为啥Redis使用pipelining会更快?

这是一个很考究细节的问题,大部分人都会说:因为减少了网络开销,那么,看如下例子:

import time

import redis

client = redis.Redis(decode_responses=True)
count = 10000


def no_pipelining():
    for i in range(count):
        client.set("test:nopp:{}".format(i), i, ex=100)


def with_pipelining():
    pp = client.pipeline()

    for i in range(count):
        pp.set("test:withpp:{}".format(i), i, ex=100)

    pp.execute()


if __name__ == "__main__":
    start = time.time()
    no_pipelining()
    mid = time.time()
    with_pipelining()
    end = time.time()

    print("no_pipelining: {} seconds; with_pipelining: {} seconds".format(mid - start, end - mid))

为什么执行结果相差如此之大呢?

$ python test.py
no_pipelining: 2.3809118270874023 seconds; with_pipelining: 0.4370129108428955 seconds

因为这是连接本地的redis,所以网络开销非常小,当然,这里仍然有一部分是网络开销影响,可是除此之外是否还有其它影响因素呢? 答案是有,比如OS进程调度,当不使用管道时,Redis处理每个命令之间是有时间空隙的,因此OS很有可能会将Redis进程转换为sleep状态, 然后运行其它程序,而使用pipelining时,可以提高CPU利用率,Redis空闲的时间没有那么多,因此,这也是pipelining速度会更快的 重要原因之一。


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