在redis中使用管道时,为什么有100,000条记录这么慢?
据说pipeline
当set/get
redis需要很多时,这是一种更好的方法,所以这是我的测试代码:
public class TestPipeline { /**
* @param args
*/
public static void main(String[] args) {
// TODO Auto-generated method stub
JedisShardInfo si = new JedisShardInfo("127.0.0.1", 6379);
List<JedisShardInfo> list = new ArrayList<JedisShardInfo>();
list.add(si);
ShardedJedis jedis = new ShardedJedis(list);
long startTime = System.currentTimeMillis();
ShardedJedisPipeline pipeline = jedis.pipelined();
for (int i = 0; i < 100000; i++) {
Map<String, String> map = new HashMap<String, String>();
map.put("id", "" + i);
map.put("name", "lyj" + i);
pipeline.hmset("m" + i, map);
}
pipeline.sync();
long endTime = System.currentTimeMillis();
System.out.println(endTime - startTime);
}
}
当我运行它时,此程序暂时没有任何响应,但是当我不使用pipe
它时,它只需要20073毫秒,因此我感到困惑,为什么没有它会更好pipeline
,还有很大的差距!
感谢您回答我,有几个问题,您如何计算6MB数据?当我发送10K数据时,流水线总是比正常模式快,但是当发送100K数据时,流水线将无响应。我认为100-1000的操作是一个明智的选择,如下所述。由于我不理解,JIT是否有用?
回答:
在编写此类基准测试(尤其是使用JVM的基准测试)之前,需要注意以下几点:
在大多数(物理)机器上,使用流水线操作时,Redis能够处理超过100K ops / s。您的基准测试仅处理10万个项目,因此持续时间不足以产生有意义的结果。此外,JIT的后续阶段没有时间开始。
绝对时间不是一个非常相关的指标。在保持基准至少运行10秒的同时显示吞吐量(即每秒的操作数)将是一个更好,更稳定的指标。
您的内部循环会产生大量垃圾。如果您打算对Jedis + Redis进行基准测试,则需要将自己程序的开销保持在较低水平。
因为您已将所有内容定义到main函数中,所以JIT不会编译您的循环(取决于您使用的JVM)。只能是内部方法调用。如果希望JIT高效,请确保将代码封装到JIT可以编译的方法中。
(可选)您可能希望在执行实际测量之前添加一个预热阶段,以避免考虑使用准系统解释器运行第一次迭代的开销以及JIT本身的成本。
现在,关于Redis管道,您的管道太长了。流水线中的100K命令意味着Jedis必须先构建6MB缓冲区,然后再向Redis发送任何内容。这意味着套接字缓冲区(在客户端,甚至在服务器端)将饱和,并且Redis也必须处理6
MB的通信缓冲区。
此外,您的基准测试仍然是同步的(使用管道不会神奇地使其异步)。换句话说,在管道的最后一个查询发送到Redis之前,Jedis不会开始阅读答复。当管道太长时,它有可能阻塞事物。
考虑将管道的大小限制为100-1000个操作。当然,它将产生更多的往返,但是通信堆栈上的压力将降低到可接受的水平。例如,考虑以下程序:
import redis.clients.jedis.*;import java.util.*;
public class TestPipeline {
/**
* @param args
*/
int i = 0;
Map<String, String> map = new HashMap<String, String>();
ShardedJedis jedis;
// Number of iterations
// Use 1000 to test with the pipeline, 100 otherwise
static final int N = 1000;
public TestPipeline() {
JedisShardInfo si = new JedisShardInfo("127.0.0.1", 6379);
List<JedisShardInfo> list = new ArrayList<JedisShardInfo>();
list.add(si);
jedis = new ShardedJedis(list);
}
public void push( int n ) {
ShardedJedisPipeline pipeline = jedis.pipelined();
for ( int k = 0; k < n; k++) {
map.put("id", "" + i);
map.put("name", "lyj" + i);
pipeline.hmset("m" + i, map);
++i;
}
pipeline.sync();
}
public void push2( int n ) {
for ( int k = 0; k < n; k++) {
map.put("id", "" + i);
map.put("name", "lyj" + i);
jedis.hmset("m" + i, map);
++i;
}
}
public static void main(String[] args) {
TestPipeline obj = new TestPipeline();
long startTime = System.currentTimeMillis();
for ( int j=0; j<N; j++ ) {
// Use push2 instead to test without pipeline
obj.push(1000);
// Uncomment to see the acceleration
//System.out.println(obj.i);
}
long endTime = System.currentTimeMillis();
double d = 1000.0 * obj.i;
d /= (double)(endTime - startTime);
System.out.println("Throughput: "+d);
}
}
使用此程序,您可以进行流水线测试或不进行流水线测试。使用流水线操作时,请确保增加迭代次数(N参数),以使其运行至少10秒钟。如果您在循环中取消注释println,您将意识到该程序在开始时很慢,并且在JIT开始进行优化时会变得更快(这就是为什么程序应该运行至少几秒钟才能得出有意义的结果)。
在我的硬件(旧的Athlon盒)上,使用管道时,吞吐量可以提高8-9倍。通过优化内部循环中的键/值格式并添加预热阶段,可以进一步改善该程序。
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