2023-06-03：redis 中 pipeline 有什么好处，为什么要用 pipeline？

2023-06-03：redis 中 pipeline 有什么好处，为什么要用 pipeline？

答案 2023-06-03：

Redis 客户端执行一条命令通常包括以下四个阶段：

1.发送命令：客户端将要执行的命令发送到 Redis 服务器。

2.命令排队：Redis 服务器将收到的命令放入队列中，按照先进先出（FIFO）的原则等待执行。

3.命令执行：当 Redis 服务器轮到该命令时，执行该命令并返回结果。在执行期间，Redis 服务器可能会读取或修改数据库中的数据，或者执行其他操作。

4.返回结果：Redis 服务器将结果返回给客户端，客户端可以使用该结果进行后续的操作。

其中，第 1 步和第 4 步所需的时间被称为往返时间（Round Trip Time，RTT），即指数据在网络上传输的来回时间。

Redis 提供了批量操作命令（例如 mget、mset 等），这些命令允许客户端一次发送多个命令或数据，并且将结果一次性返回给客户端，有效地节约了往返时间（RTT）。

但是需要注意的是，虽然 Redis 提供了批量操作命令，但并不是所有命令都支持批量操作。例如，如果需要执行 n 次 hgetall 命令，因为没有 mhgetall 命令等价于 MGET 命令，所以需要执行 n 次单独的 hgetall 命令，这将会消耗 n 次 RTT。

举例：Redis 的客户端和服务端可能部署在不同的机器上。例如客户端在本地，Redis 服务器在阿里云的广州，两地直线距离约为 800 公里，那么 1 次 RTT 时间=800 x2/ ( 300000×2/3 ) =8 毫秒，(光在真空中传输速度为每秒 30 万公里,这里假设光纤为光速的 2/3 )。而 Redis 命令真正执行的时间通常在微秒(1000 微妙=1 毫秒)级别，所以才会有 Redis 性能瓶颈是网络这样的说法。

为了解决这种需要频繁与 Redis 服务器通信的问题，Redis 提供了 Pipeline（流水线）机制。Pipeline 可以将一组 Redis 命令进行组装，在一次 RTT 中将它们发送给 Redis，再将这组 Redis 命令的执行结果按顺序返回给客户端。相比于单独执行每个命令并每个命令都需要一次 RTT 的方式，使用 Pipeline 可以大幅减少网络延迟的数量。没有使用 Pipeline 执行了 n 条命令,整个过程需要 n 次 RTT。

使用 Pipeline 执行了 n 次命令，整个过程只需要 1 次 RTT。

Pipeline 并不是一个新的技术或机制，而是一种已经被广泛使用的技术。在其他技术中，例如数据库、消息队列和分布式系统等领域，也有类似的机制用于减少网络延迟。

此外，在不同的网络环境下，往返时间（RTT）可能会有所不同。例如，在同一数据中心内的机器之间进行通信时，由于网络延迟较低，RTT 时间通常会更快。而当两个机器在不同的地理位置且距离较远时，RTT 时间可能会更长。

Redis 命令行客户端 redis-cli 的 --pipe 选项实际上就是使用 Pipeline 机制，允许用户一次性发送多个 Redis 命令，并一次性接收多个命令的返回结果。这样可以有效地减少网络延迟数量，并提高 Redis 的性能和可靠性。

但在大多数情况下，我们更倾向于使用 Java 语言的 Redis 客户端中的 Pipeline。这是因为 Java 客户端可以很方便地集成到应用程序的代码中，并且提供了更多的功能和灵活性。例如，Java 客户端通常支持异步操作、连接池管理、失败重试等特性，可以帮助开发者轻松地构建高性能的 Redis 应用程序。

总的来说，在不同网络环境下非 Pipeline 和 Pipeline 执行 10000 次 set 操作的效果，在执行时间上的比对如下：

差距有 100 多倍。在不同网络环境下，执行 10000 次 set 操作时，使用 Pipeline 和逐条执行的速度差异可能会非常大。例如，在网络延时较大的情况下，Pipeline 的效果尤为明显。据此可以得到如下两个结论：

1.使用 Pipeline 执行多个 Redis 命令，通常比逐条执行要快。这是因为 Pipeline 可以将多个命令一次性发送给 Redis 服务器，并一次性接收多个命令的返回结果，从而减少了网络传输和等待时间，提高了 Redis 的性能和响应速度。

2.客户端和服务端之间的网络延迟越大，Pipeline 的优势越明显。这是因为在网络延迟较大的情况下，每个命令执行完成后需要等待很长时间才能执行下一个命令。而使用 Pipeline，客户端可以将多个命令一次性发送给 Redis 服务器，并一次性接收多个命令的返回结果，从而减少了等待时间，提高了 Redis 的性能和可靠性。