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。
免责声明:本站资源来自互联网收集,仅供用于学习和交流,请遵循相关法律法规,本站一切资源不代表本站立场,如有侵权、后门、不妥请联系本站删除!
《魔兽世界》大逃杀!60人新游玩模式《强袭风暴》3月21日上线
暴雪近日发布了《魔兽世界》10.2.6 更新内容,新游玩模式《强袭风暴》即将于3月21 日在亚服上线,届时玩家将前往阿拉希高地展开一场 60 人大逃杀对战。
艾泽拉斯的冒险者已经征服了艾泽拉斯的大地及遥远的彼岸。他们在对抗世界上最致命的敌人时展现出过人的手腕,并且成功阻止终结宇宙等级的威胁。当他们在为即将于《魔兽世界》资料片《地心之战》中来袭的萨拉塔斯势力做战斗准备时,他们还需要在熟悉的阿拉希高地面对一个全新的敌人──那就是彼此。在《巨龙崛起》10.2.6 更新的《强袭风暴》中,玩家将会进入一个全新的海盗主题大逃杀式限时活动,其中包含极高的风险和史诗级的奖励。
《强袭风暴》不是普通的战场,作为一个独立于主游戏之外的活动,玩家可以用大逃杀的风格来体验《魔兽世界》,不分职业、不分装备(除了你在赛局中捡到的),光是技巧和战略的强弱之分就能决定出谁才是能坚持到最后的赢家。本次活动将会开放单人和双人模式,玩家在加入海盗主题的预赛大厅区域前,可以从强袭风暴角色画面新增好友。游玩游戏将可以累计名望轨迹,《巨龙崛起》和《魔兽世界:巫妖王之怒 经典版》的玩家都可以获得奖励。
更新日志
- 小骆驼-《草原狼2(蓝光CD)》[原抓WAV+CUE]
- 群星《欢迎来到我身边 电影原声专辑》[320K/MP3][105.02MB]
- 群星《欢迎来到我身边 电影原声专辑》[FLAC/分轨][480.9MB]
- 雷婷《梦里蓝天HQⅡ》 2023头版限量编号低速原抓[WAV+CUE][463M]
- 群星《2024好听新歌42》AI调整音效【WAV分轨】
- 王思雨-《思念陪着鸿雁飞》WAV
- 王思雨《喜马拉雅HQ》头版限量编号[WAV+CUE]
- 李健《无时无刻》[WAV+CUE][590M]
- 陈奕迅《酝酿》[WAV分轨][502M]
- 卓依婷《化蝶》2CD[WAV+CUE][1.1G]
- 群星《吉他王(黑胶CD)》[WAV+CUE]
- 齐秦《穿乐(穿越)》[WAV+CUE]
- 发烧珍品《数位CD音响测试-动向效果(九)》【WAV+CUE】
- 邝美云《邝美云精装歌集》[DSF][1.6G]
- 吕方《爱一回伤一回》[WAV+CUE][454M]