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首先来介绍一下今天的主角——Redis Pipelining。该功能是为了解决因为客户端和服务器的网络延迟造成的请求延迟。
Redis Pipelining在很早就出现了，如果你在用较早版本的Redis，那么也能使用这个功能。此功能可以将一系列请求连续发送到Server端，不必等待Server端的返回，而Server端会将请求放进一个有序的管道中，在执行完成后，会一次性将返回值再发送回来。
对于这么神奇的功能，我们怎么能不测一下pipeline对于性能的提升有多大呢？
一、pipeline有多神奇
**测试方法：**对redis分别用顺序写入和pipeline 的方法写入一个微秒级的时间戳，一共写1W个数据，去看这1W 条数据的执行时间。
**测试结果：**pipeline写入与顺序写入的所消耗的时间对比。
**分析：**pipeline和顺序写入最大的区别就是在于pipeline的打包发送数据，网络开销要小很多。在下面的测试中，values很小（20+Byte），而且网络开销也不算大（同乐访问坪山），访问命令也不重（set）,但是执行的效率却是天差地别，**顺序写入的执行时间是pipeline的16.8倍！**而在现网环境下，随着网络开销的增大，values值的增大，重命令的增加，这个比例将变得更加恐怖。
1、pipeline写入10000个数据（values = 微秒+时间戳），共用时450ms
2、redis->set()顺序写入，（values = 微秒+时间戳），共用时：7.56s
二、对于pipeline读延时问题的优化
腾讯天天快报业务在使用Redis方面非常专业，在批量导入数据的时候就是使用了pipeline，使得数据能够快速的导入。但是在运营过程中我们发现，pipeline一次打包大量的写入的命令阻塞了同proxy的其他业务的读命令，使得其他业务的读命令延时升高。这个时候就不得不想办法优化这个问题。
首先贴出结论：
建议在pipeline写入的时候，参照“打小包，短sleep的”策略写入。这样能够避免pipeline写入时，由于阻塞造成的读延时问题。
测试开始：
1、 vaule=1K sleep=20ms pipeline_num=10000 get_qps=1500
get命令的平均延时在0.1ms，max到18ms,说明redis在pipeline程序sleep的着20ms中，快速的执行了堆积的get命令。如果把sleep值调小会是什么情况呢？
2、get/set 测试：vaule=1K sleep=0ms pipeline_num=10000 get_qps=1500
在pipeline打包的时间内，get指令就已经执行完了，所以我们可以看到，set的平均延时很长，达到了9ms，已经影响到了写入，所以，我们要调小每次打包的数据量。
4、get/set 测试：vaule=1K sleep=0ms pipeline_num=1000 get_qps=1500
当把每次的打包量调到1000个命令的时候，就可以明显的看出在写入性能上的优化，写入的平均时间从9ms下降到了0.8ms。
5、get/set 测试：vaule=1K sleep=0ms pipeline_num=1000 get_qps=6000
为了测试的全面考虑，我们增大了读命令的qps，读命令和写命令都仅有一点点的延时升高，这个是可以接受的。
所以在使用pipeline的时候，参照“打小包，短sleep的”策略，是一个可以选择的方式。
三、测试总结
get set 命令
在get_qps = 6000的时候，pipeline一次打包1000个set命令，每个val大小1Ｋ，sleep=0 得到的读写速度都不错，在不算网络开销的情况下，get速度在0.1ms ,set 速度在1ms。
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张松坡
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