背景

由于對redis緩存中數(shù)據(jù)有批量操作，例如預(yù)熱緩存數(shù)據(jù)，或者在列表頁批量去獲取緩存數(shù)據(jù)，在使用了multi批量提交事務(wù)后，發(fā)現(xiàn)redis壓力高居不下，而使用了pipeline之后壓力回落了平常，也因為這個案例，特在此寫個分析與筆記。

multi

簡介

標(biāo)記一個事務(wù)塊的開始。
事務(wù)塊內(nèi)的多條命令會按照先后順序被放進一個隊列當(dāng)中，最后由 EXEC 命令原子性(atomic)地執(zhí)行。

實現(xiàn)原理

我用php擴展調(diào)起redis服務(wù)，執(zhí)行，代碼如下：

$redis = new redis();
$redis->connect('127.0.0.1',6379);
$handle = $redis->multi();
$handle->incr('a');
$handle->incr('b');
$handle->exec();

為了查看這期間具體的連接過程，用wireshark監(jiān)聽回環(huán)地址端口6379，抓包請求如下圖所示：

redis客戶端與服務(wù)端建立連接后，multi標(biāo)記事務(wù)開始，之后每次執(zhí)行，服務(wù)端返回queued隊列標(biāo)志。查看redis源碼src/multi.c文件：

void queueMultiCommand(client *c) {
    multiCmd *mc;
    int j;

    c->mstate.commands = zrealloc(c->mstate.commands,
            sizeof(multiCmd)*(c->mstate.count+1));
    mc = c->mstate.commands+c->mstate.count;
    mc->cmd = c->cmd;
    mc->argc = c->argc;
    mc->argv = zmalloc(sizeof(robj*)*c->argc);
    memcpy(mc->argv,c->argv,sizeof(robj*)*c->argc);
    for (j = 0; j  c->argc; j++)
        incrRefCount(mc->argv[j]);
    c->mstate.count++;
}

在上述源碼中可以看到redis服務(wù)端每次會把事務(wù)塊中的命令保存到內(nèi)存中，上述簡介已經(jīng)解釋過最后通過exec命令執(zhí)行，再看下面示例圖的返回結(jié)果可以了解到redis服務(wù)端一次性返回所有命令執(zhí)行返回結(jié)果。

pipeline

簡介

客戶端將執(zhí)行的命令寫入到緩沖中，最后由exec命令一次性發(fā)送給redis執(zhí)行返回。

實現(xiàn)原理

同樣，用相關(guān)代碼調(diào)用redis抓包；

$redis = new redis();
$redis->connect('127.0.0.1',6379);
$handle = $redis->pipeline();
$handle->incr('a');
$handle->incr('b');
$handle->exec();

繼續(xù)用wireshark抓包，如下圖所示

pipeline 客戶端請求包示例圖

這上面的圖片簡要分析一下，pipeline管道操作是需要客戶端與服務(wù)端的支持，客戶端將命令寫入緩沖，最后再通過exec命令發(fā)送給服務(wù)端，服務(wù)端通過命令拆分，逐個執(zhí)行返回結(jié)果。

兩者的區(qū)別

由上面的請求也可以看出了兩者最明顯的區(qū)別是客戶端發(fā)送請求的方式不一樣，具體相關(guān)區(qū)別如下：

• pipeline選擇客戶端緩沖，multi選擇服務(wù)端緩沖；
• 請求次數(shù)的不一致，multi需要每個命令都發(fā)送一次給服務(wù)端，pipeline最后一次性發(fā)送給服務(wù)端，請求次數(shù)相對于multi減少
• multi/exec可以保證原子性，而pipeline不保證原子性
  

到此這篇關(guān)于深入理解redis中multi與pipeline 的文章就介紹到這了,更多相關(guān)redis multi與pipeline 內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！