Request/Response プロトコルと RTT
Redis は、クライアント/サーバー
モードの TCP サービスであり、Request/Response
プロトコルの実装としても知られています。
これは、通常、リクエストの完了は次の 2 つのステップに従って行われることを意味します。
クライアントは操作コマンドをサーバーに送信します。 , TCP ソケットからサーバーの応答値を読み取ります。一般的に、これはブロックメソッドです。
サーバーは運用コマンドを実行し、応答値をクライアントに返します
例
Client: INCR X Server: 1 Client: INCR X Server: 2 Client: INCR X Server: 3 Client: INCR X Server: 4
クライアントとサーバーはネットワーク経由で接続されます。ネットワーク接続は、非常に高速 (ローカル ループバック ネットワークなど) になる場合もあれば、非常に低速になる場合もあります (複数のホストにまたがるネットワークなど)。ネットワークがどのようなものであっても、データ パケットがクライアントからサーバーに送信されるまでには一定の時間がかかり、その後、対応する値がサーバーからクライアントに返されます。
この時間は RTT (ラウンド トリップ タイム) と呼ばれます。クライアントが複数の連続したリクエスト (リストに多数の要素を追加する、または Redis で多数のキーと値のペアをクリアするなど) を実行する必要がある場合、RTT はパフォーマンスにどのような影響を与えますか?これも計算するのにとても便利です。たとえば、RTT 時間が 250 ミリ秒の場合 (インターネット接続が非常に遅いと仮定して)、サーバーが 1 秒あたり 100,000 のリクエストを処理できるとしても、1 秒あたり最大 4 つのリクエストしか受け付けられません。
ループバック ネットワークの場合、RTT は特に短くなります (たとえば、著者の 127.0.0.1、RTT 応答時間は 44ms) が、複数の連続したネットワークを実行すると大量のコストを消費します。書き込み操作です。
実は、このシナリオでは消費量を削減する他の方法があります。満足していますか?驚き?
Redis パイプライン
Request/Response
スタイル サービスには機能があります。クライアントが前の応答値を受信しなくても、新しい応答値を送信し続けることができます。リクエスト。 。この機能により、サーバーの応答を待つ必要がなく、最初に多数の操作コマンドをサーバーに送信し、その後サーバーの応答値をすべて一度に読み取ることができます。
この方法は パイプライン
テクノロジーと呼ばれ、ここ数十年で広く使用されています。たとえば、複数の POP3 プロトコルの実装によりこの機能がサポートされ、サーバーから新しい電子メールをダウンロードする速度が大幅に向上します。
Redis はこのテクノロジーを非常に早くからサポートしているため、実行しているバージョンに関係なく、パイプライン
テクノロジーを使用できます。たとえば、ここでは netcat ツールを使用したものを示します:
$ (printf "PING\r\nPING\r\nPING\r\n"; sleep 1) | nc localhost 6379 +PONG +PONG +PONG
これで、リクエストごとに RTT を支払う必要がなくなり、一度に 3 つの操作コマンドを送信できます。直感的な理解を容易にするために、前の手順に従って pipelining
テクノロジを使用しましょう。実装シーケンスは次のとおりです:
Client: INCR X Client: INCR X Client: INCR X Client: INCR X Server: 1 Server: 2 Server: 3 Server: 4
ハイライト (黒板をノックする): クライアントが使用するときパイプライン
操作コマンドを送信すると、サーバーは応答結果を整理するためにメモリを強制的に使用します。したがって、パイプライン
を使用して大量の運用コマンドを送信する場合は、たとえば10kの運用コマンドを送信し、その応答を読み取るなど、適切なコマンド数を決定してバッチでサーバーに送信するのが最善です。さらに 10k 個の動作コマンドを送信し、... 消費時間はほぼ同じですが、追加メモリ消費量は、この 10k 個の動作コマンドの配置応答結果に必要な最大値となります。 (メモリの枯渇を防ぐために、適切な値を選択してください)
RTT だけの問題ではありません
パイプライン
が RTT による消費を削減する唯一の方法ではありません, ただし、1 秒あたりに実行されるコマンドの数を大幅に増やすのに役立ちます。問題の真実は、対応するデータ構造にアクセスして応答結果を生成するという観点から見ると、パイプライン
を使用しないことは確かに非常に安価ですが、ソケット I/O の観点から見ると、それは単に反対。 。これには read()
および write()
呼び出しが含まれるため、ユーザー モードからカーネル モードに切り替える必要があります。この種のコンテキストの切り替えには特に時間がかかります。
パイプライン
テクノロジが使用されると、多くの操作コマンドが同じ read()
呼び出しから読み取り操作を実行し、大量の応答結果が分散されます。書き込み操作は、同じ write()
呼び出しで実行されます。これに基づいて、以下に示すように、パイプラインの長さが増加するにつれて、1 秒あたりに実行されるクエリの数は、パイプライン
テクノロジを使用しない場合、最初はベースラインの 10 倍になるまでほぼ直線的に増加します。
#実際のコード例
は翻訳されていません。基本的には、
パイプラインを使用してパフォーマンスを 5 倍向上させることを意味します。 <h4 id="Pipelining-VS-Scripting">Pipelining VS Scripting</h4>
<p><code>Redis Scripting
(2.6+版本可用),通过使用在Server端完成大量工作的脚本Scripting
,可以更加高效的解决大量pipelining
用例。使用脚本Scripting
的最大好处就是在读和写的时候消耗更少的性能,使得像读、写、计算这样的操作更加快速。(当client需要写操作之前获取读操作的响应结果时,pepelining
就显得相形见拙。) 有时候,应用可能需要在使用pipelining
时,发送 EVAL
或者 EVALSHA
命令,这是可行的,并且Redis明确支持这么这种SCRIPT LOAD
命令。(它保证可可以调用 EVALSHA
而不会有失败的风险)。
Appendix: Why are busy loops slow even on the loopback interface?
读完全文,你可能还会感到疑问:为什么如下的Redis测试基准 benchmark
会执行这么慢,甚至在Client和Server在一个物理机上也是如此:
FOR-ONE-SECOND: Redis.SET("foo","bar") END
毕竟Redis进程和测试基准benchmark
在相同的机器上运行,并且这是没有任何实际的延迟和真实的网络参与,不就是消息通过内存从一个地方拷贝到另一个地方么? 原因是进程在操作系统中并不是一直运行。真实的情景是系统内核调度,调度到进程运行,它才会运行。比如测试基准benchmark
被允许运行,从Redis Server中读取响应内容(与最后一次执行的命令相关),并且写了一个新的命令。这时命令将在回环网络的套接字中,但是为了被Redis Server读取,系统内核需要调度Redis Server进程(当前正在系统中挂起),周而复始。所以由于系统内核调度的机制,就算是在回环网络中,仍然会涉及到网络延迟。 简言之,在网络服务器中衡量性能时,使用回环网络测试并不是一个明智的方式。应该避免使用此种方式来测试基准。
以上がRedis でのクエリを高速化するためにパイプラインを使用する問題を解決する方法の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

RedisデータベースとSQLデータベースの主な違いは、Redisが高性能および柔軟性要件に適したインメモリデータベースであることです。 SQLデータベースは、複雑なクエリとデータの一貫性要件に適したリレーショナルデータベースです。具体的には、1)Redisは高速データアクセスとキャッシュサービスを提供し、キャッシュおよびリアルタイムのデータ処理に適した複数のデータ型をサポートします。 2)SQLデータベースは、テーブル構造を介してデータを管理し、複雑なクエリとトランザクション処理をサポートし、データの一貫性を必要とするeコマースや金融システムなどのシナリオに適しています。

redisactsassassadatastoreandaservice.1)asadatastore、itusesin memorystorage for fastorations、supporting variousdatastructureSlike-key-valuepairsandsortedsets.2)asaservice、iteasruascruascriptingrupting criptingforceptingpurplecomplecomplecprexoperations

他のデータベースと比較して、Redisには次の独自の利点があります。1)非常に速い速度、および読み取り操作は通常、マイクロ秒レベルにあります。 2)豊富なデータ構造と操作をサポートします。 3)キャッシュ、カウンター、公開サブスクリプションなどの柔軟な使用シナリオ。 Redisまたはその他のデータベースを選択する場合、特定のニーズとシナリオに依存します。 Redisは、高性能および低遅延のアプリケーションでうまく機能します。

Redisは、データストレージと管理において重要な役割を果たしており、複数のデータ構造と持続性メカニズムを通じて最新のアプリケーションの中核となっています。 1)Redisは、文字列、リスト、コレクション、注文されたコレクション、ハッシュテーブルなどのデータ構造をサポートし、キャッシュや複雑なビジネスロジックに適しています。 2)RDBとAOFの2つの持続方法を通じて、Redisは信頼できるストレージとデータの迅速な回復を保証します。

Redisは、大規模なデータの効率的なストレージとアクセスに適したNOSQLデータベースです。 1.Redisは、複数のデータ構造をサポートするオープンソースメモリデータ構造ストレージシステムです。 2.キャッシュ、セッション管理などに適した、非常に速い読み取り速度と書き込み速度を提供します。 4.使用例には、基本的なキー値ペア操作と高度なコレクション重複排除関数が含まれます。 5.一般的なエラーには、接続の問題、データ型の不一致、メモリオーバーフローが含まれるため、デバッグに注意する必要があります。 6.パフォーマンス最適化の提案には、適切なデータ構造の選択とメモリ排除戦略の設定が含まれます。

現実世界でのRedisのアプリケーションには、1。キャッシュシステムとして、データベースクエリを加速し、2。Webアプリケーションのセッションデータを保存するには、3。リアルタイムランキングを実装する4。メッセージ配信をメッセージキューとして簡素化する。 Redisの汎用性と高性能により、これらのシナリオで輝きます。

Redisは、高速、汎用性、豊富なデータ構造のために際立っています。 1)Redisは、文字列、リスト、コレクション、ハッシュなどのデータ構造をサポートし、コレクションを注文します。 2)メモリを介してデータを保存し、RDBとAOFの持続性をサポートします。 3)Redis 6.0から始めて、マルチスレッドI/O操作が導入されました。これにより、高い並行性シナリオでパフォーマンスが向上しました。

redisisclassifiedsaNosqldatabasebasesakey-valuedataModelinsteaded ofthetraditionaldatabasemodel.itoffersspeedand andffficability、makingidealforreal-timeaplications andcaching、butmaynotbesbesutable fors cenariois requiring datientiantientioniity


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