redis 由浅入深之高级（管道技术和分区）

ゞ浴缸里的玫瑰 2023-10-16 21:10 10阅读 0赞

## Redis 管道技术 ##

Redis是一种基于客户端-服务端模型以及请求/响应协议的TCP服务。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，并将结果返回给客户端。

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### Redis 管道技术 ###

Redis 管道技术可以在服务端未响应时，客户端可以继续向服务端发送请求，并最终一次性读取所有服务端的响应。

#### 实例 ####

查看 redis 管道，只需要启动 redis 实例并输入以下命令：

$(echo -en "PING\r\n SET w3ckey redis\r\nGET w3ckey\r\nINCR visitor\r\nINCR visitor\r\nINCR visitor\r\n"; sleep 10) | nc localhost 6379
    
    +PONG
    +OK
    redis
    :1
    :2
    :3

以上实例中我们通过使用 **PING** 命令查看redis服务是否可用， 之后我们们设置了 w3ckey 的值为 redis，然后我们获取 w3ckey 的值并使得 visitor 自增 3 次。

在返回的结果中我们可以看到这些命令一次性向 redis 服务提交，并最终一次性读取所有服务端的响应

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### 管道技术的优势 ###

管道技术最显著的优势是提高了 redis 服务的性能。

#### 一些测试数据 ####

在下面的测试中，我们将使用Redis的Ruby客户端，支持管道技术特性，测试管道技术对速度的提升效果。

require 'rubygems' 
    require 'redis'
    def bench(descr) 
    start = Time.now 
    yield 
    puts "#{descr} #{Time.now-start} seconds" 
    end
    def without_pipelining 
    r = Redis.new 
    10000.times { 
    	r.ping 
    } 
    end
    def with_pipelining 
    r = Redis.new 
    r.pipelined { 
    	10000.times { 
    		r.ping 
    	} 
    } 
    end
    bench("without pipelining") { 
    	without_pipelining 
    } 
    bench("with pipelining") { 
    	with_pipelining 
    }

从处于局域网中的Mac OS X系统上执行上面这个简单脚本的数据表明，开启了管道操作后，往返时延已经被改善得相当低了。

## Redis 分区 ##

分区是分割数据到多个Redis实例的处理过程，因此每个实例只保存key的一个子集。

#### 分区的优势 ####

*  通过利用多台计算机内存的和值，允许我们构造更大的数据库。
 *  通过多核和多台计算机，允许我们扩展计算能力；通过多台计算机和网络适配器，允许我们扩展网络带宽。

#### 分区的不足 ####

redis的一些特性在分区方面表现的不是很好：

*  涉及多个key的操作通常是不被支持的。举例来说，当两个set映射到不同的redis实例上时，你就不能对这两个set执行交集操作。
 *  涉及多个key的redis事务不能使用。
 *  当使用分区时，数据处理较为复杂，比如你需要处理多个rdb/aof文件，并且从多个实例和主机备份持久化文件。
 *  增加或删除容量也比较复杂。redis集群大多数支持在运行时增加、删除节点的透明数据平衡的能力，但是类似于客户端分区、代理等其他系统则不支持这项特性。然而，一种叫做presharding的技术对此是有帮助的。

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### 分区类型 ###

Redis 有两种类型分区。 假设有4个Redis实例 R0，R1，R2，R3，和类似user:1，user:2这样的表示用户的多个key，对既定的key有多种不同方式来选择这个key存放在哪个实例中。也就是说，有不同的系统来映射某个key到某个Redis服务。

#### 范围分区 ####

最简单的分区方式是按范围分区，就是映射一定范围的对象到特定的Redis实例。

比如，ID从0到10000的用户会保存到实例R0，ID从10001到 20000的用户会保存到R1，以此类推。

这种方式是可行的，并且在实际中使用，不足就是要有一个区间范围到实例的映射表。这个表要被管理，同时还需要各 种对象的映射表，通常对Redis来说并非是好的方法。

#### 哈希分区 ####

另外一种分区方法是hash分区。这对任何key都适用，也无需是object\_name:这种形式，像下面描述的一样简单：

*  用一个hash函数将key转换为一个数字，比如使用crc32 hash函数。对key foobar执行crc32(foobar)会输出类似93024922的整数。
 *  对这个整数取模，将其转化为0-3之间的数字，就可以将这个整数映射到4个Redis实例中的一个了。93024922 % 4 = 2，就是说key foobar应该被存到R2实例中。注意：取模操作是取除的余数，通常在多种编程语言中用%操作符实现。

without pipelining 1.185238 seconds 
    with pipelining 0.250783 seconds

如你所见，开启管道后，我们的速度效率提升了5倍。