RedisCluster-Pipeline操作,提升10倍以上响应速度

文章目录

    • 什么是pipeLine 为什么使用pipeLine ?
    • 为什么RedisCluster无法使用pipeline?
    • 如何基于JedisCluster扩展pipeline?
    • 性能对比(提升10倍以上):

本文中的代码来自我正在写的分布式缓存框架(主要解决缓存使用中的各种痛点:缓存穿透\redis-cluster pipeline\注解使用等等)。后续内部推广使用后、成熟后会开源回馈大家。

什么是pipeLine 为什么使用pipeLine ?

管道(pipeline)将客户端 client 与服务器端的交互明确划分为单向的发送请求(Send Request)和接收响应(Receive Response):用户可以将多个操作连续发给服务器,但在此期间服务器端并不对每个操作命令发送响应数据;全部请求发送完毕后用户关闭请求,开始接收响应获取每个操作命令的响应结果。

管道(pipeline)在某些场景下非常有用,比如有多个操作命令需要被迅速提交至服务器端,但用户并不依赖每个操作返回的响应结果,对结果响应也无需立即获得,那么管道就可以用来作为优化性能的批处理工具。性能提升的原因主要是减少了 TCP 连接中交互往返的开销。

不过在程序中使用管道请注意,使用 pipeline 时客户端将独占与服务器端的连接,此期间将不能进行其他“非管道”类型操作,直至 pipeline 被关闭;如果要同时执行其他操作,可以为 pipeline 操作单独建立一个连接,将其与常规操作分离开来。

从原理上来看,pipeline就是用一个redis 的Socket连接 去多次执行redis命令(发送请求)而不必等待响应,当所有请求都执行完毕后再一次性的从这个socket中读取请求。期间减少了在网络上的无用等待,通常会有3-10倍以上的速度提升:

    //非pipeline
    [req1]
         [==waiting===]
                          [resp1]
                                [req2]
                                     [====waiting=====]
                                                      [resp2]

    //pipeline
    [req1][==waiting===]
         [req2][==waiting===]
                 	[resp1] [resp2]

pipeline代码示例

@Test

  public void pipeline() throws UnsupportedEncodingException {

    Pipeline p = jedis.pipelined();

    p.set("foo", "bar");

    p.get("foo");
      
    for(int i=0;i<10;i++){
        
    	p.set("foo"+i, "bar");
    }


    List results = p.syncAndReturnAll();

  }
 
  

为什么RedisCluster无法使用pipeline?

主要是因为redis-cluster的hash分片,如下图一个3master-3slave 的 redisCluster:

RedisCluster-Pipeline操作,提升10倍以上响应速度_第1张图片

具体的redis命令,会根据key计算出一个槽位(slot),然后根据槽位去特定的节点redis上执行操作。

其中master1代表了 0~5460的槽位,master2代表了 5461~10922的槽位,master1代表了 10923~16383的槽位。

	master1(slave1): 0~5460

	master2(slave2):5461~10922

	master3(slave3):10923~16383

以以下代码为例:

    	for(int i=0;i<10;i++){
    		p.set("foo"+i, "bar");
    	}

那么pipeline中每个单独的操作,需要根据“key”运算一个槽位(JedisClusterCRC16.getSlot(key)),然后根据槽位去特定的机器执行命令。也就是说一次pipeline操作会使用多个节点的redis连接,而目前JedisCluster是无法支持的。

如何基于JedisCluster扩展pipeline?

设计思路(ShardedJedis、redisson也可供参考,):

1.首先要根据key计算出此次pipeline会使用到的节点对于的连接(也就是jedis对象,通常每个节点对应一个Pool)。

2.相同槽位的key,使用同一个jedis.pipeline去执行 命令。

3.合并此次pipeline所有的response返回。

4.连接释放返回到池中。

也就是讲一个JedisCluster下的pipeline分解为每个单节点下独立的jedisPipeline操作,最后合并response返回。

分享以下部分核心代码:



/**
 * @author zhangshuo
 */
@Slf4j
public class JedisClusterPipeLine extends PipelineBase implements Closeable {

......
......

	private final Queue orderedClients = new LinkedList();

	/** 一次pipeline过程中使用到的jedis缓存 */
	private final Map poolToJedisMap = new HashMap();

	private final JedisSlotBasedConnectionHandler connectionHandler;
	private final JedisClusterInfoCache clusterInfoCache;

	public JedisClusterPipeLine(JedisCluster jedisCluster) {
		this.connectionHandler = ClassUtils.getValue(jedisCluster, SLOT_BASED__CONNECTION_HANDLER_FIELD);
		this.clusterInfoCache = ClassUtils.getValue(connectionHandler, CLUSTER_INFO_CACHE_FIELD);
	}

	@Override
	protected Client getClient(String key) {

		return getClient(SafeEncoder.encode(key));
	}

	@Override
	protected Client getClient(byte[] key) {

		Client client;
		log.debug("size of orderedClients : {} , size of poolToJedis : {} ", orderedClients.size(),
				poolToJedisMap.size());

		int slot = JedisClusterCRC16.getSlot(key);

		JedisPool pool = clusterInfoCache.getSlotPool(slot);

		Jedis borrowedJedis = poolToJedisMap.get(pool);

		if (null == borrowedJedis) {
			borrowedJedis = pool.getResource();
			poolToJedisMap.put(pool, borrowedJedis);
		}

		client = borrowedJedis.getClient();

		orderedClients.add(client);

		return client;
	}

	@Override
	public void close() {
		for (Jedis jedis : poolToJedisMap.values()) {
			jedis.close();
		}

		clean();
		orderedClients.clear();
		poolToJedisMap.clear();
	}

	public void sync() {
		for (Client client : orderedClients) {
			generateResponse(client.getOne());
		}
	}

	/**
	 * go through all the responses and generate the right response type (warning :
	 * usually it is a waste of time).
	 * 
	 * @return A list of all the responses in the order
	 */
	public List syncAndReturnAll() {
		List formatted = new ArrayList();
		for (Client client : orderedClients) {
			formatted.add(generateResponse(client.getOne()).get());
		}
		return formatted;
	}

	public void refreshNodesInfo() {
		connectionHandler.renewSlotCache();
	}
......
......
}
 
  

性能对比(提升10倍以上):

    @Test
    public void jedisTest() throws UnsupportedEncodingException {
 
        long start2 = System.currentTimeMillis();
 
        try (JedisClusterClient jc = jedisClusterClient) {
            for (int i = 0; i < 100; i++) {
                jc.set("NO." + i, "value" + i);
            }
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }
        System.out.println(System.currentTimeMillis() - start2);// 5688ms
 
    }
 
    /**
     *
     */
    @Test
    public void clusterPipeline() {
        long start = System.currentTimeMillis();
        try (JedisClusterPipeLine pipeline = jedisClusterClient.pipelined()) {
            for (int i = 0; i < 100; i++) {
 
                pipeline.set("NO." + i, "value" + i);
            }
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }
        System.out.println(System.currentTimeMillis() - start);// 174ms
    }
}
 
  

结论:对于批量操作,响应提升明显:如上本机测试中,提升了约50倍。

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