
  6. System.out.println("Without Pipeline takes: " + (System.currentTimeMillis() - start) + " ms.");
  7.  
  8. start = System.currentTimeMillis();
  9. withPipeline();
  10. System.out.println("With Pipeline takes: " + (System.currentTimeMillis() - start) + " ms.");
  11. }
  12.  
  13. public static void withPipeline() {
  14. Jedis jedis = null;
  15.  
  16. try {
  17. jedis = new Jedis("localhost", 6379);
  18. jedis.flushDB();
  19. Pipeline p = jedis.pipelined();
  20.  
  21. p.set("thekey", Integer.toString(0));
  22.  
  23. for (int i = 1; i <= 2000; i++) {
  24. p.incr("thekey");
  25. }
  26.  
  27. Response<String> r = p.get("thekey");
  28.  
  29. p.sync();
  30.  
  31. System.out.println(r.get());
  32. } finally {
  33. jedis.close();
  34. }
  35.  
  36. }
  37.  
  38. public static void withoutPipeline() {
  39. Jedis jedis = null;
  40.  
  41. try {
  42. jedis = new Jedis("localhost", 6379);
  43. jedis.flushDB();
  44. jedis.set("thekey", Integer.toString(0));
  45.  
  46. for (int i = 1; i <= 2000; i++) {
  47. jedis.incr("thekey");
  48. }
  49.  
  50. System.out.println(jedis.get("thekey"));
  51. } finally {
  52. jedis.close();
  53. }
  54.  
  55. }
  56. }
  57.  
  58. //输出结果
  59. 2000
  60. Without Pipeline takes: 183 ms.
  61. 2000
  62. With Pipeline takes: 47 ms.

结果非常直观的反映出两者的区别。要知道这是在本地測试,差点儿不存在网络延时的问题。假设是在不同的网段測试的话,效果会更明显。

尽管管道在一定程度上对性能有所提升,可是在使用时一点要注意。每一个命令的返回结果是先被缓存在server端的,最后一次性返回给client。假设一次批量提交涉及大量的返回结果,可能会导至server的内存溢出。这在生产环境是致命的。一次批次处理多少量,最好在设计阶段做出合理评估。

最后,管道仅仅是一个方案。并不意味着在不论什么时候都要尽可能的使用它。而是应该结合考虑网络延迟时间、业务涉及的请求量等等因素综合考虑。毕竟创建管道本身也会有一定的消耗。


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