手册得知 pipeline 只是把多个redis指令一起发出去,redis并没有保证这些指定的执行是原子的:multi相当于一个redis的transaction的,保证整个操作的原子性,避免由于中途出错而导致最后产生的数据不一致.通过测试得知,pipeline方式执行效率要比其他方式高10倍左右的速度,启用multi写入要比没有开启慢一点. 上代码,望高手指点. <?php set_time_limit(0); ini_set('memory_limit','1024M'); $redis =

编者注:pipeline是Redis的一个提高吞吐量的机制,适用于多key读写场景,比如同时读取多个key的value,或者更新多个key的value.工作过程中发现挺多小伙伴都对pipeline多少有些了解,但是更深入的理解或者说有哪些坑就不知道了,下面咱们就一起分析下redis pipeline机制,揭开它的神秘面纱. Redis本身是基于Request/Response协议(停等机制)的,正常情况下,客户端发送一个命令,等待Redis返回结果,Redis接收到命令,处理后响应.在这种情况下

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.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. 然而使用Pipeline模式,客户端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.这样就大大的减少了

小结: 1.When pipelining is used, many commands are usually read with a single read() system call, and multiple replies are delivered with a single write() system call. Using pipelining to speedup Redis queries – Redis https://redis.io/topics/pipelining

redis pipeline 简而言之就是把多个redis命令打包,一起发送给redis server,并且一起返回结果,减少客户端和服务器之间的多次“折返跑”

spring boot 2.x 使用RedisTemplate 操作 =================================== 1.pom.xml <!--spring2.0集成redis所需common-pool2--> <dependency> <groupId>org.apache.commons</groupId> <artifactId>commons-pool2</artifactId> <versio

$res = Redis::pipeline(function($pipe) use($params) { for ($i = 0; $i < 1000; $i++) { $pipe->get("key:$i", $i); } }); pipeline和multi的区别: multi:将多个操作当成一个事务执行 pipeline: 让(多条)执行命令简单的,更加快速的发送给服务器,但是没有任何原子性的保证

redis pipeline 什么是流水线(pipeline) 首先来看 redis 执行一次操作所需要的时间: 1 次时间 = 1 次网络时间 + 1次命令时间 执行 n 次就需要: n 次时间 = n 次网络时间 + n 次命令时间 所以可以看到,如果执行 n 次的话(比如 n 次 set 操作),时间开销是非常大的. 由于命令时间非常短,影响时间开销的主要是网络时间,所以我们可以把一组命令打包,然后一次发送过去.这样的话,时间开销就变为: 1 次 pipeline(n条命令) = 1 次网

更多技术文章,请关注我的个人博客 www.immaxfang.com 和小公众号 Max的学习札记. Redis 客户端和服务端之间是采用 TCP 协议进行通信的,是基于 Request/Response 这种一问一答的模式,即请求一次响应一次. 普通模式 我们先来看下普通模式下,一条 Redis 命令的简要执行过程: 客户端发送一条命令给 redis-server,阻塞等待 redis-server 应答 redis-server 接收到命令,执行命令 redis-server 将结果返回给客

转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/jabnih/ 1. 基本原理 1.1 为什么会出现Pipeline Redis本身是基于Request/Response协议的,正常情况下,客户端发送一个命令,等待Redis应答,Redis在接收到命令,处理后应答.在这种情况下,如果同时需要执行大量的命令,那就是等待上一条命令应答后再执行,这中间不仅仅多了RTT(Round Time Trip),而且还频繁的调用系统IO,发送网络请求.如下图. 为了提升效率,这时候Pipeline

1. 参考的优秀文章 Request/Response protocols and RTT 2. 来源 原来,系统中一个树结构的数据来源是Redis,由于数据增多.业务复杂,查询速度并不快.究其原因,是单次查询的数量太多了,一个树结构,大概要几万次Redis的交互.于是,尝试用Redis的Pipelining特性. 3. 测试Pipelining使用与否的差别 3.1. 不使用pipelining 首先,不使用pipelining,插入10w条记录,再删除10w条记录,看看需要多久. 首先来个小

redis是一个cs模式的tcp server,使用和http类似的请求响应协议.一个client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服务处理,redis处理完后请求命令后会将结果通过响应报文返回给client.基本的通信过程如下 Client: INCR X Server: 1 Client: INCR X Server: 2 Client: INCR X Server: 3 Client: INCR X Server: 4

Redis Redis 是一个开源的基于内存的数据结构存储器.通常可作为数据库,缓存和消息中介.它支持的数据结构有:字符串.哈希表.列表.集合.支持范围查询的有序集合.位图.hyperloglogs和带查询半径的地理空间索引.Redis有内置的复制.Lua脚本.LRU缓存.事务和不同层级的磁盘持久化功能,还通过Redis Sentinel提供了高可用性,通过Redis集群实现了自动化分割. Pipeline 当业务需要发送多个相互独立的消息给redis,而不需要阻塞等待回答的时候,可以使用pip

Redis是建立在TCP协议基础上的CS架构,客户端client对redis server采取请求响应的方式交互. 一般来说客户端从提交请求到得到服务器相应,需要传送两个tcp报文. 设想这样的一个场景,你要批量的执行一系列redis命令,例如执行100次get key,这时你要向redis请求100次+获取响应100次.如果能一次性将100个请求提交给redis server,执行完成之后批量的获取相应,只需要向redis请求1次,然后批量执行完命令,一次性结果,性能是不是会好很多呢? 答案是

pipeline期间将“独占”链接,此期间将不能进行非“管道”类型的其他操作,直到pipeline关闭:如果你的pipeline的指令集很庞大,为了不干扰链接中的其他操作,你可以为pipeline操作新建Client链接,让pipeline和其他正常操作分离在2个client中.不过pipeline事实上所能容忍的操作个数,和socket-output缓冲区大小/返回结果的数据尺寸都有很大的关系:同时也意味着每个redis-server同时所能支撑的pipeline链接的个数,也是有限的,这将受

Redis是建立在TCP协议基础上的CS架构,客户端client对redis server采取请求响应的方式交互. redis 乐观锁:也可理解为版本号比较机制,主要是说在读取数据逇时候同时读取其版本号,然后在写入的时候,进行版本号比较,如果一致,则表明此数据在监听期间未被改变,可以写入,如果不一致说明此数据被修改过,不能写入,否则会导致数据不一致的问题. 一般来说客户端从提交请求到得到服务器相应,需要传送两个tcp报文. 设想这样的一个场景,你要批量的执行一系列redis命令,例如执行100次

开始实验这个,是因为Redis实战.pdf上面有例子. 上面用的是 org.jredis包,可是发现这个包不在maven的公共仓库里.需要先下载然后放在本地,导入maven依赖.详见: http://blog.csdn.net/zhu_tianwei/article/details/44900955 https://github.com/alphazero/jredis 在Redis实战.pdf上也有例子. 而Maven公共仓库提供的是jedis包.网上也有例子: http://www.tuic

设想这样的一个场景,你要批量的执行一系列redis命令,例如执行100次get key,这时你要向redis请求100次+获取响应100次.如果能一次性将100个请求提交给redis server,执行完成之后批量的获取相应,只需要向redis请求1次,然后批量执行完命令,一次性结果,性能是不是会好很多呢? 答案是肯定的,节约的时间是客户端client和服务器redis server之间往返网络延迟的时间.这个时间可以用ping命令查看. 网络延迟高:批量执行,性能提升明显 网络延迟低(本机):

如果想了解 redis 与Memcache的区别参考:Redis和Memcache的区别总结 阿里的面试官问问我为何redis 使用跳表做索引,却不是用B+树做索引 因为B+树的原理是 叶子节点存储数据,非叶子节点存储索引,B+树的每个节点可以存储多个关键字,它将节点大小设置为磁盘页的大小,充分利用了磁盘预读的功能.每次读取磁盘页时就会读取一整个节点,每个叶子节点还有指向前后节点的指针,为的是最大限度的降低磁盘的IO;因为数据在内存中读取耗费的时间是从磁盘的IO读取的百万分之一 而Redis是

$redis_110 = Redis::connection('redis_110');$redis_85 = Redis::connection('redis_85');$zadd_key_arr = $redis_85->keys("KEY_JY_INNERCHIPNO*"); foreach($zadd_key_arr as $zadd_key){ $list_arr = $redis_85->zrange($zadd_key,0,-1); $redis_110-&g

背景 rename是redis中给key重命名命令,rename key newkey的意思就是将key重命名为newkey.大部分文档在介绍rename的时候只将它描述成一个时间复杂度为O(1)的命令,却忘了说明它可能导致的性能问题(涉及覆盖旧值的时候 时间复杂度应该是O(1)+O(M)). 我们先做个试验看看rename的问题. 现象 先搭建一个redis服务器,版本号为3.2,看看它的内存信息 127.0.0.1:8401> info memory # Memory used_memory