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Redis中使用Pipelining加速查詢的問題怎麼解決

WBOY
發布: 2023-05-26 11:47:41
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Request/Response protocols and RTT

Redis是一個client-server模式的TCP服務,也稱為Request/Response協定的實作。

Redis中使用Pipelining加速查詢的問題怎麼解決

這表示通常一個請求的完成是遵循下面兩個步驟:

  • Client發送一個操作命令給Server,從TCP的套接字Socket中讀取Server的回應值,通常來說這是一種阻塞的方式

  • Server執行操作指令,然後將回應值回傳給Client

舉例

Client: INCR X
Server: 1
Client: INCR X
Server: 2
Client: INCR X
Server: 3
Client: INCR X
Server: 4
登入後複製

Clients和Servers是透過網路連線。網路連線速度可能會快得很快(例如本地回環網路)或慢得很慢(例如跨越多個主機的網路)。不管網路怎麼樣,一個封包從Client到Server,然後對應值又從Server回傳Client都需要一定的時間。

這個時間被稱為RTT(Round Trip Time)。當一個Client需要執行多個連續請求(例如增加許多個元素到一個list中,或是清除Redis中許多個鍵值對),那麼RTT是怎麼影響到效能的呢?這個也是很方便去計算的。例如如果RTT的時間為250ms(假設網路連線速度非常慢),即使Server可以每秒處理100k個要求,那麼最多也只能接受每秒4個請求。

如果是回環網絡,RTT將會特別的短(例如作者的127.0.0.1,RTT的回應時間為44ms),但是對於執行連續多次寫入操作時,也是一筆不小的消耗。

其實我們有其他方法可以降低這種場景的消耗,開心不?驚喜不?

Redis Pipelining

在一個Request/Response方式的服務中有一個特性:即使Client沒有收到先前的回應值,也可以繼續傳送新的請求。這個特性意味著我們可以不需要等待Se​​rver的回應,可以率先發送許多操作指令給Server,然後在一次讀取Server的所有回應值。

這種方式被稱為Pipelining技術,該技術近幾十年來被廣泛的使用。例如多POP3協定的實作就支援這個特性,大大的提升了從server端下載新的郵件的速度。

Redis在很早的時候就支援該項技術,所以不管你運行的是什麼版本,你都可以使用pipelining技術,例如這裡有一個使用netcat 工具的:

$ (printf "PING\r\nPING\r\nPING\r\n"; sleep 1) | nc localhost 6379
+PONG
+PONG
+PONG
登入後複製

現在我們不需要為每個請求付出RTT的消耗了,而是一次發送三個操作命令。為了便於直覺的理解,還是拿先前的說明,使用pipelining技術該的實作順序如下:

Client: INCR X
Client: INCR X
Client: INCR X
Client: INCR X
Server: 1
Server: 2
Server: 3
Server: 4
登入後複製

劃重點(敲黑板):當client使用pipelining發送操作命令時,server端將強制使用記憶體來排列回應結果。所以在使用pipelining發送大量的操作命令的時候,最好確定一個合理的命令條數,一批一批的發送給Server端,例如發送10k個操作命令,讀取響應結果,再發送10k個操作指令,以此類推…雖然說耗時近乎相同,但是額外的記憶體消耗將是這10k操作指令的排列回應結果所需的最大值。 (為防止記憶體耗盡,選擇一個合理的值)

It’s not just a matter of RTT

Pipelining不是減少因為RTT 造成消耗的唯一方式,但是它確實幫助你極大的提升每秒的執行命令數量。事實的真相是:從存取相應的資料結構並且產生答案結果的角度來看,不使用pipelining確實代價很低;但是從套接字socket I/O的角度來看,恰恰相反。因為這涉及到了read()write()調用,需要從使用者狀態切換到核心狀態。這種上下文切換會特別損耗時間的。

一旦使用了pipelining技術,許多操作指令將會從同一個read()呼叫中執行讀取操作,大量的答覆結果將會被分發到同一個write()呼叫中執行寫入操作。基於此,隨著管道的長度增加,每秒執行的查詢數量最開始幾乎呈直線型增加,直到不使用pipelining技術的基準的10倍,如下圖: 

Redis中使用Pipelining加速查詢的問題怎麼解決

Some real world code example

不翻譯,基本上就是使用了pipelining提升了5倍效能。

Pipelining VS Scripting

Redis Scripting(2.6+版本可用),通过使用在Server端完成大量工作的脚本Scripting,可以更加高效的解决大量pipelining用例。使用脚本Scripting的最大好处就是在读和写的时候消耗更少的性能,使得像读、写、计算这样的操作更加快速。(当client需要写操作之前获取读操作的响应结果时,pepelining就显得相形见拙。) 有时候,应用可能需要在使用pipelining时,发送 EVAL 或者 EVALSHA 命令,这是可行的,并且Redis明确支持这么这种SCRIPT LOAD命令。(它保证可可以调用 EVALSHA 而不会有失败的风险)。

Appendix: Why are busy loops slow even on the loopback interface?

读完全文,你可能还会感到疑问:为什么如下的Redis测试基准 benchmark 会执行这么慢,甚至在Client和Server在一个物理机上也是如此:

FOR-ONE-SECOND:
    Redis.SET("foo","bar")
END
登入後複製

毕竟Redis进程和测试基准benchmark在相同的机器上运行,并且这是没有任何实际的延迟和真实的网络参与,不就是消息通过内存从一个地方拷贝到另一个地方么? 原因是进程在操作系统中并不是一直运行。真实的情景是系统内核调度,调度到进程运行,它才会运行。比如测试基准benchmark被允许运行,从Redis Server中读取响应内容(与最后一次执行的命令相关),并且写了一个新的命令。这时命令将在回环网络的套接字中,但是为了被Redis Server读取,系统内核需要调度Redis Server进程(当前正在系统中挂起),周而复始。所以由于系统内核调度的机制,就算是在回环网络中,仍然会涉及到网络延迟。 简言之,在网络服务器中衡量性能时,使用回环网络测试并不是一个明智的方式。应该避免使用此种方式来测试基准。

以上是Redis中使用Pipelining加速查詢的問題怎麼解決的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

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來源:yisu.com
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