更高效地提高redis client多线程操作的并发吞吐设计

Redis是一个非常高效的基于内存的NOSQL数据库,它提供非常高效的数据读写效能.在实际应用中往往是带宽和CLIENT库读写损耗过高导致无法更好地发挥出Redis更出色的能力.下面结合一些redis本身的特性和一些client操作上的改变来提高整个redis操作的交通.

上图是反映平常操作redis的情况,每个线程都独立的发起相应连接对redis的网络读写.虽然我们可以通过批操作的方式来把当前多个操作合并成一个,但这种方式只能针对当单线程,而多线程相互合并则设计上很少关注.从redis的协议来说其实并没有限制,只是在client库的设计一般没有考虑进去.

如果在多线程操作REDIS的同时如果能够合并网络操作,那意味着可以降低操作网络读写的情况把处理能力提升到最大化.这样Client总体的性能都会有所提升,而REDIS也因表层的网络读取减少而达到更好的利用率.

以上是设计图,原理并不复杂,其实就是把每个请求的操作放到一个队列中,后面开启一个线程来把前面的指令进行一个合并操操作.一个线程在高并发下可以无法更快速地合并起来,可以根据需要进行合理的操作线程应用.

这种设计的效果是否真的比较理想呢,以一上是一个简单的测试

            public void AnycSet()
            {

                CodeTimer.Time("beetle.redis asynset", () =>
                {
                    Parallel.For(0, Count, x =>
                    {
                        ProtobufKey key = x.ToString();
                        key.AsynSet(new User() { UserId = x, NickName = "sdffffffffffffffffffffffffffffffffffffffffsdffffffffffffffffffffffffffffffffffffffffbeetlesdffffffffffffffffffffffffffffffffffffffffsdffffffffffffffffffffffffffffffffffffffff" + x });

                    });
                });
            }
            public void Set()
            {

                CodeTimer.Time("beetle.redis set", () =>
                {
                    Parallel.For(0, Count, x =>
                    {
                        ProtobufKey key = x.ToString();
                        key.Set(new User() { UserId = x, NickName = "sdffffffffffffffffffffffffffffffffffffffffsdffffffffffffffffffffffffffffffffffffffffbeetlesdffffffffffffffffffffffffffffffffffffffffsdffffffffffffffffffffffffffffffffffffffff" + x });

                    });
                });
            }

测试结果如下

以上是10W次的操作测试结果,由于redis在本机所以交互非常可观.

虽然在多线程高并发下这样的设计可以把吞吐能力和效能有一个非常不错的效果,但其也存在缺陷因为每次操作都经过不同线程的调处理,如果并发线程不多操作密集度不高.那效果并不理想;因为网络操作密集度不高,可得到并合的数量不多,这方面的损耗有可能低于操作跨线程调度所带来的损耗.

时间: 2024-11-05 13:34:19

更高效地提高redis client多线程操作的并发吞吐设计的相关文章

一款全面高效的日志分析工具,操作更简单

一款全面高效的日志分析工具,操作更简单 Eventlog Analyzer是用来分析和审计系统及事件日志的管理软件,能够对全网范围内的主机.服务器.网络设备.数据库以及各种应用服务系统等产生的日志,进行全面收集和细致分析,通过统一的控制台进行实时可视化的呈现.通过定义日志筛选规则和策略,帮助IT管理员从海量日志数据中精确查找关键有用的事件数据,准确定位网络故障并提前识别安全威胁,从而降低系统宕机时间.提升网络性能.保障企业网络安全. 事件日志监控.分析.报表和归档软件监控和报表网络范围内的Win

Redis进阶实践之十八 使用管道模式提高Redis查询的速度

原文:Redis进阶实践之十八 使用管道模式提高Redis查询的速度 一.引言 学习redis 也有一段时间了,该接触的也差不多了.后来有一天,以为同事问我,如何向redis中批量的增加数据,肯定是大批量的,为了这主题,我从新找起了解决方案.目前的解决方案大都是从官网上查找和翻译的,每个实例也都调试了,正确无误.把结果告诉我同事的时候,我也跟清楚这个主题如何操作了,里面的细节也更清楚了.大然也有人说可以通过脚本来做这个操作,没错,但是我对脚本语言还没有研究很透,就不来班门弄斧了. 二.管道的由来

这些小工具让你的Android 开发更高效

在做Android 开发过程中,会遇到一些小的问题,虽然自己动手也能解决,但是有了一些小工具,解决这些问题就得心应手了,今天就为大家推荐一下Android 开发遇到的小工具,来让你的开发更高效. Vysor Vysor 是一个可以将手机的屏幕投影到电脑上,当然也可以操作,当我们做分享或者演示的时候,这个工具起到了作用. Vector Asset Android Studio 在1.4 支持了VectorAsset,所谓VectorAsset:它可以帮助你在Android 项目中添加Materia

如何高效地向Redis插入大量的数据(转)

最近有个哥们在群里问,有一个日志,里面存的是IP地址(一行一个),如何将这些IP快速导入到Redis中. 我刚开始的建议是Shell+redis客户端. 今天,查看Redis官档,发现文档的首页部分(http://www.redis.io/documentation)有一个专门的主题是讲述“Redis Mass Insertion”的,才知道自己的建议很low. 官方给出的理由如下: Using a normal Redis client to perform mass insertion is

redis和memcached有什么区别?redis的线程模型是什么?为什么单线程的redis比多线程的memcached效率要高得多(为什么redis是单线程的但是还可以支撑高并发)?

1.redis和memcached有什么区别? 这个事儿吧,你可以比较出N多个区别来,但是我还是采取redis作者给出的几个比较吧 1)Redis支持服务器端的数据操作:Redis相比Memcached来说,拥有更多的数据结构和并支持更丰富的数据操作,通常在Memcached里,你需要将数据拿到客户端来进行类似的修改再set回去.这大大增加了网络IO的次数和数据体积.在Redis中,这些复杂的操作通常和一般的GET/SET一样高效.所以,如果需要缓存能够支持更复杂的结构和操作,那么Redis会是

25个让Java程序员更高效的Eclipse插件

Eclipse提供了一 个可扩展插件的开发系统.这就使得Eclipse在运行系统之上可以实现各种功能.这些插件也不同于其他的应用(插件的功能是最难用代码实现的).拥有合 适的Eclipse插件是非常重要的,因为它们能让Java开发者们无缝的开发基于J2EE和服务的应用程序.Eclipse的插件也能帮助他们开发不同 应用架构上的程序. 下面列出来的是25个最好的免费Eclipse插件,可以让开发者更高效的工作 . 提高代码质量的插件 1. FindBugs FindBugs可以帮你找到Java代码

StackExchange.Redis Client

StackExchange.Redis Client 这期我们来看StackExchange.Redis,这是redis 的.net客户端之一.Redis是一个开源的内存数据存储,可以用来做数据库,缓存或者消息代理服务.目前有不少人在使用ServiceStack.Redis这个.net客户端,但是这个的最新版本目前已经变成了商业软件.对于ServiceStack.Redis这种行为,我们没有什么好说的,留给我们的选择是使用低版本的开源版本或者转向其他的客户端. 要说到StackExchange.

Redis hash数据类型操作

Redis hash是一个string类型的field和value的映射表.一个key可对应多个field,一个field对应一个value.将一个对象存储 为hash类型,较于每个字段都存储成string类型更能节省内存.新建一个hash对象时开始是用zipmap(又称为small hash)来存储的.这个zipmap其实并不是hash table,但是zipmap相比正常的hash实现可以节省不少hash本身需要的一些元数据存储开销.尽管zipmap的添加,删除,查找都是 O(n),但是由于

redis的常用操作

redis的介绍: redis是一个key-value存储系统.和Memcached类似,它支持存储的value类型相对更多,包括string(字符串).list(链表).set(集合).zset(sorted set --有序集合)和hash(哈希类型).这些数据类型都支持push/pop.add/remove及取交集并集和差集及更丰富的操作,而且这些操作都是原子性的.在此基础上,redis支持各种不同方式的排序.与memcached一样,为了保证效率,数据都是缓存在内存中.区别的是redis