一般情况下，Redis Client端发出一个请求后，通常会阻塞并等待Redis服务端处理，Redis服务端处理完后请求命令后会将结果通过响应报文返回给Client。
这有点类似于HBase的Scan，通常是Client端获取每一条记录都是一次RPC调用服务端。
在Redis中，有没有类似HBase Scanner Caching的东西呢，一次请求，返回多条记录呢？
有，这就是Pipline。官方介绍 http://redis.io/topics/pipelining
通过pipeline方式当有大批量的操作时候，我们可以节省很多原来浪费在网络延迟的时间，需要注意到是用pipeline方式打包命令发送，redis必须在处理完所有命令前先缓存起所有命令的处理结果。打包的命令越多，缓存消耗内存也越多。所以并不是打包的命令越多越好。
使用Pipeline在对Redis批量读写的时候，性能上有非常大的提升。
使用Java测试了一下：
package com.lxw1234.redis;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import java.util.Set;
import redis.clients.jedis.Jedis;
import redis.clients.jedis.Pipeline;
import redis.clients.jedis.Response;
public class Test {
public static void main(String[] args) throws Exception {
Jedis redis = new Jedis("127.0.0.1", 6379, 400000);
Map<String,String> data = new HashMap<String,String>();
redis.select(8);
redis.flushDB();
//hmset
long start = System.currentTimeMillis();
//直接hmset
for (int i=0;i<10000;i++) {
data.clear();
data.put("k_" + i, "v_" + i);
redis.hmset("key_" + i, data);
}
long end = System.currentTimeMillis();
System.out.println("dbsize:[" + redis.dbSize() + "] .. ");
System.out.println("hmset without pipeline used [" + (end - start) / 1000 + "] seconds ..");
redis.select(8);
redis.flushDB();
//使用pipeline hmset
Pipeline p = redis.pipelined();
start = System.currentTimeMillis();
for (int i=0;i<10000;i++) {
data.clear();
data.put("k_" + i, "v_" + i);
p.hmset("key_" + i, data);
}
p.sync();
end = System.currentTimeMillis();
System.out.println("dbsize:[" + redis.dbSize() + "] .. ");
System.out.println("hmset with pipeline used [" + (end - start) / 1000 + "] seconds ..");
//hmget
Set keys = redis.keys("*");
//直接使用Jedis hgetall
start = System.currentTimeMillis();
Map<String,Map<String,String>> result = new HashMap<String,Map<String,String>>();
for(String key : keys) {
result.put(key, redis.hgetAll(key));
}
end = System.currentTimeMillis();
System.out.println("result size:[" + result.size() + "] ..");
System.out.println("hgetAll without pipeline used [" + (end - start) / 1000 + "] seconds ..");
//使用pipeline hgetall
Map<String,Response<Map<String,String>>> responses = new HashMap<String,Response<Map<String,String>>>(keys.size());
result.clear();
start = System.currentTimeMillis();
for(String key : keys) {
responses.put(key, p.hgetAll(key));
}
p.sync();
for(String k : responses.keySet()) {
result.put(k, responses.get(k).get());
}
end = System.currentTimeMillis();
System.out.println("result size:[" + result.size() + "] ..");
System.out.println("hgetAll with pipeline used [" + (end - start) / 1000 + "] seconds ..");
redis.disconnect();
}
}
测试结果如下：
dbsize:[10000] .. hmset without pipeline used [243] seconds .. dbsize:[10000] .. hmset with pipeline used [0] seconds .. result size:[10000] .. hgetAll without pipeline used [243] seconds .. result size:[10000] .. hgetAll with pipeline used [0] seconds ..
使用pipeline来批量读写10000条记录，就是小菜一碟，秒完。
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