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概念
redis管道(pipelining)是一种在客户端向服务端发送多个请求而不等待响应的技术。它可以显著提高redis应用程序的性能。 管道的主要思想是客户端向服务端发送多个请求,而不等待这些请求的响应。这避免了在每个请求之间等待往返延迟。 使用redis管道主要有以下好处:
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减少往返延迟 。不需在每个请求间等待,效率更高。
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优化网络利用率。在管道中打包多个请求,网络传输更有效。
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简化多次请求的程序逻辑。通过管道可以避免重复的连接、发送等代码。
redis客户端执行一条命令分为以下四个步骤:
1.发送命令
2.命令排队
3.命令执行
4.返回结果
其中,第一步 第四步称为 roundtriptime( rtt,往返时间).
redis提供了批量操作命令(例如 mget, mset等),有效的节约 rtt.但大部分命令是不支持批量操作的,例如要执行 n次 hgetall命令,并没有 mhgetall存在,需要消耗 n次 rtt. redis的客户端和服务端可能不是在不同的机器上.例如客户端在北京, redis服务端在上海,两地直线距离为1300公里,那么1次 rtt时间= 1300×2/(300000×2/3)=13毫秒(光在真空中传输速度为每秒30万公里,这里假设光纤的速度为光速的2/3),那么客户端在1秒内大约只能执行80次左右的命令,这个和 redis的高并发高吞吐背道而驰。
pipeline(流水线)机制能改善上面这类问题,它能将一组 redis命令进行组装,通过一次 rtt传输给 redis,再将这组 redis命令按照顺序执行并装填结果返回给客户端。图1.1中未使用 pipeline执行了n次命令,整个过程需要n个 rtt。
pipeline并不是什么新的技术和机制,很多技术上都使用过.而且 rtt在不同网络环境下会有不同,例如同机房和同机器会比较快,跨机房跨地区会比较慢. redis命令真正执行的时间通常在微秒级别,所以才会有 redis性能瓶颈是网络这样的说法。
pipeline 底层原理分析
redis单个命令执行基本步骤
redis是一种基于客户端-服务端模型以及请求/响应的tcp服务。一次redis客户端发起的请求，经过服务端的响应后，大致会经历如下的步骤：
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客户端发起一个（查询/插入）请求，并监听socket返回，通常情况都是阻塞模式等待redis服务器的响应。
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服务端处理命令，并且返回处理结果给客户端。
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客户端接收到服务的返回结果，程序从阻塞代码处返回。
rtt 时间
redis客户端和服务端之间通过网络连接进行数据传输，数据包从客户端到达服务器，并从服务器返回数据回复客户端的时间被称之为rtt(round trip time - 往返时间)。我们可以很容易就意识到，redis在连续请求服务端时，如果rtt时间为250ms, 即使redis每秒能处理100k请求，但也会因为网络传输花费大量时间，导致每秒最多也只能处理4个请求，导致整体性能的下降。
redis pipeline
为了提升效率，这时候pipeline出现了。pipelining不仅仅能够降低rrt，实际上它极大的提升了单次执行的操作数。这是因为如果不使用pipelining，那么每次执行单个命令,从访问数据的结构和服务端产生应答的角度，它的成本是很低的。但是从执行网络io的角度，它的成本其实是很高的。其中涉及到read()和write()的系统调用，这意味着需要从用户态切换到内核态,而这个上下文的切换成本是巨大的。
当使用pipeline时，它允许多个命令的读通过一次read()操作，多个命令的应答使用一次write()操作，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。不仅减少了rtt，同时也减少了io调用次数（io调用涉及到用户态到内核态之间的切换），最终提升程序的执行效率与性能。如下图：
要支持pipeline，其实既要服务端的支持，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，redis就是这样处理的。而客户端，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。
pipeline实际应用场景
管道在redis中具有广泛的实际应用场景，主要包括数据导入导出、数据处理、批量操作等。下面将详细介绍这些场景及其在redis中的应用。
数据导入导出
场景描述
数据导入导出是指将数据从redis中导出到其他存储介质，或者从其他存储介质导入到redis中。这种场景通常发生在数据迁移、备份恢复、数据同步等操作中。
管道应用
管道可以用于批量导入导出数据。将多个数据操作命令打包成一个请求发送到服务器，减少了网络通信的开销，提高了数据导入导出的效率。
# 开启管道模式 pipeline # 批量导出数据 dump key1 dump key2 # 执行管道中的所有命令 exec
数据处理
场景描述
数据处理是指对redis中的数据进行批量处理、转换、过滤等操作。这种场景通常发生在数据清洗、数据分析、数据转换等操作中。
管道应用
管道可以用于批量处理数据。将多个数据处理命令打包成一个请求发送到服务器，减少了网络通信的开销，提高了数据处理的效率。
# 开启管道模式 pipeline # 批量处理数据 incr key1 incrby key2 10 # 执行管道中的所有命令 exec
批量操作
场景描述
批量操作是指对redis中的多个键进行批量操作，如设置多个键的值、删除多个键等。这种场景通常发生在批量任务处理、批量数据更新等操作中。
管道应用
管道可以用于批量执行多个操作。将多个操作命令打包成一个请求发送到服务器，减少了网络通信的开销，提高了操作的执行效率。
# 开启管道模式 pipeline # 批量设置值 set key1 value1 set key2 value2 # 批量删除键 del key1 del key2 # 执行管道中的所有命令 exec
其他应用场景
除了上述应用场景外，管道还可以用于实现原子性操作、事务处理等功能。例如，可以将多个命令打包成一个事务发送到服务器，保证了事务中的多个操作的原子性。
总 结
管道是一种在redis中提高命令批量执行效率的机制，通过将多个命令一次性发送到服务器并一次性接收响应，减少了网络通信的开销，提高了命令执行的效率。通过管道，可以实现数据导入导出、数据处理、批量操作等功能，提高了redis的性能和可扩展性。希望本文的介绍能够帮助读者更深入地理解和应用redis中的管道机制。
