Redis pipeline使用

遇到业务场景中频繁访问redis时，就可以考虑pipeline的优化方案。

1. pipeline介绍

Redis Pipeline 是一种可以显著提高 Redis 操作性能的技术，特别在需要进行大量命令的情景下。它允许客户端在不等待服务器响应的情况下，连续发送多条命令，从而减少网络往返次数。

1.1. 工作原理

在未使用 Pipeline 的情况下，客户端和服务器之间的每个命令都需要一次网络往返（RTT）：

• 客户端发送命令到服务器。
• 服务器处理命令并返回结果给客户端。
• 这种模式在高延迟网络环境下会显得效率低下，因为每个命令的延迟都被网络延迟所放大。

使用 Pipeline 后，客户端可以在不等待服务器响应的情况下连续发送多条命令，服务器在接收到所有命令后再一次性返回所有的结果。这样，多个命令的网络延迟被合并，从而显著提高了性能。

这有点像对DB的批量存储和查询，bulkInsert 比分多次 insert 明显性能要好。

1.2. 优势

• 减少网络延迟：通过减少命令的往返次数，Pipeline 能显著降低网络延迟对性能的影响。
• 提高吞吐量：一次性批量发送和接收命令，提高了客户端和服务器之间的通信效率，从而提高了系统的整体吞吐量。
• 减少资源消耗：批量操作减少了网络和 I/O 的开销，对于资源有限的系统，Pipeline 能有效降低总体资源消耗。

1.3. 注意事项

• 避免大批量阻塞：尽管 Pipeline 可以提高性能，但一次性发送过多命令可能会导致服务器处理时间过长，进而阻塞其他请求。建议通过监控和调优找到合适的批量大小，通常建议在 100 到 1000 之间。
• 错误处理：Pipeline 中的命令是批量执行的，如果某条命令出错，错误处理需要额外注意。确保在接收到返回结果后，检查每条命令的执行情况。
• 内存消耗：大量 Pipeline 操作会占用客户端和服务器的内存。确保系统有足够的内存处理批量操作，避免低内存环境中进行大量 Pipeline 操作。

1.4. 示例

Java 和 Jedis 示例

import redis.clients.jedis.Jedis;
import redis.clients.jedis.Pipeline;

public class RedisPipelineExample {
    public static void main(String[] args) {
        try (Jedis jedis = new Jedis("localhost", 6379)) {
            Pipeline pipeline = jedis.pipelined();

            // 批量设置键值对
            for (int i = 0; i < 1000; i++) {
                pipeline.set("key" + i, "value" + i);
            }

            // 执行 Pipeline
            pipeline.sync();
            System.out.println("Batch set keys completed.");

            // 批量获取键值对
            pipeline = jedis.pipelined();
            for (int i = 0; i < 1000; i++) {
                pipeline.get("key" + i);
            }

            List<Object> responses = pipeline.syncAndReturnAll();
            System.out.println("Batch get keys completed. Total keys retrieved: " + responses.size());
        }
    }
}

2. 集群环境处理

一般企业在使用redis时，基本都使用redis集群环境。在集群环境中使用pipeline时，需要尽量保证批量执行的redis key 在同一个哈希槽中。

2.1. 避免跨节点

在 Redis 集群环境中使用 Pipeline 时，需要注意一些特别的事项，因为 Redis 集群的键可能分布在不同的节点上。因此，在使用 Pipeline 时，必须确保所有命令能够在相同的节点上执行，以避免跨节点操作所引发的问题。

因为这会导致 Redis 集群返回 MOVED 或 ASK 错误，要求客户端重新路由命令到正确的节点。跨节点操作会降低性能，并且需要额外的代码处理这些重定向。

但如何保证所有键都在同一个节点呢？保证它们在同一个哈希槽中。

2.2. 哈希槽与分片

在 Redis 集群模式下，整个键空间被划分为 16384 个哈希槽（Hash Slot）。当一个键被添加到集群中时，Redis 会计算该键的哈希值，然后将哈希值映射到某个哈希槽，从而确定该键存储在哪个节点上。

Redis 集群中的每个节点负责一部分哈希槽。初始状态下，所有哈希槽均匀分布在集群中的所有节点上。例如，一个三节点的集群中，每个节点大致负责 5461 个哈希槽（16384/3 ≈ 5461）。

Redis 使用 CRC16 算法计算键的哈希值，并将其对 16384 取模，以确定该键所属的哈希槽。计算过程为：hash_slot = CRC16(key) % 16384。

当集群扩容或缩容时，Redis 会进行重新分片（resharding），即将部分哈希槽从一个节点迁移到另一个节点。这是一个在线过程，不会影响集群的正常运行。

因为重新分片，哈希槽所处的节点是会变的。所以应当要保证pipeline的所有redis键都在同一个哈希槽中。

2.3. 哈希标签

为了确保某些键被映射到同一个哈希槽，Redis 提供了哈希标签机制。哈希标签是键的一部分，用于计算哈希值时只考虑标签内部的内容。哈希标签用花括号 {} 括起来，如 {user:1000}。

例如，对于键 {user:1000}.name 和 {user:1000}.age，Redis 只会计算 user:1000 的哈希值，从而确保这两个键位于同一个哈希槽中，并存储在同一个节点上。

2.4. 举例

在toC的场景中，有时会需要一次性获取当前用户的各种特征属性。那么通常会将同一个用户的信息，放入同一个哈希槽中，方便pipeline存储和读取。

下面例子中有3个用户，每个用户有2个不同的redis键要存储和读取。那么通过userId的哈希标签，保证同一个用户的不同键，都存在同一个哈希槽上。然后每个用户执行一次pipeline，保证该次pipeline执行的所有键都在同一个节点。

import redis.clients.jedis.Jedis;
import redis.clients.jedis.Pipeline;
import java.util.List;
import java.util.Arrays;

public class RedisPipelineExample {
    public static void main(String[] args) {
        try (Jedis jedis = new Jedis("localhost", 6379)) {
            // 多个用户ID
            List<String> userIds = Arrays.asList("1000", "1001", "1002");

            for (String userId : userIds) {
                String hashTag = "{user:" + userId + "}";
                String userInfoKey = hashTag + ":user_info";
                String userPrefsKey = hashTag + ":user_prefs";
                
                Pipeline pipeline = jedis.pipelined();

                // 存储用户基本信息
                pipeline.hset(userInfoKey, "name", "Alice" + userId);
                pipeline.hset(userInfoKey, "age", String.valueOf(30 + Integer.parseInt(userId)));

                // 存储用户偏好设置
                pipeline.hset(userPrefsKey, "language", "English");
                pipeline.hset(userPrefsKey, "timezone", "UTC");

                pipeline.sync();
            }

            System.out.println("User data stored.");
        }
    }
}

3. 单次执行量

以前都说redis作为单线程，是不建议执行大命令阻塞线程，那使用pipeline会有阻塞问题吗？有！

Redis 是单线程的，因此在使用 Pipeline 时需要小心避免长时间的阻塞操作，以防止影响 Redis 的整体性能。以下是一些关于 Pipeline 使用的注意事项和建议，以确保高效而安全地利用 Pipeline 特性：

3.1. 注意事项

避免大命令：

批量操作的命令数量不要过大。虽然 Pipeline 可以减少网络延迟，但一次性发送过多命令可能会导致服务器端处理时间过长，从而阻塞其他请求。
尽量避免单个命令处理大量数据（如 MGET、MSET）或复杂操作（如大范围的 SCAN）。

监控和调优：

使用 Redis 监控工具（如 Redis 的 INFO 命令、监控系统等）观察 Pipeline 操作的影响，尤其是查看服务器的处理延迟和命令队列积压情况。
根据监控结果调整批量大小，确保每次 Pipeline 操作不会对服务器造成过大的负担。

分批处理：

将大数据集分成较小的批次，逐步执行 Pipeline 操作，以降低每次操作的负担。
每次 Pipeline 操作后给服务器一些喘息时间，避免持续高负载。

注意内存消耗：

大量的 Pipeline 操作会占用客户端和服务器的内存。确保系统有足够的内存来处理这些批量操作。
避免在低内存环境中进行大量 Pipeline 操作。

3.2. 实践建议

将大数据集分成小批次进行操作，具体批次大小可以通过监控和调优来确定。一般建议开始时使用 100 到 500 之间的批量大小，然后根据实际情况调整。

4. 回顾redis线程模型

redis 6.0 的多线程对pipeline是否有优化提升呢？

4.1. 单线程

Redis 的单线程模式指的是 Redis 使用单一线程来处理所有的客户端请求。这并不意味着 Redis 整个程序是单线程的，Redis 还是会使用多线程来处理一些特定的任务（如 AOF 持久化、异步删除等），但是主要的命令处理是由一个线程来完成的。

• 处理请求：在 Redis 6.0 之前，Redis 主要使用单线程来处理所有的客户端请求。这种设计避免了多线程调度和锁竞争的问题，使得 Redis 的实现和维护更加简单。
• I/O 多路复用：Redis 使用 select、poll、epoll 等 I/O 多路复用机制来处理大量的网络连接。这种方式在处理并发连接时效率很高，但在处理非常高的请求速率时，单线程可能成为瓶颈。

4.2. 多线程

• 多线程 I/O：Redis 6.0 引入了多线程来处理网络 I/O。具体来说，多个线程负责读取客户端请求、解析命令、发送响应，而实际的命令执行仍然是单线程的。
• 线程池：Redis 使用一个线程池来处理 I/O 操作，默认情况下，这些线程是并行工作的，但 Redis 核心的命令执行逻辑依然是单线程的，以保持线程安全和简化实现。

4.3. 总结

Redis 6.0 引入的多线程机制主要用于处理网络 I/O，而命令执行仍然保持单线程。这种设计在提升并发处理能力的同时，保持了 Redis 的简单性和高效性。

在 Pipeline 应用上，命令执行依然是单线程，所以并没有什么提升。顶多在网络 I/O 上会提升部分批处理性能。