Redis EVALSHA命令实现的性能对比分析

Redis EVALSHA命令概述

Redis是一款广泛应用的高性能键值对数据库，其丰富的命令集和灵活的功能深受开发者喜爱。其中，EVALSHA命令在执行Lua脚本方面扮演着重要角色。EVALSHA命令通过给定的脚本SHA1摘要来执行Lua脚本，这与EVAL命令直接传入脚本内容有所不同。

从原理上讲，当Redis服务器接收到EVAL命令时，它会解析并编译传入的Lua脚本，然后执行该脚本。而EVALSHA命令则是基于脚本的SHA1摘要来执行，前提是服务器已经缓存了该摘要对应的脚本。如果服务器没有缓存该摘要对应的脚本，EVALSHA命令将返回错误。

为什么要关注性能对比

在实际应用场景中，尤其是在高并发和对性能要求极高的系统中，选择合适的命令执行方式对于系统的整体性能表现至关重要。EVAL和EVALSHA命令虽然都用于执行Lua脚本，但它们在性能上存在差异。了解这些差异并根据具体场景选择合适的命令，能够显著提升系统的运行效率，减少响应时间，提高系统的吞吐量。例如，在一个实时数据处理的系统中，每秒可能会有成千上万次的脚本执行请求，如果每次都使用性能相对较低的命令，可能会导致系统响应缓慢，甚至出现卡顿现象。

性能影响因素分析

1. 网络开销
   • EVAL命令需要将完整的Lua脚本内容通过网络发送给Redis服务器。如果脚本内容较长，这将占用较多的网络带宽，增加网络传输时间。例如，一个包含复杂业务逻辑的Lua脚本可能有几百甚至上千行代码，每次通过EVAL发送这样的脚本，网络传输的延迟会对整体性能产生较大影响。
   • 而EVALSHA命令只需要发送脚本的SHA1摘要，通常SHA1摘要长度固定为40个字符，相比完整的脚本内容，网络传输的数据量大幅减少。这在网络带宽有限或者网络延迟较高的环境中，能够显著降低网络开销，提高命令执行的效率。
2. 服务器处理开销
   • 对于EVAL命令，Redis服务器每次接收到命令时，都需要对传入的脚本进行解析和编译。这个过程涉及到词法分析、语法分析等操作，会消耗一定的CPU资源和时间。如果频繁执行EVAL命令，服务器的CPU负载可能会升高，从而影响整体性能。
   • EVALSHA命令在服务器端，如果已经缓存了对应的脚本，只需要直接执行缓存的脚本，无需再次进行解析和编译。这大大减少了服务器的处理开销，尤其在多次执行相同脚本的情况下，性能提升更为明显。然而，如果服务器没有缓存该脚本摘要，EVALSHA命令不仅会返回错误，而且后续使用EVAL命令重新发送脚本并执行时，会额外增加一次网络传输和服务器解析编译的开销。

性能对比实验设计

1. 实验环境
   • 硬件环境：使用一台配置为Intel Xeon E5 - 2620 v4 @ 2.10GHz，16GB内存的服务器作为Redis服务器节点。客户端使用同一局域网内的另一台配置为Intel Core i7 - 8700K @ 3.70GHz，16GB内存的机器。
   • 软件环境：Redis版本为6.2.6，客户端使用Python 3.8，并通过redis - py库来操作Redis。
2. 实验脚本准备
   • 编写一个简单的Lua脚本，用于对Redis中的一个键值对进行操作。脚本如下：

local key = KEYS[1]
local value = ARGV[1]
redis.call('SET', key, value)
return redis.call('GET', key)

• 计算该脚本的SHA1摘要，在Python中可以使用如下代码：

import hashlib

script = """
local key = KEYS[1]
local value = ARGV[1]
redis.call('SET', key, value)
return redis.call('GET', key)
"""
sha1_digest = hashlib.sha1(script.encode()).hexdigest()
print(sha1_digest)

3. 实验场景设定
   • 场景一：单次执行：分别使用EVAL和EVALSHA命令执行上述Lua脚本一次，记录从命令发送到返回结果的时间。
   • 场景二：多次执行相同脚本：连续使用EVAL和EVALSHA命令执行上述Lua脚本1000次，记录每次执行的总时间，然后计算平均每次执行的时间。
   • 场景三：混合执行：先使用EVAL命令执行脚本10次，然后使用EVALSHA命令执行脚本1000次，记录每次执行的时间，分析在这种混合场景下两种命令的性能表现。

性能对比实验代码实现

1. 使用EVAL命令的Python代码

import redis
import time

r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db = 0)

script = """
local key = KEYS[1]
local value = ARGV[1]
redis.call('SET', key, value)
return redis.call('GET', key)
"""

# 单次执行
start_time = time.time()
result = r.eval(script, 1, 'test_key', 'test_value')
end_time = time.time()
print(f'EVAL单次执行时间: {end_time - start_time}秒')

# 多次执行
total_time = 0
for _ in range(1000):
    start_time = time.time()
    r.eval(script, 1, 'test_key', 'test_value')
    end_time = time.time()
    total_time += end_time - start_time
print(f'EVAL多次执行平均时间: {total_time / 1000}秒')

2. 使用EVALSHA命令的Python代码

import redis
import time
import hashlib

r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db = 0)

script = """
local key = KEYS[1]
local value = ARGV[1]
redis.call('SET', key, value)
return redis.call('GET', key)
"""
sha1_digest = hashlib.sha1(script.encode()).hexdigest()

# 尝试加载脚本到Redis服务器
try:
    r.script_load(script)
except redis.ResponseError as e:
    pass

# 单次执行
start_time = time.time()
result = r.evalsha(sha1_digest, 1, 'test_key', 'test_value')
end_time = time.time()
print(f'EVALSHA单次执行时间: {end_time - start_time}秒')

# 多次执行
total_time = 0
for _ in range(1000):
    start_time = time.time()
    r.evalsha(sha1_digest, 1, 'test_key', 'test_value')
    end_time = time.time()
    total_time += end_time - start_time
print(f'EVALSHA多次执行平均时间: {total_time / 1000}秒')

3. 混合执行场景代码

import redis
import time
import hashlib

r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db = 0)

script = """
local key = KEYS[1]
local value = ARGV[1]
redis.call('SET', key, value)
return redis.call('GET', key)
"""
sha1_digest = hashlib.sha1(script.encode()).hexdigest()

# 尝试加载脚本到Redis服务器
try:
    r.script_load(script)
except redis.ResponseError as e:
    pass

# 先EVAL执行10次
for _ in range(10):
    start_time = time.time()
    r.eval(script, 1, 'test_key', 'test_value')
    end_time = time.time()
    print(f'EVAL第{_ + 1}次执行时间: {end_time - start_time}秒')

# 再EVALSHA执行1000次
total_time = 0
for _ in range(1000):
    start_time = time.time()
    r.evalsha(sha1_digest, 1, 'test_key', 'test_value')
    end_time = time.time()
    total_time += end_time - start_time
print(f'EVALSHA 1000次执行平均时间: {total_time / 1000}秒')

实验结果分析

1. 单次执行结果
   • 在单次执行场景下，EVAL命令的执行时间略长于EVALSHA命令。这主要是因为EVAL命令需要传输完整的脚本内容，虽然脚本较短，但网络传输和服务器解析编译的开销仍有一定影响。而EVALSHA命令只传输SHA1摘要，且如果服务器已缓存脚本，无需解析编译，所以执行时间相对较短。
2. 多次执行相同脚本结果
   • 多次执行相同脚本时，EVALSHA命令的平均执行时间明显低于EVAL命令。EVAL命令每次都需要进行网络传输和服务器的解析编译，随着执行次数的增加，这些开销的累积效应明显。而EVALSHA命令只需首次加载脚本（如果未缓存），后续执行直接使用缓存的脚本，大大减少了服务器的处理开销，从而提高了执行效率。
3. 混合执行结果
   • 在混合执行场景中，前10次使用EVAL命令执行脚本，由于每次都有解析编译开销，执行时间相对较长。而后续1000次使用EVALSHA命令执行时，平均执行时间较短。但需要注意的是，如果在首次使用EVALSHA命令时，服务器未缓存脚本，会导致额外的错误处理和重新加载脚本的开销，这在一定程度上会影响整体性能。

实际应用场景建议

1. 短脚本且执行次数少：如果Lua脚本内容较短，并且执行次数较少，例如在一些初始化配置或者偶尔执行的管理任务中，EVAL命令的简单性可能更具优势。虽然其性能略逊于EVALSHA命令，但由于执行次数少，性能差异不明显，且无需提前计算和管理脚本摘要，开发和维护成本较低。
2. 长脚本或频繁执行：对于较长的Lua脚本或者需要频繁执行的脚本，EVALSHA命令是更好的选择。通过减少网络传输量和服务器的解析编译开销，能够显著提升系统的性能。在实际应用中，可以在系统启动时预先加载常用的Lua脚本到Redis服务器，以确保EVALSHA命令能够直接执行，避免因脚本未缓存而导致的错误和额外开销。
3. 混合场景：在一些既有偶尔执行的脚本，又有频繁执行脚本的混合场景中，可以根据脚本的执行频率和重要性来选择合适的命令。对于频繁执行的核心业务脚本，使用EVALSHA命令；对于偶尔执行的脚本，使用EVAL命令。同时，要注意处理EVALSHA命令可能出现的脚本未缓存错误，确保系统的稳定性和性能。

总结

通过对Redis EVAL和EVALSHA命令的性能对比分析，我们深入了解了它们在不同场景下的性能表现及其影响因素。在实际应用开发中，应根据具体的业务需求和系统环境，合理选择使用这两个命令，以达到最优的性能效果。同时，在使用EVALSHA命令时，要注意脚本的缓存管理，避免因脚本未缓存而导致的性能问题。通过科学合理地运用这些命令，能够充分发挥Redis的高性能优势，为构建高效稳定的应用系统提供有力支持。