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Redis提供了批量操作命令(例如mget、 mset等) , 有效地节约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命令存在, 需要消耗n次RTT。

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命令的执行结果按顺序返回给客户端。

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。

 

性能

Pipeline执行速度一般比逐条执行要快。
客户端和服务端的网络延时越大, Pipeline的效果越明显。

 

 

使用Pipeline执行n条命令模型

 

原生批量命令与Pipeline对比

·原生批量命令是原子的, Pipeline是非原子的。
·原生批量命令是一个命令对应多个key, Pipeline支持多个命令。
·原生批量命令是Redis服务端支持实现的, 而Pipeline需要服务端和客户端的共同实现。

 

最佳实践

Pipeline虽然好用, 但是每次Pipeline组装的命令个数不能没有节制, 否则一次组装Pipeline数据量过大, 一方面会增加客户端的等待时间, 另一方面会造成一定的网络阻塞, 可以将一次包含大量命令的Pipeline拆分成多次较小的Pipeline来完成。

Pipeline只能操作一个Redis实例, 但是即使在分布式Redis场景中, 也可以作为批量操作的重要优化手段。

posted on 2020-11-16 16:51  链条君  阅读(111)  评论(0编辑  收藏  举报