这篇文章主要介绍Redis如何使用pipeline，文中介绍的非常详细，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们一定要看完！
使用 pipeline
Redis 是基于请求-响应模型的 TCP 服务器。意味着单次请求 RTT（往返时间），取决于当前网络状况 。这会导致单个 Redis 请求可能非常快，比如通过本地环路网卡。可能非常慢，比如处于网络状况不佳的环境。
另一方面，Redis 每次请求-响应，都涉及到 read 和 write 系统调用。甚至会触发多次 epoll_wait 系统调用（Linux 平台）。这导致 Redis 不断在用户态和内核态进行切换。
static int connSocketRead(connection *conn, void *buf, size_t buf_len) {
// read 系统调用
int ret = read(conn->fd, buf, buf_len);}static int connSocketWrite(connection *conn, const void *data, size_t data_len) {
// write 系统调用
int ret = write(conn->fd, data, data_len);}int aeProcessEvents(aeEventLoop *eventLoop, int flags) {
// 事件触发，Linux 下为 epoll_wait 系统调用
numevents = aeApiPoll(eventLoop, tvp);}
那么，如何节省往返时间和系统调用次数呢？批处理是一个好的办法。
为此，Redis 提供了 「pipeline」。pipeline 的原理很简单，将多个命令打包成「一个命令」发送。Redis 收到后，解析成多个命令执行。最终将多个结果打包返回。
「pipeline 可以有效的提升 Redis 性能」。
但是，使用 pipeline 有几点需要你留意
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「pipeline 不能保证原子性」。在一次 pipeline 命令执行期间，可能会执行其它 client 发起的命令。请记住，pipeline 只是批量处理命令。想要保证原子性，使用 MULTI 或者 Lua 脚本。
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「单次 pipeline 命令不宜过多」。当使用 pipeline 时，Redis 会将 pipeline 命令的响应结果，暂存在内存 Reply buffer 中，等待所有命令执行完毕后返回。如果 pipeline 命令过多，可能会导致占用较多内存。可以将单个 pipeline 拆分成多个 pipeline。
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