提高Redis效率的批量操作技巧：如何通过高效操作优化你的数据管理流程

一个 Redis 命令的执行过程可以被简化为以下四个步骤：

  1. 发送命令
  2. 命令排队
  3. 执行命令
  4. 返回结果

其中，第一步和第四步所耗费的总时间被称为 Round Trip Time (RTT, 往返时间)，即数据在网络中传输的时间。

通过批量操作可以显著减少网络传输的次数，从而有效降低网络开销，并大幅度缩短 RTT。

原生批量操作命令介绍

在 Redis 中，有若干原生支持批量操作的命令，例如：

  • mget - 获取一个或多个指定键的值
  • mset - 设置一个或多个指定键的值
  • hmget - 获取指定哈希表中一个或多个指定字段的值
  • hmset - 同时将一个或多个字段-值对设置到指定哈希表中
  • sadd - 向指定集合添加一个或多个元素
  • ......

然而，在使用 Redis 的分片集群解决方案 Redis Cluster 时，利用这些原生批量操作命令可能会遇到一些问题。例如，mget 无法确保所有键都位于同一个 hash slot（哈希槽）中，这可能导致仍需进行多次网络传输，且无法保证操作的原子性。不过，相较于非批量操作，仍然能够显著减少网络传输的次数。

简化的操作步骤通常由 Redis 客户端实现，用户无需手动干预：

  1. 确定所有键对应的哈希槽；
  2. 向各个 Redis 节点发出 mget 请求以获取数据；
  3. 等待所有请求执行完毕，并重新组装结果数据，以保持与输入参数键的顺序一致，最后返回结果。

如果希望解决多次网络传输的问题，一种常见的方法是自行维护键与槽的关系。尽管这种方式能够提升性能，但同时也增加了系统的复杂性。

Redis Cluster 采用的是 哈希槽分区，并没有使用一致性哈希。每一个键值对都归属于一个 hash slot（哈希槽）。当客户端发出命令请求时，必须首先根据键计算出对应的哈希槽，然后查询该哈希槽与节点的映射关系，以找到目标 Redis 节点。

使用Pipeline提高操作效率

对于不支持批量操作的命令，可以利用 pipeline（流水线） 技术将一组 Redis 命令封装成一个批量请求，这些命令将一次性提交到 Redis 服务器，从而只需进行一次网络传输。然而，需注意控制单次批量操作的 元素个数（建议在 500 以内，实际也与元素的字节数有关），以避免数据传输过大。

与 mget、mset 等原生批量操作命令一样，pipeline 在 Redis Cluster 中使用也会遇到一些小问题。这是因为无法保证所有键都位于同一个 hash slot（哈希槽）中。如果希望使用此方法，客户端必须自行维护键与槽的关系。

原生批量操作命令与 pipeline 之间存在一些显著区别，使用时需特别注意：

  • 原生批量操作命令是原子操作，而 pipeline 是非原子操作；
  • pipeline 可以将不同的命令打包，而原生批量操作命令则无法做到；
  • 原生批量操作命令由 Redis 服务器支持，而 pipeline 需要服务端与客户端的协同实现。

另外，pipeline 不适合执行存在顺序依赖关系的命令。如果需要将前一个命令的结果传递给后续命令，pipeline 将无法满足该需求，此时可以考虑使用 Lua 脚本。

Lua 脚本的优势

Lua 脚本同样支持批量操作多个命令。可以将一段 Lua 脚本视为一条命令的执行，可以看作是原子操作。在 Lua 脚本执行期间，将不会有其他脚本或 Redis 命令同时被执行，确保了操作不会被其他指令插入或打扰，这一点是 pipeline 所不具备的。

使用 Lua 脚本实现分布式锁的示例：

图片

此外，Lua 脚本中可以进行一些简单的逻辑处理，例如读取值并在脚本中处理，这同样是 pipeline 所缺乏的。

然而，在 Redis Cluster 中，Lua 脚本的原子操作也无法得到保证，原因同样在于无法确保所有的键都在同一个 hash slot（哈希槽）中。