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。

ref:

https://redis.io/topics/pipelining

广告合作:本站广告合作请联系QQ:858582 申请时备注:广告合作(否则不回)
免责声明:本站资源来自互联网收集,仅供用于学习和交流,请遵循相关法律法规,本站一切资源不代表本站立场,如有侵权、后门、不妥请联系本站删除!

RTX 5090要首发 性能要翻倍!三星展示GDDR7显存

三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。

首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。

据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。