redis为什么要提供pipeline功能
通常我们用redis做接口缓存后,查询接口的性能就能提升到ms级别;
但是redis是纯内存操作啊,总不至于要到ms吧,根据官方的 benchmark 单实例也是能抗 7w+ qps 也就是说单个redis 操作在redis-server上耗时大概是 0.014ms,那时间是消耗到哪里去了?
redis是 client-server 模型,client客户端将 command 通过tcp网络连接发送到 server服务端,服务端执行完 command 后将响应再通过 tcp 连接发送给client;
对于应用服务来说,我们所关注的性能其实是客户端时间,即前面的整个执行过程,虽然 redis-server 命令执行的非常快,但每次命令执行都需要在网络上走一遭,按照我们公司redis客户端中间件统计的rt,一次命令的执行平均是1ms 左右,那么网络耗时占比: 1-0.014 / 1 = 0.98(98%!!! ) 可见,大部分时间都耗在网络io上
所以,减少网络io次数就能大大提供 redis-client 感知的耗时,redis提供的 pipeline 功能,让我们可以提交一个命令后,不用等这个返回结果就可以继续执行下一个命令,也就是说,可以执行多个命令后,一次性获取所有结果; 这样就大大减少了在网络上的消耗
比如
Client: INCR X
Client: INCR X
Client: INCR X
Client: INCR X
Server: 1
Server: 2
Server: 3
Server: 4
除此之外,减少了网络读写次数的同时,也减少了 redis-server 内核态和用户态的上下文切换,进一步提高了性能
性能提升了多少?
redis官方声称pipeline可带来10倍的性能提升
// 使用pipeline在 MacBook Air 11" 执行16个命令压测,单实例能到 40~50w 快了6~7倍
SET: 403063.28 requests per second
GET: 508388.41 requests per second
注意,使用pipeline的时候,多个命令的响应是缓存在server端的,所以在 pipeline 里一批命令的数量不要过多,以免服务端内存压力过大
类似的技术还有
- CSS Sprites,将很多小图标合并成一张图片
- jdbc batch api批量提交sql
参考:
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