Spring-data-redis + Lettuce 如何使用 Pipeline

关于 spring-data-redis 和 lettuce，笔者写过不少文章：

最近，私信还有留言中，网友提到 spring-data-redis 和 lettuce 一起使用，pipeline 通过抓包一看，并没有生效，这个如何配置才能生效呢？

首先，在上面的文章中，我们分析过 Spring-data-redis + Lettuce 的基本原理，在这种环境下 RedisTemplate 使用的连接内部包括：

• asyncSharedConn：可以为空，如果开启了连接共享，则不为空，默认是开启的；所有 LettuceConnection 共享的 Redis 连接，对于每个 LettuceConnection 实际上都是同一个连接；用于执行简单命令，因为 Netty 客户端与 Redis 的单处理线程特性，共享同一个连接也是很快的。如果没开启连接共享，则这个字段为空，使用 asyncDedicatedConn 执行命令。
• asyncDedicatedConn：私有连接，如果需要保持会话，执行事务，以及 Pipeline 命令，固定连接，则必须使用这个 asyncDedicatedConn 执行 Redis 命令。

execute(RedisCallback)，流程是：

对于 executePipelined(RedisCallback)，如果使用正确的话，会使用 asyncDedicatedConn 私有连接执行。那么怎么算使用正确呢？

需要使用回调的连接进行 Redis 调用，不能直接使用 redisTemplate 调用，否则 pipeline 不生效：

Pipeline 生效：

List<Object> objects = redisTemplate.executePipelined(new RedisCallback<Object>() {
    @Override
    public Object doInRedis(RedisConnection connection) throws DataAccessException {
        connection.get("test".getBytes());
        connection.get("test2".getBytes());
        return null;
    }
});

Pipeline 不生效：

List<Object> objects = redisTemplate.executePipelined(new RedisCallback<Object>() {
    @Override
    public Object doInRedis(RedisConnection connection) throws DataAccessException {
        redisTemplate.opsForValue().get("test");
        redisTemplate.opsForValue().get("test2");
        return null;
    }
});

这样我们就能使用保证 API 层正确使用 pipeline 了，但是默认配置的情况下， 底层还是没有执行 Pipeline，这是怎么回事呢？

Redis Pipeline 类比 Lettuce 中的 AutoFlushCommands

Redis Pipeline 是 Redis 中的 批量操作，它能将一组 Redis 命令进行组装，通过一次传输给 Redis 并返回结果集，大大减少了如果命令时一条条单独传输需要的 RTT 时间（包括 Redis 客户端，Redis 服务端切换系统调用发送接收数据的时间，以及网络传输时间）。

如果原来的命令是这么发送的：

Client -> Server: INCR X\r\n
Server -> Client: 1
Client -> Server: INCR X\r\n
Server -> Client: 2
Client -> Server: INCR X\r\n
Server -> Client: 3
Client -> Server: INCR X\r\n
Server -> Client: 4

那么使用 PIPELINE 之后，命令就是类似于这么发送的

Client -> Server: INCR X\r\nINCR X\r\nINCR X\r\nINCR X\r\n
Server -> Client: 1\r\n2\r\n3\r\n4

我们可以看出，其实它的原理，就是客户端先将所有命令拼接在一起然后本地缓存起来，之后统一发到服务端，服务端执行所有命令之后，统一响应。

Lettuce 的连接有一个 AutoFlushCommands 配置，就是指在这个连接上执行的命令，如果发送到服务端。默认是 false，即收到一个命令就发到服务端一个。如果配置为 false，则将所有命令缓存起来，手动调用 flushCommands 的时候，将缓存的命令一起发到服务端，这样其实就是实现了 Pipeline。

配置 Spring-data-redis + Lettuce 使用 Pipeline

Spring-data-redis 从 2.3.0 版本开始，对于 Lettuce 也兼容了 Pipeline 配置，参考：

我们可以这样配置：

@Bean
public BeanPostProcessor lettuceConnectionFactoryBeanProcessor() {
    return new BeanPostProcessor() {
        @Override
        public Object postProcessAfterInitialization(Object bean, String beanName) throws BeansException {
            //在 LettuceConnectionFactory 这个 Bean 初始化之后，设置 PipeliningFlushPolicy 为 flushOnClose
            if (bean instanceof LettuceConnectionFactory) {
                LettuceConnectionFactory lettuceConnectionFactory = (LettuceConnectionFactory) bean;
                lettuceConnectionFactory.setPipeliningFlushPolicy(LettuceConnection.PipeliningFlushPolicy.flushOnClose());
            }
            return bean;
        }
    };
}

我们来看下这个 PipeliningFlushPolicy 的源码就知道这个 flushOnClose 的意义：

public interface PipeliningFlushPolicy {
    //其实就是默认的每个命令都直接发到 Redis Server
    static PipeliningFlushPolicy flushEachCommand() {
        return FlushEachCommand.INSTANCE;
    }
    //在连接关闭的时候，将命令一起发到 Redis
    static PipeliningFlushPolicy flushOnClose() {
        return FlushOnClose.INSTANCE;
    }
    //手动设置在多少条命令之后，统一发到 Redis，但是同样的，连接关闭的时候也会发到 Redis
    static PipeliningFlushPolicy buffered(int bufferSize) {
        return () -> new BufferedFlushing(bufferSize);
    }
}

这三个类也都实现了 PipeliningFlushState 接口：

public interface PipeliningFlushState {
    //对于 executePipelined，刚开始就会调用 connection.openPipeline(); 开启 pipeline，里面会调用这个方法
    void onOpen(StatefulConnection<?, ?> connection);
    //对于 executePipelined 中的每个命令都会调用这个方法
    void onCommand(StatefulConnection<?, ?> connection);
    //在 executePipelined 的最后会调用 connection.closePipeline()，里面会调用这个方法
    void onClose(StatefulConnection<?, ?> connection);
}

默认的每个命令都直接发到 Redis Server 的实现是：其实就是方法里什么都不做。

private enum FlushEachCommand implements PipeliningFlushPolicy, PipeliningFlushState {
    INSTANCE;
    @Override
    public PipeliningFlushState newPipeline() {
        return INSTANCE;
    }
    @Override
    public void onOpen(StatefulConnection<?, ?> connection) {}
    @Override
    public void onCommand(StatefulConnection<?, ?> connection) {}
    @Override
    public void onClose(StatefulConnection<?, ?> connection) {}
}

对于 flushOnClose：

private enum FlushOnClose implements PipeliningFlushPolicy, PipeliningFlushState {
    INSTANCE;
    @Override
    public PipeliningFlushState newPipeline() {
        return INSTANCE;
    }
    @Override
    public void onOpen(StatefulConnection<?, ?> connection) {
        //首先配置连接的 AutoFlushCommands 为 false，这样命令就不会立刻发到 Redis
        connection.setAutoFlushCommands(false);
    }
    @Override
    public void onCommand(StatefulConnection<?, ?> connection) {
        //收到命令时什么都不做
    }
    @Override
    public void onClose(StatefulConnection<?, ?> connection) {
        //在 pipeline 关闭的时候发送所有命令
        connection.flushCommands();
        //恢复默认配置，这样连接如果退回连接池不会影响后续使用
        connection.setAutoFlushCommands(true);
    }
}

对于 buffered：

private static class BufferedFlushing implements PipeliningFlushState {
    private final AtomicLong commands = new AtomicLong();
    private final int flushAfter;

    public BufferedFlushing(int flushAfter) {
        this.flushAfter = flushAfter;
    }

    @Override
    public void onOpen(StatefulConnection<?, ?> connection) {
        //首先配置连接的 AutoFlushCommands 为 false，这样命令就不会立刻发到 Redis
        connection.setAutoFlushCommands(false);
    }

    @Override
    public void onCommand(StatefulConnection<?, ?> connection) {
        //如果命令达到指定个数，就发到 Redis
        if (commands.incrementAndGet() % flushAfter == 0) {
            connection.flushCommands();
        }
    }

    @Override
    public void onClose(StatefulConnection<?, ?> connection) {
        //在 pipeline 关闭的时候发送所有命令
        connection.flushCommands();
        //恢复默认配置，这样连接如果退回连接池不会影响后续使用
        connection.setAutoFlushCommands(true);
    }
}

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