Redis python đường ống dẫn ✅ 2023
Mẹo Hướng dẫn Redis python đường ống dẫn Chi Tiết
Lê Mạnh Hùng đang tìm kiếm từ khóa Redis python đường ống dẫn được Cập Nhật vào lúc : 2022-12-26 00:35:12 . Với phương châm chia sẻ Kinh Nghiệm về trong nội dung bài viết một cách Chi Tiết 2022. Nếu sau khi Read Post vẫn ko hiểu thì hoàn toàn có thể lại Comments ở cuối bài để Ad lý giải và hướng dẫn lại nha.Hướng dẫn này đáp ứng hướng dẫn cơ bản về khối mạng lưới hệ thống điều phối cụm Kubernetes. Mỗi mô-đun chứa một số trong những thông tin cơ bản về những tính năng và khái niệm chính của Kubernetes và gồm có một hướng dẫn trực tuyến tương tác. Các hướng dẫn tương tác này được cho phép bạn tự quản lý một cụm đơn giản và những ứng dụng được chứa trong đó
Nội dung chính Show- Kubernetes hoàn toàn có thể làm gì cho bạn?Giao thức yêu cầu/phản hồi và thời gian khứ hồi (RTT)Đường ống RedisĐó không riêng gì có là vấn đề của RTTMột ví dụ mã trong thế giới thựcĐường ống vs Viết kịch bảnruột thừa. Tại sao những vòng lặp bận bị chậm trong cả trên giao diện loopback?
Sử dụng những hướng dẫn tương tác, bạn hoàn toàn có thể học cách
- Triển khai một ứng dụng được đóng gói trên một cụmMở rộng quy mô triển khaiCập nhật ứng dụng được chứa bằng phiên bản phần mềm mớiGỡ lỗi ứng dụng được chứa
Các hướng dẫn sử dụng Katacoda để chạy một thiết bị đầu cuối ảo trong trình duyệt web của bạn chạy Minikube, một triển khai Kubernetes cục bộ quy mô nhỏ hoàn toàn có thể chạy ở mọi nơi. Không cần setup bất kỳ phần mềm nào hoặc định thông số kỹ thuật bất kỳ thứ gì;
Kubernetes hoàn toàn có thể làm gì cho bạn?
Với những dịch vụ web tân tiến, người tiêu dùng mong đợi những ứng dụng có sẵn 24/7 và những nhà phát triển mong ước triển khai những phiên bản mới của những ứng dụng đó nhiều lần trong ngày. Containerization giúp đóng gói phần mềm để phục vụ những tiềm năng này, được cho phép những ứng dụng được phát hành và update mà không còn thời gian chết. Kubernetes giúp bạn đảm bảo những ứng dụng được chứa trong bộ chứa đó chạy ở đâu và lúc nào bạn muốn, đồng thời giúp chúng tìm thấy những tài nguyên và công cụ thiết yếu để hoạt động và sinh hoạt giải trí. Kubernetes là một nền tảng mã nguồn mở, sẵn sàng sản xuất được thiết kế với kinh nghiệm tay nghề tích lũy của Google về điều phối vùng chứa, kết phù phù hợp với những ý tưởng hay nhất từ hiệp hội
Redis là một gói phần mềm mã nguồn mở với nhiều ưu điểm tốt về tốc độ và dễ sử dụng nó đã có và đang trở nên phổ biến, biến được sử dụng nhiều trong quá trình phát triển phần mềm. Với điểm vượt trội của tớ về tốc độ đối đầu Redis là sự việc lựa chọn rất tốt cho những ứng dụng có yêu cầu về thời gian thực. Hơn nữa, tuy nhiên Redis tàng trữ tài liệu trên RAM nhưng vẫn có cơ chế ghi lại tài liệu ra bộ nhớ ngoài đề phòng trường hợp rủi ro. Nếu bạn chưa thử Redis, tôi nghĩ bạn nên thử ngay ngày hôm nay sẽ rất thú vị, hiệu ứng ứng dụng của bạn sẽ tăng lên một cách đáng kinh ngạc
Redis pipelining là một kỹ thuật để cải tổ hiệu suất bằng phương pháp đưa ra nhiều lệnh cùng một lúc mà không cần chờ phản hồi cho từng lệnh riêng lẻ. Pipelining được tương hỗ bởi hầu hết những máy khách Redis. Tài liệu này mô tả vấn đề mà đường ống được thiết kế để xử lý và xử lý và cách đường ống hoạt động và sinh hoạt giải trí trong Redis
Giao thức yêu cầu/phản hồi và thời gian khứ hồi (RTT)
Redis là một sever TCP sử dụng quy mô máy khách-sever và được gọi là giao thức Yêu cầu/Phản hồi
Điều này nghĩa là thông thường một yêu cầu được thực hiện theo tiến trình sau
- Máy khách gửi một truy vấn đến sever và đọc từ ổ cắm, thường là theo cách chặn, để biết phản hồi của máy chủMáy chủ xử lý lệnh và gửi phản hồi lại cho máy khách
Vì vậy, ví dụ điển hình, một chuỗi bốn lệnh in như vậy này
- Khách hàng. TĂNG XNgười phục vụ. 1Khách hàng. TĂNG XNgười phục vụ. 2Khách hàng. TĂNG XNgười phục vụ. 3Khách hàng. TĂNG XNgười phục vụ. 4
Máy khách và Máy chủ được link thông qua link mạng. Một link như vậy hoàn toàn có thể rất nhanh (giao diện loopback) hoặc rất chậm (link được thiết lập qua Internet với nhiều bước nhảy giữa hai sever). Dù độ trễ của mạng là bao nhiêu, thì những gói tài liệu nên phải có thời gian để di tán từ máy khách đến sever và ngược lại từ sever đến máy khách để mang phản hồi
Thời gian này được gọi là RTT (Round Trip Time). Thật thuận tiện và đơn giản để thấy điều này hoàn toàn có thể ảnh hưởng đến hiệu suất ra làm sao khi máy khách cần thực hiện nhiều yêu cầu liên tục (ví dụ: thêm nhiều thành phần vào cùng một list hoặc điền vào cơ sở tài liệu có nhiều khóa). Ví dụ: nếu thời gian RTT là 250 mili giây (trong trường hợp link rất chậm qua Internet), trong cả những lúc sever hoàn toàn có thể xử lý 100 nghìn yêu cầu mỗi giây, chúng tôi sẽ hoàn toàn có thể xử lý tối đa bốn yêu cầu mỗi giây
Nếu giao diện được sử dụng là giao diện vòng lặp, RTT sẽ ngắn lại nhiều, thường là dưới một phần nghìn giây, nhưng trong cả điều này cũng tiếp tục tăng lên rất nhiều nếu bạn cần thực hiện nhiều thao tác ghi liên tục
May mắn thay, có một phương pháp để cải tổ trường hợp sử dụng này
Đường ống Redis
Máy chủ Yêu cầu/Phản hồi hoàn toàn có thể được triển khai để hoàn toàn có thể xử lý những yêu cầu mới trong cả những lúc máy khách chưa đọc những phản hồi cũ. Bằng cách này, hoàn toàn có thể gửi nhiều lệnh đến sever mà không cần chờ phản hồi và ở đầu cuối đọc những phản hồi trong một bước
Điều này được gọi là pipelining, và là một kỹ thuật được sử dụng rộng rãi trong nhiều thập kỷ. Chẳng hạn, nhiều triển khai giao thức POP3 đã tương hỗ tính năng này, tăng tốc đáng kể quá trình tải xuống email mới từ sever
Redis đã tương hỗ pipelining từ những ngày đầu tiên, vì vậy dù bạn đang chạy phiên bản nào, bạn đều hoàn toàn có thể sử dụng pipelining với Redis. Đây là một ví dụ sử dụng tiện ích netcat thô
$ (printf "PINGrnPINGrnPINGrn"; sleep 1) | nc localhost 6379 +PONG +PONG +PONGLần này, chúng tôi không trả ngân sách RTT cho mọi cuộc gọi mà chỉ trả một lần cho ba lệnh
Rõ ràng, với đường ống, thứ tự những hoạt động và sinh hoạt giải trí sinh hoạt của ví dụ đầu tiên của chúng tôi sẽ như sau
- Khách hàng. TĂNG XKhách hàng. TĂNG XKhách hàng. TĂNG XKhách hàng. TĂNG XNgười phục vụ. 1Người phục vụ. 2Người phục vụ. 3Người phục vụ. 4
LƯU Ý QUAN TRỌNG. Trong khi máy khách gửi lệnh bằng phương pháp sử dụng đường ống, sever sẽ buộc phải xếp hàng những câu vấn đáp, sử dụng bộ nhớ. Vì vậy, nếu bạn cần gửi nhiều lệnh bằng đường ống, tốt hơn là gửi chúng thành những đợt, mỗi đợt chứa một số trong những lượng hợp lý, ví dụ như 10 nghìn lệnh, đọc những câu vấn đáp, sau đó gửi lại 10 nghìn lệnh khác, v.v. Tốc độ sẽ gần như thể nhau, nhưng bộ nhớ tương hỗ update được sử dụng sẽ tối đa là dung tích thiết yếu để xếp hàng những câu vấn đáp cho những lệnh 10k này
Đó không riêng gì có là vấn đề của RTT
Pipelining không riêng gì có là một phương pháp để giảm ngân sách độ trễ liên quan đến thời gian khứ hồi, nó thực sự cải tổ đáng kể số lượng thao tác bạn hoàn toàn có thể thực hiện mỗi giây trong một sever Redis nhất định. Điều này là vì không sử dụng đường ống dẫn, việc phục vụ mỗi lệnh rất rẻ từ quan điểm truy cập cấu trúc tài liệu và tạo ra câu vấn đáp, nhưng lại rất tốn kém từ quan điểm thực hiện I/O ổ cắm. Điều này liên quan đến việc gọi tòa nhà tổng hợp read() và write(), nghĩa là đi từ vùng đất của người tiêu dùng đến vùng hạt nhân. Chuyển đổi ngữ cảnh là một hình phạt tốc độ rất lớn
Khi sử dụng đường ống, nhiều lệnh thường được đọc bằng một lệnh gọi khối mạng lưới hệ thống read() và nhiều phản hồi được gửi bằng một lệnh gọi khối mạng lưới hệ thống write(). Do đó, tổng số lượng truy vấn được thực hiện mỗi giây ban đầu tăng gần như thể tuyến tính với những đường ống dài hơn thế nữa và ở đầu cuối đạt gấp 10 lần so với đường cơ sở thu được mà không cần đường ống dẫn, như thể hiện trong hình này
Một ví dụ mã trong thế giới thực
Trong điểm chuẩn sau, chúng tôi sẽ sử dụng ứng dụng khách Redis Ruby, tương hỗ đường ống, để kiểm tra sự cải tổ tốc độ do đường ống
require 'rubygems' require 'redis' def bench(descr) start = Time.now yield puts "#descr #Time.now - start seconds" end def without_pipelining r = Redis.new 10_000.times do r.ping end end def with_pipelining r = Redis.new r.pipelined do 10_000.times do r.ping end end end bench('without pipelining') do without_pipelining end bench('with pipelining') do with_pipelining endChạy tập lệnh đơn giản ở trên mang lại những số liệu sau trên khối mạng lưới hệ thống Mac OS X của tôi, chạy qua giao diện loopback, trong đó đường ống dẫn sẽ mang lại sự cải tổ nhỏ nhất vì RTT đã khá thấp
without pipelining 1.185238 seconds with pipelining 0.250783 secondsNhư bạn hoàn toàn có thể thấy, bằng phương pháp sử dụng đường ống dẫn, chúng tôi đã cải tổ việc chuyển tiền lên gấp năm lần
Đường ống vs Viết ngữ cảnh
Sử dụng Redis scripting, có sẵn từ Redis 2. 6, một số trong những trường hợp sử dụng cho pipelining hoàn toàn có thể được xử lý và xử lý hiệu suất cao hơn bằng phương pháp sử dụng những tập lệnh thực hiện nhiều việc làm thiết yếu ở phía sever. Một lợi thế lớn của scripting là nó hoàn toàn có thể đọc và ghi tài liệu với độ trễ tối thiểu, giúp những thao tác như đọc, tính toán, ghi rất nhanh (pipelining không thể trợ giúp trong trường hợp này vì máy khách cần phản hồi của lệnh đọc trước đó
Đôi khi, ứng dụng cũng hoàn toàn có thể muốn gửi những lệnh EVAL hoặc EVALSHA trong một đường dẫn. Điều này hoàn toàn hoàn toàn có thể xảy ra và Redis tương hỗ nó một cách rõ ràng bằng lệnh SCRIPT LOAD (nó đảm nói rằng hoàn toàn có thể gọi EVALSHA mà không còn rủi ro tiềm ẩn tiềm ẩn bị lỗi)
ruột thừa. Tại sao những vòng lặp bận bị chậm trong cả trên giao diện loopback?
Ngay cả với tất cả thông tin cơ bản được trình bày trong trang này, bạn vẫn hoàn toàn có thể thắc mắc tại sao điểm chuẩn Redis như sau (bằng mã giả), lại chậm trong cả những lúc được thực thi trong giao diện vòng lặp, khi sever và máy khách đang chạy trong cùng một máy vật lý
FOR-ONE-SECOND: Redis.SET("foo","bar") ENDXét cho cùng, nếu cả quy trình Redis và điểm chuẩn đều chạy trong cùng một hộp, thì không phải nó chỉ sao chép thư trong bộ nhớ từ nơi này sang nơi khác mà không còn bất kỳ độ trễ thực tế hoặc liên quan đến mạng nào sao?
Lý do là những tiến trình trong một khối mạng lưới hệ thống không phải lúc nào thì cũng chạy, thực ra đó là bộ lập lịch hạt nhân được cho phép tiến trình chạy. Vì vậy, ví dụ điển hình, khi điểm chuẩn được phép chạy, nó sẽ đọc câu vấn đáp từ sever Redis (liên quan đến lệnh ở đầu cuối được thực thi) và viết một lệnh mới. Lệnh hiện nằm trong bộ đệm giao diện loopback, nhưng để sever hoàn toàn có thể đọc được, hạt nhân phải lên lịch cho quá trình sever (hiện bị chặn trong lệnh gọi khối mạng lưới hệ thống) để chạy, v.v. Vì vậy, trong điều kiện thực tế, giao diện loopback vẫn liên quan đến độ trễ in như mạng, do phương pháp hoạt động và sinh hoạt giải trí của cục lập lịch hạt nhân
Về cơ bản, điểm chuẩn vòng lặp bận rộn là vấn đề ngớ ngẩn nhất hoàn toàn có thể được thực hiện khi đo hiệu suất trên sever được nối mạng. Điều khôn ngoan là chỉ việc tránh điểm chuẩn theo cách này
Tải thêm tài liệu liên quan đến nội dung bài viết Redis python đường ống dẫn programming python