案例目标
简单介绍 redis pipeline 的机制,结合一段实例说明pipeline 在提升吞吐量方面发生的效用。
案例背景
应用系统在数据推送或事件处理过程中,往往出现数据流经过多个网元;
然而在某些服务中,数据操作对redis 是强依赖的,在最近的一次分析中发现:
一次数据推送会对 redis 产生近30次读写操作!
在数据推送业务中的性能压测中,以数据上报 -> 下发应答为一次事务;而对于这样的读写模型,redis 的操作过于频繁,很快便导致系统延时过高,吞吐量低下,无法满足目标;
优化过程 主要针对业务代码做的优化,其中redis 操作经过大量合并,最终降低到原来的1/5,而系统吞吐量也提升明显。
其中,redis pipeline(管道机制) 的应用是一个关键手段。
pipeline的解释
Pipeline指的是管道技术,指的是客户端允许将多个请求依次发给服务器,过程中而不需要等待请求的回复,在最后再一并读取结果即可。
管道技术使用广泛,例如许多POP3协议已经实现支持这个功能,大大加快了从服务器下载新邮件的过程。 Redis很早就支持管道(pipeline)技术。(因此无论你运行的是什么版本,你都可以使用管道(pipelining)操作Redis)
普通请求模型
[图-pipeline1]
Pipeline请求模型
[图-pipeline2]
从两个图的对比中可看出,普通的请求模型是同步的,每次请求对应一次IO操作等待;
而Pipeline 化之后所有的请求合并为一次IO,除了时延可以降低之外,还能大幅度提升系统吞吐量。
代码实例
说明
本地开启50个线程,每个线程完成1000个key的写入,对比pipeline开启及不开启两种场景下的性能表现。
相关常量
// 并发任务 private static final int taskCount = 50; // pipeline大小 private static final int batchSize = 10; // 每个任务处理命令数 private static final int cmdCount = 1000; private static final boolean usePipeline = true;
初始化连接
JedisPoolConfig poolConfig = new JedisPoolConfig(); poolConfig.setMaxActive(200); poolConfig.setMaxIdle(100); poolConfig.setMaxWait(2000); poolConfig.setTestOnBorrow(false); poolConfig.setTestOnReturn(false); jedisPool = new JedisPool(poolConfig, host, port);
并发启动任务,统计执行时间
public static void main(String[] args) throws InterruptedException { init(); flushDB(); long t1 = System.currentTimeMillis(); ExecutorService executor = Executors.newCachedThreadPool(); CountDownLatch latch = new CountDownLatch(taskCount); for (int i = 0; i < taskCount; i++) { executor.submit(new DemoTask(i, latch)); } latch.await(); executor.shutdownNow(); long t2 = System.currentTimeMillis(); System.out.println("execution finish time(s):" + (t2 - t1) / 1000.0); }
DemoTask 封装了执行key写入的细节,区分不同场景
public void run() { logger.info("Task[{}] start.", id); try { if (usePipeline) { runWithPipeline(); } else { runWithNonPipeline(); } } finally { latch.countDown(); } logger.info("Task[{}] end.", id); }
不使用Pipeline的场景比较简单,循环执行set操作
for (int i = 0; i < cmdCount; i++) { Jedis jedis = get(); try { jedis.set(key(i), UUID.randomUUID().toString()); } finally { if (jedis != null) { jedisPool.returnResource(jedis); } } if (i % batchSize == 0) { logger.info("Task[{}] process -- {}", id, i); } }
使用Pipeline,需要处理分段,如10个作为一批命令执行
for (int i = 0; i < cmdCount;) { Jedis jedis = get(); try { Pipeline pipeline = jedis.pipelined(); int j; for (j = 0; j < batchSize; j++) { if (i + j < cmdCount) { pipeline.set(key(i + j), UUID.randomUUID().toString()); } else { break; } } pipeline.sync(); logger.info("Task[{}] pipeline -- {}", id, i + j); i += j; } finally { if (jedis != null) { jedisPool.returnResource(jedis); } } }
运行结果
不使用Pipeline,整体执行26s;而使用Pipeline优化后的代码,执行时间仅需要3s!
[图-nopipeline]
Pipeline-stat
[图-pipeline]
注意事项
pipeline机制可以优化吞吐量,但无法提供原子性/事务保障,而这个可以通过Redis-Multi等命令实现。
参考这里
部分读写操作存在相关依赖,无法使用pipeline实现,可利用Script机制,但需要在可维护性方面做好取舍。
扩展阅读
官方文档-Redis-Pipelining
官方文档-Redis-Transaction
以上这篇redis通过pipeline提升吞吐量的方法就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。
RTX 5090要首发 性能要翻倍!三星展示GDDR7显存
三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。
首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。
据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。
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