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
「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。
「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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