Redis介绍

Redis是一种基于内存的Key-Value存储系统，具有高性能、高可靠性、高可扩展性等优点。它使用ANSI C编写，可编译为效率极高的机器代码，并且能够将数据存储为键值对，从而使内存中缓存成为Redis有吸引力的用例，此外还可以将数据持久保存到磁盘中。

Redis管道机制

在Redis中，管道（Pipeline）机制是一种提高效率的方法，它可以通过对多个Redis命令进行批量操作，减少网络延迟和Redis命令解析等开销，从而大幅度提升Redis的操作效率。

Redis管道机制的原理其实很简单，就是将多个Redis命令连续写入缓冲区中，然后一次性发送给Redis服务器，并等待Redis服务器的响应。这样做的好处是可以最大限度地减少每次Redis命令通信带来的网络开销和Redis命令解析开销，从而大幅度提高Redis的操作效率。

Pipeline概念

Redis客户端执行一条命令分为如下四个过程

1、发送命令

2、命令排队

3、命令执行

4、返回结果

其中 1、+ 4、 称为Round Trip Time (RTT,往返时间）。

Redis 提供了批量操作命令，例如：mget，mset等，有效节约RTT。但是大部分命令是不支持批量操作的，例如要执行N次的hgetall命令，但却并没有mhgetall 命令存在，需要消耗N次RTT。Redis的客户端和服务端可能部署在不同的机房，例如客户端在北京机房，Redis服务端在上海机房，两地直线距离约为1300公里，那么1次RTT时间约等于13毫秒。

Pipeline 流水线机制能改善上面这类问题，它能将一组Redis命令进行组装，通过一次RTT传输给Redis，再将这组Redis命令的执行结果按顺序返回给客户端。

非Pipeline执行流程

Pipeline执行流程

Redis管道机制的应用场景

Redis的管道机制主要适用于需要批量操作的场景，例如以下情况：

1、批量写入数据：如果需要写入大量的数据到Redis中，通过管道机制可以实现批量写入，极大地提高写入效率。

2、批量获取数据：如果需要获取Redis中的大量数据，通过管道机制可以实现批量获取，极大地提高获取效率。

3、批量更新数据：如果需要批量更新Redis中的数据，通过管道机制可以实现批量更新，极大地提高更新效率。

Redis管道机制的实现

为了更好地理解Redis管道机制，下面来演示它的实现过程。

1、下载Redis Download | Redis

2、安装Redis

$ wget https://redis.io/download//releases/redis-7.2.4.tar.gz
$ tar xzf redis-7.2.4.tar.gz
$ cd redis-7.2.4
$ make

3、启动Redis

$ cd src
$ ./redis-server 

5、redis-cli连接Redis

$ ./redis-cli 
127.0.0.1:6379> 

6、Jedis代码演示

 				// 创建Redis连接
        Jedis jedis = new Jedis("127.0.0.1", 6379);
        Pipeline pipeline = jedis.pipelined();
        pipeline.set("name", "yyp");
        pipeline.set("age", "18");
        pipeline.set("sex", "男");
        pipeline.get("name");
        pipeline.get("age");
        pipeline.get("sex");
        List result = pipeline.syncAndReturnAll();
        System.out.println("pipeline result=" + result);

上述代码中，通过创建管道对象，将多个Redis命令写入缓冲区中，然后一次性发送给Redis服务器。通过执行管道命令并获取结果，得到了最终的结果。

pipeline result=[OK, OK, OK, yyp, 18, 男]

7、StringRedisTemplate代码演示

//组装数据集合
Map<String, Pair<String, Integer>> dataMap = Maps.newHashMap();
dataMap.put("name", new Pair<>("yyp", 30));
dataMap.put("age", new Pair<>("18", 30));
dataMap.put("sex", new Pair<>("男", 30));

launchRedisTemplate.executePipelined(new RedisCallback<String>() {
            @Override
            public String doInRedis(RedisConnection redisConnection) throws DataAccessException {
                StringRedisConnection stringRedisConnection = (StringRedisConnection) redisConnection;

                for (Map.Entry<String, Pair<String, Integer>> entry : dataMap.entrySet()) {
                    String cacheKey = entry.getKey();
                    Pair<String, Integer> pair = entry.getValue();
                
                    Expiration expiration =  Expiration.from(Convert.toLong(pair.getValue()), TimeUnit.MINUTES);
                    stringRedisConnection.set(cacheKey, pair.getKey(), expiration, RedisStringCommands.SetOption.UPSERT);
                }

                return null;
            }
        });

最佳实践

Pipeline虽然好用，但是每次Pipeline组装的命令个数不能没有节制，否则一次组装Pipeline数据量过大，一方面会增加客户端的等待时间，另一方面会造成一定的网络阻塞，可以将一次包含大量命令的Pipeline拆分成多次较小的Pipeline来完成。