1. RTT

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redis 是一种基于客户端-服务端模型以及请求/响应协议的TCP服务。这意味着通常情况下 Redis 客户端执行一条命令分为如下四个过程：

• 发送命令
• 命令排队
• 命令执行
• 返回结果

客户端向服务端发送一个查询请求，并监听Socket返回，通常是以阻塞模式，等待服务端响应。服务端处理命令，并将结果返回给客户端。客户端和服务端通过网络进行连接。这个连接可以很快，也可能很慢。无论网络如何延迟，数据包总是能从客户端到达服务端，服务端返回数据给客户端。

这个时间被称为 RTT (Round Trip Time)，例如上面过程的发送命令和返回结果两个过程。当客户端需要连续执行多次请求时很容易看到这是如何影响性能的（例如，添加多个元素到同一个列表中）。例如，如果 RTT 时间是250毫秒（网络连接很慢的情况下），即使服务端每秒能处理100k的请求量，那我们每秒最多也只能处理4个请求。如果使用的是本地环回接口，RTT 就短得多，但如如果需要连续执行多次写入，这也是一笔很大的开销。

下面我们看一下执行 N 次命令的模型:

2. Pipeline

我们可以使用 Pipeline 改善这种情况。Pipeline 并不是一种新的技术或机制，很多技术上都使用过。RTT 在不同网络环境下会不同，例如同机房和同机房会比较快，跨机房跨地区会比较慢。Redis 很早就支持 Pipeline 技术，因此无论你运行的是什么版本，你都可以使用 Pipeline 操作 Redis。

Pipeline 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 命令按照顺序执行并将结果返回给客户端。上图没有使用 Pipeline 执行了 N 条命令，整个过程需要 N 次 RTT。下图为使用 Pipeline 执行 N 条命令，整个过程仅需要 1 次 RTT：

Redis 提供了批量操作命令(例如 mget，mset等)，有效的节约了RTT。但大部分命令是不支持批量操作的。

3. Java Pipeline

Jedis 也提供了对 Pipeline 特性的支持。我们可以借助 Pipeline 来模拟批量删除，虽然不会像 mget 和 mset 那样是一个原子命令，但是在绝大数情况下可以使用：

public void mdel(List keys){
 Jedis jedis = new Jedis("127.0.0.1");
 // 创建Pipeline对象
 Pipeline pipeline = jedis.pipelined();
 for (String key : keys){
  // 组装命令
  pipeline.del(key);
 }
 // 执行命令
 pipeline.sync();
}

4. 性能测试

下表给出了不同网络环境下非 Pipeline 和 Pipeline 执行 10000 次 set 操作的效果：

网络	延迟	非Pipeline	Pipeline
本机	0.17ms	573ms	134ms
内网服务器	0.41ms	1610ms	240ms
异地机房	7ms	78499ms	1104ms

因测试环境不同可能会得到不同的测试数据，本测试 Pipeline 每次携带 100 条命令。

我们可以从上表中得出如下结论:

• 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。

5. 批量命令与Pipeline对比

下面我们看一下批量命令与 Pipeline 的区别:

• 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。

6. 注意点

使用 Pipeline 发送命令时，每次 Pipeline 组装的命令个数不能没有节制，否则一次组装的命令数据量过大，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 拆分成多个较小的 Pipeline 来完成。

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