前言

2020年4月30日，Redis 6.0.0正式发布，标志着redis从此告别单线程。在此之前，在大数据生产环境中使用的是一个30个节点的Codis集群，SparkStreaming以此作为缓存，QPS高峰大概在2000w/s。

因为Codis不再更新迭代，于是在Redis 6.0.6版本发布的时候搭建了Redis Cluster，新的应用将不再使用Codis。之前连接Codis使用的Java客户端是Jedis，通过Pipeline方式批次执行命令，以此来提高效率。而Redis Cluster的客户端JedisCluster没有提供Pipeline方式，只能单条执行命令，于是开始考虑其他的Java客户端。

这里备选了两个客户端：lettuce和Redisson

pipeline原理

这里先说一下Jedis的pipeline的原理。通过pipeline对redis的所有操作命令，都会先放到一个List中，当pipeline直接执行或者通过jedis.close()调用sync()的时候，所有的命令都会一次性地发送到客户端，并且每个操作命令返回一个response，通过get来获取操作结果。

lettuce

lettuce提供了async异步方式来实现pipeline的功能，来测试一下是否可按批次处理命令。

测试代码：

public static void main(String[] args) throws Exception {
        RedisURI uri = RedisURI.builder()
                .withHost("47.102.xxx.xxx")
                .withPassword("Redis6.0.6".toCharArray())
                .withPort(10001)
                .build();
        RedisClusterClient client = RedisClusterClient.create(uri);
        StatefulRedisClusterConnection<String, String> connect = client.connect();
        RedisAdvancedClusterAsyncCommands<String, String> async = connect.async();
        // 断点1
        async.set("key1", "v1");
        Thread.sleep(1000 * 3);
        // 断点2
        async.set("key2", "v2");
        // 断点3
        async.flushCommands();
        Thread.sleep(1000 * 3);
        connect.close();
        client.shutdown();
}

在程序中设置三个断点。如果是pipeline的话，只有执行完断点3，两条set命令才会执行。
运行结果：

结果表明还未到flushCommands()，第一个set命令已经执行。到这你可能就会以为lettuce其实还是逐条命令执行，只是开启了异步请求模式。其实不然，在lettuce异步操作中，默认开启了命令自动刷新功能，所以给你的假象还是逐条执行，在此需要禁用自动刷新来开启pipeline功能。

在set()之前加上一行代码：

async.setAutoFlushCommands(false);

运行结果：

Redisson

redisson提供了batch来实现pipeline的功能。

测试代码:

 Config config = new Config();
 config.useClusterServers()
       .addNodeAddress("redis://47.102.219.86:10001")
       .setPassword("Redis@6.0.6");
 RedissonClient redisson = Redisson.create(config);
 RBatch batch = redisson.createBatch();
 String key = "test";
 for (int i = 1; i < 3; i++) {
      batch.getMap(key + i).putAsync(String.valueOf(i), String.valueOf(i));
	}
 // 打上断点
 batch.execute();
 redisson.shutdown();

这里我们在execute()处打上断点，debug运行程序。
运行结果：

结果表明Redisson会将命令放在一个batch中，当执行execute()时，会将命令一次性发送到redis执行。虽然Redisson实现了pipeline的功能，但是我最后还是放弃了它。原因很简单，它的方法不像jedis和lettuce一样简单明了，和redis的操作命令相差太多，导致使用起来比较繁琐。

Jedis Cluster Pipeline

原因

开头也提到了，Jedis对Redis Cluster提供了JedisCluster客户端，但是没有Pipeline模式，那么JedisCluster为什么不支持Pipeline？

在redis中一共有16384个Slot，每个节点负责一部分Slot，当对Key进行操作时，redis会通过_CRC16_计算出key对应的Slot，将Key映射到Slot所在节点上执行操作。

因为不同Key映射的节点不同，所以JedisCluster需要持有Redis Cluster每个节点的连接才能执行操作，而Pipeline是面向于一个redis连接的执行模式，所以JedisCluster无法支持Pipeline。

那么我们自己有没有办法利用JedisCluster去封装一个具有Pipeline模式的客户端？

思路

刚刚提到，JedisCluster会持有Redis Cluster所有节点的连接。那么，如果我们可以获取到所有节点的连接，对每个节点的连接都开启Pipeline。首先计算出每个Key所在的Slot，再找到Slot对应节点，就可以将Key放到对应节点连接的Pipeline上，这样不就实现了集群版的Pipeline了么！

我们要做的工作就是找到对应关系，将每个Key分配到对应的节点连接中。

秉着不重复造轮子的观点，我们先看看JedisCluster是如何执行命令的？

JedisCluster

先写样例，并在get()处打断点。

CRC16

进入run()，可以看到JedisClusterCRC16提供了getSlot()方法，可以计算出Key所在的Slot。

run()里面调用了runWithRetries()，这是核心方法之一，Step into

// 据方法调用参数删除了部分代码
private T runWithRetries(final int slot, int attempts, boolean tryRandomNode, JedisRedirectionException redirect) {
    Jedis connection = null;
    try {
    	// false
    	if (tryRandomNode) {
      		connection = connectionHandler.getConnection();
    	} else {
	    	// 重点：从方法名看，是根据slot来获取jedis连接！！
      		connection = connectionHandler.getConnectionFromSlot(slot);
    	}
      	return execute(connection);
    } catch (JedisNoReachableClusterNodeException jnrcne) {
      throw jnrcne;
    } catch (JedisConnectionException jce) {
      // 释放连接
      releaseConnection(connection);
      connection = null;
      if (attempts <= 1) {
      	// 刷新slots
        this.connectionHandler.renewSlotCache();
      }
      return runWithRetries(slot, attempts - 1, tryRandomNode, redirect);
    } 
  }

从runWithRetries()可以看到，JedisCluster通过调用getConnectionFromSlot(slot)来获取jedis连接，这里实现了Slot和Jedis的关系。

那么connectionHandler为什么可以提供redis连接？

connectionHandler

查看connectionHandler变量信息

可以看到它有一个JedisClusterInfoCache类型的成员变量cache，cache有两个HashMap类型的成员变量nodes和slots，nodes保存节点和JedisPool的映射关系，slots保存16384个slot和JedisPool的映射关系，这里slot和节点实现了映射关系。

接着看一下getConnectionFromSlot()：

可以看出，cache调用getSlotPool()，从成员变量slots中通过slot取到了相应节点的JedisPool。

简单的画一下流程图：

至此，所有轮子都已经具备，开始造车。

实现Pipeline

我们只要获取到connectionHandler变量，就可以使用它的成员变量cache来获取Jedis。

connectionHandler是JedisCluster的成员变量，在其父类BinaryJedisCluster中找到了此变量。

cache是connectionHandler的成员变量，在其父类JedisClusterConnectionHandler找到了此变量。

connectionHandler和cache都是protected变量，外部类无法直接访问，所以需要定义子类访问变量。

自定义ConnectionHandler

目的：使用cache保存的Cluster信息，用其来获取JedisPool。

public class JedisSlotConnectionHandlerImp extends JedisSlotBasedConnectionHandler implements Serializable {
    public JedisSlotConnectionHandlerImp(Set<HostAndPort> nodes, GenericObjectPoolConfig poolConfig, int connectionTimeout, int soTimeout, String password) {
        super(nodes, poolConfig, connectionTimeout, soTimeout, password);
    }

    // 自定义通过slot获取JedisPool的方法
    // 为了保证后面一个JedisPool只取一个Jedis
    public JedisPool getJedisPoolFromSlot(int slot) {
        JedisPool jedisPool = cache.getSlotPool(slot);
        if (jedisPool != null) {
            return jedisPool;
        } else {
            renewSlotCache();
            jedisPool = cache.getSlotPool(slot);
            if (jedisPool != null) {
                return jedisPool;
            } else {
                throw new JedisNoReachableClusterNodeException("No reachable node in cluster for slot " + slot);
            }
        }
    }
}

自定义ClusterPipeline

目的：使用connectionHandler来建立key、slot以及JedisPool之间关系映射

public class JedisClusterPipeline extends JedisCluster implements Serializable {
    // 覆盖父类中的connectionHandler
    protected JedisSlotConnectionHandlerImp connectionHandler;
    public JedisClusterPipeline(HashSet node, int connectionTimeout, int soTimeout, int maxAttempts, String password, GenericObjectPoolConfig poolConfig) {
        super(node, connectionTimeout, soTimeout, maxAttempts, password, poolConfig);
        connectionHandler = new JedisSlotConnectionHandlerImp(node, poolConfig, connectionTimeout, soTimeout, password);
    }
	// 通过key转换成slot，再获取JedisPool
    public JedisPool getJedisPoolFromSlot(String key) {
        return connectionHandler.getJedisPoolFromSlot(JedisClusterCRC16.getSlot(key));
    }
}

使用

使用自定义的JedisClusterPipeline，需要自己实现set、get、hget等方法来覆盖父类JedisCluster对应的方法。最初的目的是应用于Spark将维度信息存入Redis Cluster，当时是用scala面向RDD的partition实现了集群版的hmset()方法。

这里临时用Java实现一下Pipeline的set()方法。

实现set()

public class JedisClusterPipelineCommand {
    /**
     * 自定义的pipeline模式set方法
     * @param key 存放的key
     * @param value 存放的value
     * @param clusterPipeline 用来获取JedisPool
     * @param pipelines 建立JedisPool和pipeline映射，保证一个JedisPool只开启一个pipeline
     * @param jedisMap 建立pipeline和Jedis映射，用来释放Jedis
     * @param nums 记录每个pipeline放入key的条数
     * @param threshold pipeline进行sync的阈值
     */
    public static void setByPipeline(String key, String value, JedisClusterPipeline clusterPipeline, ConcurrentHashMap<JedisPool, Pipeline> pipelines, ConcurrentHashMap<Pipeline, Jedis> jedisMap,  ConcurrentHashMap<Pipeline, Integer> nums, int threshold) {
        JedisPool jedisPool = clusterPipeline.getJedisPoolFromSlot(key);
        // 查看对应节点是否已经开启了pipeline
        Pipeline pipeline = pipelines.get(jedisPool);
        if (pipeline == null) {
            Jedis jedis = jedisPool.getResource();
            pipeline = jedis.pipelined();
            // 构建映射关系，保证每个节点只有一个jedis来开启pipeline
            jedisMap.put(pipeline, jedis);
            pipelines.put(jedisPool, pipeline);
            nums.put(pipeline, 0);
        }else {
            int num = nums.get(pipeline);
            nums.put(pipeline, num + 1);
            if (num % threshold == 0) {
                pipeline.sync();
            }
        }
        pipeline.set(key, value);
    }

    /**
     * 释放jedis并强制pipeline sync
     */
    public static void releaseConnection(ConcurrentHashMap<Pipeline, Jedis> jedisMap) {
        for (Jedis jedis : jedisMap.values()) {
            jedis.close();
        }
    }
}

执行类

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        JedisPoolConfig config = new JedisPoolConfig();
        HashSet jedisClusterNodes = new java.util.HashSet<HostAndPort>();
        jedisClusterNodes.add(new HostAndPort("47.102.xxx.xx", 10001));
        JedisClusterPipeline jedisClusterPipeline = new JedisClusterPipeline(jedisClusterNodes, 1000, 1000, 10, "Redis6", config);
        ConcurrentHashMap<JedisPool, Pipeline> pipelines = new ConcurrentHashMap<>();
        ConcurrentHashMap<Pipeline, Jedis> jedisMap = new ConcurrentHashMap<>();
        ConcurrentHashMap<Pipeline, Integer> nums = new ConcurrentHashMap<>();
        for (int i = 0; i < 1000; i++) {
            JedisClusterPipelineCommand.setByPipeline("k" + i, "v" + i, jedisClusterPipeline, pipelines, jedisMap, nums, 100 );
        }
        JedisClusterPipelineCommand.releaseConnection(jedisMap);
    }

执行结果

性能测试

本机环境1000条数据

• pipeline模式：2.32s

• JedisCluster：68.6s

Spark on Yarn 128w条 Hash

• 1Core 1G Pipeline：18s

本机环境测试结果受限于网络和主机配置，仅供比较参考。

结语

最后选择自己实现pipeline，首先是因为比较了解pipeline的原理，说白了就是用习惯了。其次是在本机测试letttuce时，出现了一些意料之外的问题，目前还在探索中。下一步的工作就是慢慢的将Pipeline其他的方法实现，逐步优化，用于生产。

作者： Seven0007
出处：https://www.cnblogs.com/seven0007/p/redispipeline.html