为啥Redis使用pipelining会更快_Redis

来源:脚本之家  责任编辑:小易  

nodejs是个单线程的过程,异步处理很方便,redis又支持pipelining,通过异步处理,可以在复用一个连接的情况下完32313133353236313431303231363533e58685e5aeb931333365656661成大部分任务。返回顺序上,redis的请求永远都是先请求的先返回,所以负责发送的程序在发送的时候记个序号,然后按序号等相应返回结果就行了。不过吧,我觉得如果要用BRPOP这样的命令,没有连接池肯定不行啊……还有如果要用PUB/SUB的话,Subscribe也要占一个连接。一般考虑用单连接还是多连接,主要看两个问题:1. 我自己的程序是多线程还是单线程,如果是多线程,用多个连接、每个线程一个连接,编程起来要简单很多,可以直接使用同步socket的方式;单线程一般本身就是多路复用,用多个连接跟使用pipelining的编程复杂度是一样的。2. 服务器端使用多个连接是否可以提高性能。这个取决于服务器端对pipelining(或者multiplexing)的支持。redis对pipelining的支持很好,用多个连接完全不能比单个连接快,只会占用更多的资源,所以尽量应当使用单个连接。而MySQL这样的协议对pipelining比较不友好,它是有状态转移的,在处理一个SQL的过程中可能需要发送/取回多次数据,这样只能一次处理一个SQL,用多个连接就可以有效提高并发度。其他协议也是一样的,比如HTTP/1.1虽然支持pipelining但是只能一个一个结果返回,而HTTP/2.0对multiplexing的支持很好,这样HTTP/1.1就应当使用多个连接,而HTTP/2.0就可以使用单连接,node.js使用32313133353236313431303231363533e58685e5aeb931333363386130redis也是应该配置连接池的。node.js中配置连接池可以考虑使用generic-pool模块官网:http://github.com/coopernurse/node-poolvar poolModule = bbPromise.promisifyAll(require('generic-pool'));var redispool = poolModule.Pool({name : 'redis',create : function(callback) {var client = Redis.createClient(configs.dbconfig.dbredis.port,configs.dbconfig.dbredis.host);callback(null, client);},destroy : function(client) { client.quit(); },max : 10,// optional. if you set this, make sure to drain() (see step 3)min : 2,// specifies how long a resource can stay idle in pool before being removedidleTimeoutMillis : 30000// if true, logs via console.log - can also be a function//log : true});function getRedisClient() {return redispool.acquireAsync().disposer(function(client, promise) {console.log("redispool.release(client)")redispool.release(client);});}dbs.redisclient = getRedisClient ;本回答被提问者采纳www.zgxue.com防采集请勿采集本网。

为啥Redis使用pipelining会更快?

只需在同一台机器上启动Redis的多个实例,将其当作不同的服务器即可。 单一的实例在某些时候可能是不够用的,所以如果想使用多个CPU,这就需要开始思考早期的一些数据段。 这里需要注意的是,使用Redis Pipelining在Linux系统上运行,每秒可以提

这是一个很考究细节的问题,大部分人都会说:因为减少了网络开销,那么,看如下例子:

业务场景: redis数据切换到Oracle,取消持久化,redis只做缓存 具体需求: 从redis从库里获得了400w个无过期时间的hashkey,需要在主库中将其删除 矛盾点:1.如果直接批量删除会导致redis拥塞,影响正常业务2.如果每删除一个key,sleep50ms,不

import timeimport redisclient = redis.Redis(decode_responses=True)count = 10000def no_pipelining(): for i in range(count): client.set("test:nopp:{}".format(i), i, ex=100)def with_pipelining(): pp = client.pipeline() for i in range(count): pp.set("test:withpp:{}".format(i), i, ex=100) pp.execute()if __name__ == "__main__": start = time.time() no_pipelining() mid = time.time() with_pipelining() end = time.time() print("no_pipelining: {} seconds; with_pipelining: {} seconds".format(mid - start, end - mid))

单线程的Redis这样利用多台CPU 需在同一台机器上启动Redis的多个实例,将其当作不同的服务器即可。单一的实例在某些时候可能是不够用的,所以如果想使用多个CPU,这就需要开始思 考早期的一些数据段。这里需要注意的是,使用Redis Pipelining在L

为什么执行结果相差如此之大呢?

你没找对选中方法: 如果要删除3-1000整行,你先选中第三行,右边用鼠标拉着滚动条到1000行,快的很,按着shift选中第1000行,就都选中了,右键/删除行即可。 还有一种方法,你选中第三行/右键/插入(行);选中第1001行,右键/插入(行),在3-

$ python test.pyno_pipelining: 2.3809118270874023 seconds; with_pipelining: 0.4370129108428955 seconds

只需在同一台机器上启动Redis的多个实例,将其当作不同的服务器即可。单一的实例在某些时候可能是不够用的,所以如果想使用多个CPU,这就需要开始思考早期的一些数据段。这里需要注意的是,使用Redis Pipelining在Linux系统上运行,每秒可以提供

因为这是连接本地的redis,所以网络开销非常小,当然,这里仍然有一部分是网络开销影响,可是除此之外是否还有其它影响因素呢? 答案是有,比如OS进程调度,当不使用管道时,Redis处理每个命令之间是有时间空隙的,因此OS很有可能会将Redis进程转换为sleep状态, 然后运行其它程序,而使用pipelining时,可以提高CPU利用率,Redis空闲的时间没有那么多,因此,这也是pipelining速度会更快的 重要原因之一。

ref:

https://redis.io/topics/pipelining

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单线程的抄Redis这样利用多台CPU需在同一台机2113器上启动Redis的多个实例,将其当5261作不同的服务器即可。单一4102的实1653例在某些时候可能是不够用的,所以如果想使用多个CPU,这就需要开始思考早期的一些数据段。这里需要注意的是,使用Redis Pipelining在Linux系统上运行,每秒可以提供500K的请求,因此,如果应用程序主要使用O(N)或O(log(N))命令,会消耗更多的内容来自www.zgxue.com请勿采集。


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