3.3.1 Pipeline概念
Redis客户端执行一条命令分为如下四个过程：
1）发送命令
2）命令排队
3）命令执行
4）返回结果
其中1）+4）称为Round Trip Time（RTT，往返时间）。
Redis提供了批量操作命令（例如mget、mset等），有效地节约RTT。但
大部分命令是不支持批量操作的，例如要执行n次hgetall命令，并没有
mhgetall命令存在，需要消耗n次RTT。Redis的客户端和服务端可能部署在不
同的机器上。例如客户端在北京，Redis服务端在上海，两地直线距离约为
1300公里，那么1次RTT时间=1300×2/（300000×2/3）=13毫秒（光在真空中
传输速度为每秒30万公里，这里假设光纤为光速的2/3），那么客户端在1秒
内大约只能执行80次左右的命令，这个和Redis的高并发高吞吐特性背道而
驰。
Pipeline（流水线）机制能改善上面这类问题，它能将一组Redis命令进
行组装，通过一次RTT传输给Redis，再将这组Redis命令的执行结果按顺序
返回给客户端，图3-5为没有使用Pipeline执行了n条命令，整个过程需要n次
RTT。
图3-6为使用Pipeline执行了n次命令，整个过程需要1次RTT。
Pipeline并不是什么新的技术或机制，很多技术上都使用过。而且RTT
在不同网络环境下会有不同，例如同机房和同机器会比较快，跨机房跨地区
会比较慢。Redis命令真正执行的时间通常在微秒级别，所以才会有Redis性
能瓶颈是网络这样的说法。
redis-cli的--pipe选项实际上就是使用Pipeline机制，例如下面操作将set
hello world和incr counter两条命令组装：
echo -en '*3\r\n$3\r\nSET\r\n$5\r\nhello\r\n$5\r\nworld\r\n*2\r\n$4\r\nincr\r\
n$7\r\ncounter\r\n' | redis-cli --pipe
但大部分开发人员更倾向于使用高级语言客户端中的Pipeline，目前大
部分Redis客户端都支持Pipeline，第4章我们将介绍如何通过Java的Redis客
户端Jedis使用Pipeline功能。
3.3.2 性能测试
表3-1给出了在不同网络环境下非Pipeline和Pipeline执行10000次set操作
的效果，可以得到如下两个结论：
·Pipeline执行速度一般比逐条执行要快。
·客户端和服务端的网络延时越大，Pipeline的效果越明显。
因测试环境不同可能得到的具体数字不尽相同，本测试Pipeline每次携
带100条命令。
3.3.3 原生批量命令与Pipeline对比
可以使用Pipeline模拟出批量操作的效果，但是在使用时要注意它与原
生批量命令的区别，具体包含以下几点：
·原生批量命令是原子的，Pipeline是非原子的。
·原生批量命令是一个命令对应多个key，Pipeline支持多个命令。
·原生批量命令是Redis服务端支持实现的，而Pipeline需要服务端和客户
端的共同实现。
3.3.4 最佳实践
Pipeline虽然好用，但是每次Pipeline组装的命令个数不能没有节制，否
则一次组装Pipeline数据量过大，一方面会增加客户端的等待时间，另一方
面会造成一定的网络阻塞，可以将一次包含大量命令的Pipeline拆分成多次
较小的Pipeline来完成。
Pipeline只能操作一个Redis实例，但是即使在分布式Redis场景中，也可
以作为批量操作的重要优化手段，具体细节见第11章。
