深入浅出Redis（三）高级特性：管道

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Redis是一个响应式的服务，当客户端发送一个请求后，就处于阻塞状态等待Redis返回结果。这样一次命令消耗的时间就包括三个部分：请求从客户端到服务器的时间、结果从服务器到客户端的时间和命令真正执行时间，前两个部分消耗的时间总和称为RTT（Round Trip Time），当客户端与服务器存在网络延时时，RTT就可能会很大，这样就会导致性能问题。管道（Pipeline）就是为了改善这个情况的，利用管道，客户端可以一次性发送多个请求而不用等待服务器的响应，待所有命令都发送完后再一次性读取服务的响应，这样可以极大的降低RTT时间从而提升性能。

下面这个例子，在本地分别以普通请求和管道对一个键调用2000次incr命令的测试。

public class App 
{
	public static void main( String[] args ) {
		long start = System.currentTimeMillis();
		withoutPipeline();
		System.out.println("Without Pipeline takes: " + (System.currentTimeMillis() - start) + " ms.");
		
		start = System.currentTimeMillis();
		withPipeline();
		System.out.println("With Pipeline takes: " + (System.currentTimeMillis() - start) + " ms.");
	}
	
    public static void withPipeline() {
    	Jedis jedis = null;
    	
    	try {
    		jedis = new Jedis("localhost", 6379);
    		jedis.flushDB();
    		Pipeline p = jedis.pipelined();
        	
        	p.set("thekey", Integer.toString(0));
        	
        	for (int i = 1; i <= 2000; i++) {
        		p.incr("thekey");
        	}
        	
        	Response<String> r = p.get("thekey");
        	
        	p.sync();
        	
        	System.out.println(r.get());
    	} finally {
    		jedis.close();
    	}
    	
    }
    
    public static void withoutPipeline() {
    	Jedis jedis = null;
    	
    	try {
    		jedis = new Jedis("localhost", 6379);
    		jedis.flushDB();
    		jedis.set("thekey", Integer.toString(0));
        	
        	for (int i = 1; i <= 2000; i++) {
        		jedis.incr("thekey");
        	}
        	
        	System.out.println(jedis.get("thekey"));
    	} finally {
    		jedis.close();
    	}
    	
    }
}

//输出结果
2000
Without Pipeline takes: 183 ms.
2000
With Pipeline takes: 47 ms.

结果很直观的反映出两者的差别，要知道这是在本地测试，几乎不存在网络延时的问题，如果是在不同的网段测试的话，效果会更明显。虽然管道在一定程度上对性能有所提升，但是在使用时一点要注意，每个命令的返回结果是先被缓存在服务器端的，最后一次性返回给客户端。如果一次批量提交涉及大量的返回结果，可能会导至服务器的内存溢出，这在生产环境是致命的，一次批次处理多少量，最好在设计阶段做出合理评估。

最后，管道只是一个方案，并不意味着在任何时候都要尽可能的使用它，而是应该结合考虑网络延迟时间、业务涉及的请求量等等因素综合考虑，毕竟创建管道本身也会有一定的消耗。

深入浅出Redis（三）高级特性：管道

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原文地址：http://blog.csdn.net/oyl822/article/details/44460949