1.什么是pipeline
Pipeline是Redis提供的一种批量请求机制，可以在client端对多条命令进行打包，然后一次性发送给服务器，避免了多次网络往返的开销。
2.pipeline的优势
为了解释pipeline的作用，我们先思考一个问题:
如果客户端需要依次执行多条Redis命令，该如何处理？
- 客户端一次执行一条命令，等待返回后再执行下一条。
- 客户端将多条命令一次性全部发出，然后再一次性读取所有返回。
很明显第二种方式可以显著减少客户端与服务端的网络往返次数。
这也就是Pipeline带来的优势，可以在client端实现命令缓冲和打包，从而极大地减少客户端和服务端间的往返次数和等待时间。
3.pipeline工作原理
要理解pipeline的原理，我们首先需要了解Redis服务端处理命令的流程:
- 客户端通过网络TCP连接发送命令到服务端
- 服务器解析命令，并从客户端读取全部参数
- 服务器执行命令逻辑并计算结果
- 服务器将响应发送会客户端
在传统方式下，整个流程需要完成后客户端才能发送下一条命令。
而当使用pipeline时，变化主要在客户端:
- 客户端不立即等待响应，而是继续发送后续请求命令
- 客户端会缓冲并一次性发送所有排队的命令
- 服务端仍按正常流程依次解析和响应这些命令
- 客户端最后一次性读取所有响应
所以实际上服务端处理流程并无不同，改变主要是客户端如何打包和发送命令。服务端仍按正常方式依次执行。
这样就相当于消除了服务端处理每个命令间的客户端网络往返等待时间。
4.pipeline实现方法
Redis提供了多种语言的客户端，均支持了pipeline功能，使用方法类似:
- 启动一个
pipeline批量操作环境 - 将需要发送的命令添加到
pipeline队列中缓冲 - 最后触发批量执行，并读取所有的响应
例如在Python中:
import redis
conn = redis.Redis(host='127.0.0.1', port=6379)
pipe = conn.pipeline()
pipe.set('foo', 'bar')
pipe.get('foo')
pipe.incr('counter')
pipe.hset('hash', 'k1', 'v1')
result = pipe.execute()
print(result)
其他语言的实现方式类似，底层均是向服务端发送缓冲的命令并按顺序读取回复。
5.pipeline的注意事项
使用pipeline时有一些需要注意的问题:
-
pipeline命令不保证原子性，中间命令可能会被其他客户端更改。 -
pipeline本身不是一次Redis事务，每个命令可独立失败或成功。 - 非确定性命令如时间函数结果可能和预期不符。
- 网络问题可能导致
pipeline完全失败，需要retrying逻辑。 -
pipeline队列不要无限增长，需要设置合理长度。 - 避免在
pipeline内部包含高延迟命令，可能会阻塞整个队列。
pipeline是一个非常强大的优化Redis网络访问的工具，但也需要注意上述问题，来确保其可靠和高效地运行。
