關(guān)于在Redis中使用Pipelining加速查詢的問題
Request/Response protocols and RTT
Redis是一個(gè)client-server
模式的TCP服務(wù),也被稱為Request/Response
協(xié)議的實(shí)現(xiàn)。
這意味著通常一個(gè)請求的完成是遵循下面兩個(gè)步驟:
- Client發(fā)送一個(gè)操作命令給Server,從TCP的套接字Socket中讀取Server的響應(yīng)值,通常來說這是一種阻塞的方式
- Server執(zhí)行操作命令,然后將響應(yīng)值返回給Client
舉個(gè)例子
Client: INCR X Server: 1 Client: INCR X Server: 2 Client: INCR X Server: 3 Client: INCR X Server: 4
Clients和Servers是通過網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行連接。這就意味著網(wǎng)絡(luò)連接可能會很快(比如回環(huán)網(wǎng)絡(luò),即本機(jī)網(wǎng)絡(luò)),也可能很慢(比如兩個(gè)主機(jī)之間存在多跳網(wǎng)絡(luò))。不管網(wǎng)絡(luò)怎么樣,一個(gè)數(shù)據(jù)包從Client到Server,然后相應(yīng)值又從Server返回Client都需要一定的時(shí)間。
這個(gè)時(shí)間被稱為RTT(Round Trip Time)。當(dāng)一個(gè)Client需要執(zhí)行多個(gè)連續(xù)請求(比如添加許多個(gè)元素到一個(gè)list中,或者清掉Redis中許多個(gè)鍵值對),那么RTT是怎樣影響到性能的呢?這個(gè)也是很方便去計(jì)算的。比如如果RTT的時(shí)間為250ms(假設(shè)互聯(lián)網(wǎng)連接速度非常慢),即使Server可以每秒處理100k個(gè)請求,那么最多也只能接受每秒4個(gè)請求。
如果是回環(huán)網(wǎng)絡(luò),RTT將會特別的短(比如作者的127.0.0.1,RTT的響應(yīng)時(shí)間為44ms),但是對于執(zhí)行連續(xù)多次寫操作時(shí),也是一筆不小的消耗。
其實(shí)我們有其他辦法來降低這種場景的消耗,開心不?驚喜不?
Redis Pipelining
在一個(gè)Request/Response
方式的服務(wù)中有一個(gè)特性:即使Client沒有收到之前的響應(yīng)值,也可以繼續(xù)發(fā)送新的請求。這種特性意味著我們可以不需要等待Server的響應(yīng),可以率先發(fā)送許多操作命令給Server,然后在一次性讀取Server的所有響應(yīng)值。
這種方式被稱為Pipelining
技術(shù),該技術(shù)近幾十年來被廣泛的使用。比如多POP3協(xié)議的實(shí)現(xiàn)就支持這個(gè)特性,大大的提升了從server端下載新的郵件的速度。
Redis在很早的時(shí)候就支持該項(xiàng)技術(shù),所以不管你運(yùn)行的是什么版本,你都可以使用pipelining
技術(shù),比如這里有一個(gè)使用 netcat 工具的:
$ (printf "PING\r\nPING\r\nPING\r\n"; sleep 1) | nc localhost 6379 +PONG +PONG +PONG
現(xiàn)在我們不需要為每一次請求付出RTT的消耗了,而是一次性發(fā)送三個(gè)操作命令。為了便于直觀的理解,還是拿之前的說明,使用pipelining
技術(shù)該的實(shí)現(xiàn)順序如下:
Client: INCR X Client: INCR X Client: INCR X Client: INCR X Server: 1 Server: 2 Server: 3 Server: 4
劃重點(diǎn)(敲黑板):當(dāng)client使用pipelining
發(fā)送操作命令時(shí),server端將強(qiáng)制使用內(nèi)存來排列響應(yīng)結(jié)果。所以在使用pipelining
發(fā)送大量的操作命令的時(shí)候,最好確定一個(gè)合理的命令條數(shù),一批一批的發(fā)送給Server端,比如發(fā)送10k個(gè)操作命令,讀取響應(yīng)結(jié)果,再發(fā)送10k個(gè)操作命令,以此類推…雖然說耗時(shí)近乎相同,但是額外的內(nèi)存消耗將是這10k操作命令的排列響應(yīng)結(jié)果所需的最大值。(為防止內(nèi)存耗盡,選擇一個(gè)合理的值)
It’s not just a matter of RTT
Pipelining
不是減少因?yàn)?RTT 造成消耗的唯一方式,但是它確實(shí)幫助你極大的提升每秒的執(zhí)行命令數(shù)量。事實(shí)的真相是:從訪問相應(yīng)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)并且生成答復(fù)結(jié)果的角度來看,不使用pipelining
確實(shí)代價(jià)很低;但是從套接字socket I/O的角度來看,恰恰相反。因?yàn)檫@涉及到了read()
和write()
調(diào)用,需要從用戶態(tài)切換到內(nèi)核態(tài)。這種上下文切換會特別損耗時(shí)間的。
一旦使用了pipelining
技術(shù),很多操作命令將會從同一個(gè)read()
調(diào)用中執(zhí)行讀操作,大量的答復(fù)結(jié)果將會被分發(fā)到同一個(gè)write()
調(diào)用中執(zhí)行寫操作?;诖?,隨著管道的長度增加,每秒執(zhí)行的查詢數(shù)量最開始幾乎呈直線型增加,直到不使用pipelining
技術(shù)的基準(zhǔn)的10倍,如下圖:
Some real world code example
不翻譯,基本上就是說使用了pipelining
提升了5倍性能。
Pipelining VS Scripting
Redis Scripting
(2.6+版本可用),通過使用在Server端完成大量工作的腳本Scripting
,可以更加高效的解決大量pipelining
用例。使用腳本Scripting
的最大好處就是在讀和寫的時(shí)候消耗更少的性能,使得像讀、寫、計(jì)算這樣的操作更加快速。(當(dāng)client需要寫操作之前獲取讀操作的響應(yīng)結(jié)果時(shí),pepelining
就顯得相形見拙。) 有時(shí)候,應(yīng)用可能需要在使用pipelining
時(shí),發(fā)送 EVAL
或者 EVALSHA
命令,這是可行的,并且Redis明確支持這么這種SCRIPT LOAD
命令。(它保證可可以調(diào)用 EVALSHA
而不會有失敗的風(fēng)險(xiǎn))。
Appendix: Why are busy loops slow even on the loopback interface?
讀完全文,你可能還會感到疑問:為什么如下的Redis測試基準(zhǔn) benchmark
會執(zhí)行這么慢,甚至在Client和Server在一個(gè)物理機(jī)上也是如此:
FOR-ONE-SECOND: Redis.SET("foo","bar") END
畢竟Redis進(jìn)程和測試基準(zhǔn)benchmark
在相同的機(jī)器上運(yùn)行,并且這是沒有任何實(shí)際的延遲和真實(shí)的網(wǎng)絡(luò)參與,不就是消息通過內(nèi)存從一個(gè)地方拷貝到另一個(gè)地方么? 原因是進(jìn)程在操作系統(tǒng)中并不是一直運(yùn)行。真實(shí)的情景是系統(tǒng)內(nèi)核調(diào)度,調(diào)度到進(jìn)程運(yùn)行,它才會運(yùn)行。比如測試基準(zhǔn)benchmark
被允許運(yùn)行,從Redis Server中讀取響應(yīng)內(nèi)容(與最后一次執(zhí)行的命令相關(guān)),并且寫了一個(gè)新的命令。這時(shí)命令將在回環(huán)網(wǎng)絡(luò)的套接字中,但是為了被Redis Server讀取,系統(tǒng)內(nèi)核需要調(diào)度Redis Server進(jìn)程(當(dāng)前正在系統(tǒng)中掛起),周而復(fù)始。所以由于系統(tǒng)內(nèi)核調(diào)度的機(jī)制,就算是在回環(huán)網(wǎng)絡(luò)中,仍然會涉及到網(wǎng)絡(luò)延遲。 簡言之,在網(wǎng)絡(luò)服務(wù)器中衡量性能時(shí),使用回環(huán)網(wǎng)絡(luò)測試并不是一個(gè)明智的方式。應(yīng)該避免使用此種方式來測試基準(zhǔn)。
思考
換一種測試方式
參考
到此這篇關(guān)于在Redis中使用Pipelining加速查詢的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Redis加速查詢內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家!
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