1.什么是pipeline? 它是将一批命令进行一个打包 在服务端进行一个批量的计算 按顺序将结果返回给客户端 这就是一个流水线 1次流水线(pipeline)(n条命令)=1此网络时间+n次命令时间 可以大大减少网络时间的一个开销 2.和N次命令操作对比 N次命令操作 :n次网络时间+n次命令时间 一次只携带一条命令 1次pileline操作:1此网络时间+n次命令时间 一次携带多条命令 *re
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2023-06-07 11:21:58
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redis优化最近在做S线的业务中,需要计算用户的排名以及很多杂项数据。由于数据量过多,为了保证系统响应速度和负载能力,所以在Redis中产生了缓存(基于每天)。pipe line介绍Redis的pipeline(管道)功能在命令行中没有,但redis是支持pipeline的,而且在各个语言版的client中都有相应的实现。 由于网络开销延迟,就算redis server端有很强的处理能力,也
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2023-07-07 17:10:54
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一般情况下,大家使用redis去put/get都是先拿到一个jedis实例,然后操作,然后释放连接;这种模式是 请求-响应,请求-响应这种模式,下一次请求必须得等第一次请求响应回来之后才可以,因为redis是单线程的,按部就班,一步一步来。 而pipeline管道改变了这种请求模式,客户端可以一次发送多个命令,无须等待服务器的返回,请求,请求,请求,响应,响应,响应这种模式&
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2023-09-19 23:14:58
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简单代码使用Pipeline pipeline = redis.pipelined();
Map<String, Response<String>> responseMap = new HashMap<>();
for (String key : keys) {
String redisKey = getKey(key);
responseMap
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2024-06-19 15:24:18
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一 概述Redis中的Pipeline类似于Linux操作系统中的管道机制。二 Redis中Pipeline原理Redis基于请求/响应(Request/Response)模型,每个请求处理需要一一应答,当需要处理多条命令的时候,需要等待上一条命令应答之后,再执行之后命令的应答,此过程中不仅会存在很多来回交互的时间,而且会频繁的调用系统I/O,并发送网络请求。此时Pipeline就登场了,Pipe
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2023-05-25 13:43:11
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python pipeline写入redis
1.需求描述在实际业务中,需要将百万量级的数据导入到redis。而由于写入程序和redis所在机房不同,导致每条记录的写入存在一定时延,被百万次写入放大后,竟然需要用3个小时才能完成全部写入。2.解决方法为此,改用pipeline写入redis。pipeline的作用,是能够将多条命令集中起来,一次发送到redis服务端,从
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2023-06-25 21:06:19
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pipeline? 管道,redis本身的命令是没有的,但是redis支持管道。当有多个command需要被及时的提交,而且他们的结果不存在互相依赖,对结果的响应也无需立即获得,那么pipeline就可以充当这种批处理工具,并且在一定程度上能够较大地提升性能,主要原因就是tcp连接中减少了“交互往返”的时间。但是,pipeline期间将独占连接,此时不能进行非管道类型的操作
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2023-05-29 09:02:21
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文章目录redis版本Pipeline的作用命令行操作测试 redis版本redis版本:3.2.11Pipeline的作用redis提供了批量命令,比如mget、mset等,有效的节约RTT(Round Trip Time)。但是大部分命令不支持批量操作。对于没有批量操作的命令,使用pipeline可以减少RTT,即一次网络请求可以执行多次命令,整个过程只需要1次RTT。Redis执行命令的时
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2023-07-21 19:03:44
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前段时间在做用户画像的时候,遇到了这样的一个问题,记录某一个商品的用户购买群,刚好这种需求就可以用到Redis中的Set,key作为productID,value就是具体的customerid集合,后续的话,我就可以通过productid来查看该customerid是否买了此商品,如果购买了,就可以有相关的关联推荐,当然这只是系统中的一个小业务条件,这时候我就可以用到SADD操作方法,代码如下:
原创
2021-02-24 21:04:58
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前段时间在做用户画像的时候,遇到了这样的一个问题,记录某一个商品的用户购买群,
原创
2023-04-21 09:09:03
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前段时间在做用户画像的时候,遇到了这样的一个问题,记录某一个商品的用户购买群,刚好这种需求就可以用到Redis中的Set,key作为productID,value 就是具体的customerid集合,后续的话,我就可以通过productid来查看该customerid是否买了此商品,如果购买了,就可
原创
2021-09-04 15:49:26
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前段时间在做用户画像的时候,遇到了这样的一个问题,记录某一个商品的用户购买群,刚好这种需求就可以用到Redis中的Set,key作为productID,value就是具体的customerid集合,后续的话,我就可以通过productid来查看该customerid是否买了此商品,如果购买了,就可以有相关的关联推荐,当然这只是系统中的一个小业务条件,这时候我就可以用到SADD操作方法,代码如下:s
原创
2020-08-28 20:49:44
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# Redis Pipeline: Boosting Performance with Batch Operations
Redis is an in-memory data structure store that is used as a database, cache, and message broker. It provides high performance and flexibi
原创
2023-07-20 22:46:58
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概述Redis 提供三种将客户端多条命令打包发送给服务端执行的方式: Pipelining(管道) 、 Transactions(事务) 和 Lua Scripts(Lua 脚本)。本文不会过细的讨论三种方式的基础知识,将从这三种方式的 优势 、 局限性 和 原子性 方面展开讨论Pipelining(管道)Redis 管道是三者之中最简单的,当客户端需要执行多条 redis 命令时,可以通过管道一
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2023-08-26 08:31:10
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一、pipeline出现的原因1.Redis执行命令的过程redis客户端执行一条命令的过程:发送命令-〉命令排队-〉命令执行-〉返回结果使用python给redis发送命令时的过程:客户端发送请求,获取socket,阻塞等待返回;服务端执行命令并将结果返回给客户端;2.效率提升当redis需要执行的命令较多时,这样的一来一回的网络传输所消耗的时间被称为RTT(Round Trip Time),显
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2023-09-11 20:24:37
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1.背景 看到开发代码:Pipeline pipeline = redisCorvus.pipelined(); pipeline.sync(); 2.简介Redis 使用的是客户端-服务器(CS)模型和请求/响应协议的 TCP 服务器。这意味着通常情况下一个请求会遵循以下步骤:客户端向服务端发送一个查询请求,并监听 Socket 返回,通常是以阻塞模式,等待服务端响应。服务端处理命令,并将结果返
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2023-07-06 22:08:12
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Redis的慢查询许多存储系统(例如 MySQL)提供慢查询日志帮助开发和运维人员定位系统存在的慢操作。所谓慢查询日志就是系统在命令执行前后计算每条命令的执行时间,当超过预设阀值,就将这条命令的相关信息(例如:发生时间,耗时,命令的详细信息)记录下来,Redis也提供了类似的功能。Redis客户端执行一条命令分为如下4个部分:发送命令命令排队命令执行返回结果慢查询配置对于任何慢查询功能,需要明确两
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2024-06-04 09:01:05
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redis是一个cs模式的tcp server,使用和http类似的请求响应协议。一个client可以通过一个socket连接发起多个请求命令。每个请求命令发出后client通常 会阻塞并等待redis服务处理,redis处理完后请求命令后会将结果通过响应报文返回给client。基本的通信过程如下C...
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2014-07-16 11:15:00
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引言:Redis 的 pipeline(管道)功能在命令行中是没有的,但 redis 是支持 pipeline 的,而且在各个语言版的 client 中都有相应的实现。 由于网络开销延迟,就算 redis server 端有很强的处理能力,也会由于收到的 client 消息少,而造成吞吐量小。当 client 使用 pipelining 发送命令时,redis server 必须将部分请求放到队列
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2023-05-29 16:35:44
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一、概述Redis中的Multi和Pipleline都可以一次性执行多个命令,但是Pipeline只是把多个redis指令一起发出去,redis并没有保证这些指令执行的顺序,且减少了多次网络传递的开销,因而其执行效率很高;Multi相当于一个redis的transaction,保证整个操作的有序性,通过watch这些key,可以避免这些key在事务的执行过程中被其它的命令修改,从而导致得的到结果不
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2023-09-18 00:19:03
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