关于 Redis pipeline
为什么需要 pipeline ？
Redis 的工作过程是基于 请求/响应 模式的。正常情况下，客户端发送一个命令，等待 Redis 应答；Redis 接收到命令，处理后应答。请求发出到响应的时间叫做往返时间，即 RTT（Round Time Trip）。在这种情况下，如果需要执行大量的命令，就需要等待上一条命令应答后再执行。这中间不仅仅多了许多次 RTT，而且还频繁的调用系统 IO，发送网络请求。为了提升效率，pipeline 出现了，它允许客户端可以一次发送多条命令，而不等待上一条命令执行的结果。
实现思路
客户端首先将执行的命令写入到缓冲区中，最后再一次性发送 Redis。但是有一种情况就是，缓冲区的大小是有限制的：如果命令数据太大，可能会有多次发送的过程，但是仍不会处理 Redis 的应答。
实现原理
要支持 pipeline，既要服务端的支持，也要客户端支持。对于服务端来说，所需要的是能够处理一个客户端通过同一个 TCP 连接发来的多个命令。可以理解为，这里将多个命令切分，和处理单个命令一样。对于客户端，则是要将多个命令缓存起来，缓冲区满了就发送，然后再写缓冲，最后才处理 Redis 的应答。
Redis pipeline 的参考资料
在 SpringBoot 中使用 Redis pipeline
基于 SpringBoot 的自动配置，在使用 Redis 时只需要在 pom 文件中给出 spring-boot-starter-data-redis 依赖，就可以直接使用 Spring Data Redis。关于 Redis pipeline 的使用方法，可以阅读 Spring Data Redis 给出的解释。下面，我给出一个简单的例子：
import com.imooc.ad.Application;
import org.junit.Test;
import org.junit.runner.RunWith;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.boot.test.context.SpringBootTest;
import org.springframework.dao.DataAccessException;
import org.springframework.data.redis.connection.StringRedisConnection;
import org.springframework.data.redis.core.RedisCallback;
import org.springframework.data.redis.core.RedisOperations;
import org.springframework.data.redis.core.SessionCallback;
import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate;
import org.springframework.test.context.junit4.SpringRunner;
/** * <h1>Redis Pipeline 功能测试用例</h1> * 参考: https://docs.spring.io/spring-data/redis/docs/1.8.1.RELEASE/reference/html/#redis:template * Created by Qinyi. */
@RunWith(SpringRunner.class)
@SpringBootTest(classes = {Application.class}, webEnvironment = SpringBootTest.WebEnvironment.NONE)
public class RedisPipelineTest {
/** 注入 StringRedisTemplate, 使用默认配置 */
@Autowired
private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;
@Test
@SuppressWarnings("all")
public void testExecutePipelined() {
// 使用 RedisCallback 把命令放在 pipeline 中
RedisCallback<Object> redisCallback = connection -> {
StringRedisConnection stringRedisConn = (StringRedisConnection) connection;
for (int i = 0; i != 10; ++i) {
stringRedisConn.set(String.valueOf(i), String.valueOf(i));
}
return null; // 这里必须要返回 null
};
// 使用 SessionCallback 把命令放在 pipeline
SessionCallback<Object> sessionCallback = new SessionCallback<Object>() {
@Override
public Object execute(RedisOperations operations) throws DataAccessException {
operations.opsForValue().set("name", "qinyi");
operations.opsForValue().set("gender", "male");
operations.opsForValue().set("age", "19");
return null;
}
};
System.out.println(stringRedisTemplate.executePipelined(redisCallback));
System.out.println(stringRedisTemplate.executePipelined(sessionCallback));
}
}
总结：Redis pipeline 的特性以及使用时需要注意的地方
- pipeline 减少了 RTT，也减少了IO调用次数（IO 调用涉及到用户态到内核态之间的切换）
- 如果某一次需要执行大量的命令，不能放到一个 pipeline 中执行。数据量过多，网络传输延迟会增加，且会消耗 Redis 大量的内存。应该将大量的命令切分为多个 pipeline 分别执行。
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