為啥Redis使用pipelining會更快？
這是一個(gè)很考究細(xì)節(jié)的問題，大部分人都會說：因?yàn)闇p少了網(wǎng)絡(luò)開銷，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))
為什么執(zhí)行結(jié)果相差如此之大呢？
$ python test.py
no_pipelining: 2.3809118270874023 seconds; with_pipelining: 0.4370129108428955 seconds
因?yàn)檫@是連接本地的redis，所以網(wǎng)絡(luò)開銷非常小，當(dāng)然，這里仍然有一部分是網(wǎng)絡(luò)開銷影響，可是除此之外是否還有其它影響因素呢？ 答案是有，比如OS進(jìn)程調(diào)度，當(dāng)不使用管道時(shí)，Redis處理每個(gè)命令之間是有時(shí)間空隙的，因此OS很有可能會將Redis進(jìn)程轉(zhuǎn)換為sleep狀態(tài)， 然后運(yùn)行其它程序，而使用pipelining時(shí)，可以提高CPU利用率，Redis空閑的時(shí)間沒有那么多，因此，這也是pipelining速度會更快的 重要原因之一。
ref:
https://redis.io/topics/pipelining
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