1、简介
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：
- 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
- 服务端处理命令，并且返回处理结果给客户端
- 客户端接收到服务的返回结果，程序从阻塞代码处返回
Redis客户端和服务端之间通过网络连接进行数据传输，这个连接可以很快（loopback接口）或很慢（建立了一个多次跳转的网络连接）。无论网络延如何延时，数据包总是能从客户端到达服务器，并从服务器返回数据回复客户端，这个时间被称之为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，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，导致整体性能的下降。
因此如果遇到大量的批处理，我们可以考虑使用Redis的pipeline（管道）。值得注意的是，管道技术并不是Redis特有的技术，管道技术往往需要客户端-服务器的共同配合，大部分工作任务其实是在客户端完成，很显然Redis支持管道技术，按照官网的意思，Redis的最低版本就考虑了管道技术的支持性设计。
如下图，多个连续的incr指令，使用pipeline（管道）后，多个连续的incr指令只会花费一次网络来回开销，这个开销会随着n数值的增大，大幅减少网络io开销，从而提升整体服务的性能。
2、深究pipeline
在上述简介中，提到了管道技术优化的是网络传输的耗时时间，这里通过Redis客户端-服务端的一次完整的网络请求来回，深入探索pipeline的本质。
- 客户端调用write将数据写入操作系统内核(kernel)为socket连接分配的发送缓冲区(send buffer)
- 客户端操作系统内核将发送缓冲区(send buffer)的数据发送到网卡(NIC)
- 网卡(NIC)将数据通过路由(route)将数据送到Redis服务器机器网卡(NIC)
- 服务器操作系统内核(kernel)将网卡(NIC)接收的数据，写入内核为socket分配的接收缓冲区(recv buffer)
- 服务器进程从接收缓冲区调用read读取数据，并进行数据逻辑处理
- 数据处理完成之后，服务器进程调用write将响应数据写入操作系统内核为socket分配的发送缓冲区
- 操作系统内核将发送缓冲区的数据发送到服务器网卡
- 服务器网卡将响应数据通过路由发送到客户端网卡
- 客户端网卡接收响应数据
- 客户端操作系统内核读取网卡接收到的服务器响应数据，并写入操作系统为socket连接分配的介绍缓冲区
- 客户端进程调用read从接收缓冲区中读取服务器响应数据
- 一次完整网络请求来回过程结束
对于pipeline技术而言，就是将n * 12个步骤，合并成1 * 12，这样服务请求响应的总体时间将会大大的减少。
有个值得注意的点：
在上述网络请求来回中，可能出现我们经常说到的io阻塞：
- 当write操作发生，并且发送缓冲区（send buffer）满时，就会导致write操作阻塞
- 当read操作发生，并且接收缓冲区（recv buffer）满时，就会导致read操作阻塞
上述的这两个阻塞如果出现，将会导致整个请求时间变长，因此我们操作大批量指令的时候，比如10k个指令，我们可以合理的对指令分多次批量发送，这样可以减少出现阻塞的情况，也可以避免服务器响应一个过大的答复包，导致客户端内存负载过重。
3、benchmark压测pipeline
使用Redis提供的benchmark对Redis进行性能测试，
如过你是Windows下的Redis，在安装目录下有个redis-benchmark.exe，进入cmd命令模式测试即可
如果你是在Linux下的redis，在安装目录的src目录下有个redis-benchmark
redis-benchmark的全部指令参数如下所示，我们这里测试pipeline，需要使用-P
指令名称 |
描述 |
默认值 |
-h |
指定Redis服务器hostname |
127.0.0.1 |
-p |
指定Redis服务器端口 |
6379 |
-s |
指定Redis服务器Server Socket |
|
-a |
指定Redis服务器密码 |
|
-c |
指定客户端并发数 |
50 |
-n |
指定总请求数 |
100000 |
-dbnum |
指定Redis数据库 |
0 |
-k |
1=keep alive 0=reconnect |
1 |
-r |
使用随机key，value 对相关指令进行压测 |
|
-P |
使用管道（pipeline） |
1（no pipeline） |
-q |
强制退出Redis，仅展示query/sec |
|
--csv |
使用CSV格式输出 |
|
-l |
循环运行测试 |
|
-t |
运行逗号分隔的测试列表 |
|
-I |
Idle模式，仅打开N个idle连接并等待 |
通过普通方式测试set指令和pipeline方式测试set指令，可以看到Redis服务不同的QPS：
- 普通set方式，Redis QPS 大概在5.3万左右
- 当使用pipeline set时，随着管道内并行请求数量的增加，Redis QPS可以达到100万以上
4、Jedis使用pipeline
测试代码
package com.liziba.redis;
import redis.clients.jedis.Jedis;
import redis.clients.jedis.Pipeline;
import java.io.IOException;
/**
* <p>
* 测试pipeline
* </p>
*
* @Author: Liziba
* @Date: 2021/9/14 22:43
*/
public class PipelineTest {
public static void main(String[] args) throws IOException {
Jedis client = new Jedis("127.0.0.1", 6379);
long startPipe = System.currentTimeMillis();
Pipeline pipe = client.pipelined();
pipe.multi();
for (int i = 0; i < 100000; i++) {
pipe.set("pipe" + i, i + "" );
}
pipe.exec();
pipe.close();
long endPipe = System.currentTimeMillis();
System.out.println("pipeline set cost time : " + (endPipe - startPipe) + "ms");
for (int i = 0; i < 100000; i++) {
client.set("normal" + i, i + "");
}
System.out.println("normal set cost time : " + (System.currentTimeMillis() - endPipe)+ "ms");
}
}
测试结果
