巧用 Redis pipeline 命令，解决真实的生产问题

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Hello，大家好，我是阿粉~

最近阿粉接到了一个业务需求，需要开发一个业务接口，批量删除 Redis 中数据。

这个功能点其实很简单，只要让外部传入需要删除键信息，然后在接口内部遍历调用删除命令即可。

按照这个思路，功能很快就开发完成，然后顺利的上线。

上线之后，运行一段时间，调用业务方反馈，当要删除的数据很多的时候，这个接口响应时间就比较长，然后希望我们这边优化一下，降低响应时间。

那优化办法其实有很多，比如使用多线程删除等，不过这一次并没有采用这个，最终使用了 Redis pipeline(管道)命令进行了优化。

所以今天这篇文章就给大家介绍一下 Redis pipeline 命令，以及相关原理，文章涉及到知识点如下图所示：

为什么多次调用 Redis 命令比较慢Redis 客户端执行一个命令需要经历流程如下图所示：

总共需要经过四个流程：

1. 客户端发送命令
2. Redis 服务收到命令等待处理
3. Redis 服务端处理命令
4. Redis 服务返回执行结果

Redis 的客户端与服务可能部署在不同的机器上，这里我们假设 Redis 客户端部署在北京，而 Redis 服务端在广州，两地的网络延时为 50ms。

一次 Redis 命令，1 与 4 这两个流程就需要耗费 100ms, 而 2 与 3 在由于是在 Redis 服务端执行，执行速度会很快，可以忽略不计。

此时客户端如果需要执行 N 次 Redis 命令，我们就需要耗费 2N*100ms 时间，执行命令越多，耗时越长。

这就是文章开头 Redis 删除多个命令比较慢的主要原因。

Redis pipeline 流水线执行命令那如何解决这类问题了?

解决办法有三种，第一种利用多线程机制，并行执行命令，提高执行速度。

第二种，调用 mget 这类命令，这类命令可以一次操作多个键，Redis 服务端收到命令之后，将会批量执行。

但是 mget这类批量命令毕竟是少数，很多情况下我们没办法直接使用，就像我们上面的例子。

这样的话，只能使用最后一种办法，使用 Redis pipeline命令。

开启 Redis pipeline 之后,再执行 Redis 的其他命令，命令将不会发送给服务端，而是先暂存在客户端，左后等到所有命令都执行完，然后再统一发送给服务端。

服务端会根据发送过来的命令的顺序，依次运行计算。

然后同样先将结果暂存服务端，等到命令都执行完毕之后，统一返回给客户端。

通过这种方式，减少多个命令之间网络交互，有效的提高多个命令执行的速度。

如上图所示，开启 Redis Pipeline 之后，客户端运行的 5 个命令将会一起发送到服务端。服务依次运行命令，然后统一返回。

介绍完原理，我们来看下如何使用 Redis Pipeline ，下面代码以 Jedis 为例。

JedisPoolConfig poolConfig = new JedisPoolConfig(); 
poolConfig.setMaxIdle(100); 
poolConfig.setTestOnBorrow(false); 
poolConfig.setTestOnReturn(false); 
 
 
JedisPool jedisPool = new JedisPool(poolConfig, "127.0.0.1", Integer.parseInt("6379"), 60*1000, "1234qwer"); 
 
Jedis jedis = jedisPool.getResource(); 
 
Pipeline pipelined = jedis.pipelined(); 
 
for (int i = 0; i < 100; i++) { 
    pipelined.set("key" + i, "value" + i); 
} 
pipelined.sync(); 

Jedis#pipelined 将会开启 Redis Pipeline，而Pipeline 这个类提供所有 Redis 可以使用的命令：

当执行完所有的命令之后，调用 Pipelined#sync 命令，所有命令数据将会统一发送到到 Redis 中。

上面的例子中，Pipelined#sync 方法调用之后不会返回任何结果。

如果此时需要处理 Redis 的返回值，那么我们需要调用 Pipelined#syncAndReturnAll 方法，这个方法返回值将会是一个集合，返回结果按照 Redis 命令的顺序排序。

解密 pipeline 实现原理

Redis pipeline 命令的实现，其实需要客户端与服务端同时支持，并且实际执行过程中，Redis pipeline 会根据需要发送命令数据量大小进行拆分，拆分成多个数据包进行发送。

这么做主要原因是因为，如果一次组装 pipeline 数据量过大，一方面会增加客户端的等待时间，而另一方面会造成一定的网络阻塞。

不同 Redis 客户端 pipeline 发送的最大字节数不太相同，比如 jedis-pipeline 每次最大发送字节数为8192。

下面我们从源码侧，看下 jedis pipeline 实现机制。

Pipeline 所有命令方法，底层最终将会调用 Protocol#sendCommand方法，这个方法主要就是向 RedisOutputStream 输出流中写入数据。

RedisOutputStream#write方法如下图所示：

这个方法内，一旦缓冲的数据大小超过指定大小，目前为 8192，就会立刻将数据全部写入到真正输出流中。

pipeline 多个命令实际发送流程图如下所示：

一旦 Redis 客户端将部分 pipeline 中执行命令的发送给 Redis 服务端，服务端就会立即运行这些命令，然后返回给客户端。

但是此时客户端并不会去读取，所以返回的响应数据将会暂存在客户端的 Socket 接收缓冲区中。

如果响应数据比较大，填满缓冲区，此时客户端会通过 TCP 流量控制机制，ACK 返回 WIN=0(接收窗口)来控制服务端不要再发送数据。

这时这些响应数据将会一直暂存在 Redis 服务端输出缓存中，如果数据比较多，将会占用很多内存。

所以使用 Redis Pipeline 机制一定注意返回的数据量，如果数据很多，建议将包含大量命令的 pipeline 拆分成多次较小的 pipeline 来完成。

总结Redis 的 pipeline 命令可以批量执行多个 redis 命令，它通过减少网络的调用次数，从而有效提高的多个命令执行的速度。

不过我们使用过程，一定主要执行数据的大小，如果数据过大，可以考虑将一个 pipeline 拆

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