Redis 新特性 pipeline（管道）

redis本身是乙個cs模式的tcp server, client可以通過乙個socket連續發起多個請求命令。每個請求命令發出後client通常會阻塞並等待redis服務端處理，redis服務端處理完後將結果返回給client。

redis的pipeline(管道)功能在命令列中沒有，但redis是支援pipeline的，而且在各個語言版的client中都有相應的實現。由於網路開銷延遲，即算redis server端有很強的處理能力，也由於收到的client訊息少，而造成吞吐量小。當client 使用pipelining 傳送命令時，redis server必須部分請求放到佇列中（使用記憶體）執行完畢後一次性傳送結果；如果傳送的命名很多的話，建議對返回的結果加標籤，當然這也會增加使用的記憶體；

pipeline在某些場景下非常有用，比如有多個command需要被「及時的」提交，而且他們對相應結果沒有互相依賴，而且對結果響應也無需立即獲得，那麼pipeline就可以充當這種「批處理」的工具；而且在一定程度上，可以較大的提公升效能,效能提公升的原因主要是tcp鏈結中較少了「互動往返」的時間。不過在編碼時請注意，pipeline期間將「獨佔」鏈結，此期間將不能進行非「管道」型別的其他操作，直到pipeline關閉；如果你的pipeline的指令集很龐大，為了不干擾鏈結中的其他操作，你可以為pipeline操作新建client鏈結，讓pipeline和其他正常操作分離在2個client中。不過pipeline事實上所能容忍的操作個數，和socket-output緩衝區大小/返回結果的資料尺寸都有很大的關係；同時也意味著每個redis-server同時所能支撐的pipeline鏈結的個數，也是有限的，這將受限於server的物理記憶體或網路介面的緩衝能力。

python 測試**：

同時提交10000個command：

#!/usr/bin/python2

importredis

importtime

defwithout_pipeline():

r=redis.redis()

foriinrange(10000):

r.ping()

return

defwith_pipeline():

r=redis.redis()

pipeline=r.pipeline()

foriinrange(10000):

pipeline.ping()

pipeline.execute()

return

defbench(desc):

start=time.clock()

desc()

stop=time.clock()

diff=stop-start

print"%s has token %s"%(desc.func_name,str(diff))

if__name__=='__main__':

bench(without_pipeline)

bench(with_pipeline)

測試結果：

[root@localhost ~]# python2 redis_piple.py

without_pipeline has token 1.11

with_pipeline has token 0.29

注：在本機測試，基本忽略網路延遲，pipeline還是有很高的效能的。

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