Redis数据库篇 -- Pipeline

一. 什么是Pipeline

在传统的请求-响应模式中,客户端与服务器之间的通信流程如下:

  1. 客户端发送一个命令到服务器。
  2. 服务器接收命令并执行。
  3. 服务器将执行结果返回给客户端。
  4. 客户端接收结果后,发送下一个命令
    在这里插入图片描述

在这种传统的模式下,每个命令都需要经历完整的 RTT,这在高延迟网络环境下会导致显著的性能瓶颈。

Redis Pipeline 是一种批量执行命令的技术,允许客户端在不等待服务器响应的情况下,一次性发送多个命令到 Redis 服务器。它通过消除或减少网络往返次数(Round-Trip Time, RTT),能够显著提高命令执行的吞吐量,客户端可以将多个命令打包发送,服务器则依次执行这些命令并将结果返回给客户端,从而有效地提升了网络利用率和整体性能。

Pipeline 工作流程可以总结成下面 5个步骤:

打包命令: 客户端将多个 Redis 命令按照特定的格式打包成一个请求包。
发送命令: 将打包好的请求一次性发送给 Redis 服务器。
执行命令: Redis 服务器按顺序执行接收到的所有命令。
接收响应: 服务器将所有命令的执行结果按顺序返回给客户端。
解析响应: 客户端解析接收到的响应,并将结果对应到各个命令。
在这里插入图片描述
这种方式通过减少网络往返次数,有效降低网络延迟对性能的影响,特别适合于需要执行大量 Redis 命令的高并发场景。

尽管 Pipeline带来了性能的提升,但它也有一些缺点:
1.资源消耗: 发送大量命令一次性执行,可能会消耗较多的服务器资源,导致 Redis 其他操作的响应时间增加。
2.错误处理复杂: 在批量执行命令时,单个命令的错误处理可能变得复杂,需要逐一检查每个命令的执行结果。
3.顺序依赖: 如果命令之间存在顺序依赖,Pipeline 的批量执行需要确保正确的命令顺序。
4.不支持事务功能: Pipeline 只是批量执行命令的工具,不具备事务的原子性和隔离性

二. Pipeline与非Pipeline性能对比

下面用Jedis客户端来对比Pipeline与非Pipeline模式下查询Hash类型数据性能。

import com.utils.DataImportToRedisUtils;
import redis.clients.jedis.Jedis;
import redis.clients.jedis.Pipeline;
import java.util.List;public class RedisPipeLineTest {public static void main(String[] args) {Jedis jedis = new Jedis("192.168.47.130", 6379);jedis.auth("Admin123!");jedis.select(0);int execTimes = 10000;long start = System.currentTimeMillis();for (int i = 0; i < execTimes; i++) {long ipScore = DataImportToRedisUtils.ipv4ToLong("1.0.32.0");String blockedIps = jedis.hget("blockedIps", "52.228.155.178");}long end = System.currentTimeMillis();System.out.println("the jedis total time is:" + (end - start));Pipeline pipe = jedis.pipelined(); // 先创建一个 pipeline 的链接对象long start_pipe = System.currentTimeMillis();for (int i = 0; i < execTimes; i++) {pipe.hget("blockedIps", "52.228.155.178");}List<Object> res = pipe.syncAndReturnAll(); // 获取所有的 responselong end_pipe = System.currentTimeMillis();System.out.println("the pipe total time is:" + (end_pipe - start_pipe));}
}

运行结果:

the jedis total time is:3920
the pipe total time is:45

从运行结果可以看出,Pipeline比非Pipeline性能可以提升不少

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.rhkb.cn/news/14078.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系长河编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

Baumer工业相机堡盟相机的相机传感器芯片清洁指南

Baumer工业相机堡盟相机的相机传感器芯片清洁指南 Baumer工业相机1.Baumer工业相机传感器芯片清洁工具和清洁剂2.Baumer工业相机传感器芯片清洁步骤2.1、准备步骤2.2、清洁过程1.定位清洁工具2.清洁传感器3&#xff0e;使用吹风装置 Baumer工业相机传感器芯片清洁的优势设计与结…

【OS】AUTOSAR架构下的Interrupt详解(下篇)

目录 3.代码分析 3.1中断配置代码 3.2 OS如何找到中断处理函数 3.3 Os_InitialEnableInterruptSources实现 3.4 Os_EnableInterruptSource 3.5 DisableAllInterrupts 3.5.1Os_IntSuspendCat1 3.5.2 Os_InterruptDisableAllEnter 3.5.3 Disable二类中断 3.5.4 Disable一…

ASP.NET Core中间件Markdown转换器

目录 需求 文本编码检测 Markdown→HTML 注意 实现 需求 Markdown是一种文本格式&#xff1b;不被浏览器支持&#xff1b;编写一个在服务器端把Markdown转换为HTML的中间件。我们开发的中间件是构建在ASP.NET Core内置的StaticFiles中间件之上&#xff0c;并且在它之前运…

idea 找不到或者无法加载主类

idea项目&#xff0c;之前一直是正常运行的&#xff0c;放假了之后再回来就遇到启动不了的问题。 WebApplication这个类右键运行的时候&#xff0c;也提示找不到主类。 对于这种之前运行没有问题&#xff0c;突然出问题的项目。 我的点是没有改动代码和数据的情况下项目就跑不起…

DeepSeek R1 Distill Llama 70B(免费版)API使用详解

DeepSeek R1 Distill Llama 70B&#xff08;免费版&#xff09;API使用详解 在人工智能领域&#xff0c;随着技术的不断进步&#xff0c;各种新的模型和应用如雨后春笋般涌现。今天&#xff0c;我们要为大家介绍的是OpenRouter平台上提供的DeepSeek R1 Distill Llama 70B&…

基于SpringBoot养老院平台系统功能实现六

一、前言介绍&#xff1a; 1.1 项目摘要 随着全球人口老龄化的不断加剧&#xff0c;养老服务需求日益增长。特别是在中国&#xff0c;随着经济的快速发展和人民生活水平的提高&#xff0c;老年人口数量不断增加&#xff0c;对养老服务的质量和效率提出了更高的要求。传统的养…

新能源产业的质量革命:六西格玛培训如何重塑制造竞争力

在新能源行业狂飙突进的今天&#xff0c;企业若想在全球供应链中占据高地&#xff0c;仅靠技术突破已远远不够。制造效率的毫厘之差&#xff0c;可能成为市场话语权的千里之距。某光伏巨头曾因电池片良率低于行业均值1.5%&#xff0c;导致年损失超2.3亿元——这恰恰印证了六西格…

额外题目汇总2-链表

链表 1.24. 两两交换链表中的节点 力扣题目链接(opens new window) 给定一个链表&#xff0c;两两交换其中相邻的节点&#xff0c;并返回交换后的链表。 你不能只是单纯的改变节点内部的值&#xff0c;而是需要实际的进行节点交换。 思路 使用虚拟头结点会很方便&#xff…

pytest-xdist 进行多进程并发测试!

在软件开发过程中&#xff0c;测试是确保代码质量和可靠性的关键步骤。随着项目规模的扩大和复杂性的增加&#xff0c;测试用例的执行效率变得尤为重要。为了加速测试过程&#xff0c;特别是对于一些可以并行执行的测试用 例&#xff0c;pytest-xdist 提供了一种强大的工具&…

化学-基础知识一

文章目录 1、物质分类2、离子反应3、氧化还原反应4、物质的量5、电子排布式6、元素周期表 化学基础知识&#xff0c;物质分类、离子反应、氧化还原反应、物质的量、电子排布式、元素周期表 1、物质分类 物质广泛分为混合物和纯净物&#xff0c;纯净物是主要研究对象&#xff1b…

Pycharm调试Deepseek API

本文主要是使用pycharm工具测试调用DeepSeek API 1、deepseek官网注册账号 DeepSeek 2、创建API key&#xff08;注意&#xff1a;复制保存好API key&#xff0c;因为出于安全原因&#xff0c;你将无法通过 API keys 管理界面再次查看它&#xff09; 3、pycharm创建新项目和c…

Java使用aspose实现pdf转word

Java使用aspose实现pdf转word 一、下载aspose-pdf-21.6.jar包【下载地址】&#xff0c;存放目录结构如图&#xff1b;配置pom.xml。 <!--pdf to word--> <dependency><groupId>com.aspose</groupId><artifactId>aspose-pdf</artifactId>…

检索式知识库问答相关研究调研

基于信息检索的知识库问答存在以下问题 一、问题解析阶段 复杂问题解析 1.问题中包括多个实体&#xff1a;(i)使用卷积操作捕获每个词的上下文特征&#xff1b;(ii)使用大语言模型对问题进行凝练&#xff0c;保留关键信息&#xff1b;(iii)采用思维链的方式对问题进行分解&am…

Python基于Django的课堂投票系统的设计与实现【附源码】

博主介绍&#xff1a;✌Java老徐、7年大厂程序员经历。全网粉丝12w、csdn博客专家、掘金/华为云/阿里云/InfoQ等平台优质作者、专注于Java技术领域和毕业项目实战✌ &#x1f345;文末获取源码联系&#x1f345; &#x1f447;&#x1f3fb; 精彩专栏推荐订阅&#x1f447;&…

C++ Primer 数组

欢迎阅读我的 【CPrimer】专栏 专栏简介&#xff1a;本专栏主要面向C初学者&#xff0c;解释C的一些基本概念和基础语言特性&#xff0c;涉及C标准库的用法&#xff0c;面向对象特性&#xff0c;泛型特性高级用法。通过使用标准库中定义的抽象设施&#xff0c;使你更加适应高级…

CPU的基本结构

基本结构 控制器&#xff08;Control Unit&#xff09;&#xff1a;负责控制&#xff0c;如指令计数器&#xff0c;指令跳转。 算术逻辑控制器&#xff08;Arithmetic/Logic Unit&#xff09;&#xff1a;负责计算&#xff0c;如算术运算加减&#xff0c;逻辑比较大小等。 南北…

git SourceTree 使用

Source Tree 使用原理 文件的状态 创建仓库和提交 验证 再克隆的时候发发现一个问题&#xff0c;就是有一个 这个验证&#xff0c;起始很简单 就是 gitee 的账号和密码&#xff0c;但是要搞清楚的是账号不是名称&#xff0c;我之前一直再使用名称登录老是出问题 这个很简单的…

BFS算法篇——广度优先搜索,探索未知的旅程(上)

文章目录 前言一、BFS的思路二、BFS的C语言实现1. 图的表示2. BFS的实现 三、代码解析四、输出结果五、总结 前言 广度优先搜索&#xff08;BFS&#xff09;是一种广泛应用于图论中的算法&#xff0c;常用于寻找最短路径、图的遍历等问题。与深度优先搜索&#xff08;DFS&…

hot100(9)

81.104. 二叉树的最大深度 - 力扣&#xff08;LeetCode&#xff09; 后序遍历&#xff0c;从下往上&#xff0c;需要用到下面返回的结果。 public int maxDepth(TreeNode root) {if(root null){return 0;}int left maxDepth(root.left);int right maxDepth(root.right);re…

Elasticsearch:向量搜索的快速介绍

作者&#xff1a;来自 Elastic Valentin Crettaz 本文是三篇系列文章中的第一篇&#xff0c;将深入探讨向量搜索&#xff08;也称为语义搜索&#xff09;的复杂性&#xff0c;以及它在 Elasticsearch 中的实现方式。 本文是三篇系列文章中的第一篇&#xff0c;将深入探讨向量搜…