主页 > 知识库 > 详解redis大幅性能提升之使用管道(PipeLine)和批量(Batch)操作

详解redis大幅性能提升之使用管道(PipeLine)和批量(Batch)操作

热门标签:地图标注费用 地图标注如何即时生效 玄武湖地图标注 百度商家地图标注怎么做 小红书怎么地图标注店 西藏教育智能外呼系统价格 太原营销外呼系统 竹间科技AI电销机器人 最简单的百度地图标注

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:

    static void Main(string[] args)
    {
      ConnectionMultiplexer redis = ConnectionMultiplexer.Connect("192.168.23.151:6379");

      var db = redis.GetDatabase();

      var productID = string.Format("productID_{0}", 1);

      for (int i = 0; i  10; i++)
      {
        var customerID = i;

        db.SetAdd(productID, customerID);
      }
    }

一:问题

    但是上面的这段代码很明显存在一个大问题,Redis本身就是基于tcp的一个Request/Response protocol模式,不信的话,可以用wireshark监视一下:

 

从图中可以看到,有很多次的192.168.23.1 => 192.168.23.151 之间的数据往返,从传输内容中大概也可以看到有一个叫做productid_xxx的前缀,

那如果有百万次局域网这样的round trip,那这个延迟性可想而知,肯定达不到我们预想的高性能。

 二:解决方案【Batch】

     刚好基于我们现有的业务,我可以定时的将批量的productid和customerid进行分组整合,然后用batch的形式插入到某一个具体的product的set中去,接下来我可以把上面的代码改成类似下面这样:

     static void Main(string[] args)
     {
       ConnectionMultiplexer redis = ConnectionMultiplexer.Connect("...:");
 
       var db = redis.GetDatabase();
 
       var productID = string.Format("productID_{}", );
 
       var list = new Listint>();
 
 
       for (int i = ; i  ; i++)
       {
         list.Add(i);
       }
 
       db.SetAdd(productID, list.Select(i => (RedisValue)i).ToArray());
     }
 

 

从截图中传输的request,response可以看到,这次我们一次性提交过去,极大的较少了在网络传输方面带来的尴尬性。。

 三:再次提出问题

product维度的画像我们可以解决了,但是我们还有一个customerid的维度,也就是说我需要维护一个customerid为key的set集合,其中value的值为该customerid的各种平均值,比如说“总交易次数”,“总交易金额”。。。等等这样的聚合信息,然后推送过来的是批量的customerid,也就是说你需要定时维护一小嘬set集合,在这种情况下某一个set的批量操作就搞不定了。。。原始代码如下:

     static void Main(string[] args)
     {
       ConnectionMultiplexer redis = ConnectionMultiplexer.Connect("...:");
 
       var db = redis.GetDatabase();
 
 
       //批量过来的数据: customeridlist, ordertotalprice,具体业务逻辑省略
       var orderTotalPrice = ;
 
       var customerIDList = new Listint>();
 
       for (int i = ; i  ; i++)
       {
         customerIDList.Add(i);
       }
 
       //foreach更新每个redis 的set集合
       foreach (var item in customerIDList)
       {
         var customerID = string.Format("customerid_{}", item);
 
         db.SetAdd(customerID, orderTotalPrice);
       }
     }

四:解决方案【PipeLine】

=上面这种代码在生产上当然是行不通的,不过针对这种问题,redis早已经提出了相关的解决方案,那就是pipeline机制,原理还是一样,将命令集整合起来通过一条request请求一起送过去,由redis内部fake出一个client做批量执行操作,代码如下:

     static void Main(string[] args)
     {
       ConnectionMultiplexer redis = ConnectionMultiplexer.Connect("...:");
 
       var db = redis.GetDatabase();
 
 
       //批量过来的数据: customeridlist, ordertotalprice,具体业务逻辑省略
       var orderTotalPrice = ;
 
       var customerIDList = new Listint>();
 
       for (int i = ; i  ; i++)
       {
         customerIDList.Add(i);
       }
 
       var batch = db.CreateBatch();
 
       foreach (var item in customerIDList)
       {
         var customerID = string.Format("customerid_{}", item);
 
         batch.SetAddAsync(customerID, orderTotalPrice);
       }
 
       batch.Execute();
     }

然后,我们再看下面的wireshark截图,可以看到有很多的SADD这样的小命令,这就说明有很多命令是一起过去的,大大的提升了性能。

 

 最后可以再看一下redis,数据也是有的,是不是很爽~~~

192.168.23.151:6379> keys *
 1) "customerid_0"
 2) "customerid_9"
 3) "customerid_1"
 4) "customerid_3"
 5) "customerid_8"
 6) "customerid_2"
 7) "customerid_7"
 8) "customerid_5"
 9) "customerid_6"
10) "customerid_4"

以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持脚本之家。

您可能感兴趣的文章:
  • Redis cluster集群的介绍
  • Spring-data-redis操作redis cluster的示例代码
  • Windows环境下Redis Cluster环境搭建(图文)
  • 如何用docker部署redis cluster的方法
  • 在Redis集群中使用pipeline批量插入的实现方法
  • python使用pipeline批量读写redis的方法
  • 详解Java使用Pipeline对Redis批量读写(hmset&hgetall)
  • redis cluster支持pipeline的实现思路

标签:景德镇 广东 澳门 唐山 林芝 赣州 香港 扬州

巨人网络通讯声明:本文标题《详解redis大幅性能提升之使用管道(PipeLine)和批量(Batch)操作》,本文关键词  详解,redis,大幅,性能,提升,;如发现本文内容存在版权问题,烦请提供相关信息告之我们,我们将及时沟通与处理。本站内容系统采集于网络,涉及言论、版权与本站无关。
  • 相关文章
  • 下面列出与本文章《详解redis大幅性能提升之使用管道(PipeLine)和批量(Batch)操作》相关的同类信息!
  • 本页收集关于详解redis大幅性能提升之使用管道(PipeLine)和批量(Batch)操作的相关信息资讯供网民参考!
  • 推荐文章