1. RTT

Redis 是一種基于客戶端-服務(wù)端模型以及請(qǐng)求/響應(yīng)協(xié)議的TCP服務(wù)。這意味著通常情況下 Redis 客戶端執(zhí)行一條命令分為如下四個(gè)過(guò)程：

• 發(fā)送命令
• 命令排隊(duì)
• 命令執(zhí)行
• 返回結(jié)果

客戶端向服務(wù)端發(fā)送一個(gè)查詢請(qǐng)求，并監(jiān)聽(tīng)Socket返回，通常是以阻塞模式，等待服務(wù)端響應(yīng)。服務(wù)端處理命令，并將結(jié)果返回給客戶端?？蛻舳撕头?wù)端通過(guò)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行連接。這個(gè)連接可以很快，也可能很慢。無(wú)論網(wǎng)絡(luò)如何延遲，數(shù)據(jù)包總是能從客戶端到達(dá)服務(wù)端，服務(wù)端返回?cái)?shù)據(jù)給客戶端。

這個(gè)時(shí)間被稱為 RTT (Round Trip Time)，例如上面過(guò)程的發(fā)送命令和返回結(jié)果兩個(gè)過(guò)程。當(dāng)客戶端需要連續(xù)執(zhí)行多次請(qǐng)求時(shí)很容易看到這是如何影響性能的（例如，添加多個(gè)元素到同一個(gè)列表中）。例如，如果 RTT 時(shí)間是250毫秒（網(wǎng)絡(luò)連接很慢的情況下），即使服務(wù)端每秒能處理100k的請(qǐng)求量，那我們每秒最多也只能處理4個(gè)請(qǐng)求。如果使用的是本地環(huán)回接口，RTT 就短得多，但如如果需要連續(xù)執(zhí)行多次寫(xiě)入，這也是一筆很大的開(kāi)銷。

下面我們看一下執(zhí)行 N 次命令的模型:

2. Pipeline

我們可以使用 Pipeline 改善這種情況。Pipeline 并不是一種新的技術(shù)或機(jī)制，很多技術(shù)上都使用過(guò)。RTT 在不同網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下會(huì)不同，例如同機(jī)房和同機(jī)房會(huì)比較快，跨機(jī)房跨地區(qū)會(huì)比較慢。Redis 很早就支持 Pipeline 技術(shù)，因此無(wú)論你運(yùn)行的是什么版本，你都可以使用 Pipeline 操作 Redis。

Pipeline 能將一組 Redis 命令進(jìn)行組裝，通過(guò)一次 RTT 傳輸給 Redis，再將這組 Redis 命令按照順序執(zhí)行并將結(jié)果返回給客戶端。上圖沒(méi)有使用 Pipeline 執(zhí)行了 N 條命令，整個(gè)過(guò)程需要 N 次 RTT。下圖為使用 Pipeline 執(zhí)行 N 條命令，整個(gè)過(guò)程僅需要 1 次 RTT：

Redis 提供了批量操作命令(例如 mget，mset等)，有效的節(jié)約了RTT。但大部分命令是不支持批量操作的。

3. Java Pipeline

Jedis 也提供了對(duì) Pipeline 特性的支持。我們可以借助 Pipeline 來(lái)模擬批量刪除，雖然不會(huì)像 mget 和 mset 那樣是一個(gè)原子命令，但是在絕大數(shù)情況下可以使用：

public void mdel(ListString> keys){
 Jedis jedis = new Jedis("127.0.0.1");
 // 創(chuàng)建Pipeline對(duì)象
 Pipeline pipeline = jedis.pipelined();
 for (String key : keys){
  // 組裝命令
  pipeline.del(key);
 }
 // 執(zhí)行命令
 pipeline.sync();
}

4. 性能測(cè)試

下表給出了不同網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下非 Pipeline 和 Pipeline 執(zhí)行 10000 次 set 操作的效果：