前言

当我们谈论Redis数据处理和存储的优化方法时，「Redis Pipeline」无疑是一个不能忽视的重要技术。

在使用Redis的过程中，频繁的网络往返操作可能会引发严重的性能问题，尤其是当大量并发操作需要快速响应的时候。这就是我们需要使用Redis Pipeline的原因。

Pipeline介绍

Redis 客户端执行一条命令分四个过程：

发送命令——〉命令排队 ——〉命令执行 ——〉返回结果

通常情况下 Redis 是单行执行的，客户端先向服务器发送请求，服务端接收并处理请求后再把结果返回给客户端，这种处理模式在非频繁请求时不会有任何问题。

如果出现集中大批量的请求时，因为每个请求都要经历先请求再响应的过程，这就会造成网络资源浪费，此时就需要管道技术来把所有的命令整合一次发给服务端，再一次响应给客户端，这样就能大大的提升了 Redis 的响应速度。

Pipeline就是通过将多个命令打包到一起然后一次性发送给 Redis 服务器，以减少网络通信次数和延迟，提高操作效率。

普通命令模式，如下图所示：

管道模式，如下图所示：

管道技术解决了什么问题？

管道技术解决了多个命令集中请求时造成网络资源浪费的问题，加快了 Redis 的响应速度，让 Redis 拥有更高的运行速度。但要注意的一点是，管道技术本质上是客户端提供的功能，而非 Redis 服务器端的功能。

Pipeline使用

public List<String> batchGet(List<String> keyList) {

        List<Object> objects = template.executePipelined(new RedisCallback<String>() {
            @Override
            public String doInRedis(RedisConnection redisConnection) throws DataAccessException {
                StringRedisConnection stringRedisConnection = (StringRedisConnection) redisConnection;
                for (String key : keyList) {
                    stringRedisConnection.get(key);
                }
                return null;
            }
        });

        List<String> collect = objects.stream().map(val -> String.valueOf(val)).collect(Collectors.toList());

        return collect;
    }



    public void batchInsert(List<Map<String, String>> saveList,int timeout, TimeUnit unit ) {

        template.executePipelined(new SessionCallback<Object>() {
            @Override
            public <K, V> Object execute(RedisOperations<K, V> redisOperations) throws DataAccessException {
                for (Map<String, String> map : saveList) {

                    for (Map.Entry<String,String> entry:map.entrySet()){
                        template.opsForValue().set(entry.getKey(),entry.getValue());
                    }

                }
                return null;
            }
        });
    }

Pipeline的优缺点

• Pipeline 每批打包的命令不能过多，因为 Pipeline 方式打包命令再发送，那么 Redis 必须在处理完所有命令前先缓存起所有命令的处理结果。这样就有一个内存的消耗，可以将大量命令拆分为多个小的Pipeline命令完成。
• Pipeline 操作是非原子性的，如果要求原子性的，不推荐使用 Pipeline。使用 lua 脚本可以保证安全。

总结

Peline是 Redis 的一个提高吞吐量的机制，适用于多 key 读写场景，比如同时读取多个key 的value，或者更新多个key的value，并且允许一定比例的写入失败、实时性也没那么高，那么这种场景就可以使用了。