Redis-pipeline（管道）

本质

    客户端通过改变了读写的顺序带来的性能的巨大提升

什么时候使用管道（pipeline）

   Redis客户端执行事务时都会结合pipeline，可以将多次IO操作压缩为单次IO操作

request

1.write操作只需要把消息写到本地操作系统内核的发送缓冲然后就返回了
2.操作系统内核异步将数据发送到目标机器，但是如果发送缓冲满了，就需要
等待缓冲腾出空闲空间来，（这个就是写操作IO真正耗时的地方）

response

1.read操作负责将数据从本地操作系统内核的接收缓冲区取出来，如果缓冲是空的
那么久需要等待数据的到来（这个就是读操作IO真正耗时的地方）

在Spring中使用SessionCallback 和 RedisCallback

redisTemplate.opsForValue().set("key1", "value1");每次都需要开启一个连接
为了在一个redis连接中执行2条以上的命令，我们可以使用 SessionCallback 或者 RedisCallback
SessionCallback优先使用
RedisCallback 可读性比较差

 //TODO  该方法比较底层，可读性较差不推荐使用
        List<Object> redisCallback = redisTemplate.executePipelined(new RedisCallback<Object>() {
            @Override
            public Object doInRedis(RedisConnection redisConnection) throws DataAccessException {
                //打开管道
                redisConnection.openPipeline();
                // 给本次管道内添加要一次性执行的多条命令
                for (int i = 0; i < number; i++) {
                    redisConnection.set(("B" + i).getBytes(), (i + "").getBytes());
                }
                // 关闭管道，不需要close,否则拿不到返回值
//                redisConnection.closePipeline()
                // 这里一定要返回null,最终pipeline的执行结果，才会返回给最外层
                return null;
            }
        });

 public <T> void setObject(String key, T clazz, long timeout) {
       this.setObject(key, clazz, timeout, TimeUnit.SECONDS);
}

public Object pipeline() {
        int number = 1000;
        Long startTime = System.currentTimeMillis();
        for (int i = 0; i < number; i++) {
            setObject(("T" + i), (i + ""));
        }
        Long endTime = System.currentTimeMillis();

        List<Object> sessionCallback = redisTemplate.executePipelined(new SessionCallback<Object>() {
            @Override
            public <K, V> Object execute(RedisOperations<K, V> redisOperations) throws DataAccessException {
                for (int i = 0; i < number; i++) {
                    setObject(("Pipeline" + i), (i + ""));
                }
                return null;
            }
        });

        Long end = System.currentTimeMillis();
        log.info("不使用管道耗时:{}", (endTime - startTime));
        log.info("管道执行耗时: {}", (end - endTime));
        return sessionCallback;
    }