管道技术（Pipeline）是客户端提供的一种批处理技术，用于一次处理多个命令，从而提高整个交互的性能。
Redis 是单线程执行的，客户端先向服务端发送请求，服务端接收并处理请求、然后把结果返回给客户端，这种处理模式在非频繁请求时不会出现任何问题。
但如果出现集中的大批量请求时，因为每个请求都要经历先请求再响应的过程，这就会造成网络资源浪费。此时就需要管道技术来把所有的命令整合起来，一次性发送给服务端，服务端处理完毕之后一次性响应给客户端，这样就大大地提高了Redis的响应速度。
普通命令模式和管道模式的区别，如下图所示：
管道中命令越多，管道技术的作用就越大，相比于普通模式来说执行效率就越高。
管道技术解决了什么问题？
管道技术解决了多个命令集中请求时造成网络资源浪费的问题，加快了 Redis 的响应速度，让 Redis 拥有更高的运行速度。但要注意的一点是，管道技术本质上是客户端提供的功能，而非 Redis 服务端的功能。
管道技术使用
我们使用 Python 提供的 redis 模块来实现管道操作。
import time import redis client = redis.Redis(host="localhost") # 生成一千个键值对，以列表的形式存储 # [(0, 0), (1, 1), ..., (1000, 1000)] k_v = list(zip(range(1000), range(1000))) start = time.perf_counter() for _ in k_v: client.set(_[0], _[1]) end = time.perf_counter() print(f"不通过管道，耗时：{end - start}") # 删除设置的 key client.delete(*range(1000)) # 通过管道 start = time.perf_counter() pipeline = client.pipeline() for _ in k_v: pipeline.set(_[0], _[1]) pipeline.execute() # 提交 end = time.perf_counter() print(f"通过管道，耗时：{end - start}") """ 不通过管道，耗时：0.11546838283538818 通过管道，耗时：0.021398565731942654 """
从上面的结果可以看出，管道技术要比普通的执行快了 5 倍，当然这里的命令比较单一，不同的命令得到的速度上的差异会有不同。但是很明显，管道技术确实要比普通的命令执行快上很多很多。
管道技术需要注意的事项
管道技术虽然有它的优势，但在使用时还需注意以下几个细节：
- 发送的命令数量不会被限制，但输入缓冲区也就是命令的最大存储体积为 1GB，当发送的命令超过此限制时，命令不会被执行，并且会被 Redis 服务器端断开链接；
- 如果管道的数据过多可能会导致客户端的等待时间过长，导致网络阻塞；
- 部分客户端自己本身也有缓冲区大小，如果管道命令没有执行或者是执行不完整，可以排查管道内的命令并尝试重新执行；
总结
使用管道技术可以解决多个命令执行时的网络等待，它是把多个命令整合到一起发送给服务端处理之后，统一返回给客户端。这样就免去了每条命令执行后都要等待的情况，从而有效地提高了程序的执行效率，但使用管道技术也要注意避免发送的命令过大，或管道内的数据太多而导致的网络阻塞。
