Redis7之管道(六)
6.1 面试题
如何优化频繁命令往返造成的性能瓶颈?
Redis是一种基于客户端-服务端模型以及请求/响应协议的TCP服务。一个请求会遵循以下步骤:
客户端向服务端发送命令分四步(发送命令→命令排队→命令执行→返回结果),并监听Socket返回,通常以阻塞模式等待服务端响应 服务端处理命令,并将结果返回给客户端。 Round Trip Time(简称RTT,数据包往返于两端的时间) 如果同时需要执行大量的命令,那么就要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),而且还频繁调用系统IO,发送网络请求,同时需要redis调用多次read()和write()系统方法,系统方法会将数据从用户态转移到内核态,这样就会对进程上下文有比较大的影响了,性能不太好。
利用管道来解决
6.2 介绍
管道(pipeline)可以一次性发送多条命令给服务端。 服务端依次处理完完毕后,通过一条响应一次性将结果返回,通过减少客户端与redis的通信次数来实现降低往返延时时间。 pipeline实现的原理是队列 ,先进先出特性就保证数据的顺序性。
也就是批处理
将多个命令都存在一个txt文件中,然后一同批处理,验证批处理
6.3 小总结
Pipeline 与原生批量
原生批量命令是原子性(如:mset,mget),pipeline是非原子性
原生批量命令一次只能执行一种命令,pipeline支持批量执行不同命令
原生批命令是服务端实现,而pipeline需要服务端与客户端共同完成
Pipeline 与事务对比
事务具有原子性,管道不具有原子性 管道一次性将多条命令发送到服务器,事务是一条一条发的,事务只有在接收到exec命令后才会执行,管道不会 执行事务时会阻塞其他命令的执行,而执行管道中的命令时不会 Pipeline 注意事项
pipeline缓冲的指令只是会依次执行,不保证原子性,如果执行中指令发生异常,将会继续执行后续的指令 使用pipeline组装的命令个数不能太多,不然数据量过大客户端阻塞的时间可能过久,同时服务器也被迫回复一个队列答复,占用很多内存
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