Redis-两次redis操作用不用pipeline


为什么需要 pipeline ?

  • 正常情况下,客户端发送一个命令,等待 Redis 应答;Redis 接收到命令,处理后应答。请求发出到响应的时间叫做往返时间,即 RTT(Round Time Trip)。在这种情况下,如果需要执行大量的命令,就需要等待上一条命令应答后再执行。这中间不仅仅多了许多次 RTT,而且还频繁的调用系统 IO,发送网络请求。
  • pipeline 允许客户端可以一次发送多条命令,而不等待上一条命令执行的结果。
    在这里插入图片描述

两次redis操作,用pipeline会不会好一点

  • 执行10万次set
    import redis
    import time
    
    if __name__ == '__main__':
        my_redis = redis.StrictRedis(connection_pool=redis.ConnectionPool.from_url("redis://:@127.0.0.1/0"), socket_timeout=2)
    	# 不用pipeline
        start_time = int(time.time() * 1000)
        for i in range(0,100000):
            key1 = "test1_%s" % i
            my_redis.set(key1, i)
            my_redis.expire(key1, 3600)
        end_time = int(time.time() * 1000)
        print end_time - start_time
    
    	# 使用pipeline
        start_time = int(time.time() * 1000)
        pipe = my_redis.pipeline()
        for i in range(0,100000):
            key1 = "test2_%s" % i
            pipe.set(key1, i)
            pipe.expire(key1, 3600)
        pipe.execute()
        end_time = int(time.time() * 1000)
        print end_time - start_time
  • 执行结果

    16651、14477、15041 # 不用pipeline
    4517、4158、4325 # 使用pipeline

  • 初步结论

    即使只有两次redis操作,pipeline的效果也很突出。

两次已经表现优异了,次数多点怎么样?

  • 执行100万次sadd 操作

    start_time = int(time.time() * 1000)
    for i in range(0, 100000):
        for j in range(0, 10):
            key1 = "test1_%s_%s" % (i,j)
            my_redis.sadd(key1, i)
        my_redis.expire(key1, 3600)
    end_time = int(time.time() * 1000)
    print end_time - start_time
    
    start_time = int(time.time() * 1000)
    pipe = my_redis.pipeline()
    for i in range(0, 100000):
        for j in range(0,10):
            key1 = "test2_%s_%s" % (i,j)
            pipe.sadd(key1, i)
        pipe.expire(key1, 3600)
    pipe.execute()
    end_time = int(time.time() * 1000)
    print end_time - start_time
  • 执行结果

    83849
    26313

  • 初步结论

    pipeline居家必备


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