【实践篇】4.1 Redis管道pipeline使用详解

文章目录

0. 前言
- 什么场景下使用redis管道特性
- 1.原理
- - 1.1 redis管道特性的处理机制
  - 使用redis管道优化示例
  - 3. springboot使用redis管道示例
  - 4. 参考资料
  - 5. 源码地址
  - 6. Redis从入门到精通系列文章
    
    0. 前言
    
    Redis管道（Pipeline）是一种批量执行Redis命令的机制。通常情况下，客户端向Redis发送一个命令时，需要等待Redis服务器执行完该命令并返回结果后才能发送下一个命令。但使用管道可以在客户端一次性发送多个命令，然后等待Redis服务器一次性返回所有命令的结果，从而减少了多次网络往返的开销。
    
    在管道中，客户端发送的每个命令都会被Redis服务器缓存起来，而不是立即执行。当客户端调用执行命令的方法（如EXEC）时，Redis服务器会按照命令发送的顺序依次执行这些命令，并将执行结果一次性返回给客户端。这样就实现了一次性发送多个命令并一次性接收多个结果的效果。
    
    通过使用管道，可以大大提高Redis的性能和吞吐量。因为管道允许客户端一次性发送多个命令，减少了网络延迟和连接开销。此外，管道还支持原子性的事务操作，可以将多个命令封装在一个事务中进行执行。
    
    由于管道是无序的，所以返回结果的顺序可能与命令的发送顺序不一致。在使用管道时，客户端需要根据实际情况进行结果的解析和处理。
    
    什么场景下使用redis管道特性
    
    Redis管道特性在以下场景下可以发挥作用：
    1. 批量操作：当需要执行大量Redis操作时，使用管道可以将多个操作合并到一次网络往返中，减少了网络延迟和连接开销，大大提高了性能。例如批量写入、批量读取、批量删除等。
    2. 高吞吐量：管道可以并行地执行多个Redis操作，提高了系统的并发处理能力，从而实现高吞吐量的数据处理。
    3. 数据流水线：当需要依次执行多个Redis命令，并且后续命令的执行依赖于前面命令的结果时，可以使用管道来实现数据的流水线处理。例如计算、过滤、排序等操作可以通过管道一次性完成。
    4. 批量查询：当需要查询多个键对应的值时，使用管道可以将多次查询合并为一次查询，减少了多次网络往返的开销，提高了查询效率。
    5. 事务操作：在Redis中，事务是通过MULTI/EXEC命令实现的，使用管道可以将多个命令一起发送给Redis服务器，实现原子性的事务操作。这样可以减少网络往返的次数，提高事务的执行效率。
    Redis管道特性适用于需要高性能、高并发、批量操作的场景，可以有效地提升Redis的操作效率和系统的整体性能。但管道操作是无序的，返回结果的顺序可能与命令的发送顺序不一致，因此在使用管道时需要根据实际情况进行结果的解析和处理。
    
    1.原理
    
    Redis管道可以与TCP连接复用一起使用。在使用管道时，可以选择在同一个TCP连接上发送多个命令，而无需每次都建立和关闭连接。这样可以减少连接的开销，提高数据传输的效率。
    
    从TCP连接的角度来解释Redis管道提升性能原理，主要涉及到以下几个方面：
    1. 建立TCP连接：在客户端与Redis服务器建立连接时，会通过TCP三次握手来建立可靠的连接。客户端与服务器之间的通信会通过该TCP连接进行。
    2. 消息传输：在Redis管道中，客户端发送的多个命令请求会被缓存到请求队列中，而不是立即发送到Redis服务器。这些请求会在客户端本地进行缓存。
    3. 批量发送：当客户端调用执行命令的方法（如EXEC）时，客户端会将请求队列中的命令一次性发送到Redis服务器。这样就减少了网络往返的次数，提高了性能。客户端通过TCP连接将命令一批一批地发送给服务器。
    4. 执行命令：Redis服务器收到客户端发送的命令后，会按照请求队列中的命令顺序依次执行这些命令。执行完所有命令后，将执行结果一次性返回给客户端。
    5. 关闭连接：当管道中的所有命令执行完毕后，客户端可以选择关闭TCP连接或者继续发送其他命令。如果不关闭连接，客户端可以在后续的操作中继续使用该TCP连接进行通信。
    Redis管道的原理基于TCP连接的建立和消息传输机制。通过在客户端本地缓存多个命令请求，然后一次性发送到Redis服务器，减少网络往返的开销，提高性能。同时，通过TCP连接的保持，可以在不关闭连接的情况下继续使用管道进行后续的操作。
    
    1.1 redis管道特性的处理机制
    
    Redis的管道实现原理主要依靠以下两个机制：
    1. 请求队列：客户端发送的命令请求会先进入一个请求队列，而不是立即发送到Redis服务器。请求队列会按照命令的发送顺序缓存请求，保持命令的顺序不变。
    2. 批量执行：当客户端调用执行命令的方法（如EXEC）时，Redis服务器会按照请求队列中的命令顺序依次执行这些命令，并将执行结果一次性返回给客户端。这样就实现了一次性发送多个命令并一次性接收多个结果的效果。
    具体的实现流程如下：
    1. 客户端发送命令：客户端将多个命令发送到Redis服务器。这些命令会被添加到请求队列中。
    2. REDIS_PIPELINE 指令：客户端发送一个特殊的REDIS_PIPELINE指令给Redis服务器，表示开始使用管道。
    3. 请求队列缓存命令：Redis服务器收到REDIS_PIPELINE指令后，将客户端发送的命令添加到请求队列中。
    4. 执行命令并返回结果：当客户端调用执行命令的方法（如EXEC）时，Redis服务器会按照请求队列中的命令顺序依次执行这些命令。执行完所有命令后，将执行结果一次性返回给客户端。
    通过使用请求队列和批量执行机制，Redis的管道实现了一次性发送多个命令并一次性接收多个结果的效果，从而减少了多次网络往返的开销，提高了性能和吞吐量。同时，管道还支持原子性的事务操作，可以将多个命令封装在一个事务中进行执行。
    
    使用redis管道优化示例
    
    通常在项目中发现大量使用循环操作redis的示例。使用循环单独更新缓存这种在大数据量情况下存在很大性能问题。
    
    举个简单示例
    
    假设有一个需求是根据用户ID列表批量更新用户的缓存信息。原始的实现方式是使用循环单独更新每个用户的缓存信息，如下所示：
```
import redis.clients.jedis.Jedis;
public class CacheUpdater { private Jedis jedis;
    public CacheUpdater() { jedis = new Jedis("localhost", 6379);
    }
    public void updateCache(List userIds) { for (String userId : userIds) { User user = getUserFromDB(userId); // 从数据库获取用户信息
            updateCache(user); // 更新缓存信息
        }
    }
    private void updateCache(User user) { String cacheKey = "user:" + user.getId();
        jedis.set(cacheKey, user.toJson());
    }
    private User getUserFromDB(String userId) { // 从数据库中获取用户信息的逻辑
    }
}
```
    上面代码中，每次循环都会单独更新一个用户的缓存信息，导致每次都要进行网络通信，性能较差。
    
    使用Redis管道优化后的代码如下所示：
```
import redis.clients.jedis.Jedis;
import redis.clients.jedis.Pipeline;
public class CacheUpdater { private Jedis jedis;
    public CacheUpdater() { jedis = new Jedis("localhost", 6379);
    }
    public void updateCache(List userIds) { Pipeline pipeline = jedis.pipelined();
        for (String userId : userIds) { User user = getUserFromDB(userId); // 从数据库获取用户信息
            updateCache(user, pipeline); // 更新缓存信息
        }
        pipeline.syncAndReturnAll();
    }
    private void updateCache(User user, Pipeline pipeline) { String cacheKey = "user:" + user.getId();
        pipeline.set(cacheKey, user.toJson());
    }
    private User getUserFromDB(String userId) { // 从数据库中获取用户信息的逻辑
    }
}
```
    在优化后的代码中，创建了一个Redis管道Pipeline对象pipeline，然后在循环中使用管道的set命令批量更新缓存信息。最后，通过pipeline.syncAndReturnAll()一次性执行所有的管道命令。
    
    通过使用Redis管道优化，可以减少网络通信的开销，提高性能。
    
    3. springboot使用redis管道示例
    
    在Spring Boot中使用Redis管道，可以借助RedisTemplate和SessionCallback来实现。
    1. 如何使用Redis管道进行批量查询车辆最新位置GPS信息。
      注入RedisTemplate在getLatestGpsInfo方法中使用executePipelined方法来执行Redis管道操作。在管道中，遍历车辆ID列表，使用RedisConnection对象的get方法来获取对应车辆的GPS信息。
```
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.data.redis.connection.RedisConnection;
import org.springframework.data.redis.core.RedisCallback;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
import org.springframework.stereotype.Service;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
@Service
public class VehicleService { @Autowired
    private RedisTemplate redisTemplate;
    public List getLatestGpsInfo(List vehicleIds) { List gpsInfoList = redisTemplate.executePipelined(new RedisCallback>() { @Override
            public List doInRedis(RedisConnection connection) { for (String vehicleId : vehicleIds) { connection.get(redisTemplate.getStringSerializer().serialize("gps:" + vehicleId));
                }
                return null;
            }
        });
        // 解析返回结果
        List result = new ArrayList<>();
        for (Object gpsInfoObj : gpsInfoList) { if (gpsInfoObj != null) { String gpsStr = redisTemplate.getStringSerializer().deserialize((byte[]) gpsInfoObj);
                GpsInfo gpsInfo = parseGpsInfo(gpsStr);
                result.add(gpsInfo);
            }
        }
        return result;
    }
    private GpsInfo parseGpsInfo(String gpsStr) { // 解析GPS信息的逻辑
        // ...
        return gpsInfo;
    }
}
```
    4. 参考资料
    1. Redis官方文档https://redis.io/topics/pipelining
    2. Redis协议https://redis.io/topics/protocol
    3. Redis管道的优势和用途https://blog.csdn.net/u012439416/article/details/80291006
    4. Redis管道的实现原理https://juejin.cn/post/6844903955324334093
    5. 源码地址
    
    https://github.com/wangshuai67/icepip-springboot-action-examples
    https://github.com/wangshuai67/Redis-Tutorial-2023
    
    6. Redis从入门到精通系列文章
    - 《【Redis实践篇】使用Redisson 优雅实现项目实践过程中的5种场景》
    - 《Redis使用Lua脚本和Redisson来保证库存扣减中的原子性和一致性》
    - 《SpringBoot Redis 使用Lettuce和Jedis配置哨兵模式》
    - 《Redis【应用篇】之RedisTemplate基本操作》
    - 《Redis 从入门到精通【实践篇】之SpringBoot配置Redis多数据源》
    - 《Redis 从入门到精通【进阶篇】之三分钟了解Redis HyperLogLog 数据结构》
    - 《Redis 从入门到精通【进阶篇】之三分钟了解Redis地理位置数据结构GeoHash》
    - 《Redis 从入门到精通【进阶篇】之高可用哨兵机制(Redis Sentinel)详解》
    - 《Redis 从入门到精通【进阶篇】之redis主从复制详解》
    - 《Redis 从入门到精通【进阶篇】之Redis事务详解》
    - 《Redis从入门到精通【进阶篇】之对象机制详解》
    - 《Redis从入门到精通【进阶篇】之消息传递发布订阅模式详解》
    - 《Redis从入门到精通【进阶篇】之持久化 AOF详解》
    - 《Redis从入门到精通【进阶篇】之持久化RDB详解》
    - 《Redis从入门到精通【高阶篇】之底层数据结构字典(Dictionary)详解》
    - 《Redis从入门到精通【高阶篇】之底层数据结构快表QuickList详解》
    - 《Redis从入门到精通【高阶篇】之底层数据结构简单动态字符串(SDS)详解》
    - 《Redis从入门到精通【高阶篇】之底层数据结构压缩列表(ZipList)详解》
    - 《Redis从入门到精通【进阶篇】之数据类型Stream详解和使用示例》
      大家好，我是冰点，今天的【实践篇】Redis管道操作优化性能。如果你有疑问或见解可以在评论区留言。

命令 管道

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