1、 背景

Redis是建立在TCP协议基础上的CS架构，客户端client对redis server采取请求响应的方式交互。
Redis 使用的是客户端-服务器（CS）模型和请求/响应协议的 TCP 服务器。这意味着通常情况下一个请求会遵循以下步骤：

客户端发送请求，获取socket，阻塞等待返回；
服务端执行命令并将结果返回给客户端；

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而当执行的命令较多时，这样的一来一回的网络传输所消耗的时间被称为RTT(Round Trip Time)，显而易见，如果可以将这些命令作为一个请求一次性发送给服务端，并一次性将结果返回客户端，会节约很多网络传输的消耗，可以大大提升响应时间。

2、管道（pipeline）

可以一次性发送多条命令并在执行完后一次性将结果返回，pipeline 通过减少客户端与 redis 的通信次数来实现降低往返延时时间，而且 Pipeline 实现的原理是队列，而队列的原理是时先进先出，这样就保证数据的顺序性。

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通俗点：pipeline就是把一组命令进行打包，然后一次性通过网络发送到Redis。同时将执行的结果批量的返回回来

3、适用场景

有些系统可能对可靠性要求很高，每次操作都需要立马知道这次操作是否成功，是否数据已经写进 redis 了，那这种场景就不适合。

还有的系统，可能是批量的将数据写入 redis，允许一定比例的写入失败，那么这种场景就可以使用了，比如10000条一下进入 redis，可能失败了2条无所谓，后期有补偿机制就行了，比如短信群发这种场景，如果一下群发10000条，按照第一种模式去实现，那这个请求过来，要很久才能给客户端响应，这个延迟就太长了，如果客户端请求设置了超时时间5秒，那肯定就抛出异常了，而且本身群发短信要求实时性也没那么高，这时候用 pipeline 最好了。

管道可以提升我们程序中的响应时间，同时我们不能完全依赖于它的"事务"机制，只需要把管道当批处理工具即可，在某些场合下，更需要结合管道和lua脚本一起使用。

4、使用

/*
     * 测试普通模式与 PipeLine 模式的效率： 
     * 测试方法：向 redis 中插入 10000 组数据
     */
    public static void testPipeLineAndNormal(Jedis jedis)
            throws InterruptedException {
        Logger logger = Logger.getLogger("javasoft");
        long start = System.currentTimeMillis();
        for (int i = 0; i < 10000; i++) {
            jedis.set(String.valueOf(i), String.valueOf(i));
        }
        long end = System.currentTimeMillis();
        logger.info("the jedis total time is:" + (end - start));

        Pipeline pipe = jedis.pipelined(); // 先创建一个 pipeline 的链接对象
        long start_pipe = System.currentTimeMillis();
        for (int i = 0; i < 10000; i++) {
            pipe.set(String.valueOf(i), String.valueOf(i));
        }
        pipe.sync(); // 获取所有的 response
        long end_pipe = System.currentTimeMillis();
        logger.info("the pipe total time is:" + (end_pipe - start_pipe));
        
        BlockingQueue<String> logQueue = new LinkedBlockingQueue<String>();
        long begin = System.currentTimeMillis();
        for (int i = 0; i < 10000; i++) {
            logQueue.put("i=" + i);
        }
        long stop = System.currentTimeMillis();
        logger.info("the BlockingQueue total time is:" + (stop - begin));
    }

image.png

从上述代码以及结果中可以明显的看到 PipeLine 在 “批量处理” 时的优势。

5、 Lua脚本

Lua脚本会将多个命令和操作当成一个命令在redis中执行，也就是说该脚本在执行的过程中，不会被任何其他脚本或命令打断干扰。正是因此这种原子性，lua脚本才可以代替multi和exec的事务功能。同时也是因此，在lua脚本中不宜进行过大的开销操作，避免影响后续的其他请求的正常执行。

• 使用lua脚本的好处
  lua脚本是作为一个整体执行的，所以中间不会被其他命令插入；
  可以把多条命令一次性打包，所以可以有效减少网络开销；
  lua脚本可以常驻在redis内存中，所以在使用的时候，可以直接拿来复用，也减少了代码量；

• 应用
  我们可以在redis里使用eval命令调用lua脚本，且该脚本在redis里作为单条命令去执行不会受到其余命令的影响，非常适用于高并发场景下的事务处理。同样我们可以在lua脚本里实现任何想要实现的功能，迭代，循环，判断，赋值 都是可以的。

6、 Pipeline（管道）VS Lua（脚本）

• 原子性
  脚本会将多个命令和操作当成一个命令在redis中执行，也就是说该脚本在执行的过程中，不会被任何其他脚本或命令打断干扰，具有原子性，在执行脚本的时候不会被其他的命令插入，因此更适合于处理事务；
  而管道虽然也会将多个命令一次性传输到服务端，但在服务端执行的时候仍然是多个命令，如在执行CMD1的时候，外部另一个客户端提交了CMD9，会先执行完CMD9再执行管道中的CMD2，因此事实上管道是不具有原子性的。

• 使用场景
  就场景上来说，正因为Lua脚本会被视为一个命令去执行，因为Redis是单线程执行命令的，所以我们不能在lua脚本里写过于复杂的逻辑，否则会造成阻塞，因此lua脚本适合于相对简单的事务场景；
  而管道因为不具有原子性，因此管道不适合处理事务，但管道可以减少多个命令执行时的网络消耗，可以提高程序的响应速度，因此管道更适合于管道中的命令互相没有关系，不需要有事务的原子性，且需要提高程序响应速度的场景。