背景
实习的时候被问过一个问题，为什么 redis 会有 pipline，mysql 会有 batch，这些东西都具有批量操作的共性，是什么原因让我们在处理数据时需要批量操作？
这么说可能有些抽象，举一个和 API 调用有关的例子 🌰：
现有三个服务 service A、service B 和 service C。因业务需要，我们需要在 service A 中调用 service B 获取一组 id，然后根据 id 从 service C 中读取最终内容。然后组织成结果返回前端。由于 service C 只提供了单个 id 查询内容的 API，所以如果我们想要获取批量的信息，最先想到的办法是通过 for 循环多次调用 service C。但是这样的办法是极其不优雅的，接下来我们从以下两个方面来分析。
网络通信
鉴于现在的分布式架构，每个 service 都分布在不同的服务、不同的机器中，所以我们每次调用都要通过 RPC 来实现，这就要求我们不得不构造同等数量的请求来获取数据。这样就会导致了一些效率问题。如下图所示：
所以我们通常会通过在 service C 中提供一个批量查询的接口来解决多次通信的问题。如下图所示 👇
我们知道，并不是每一次网络传输都非常稳定，中途可能会遇到丢包等一系列问题，而用批量查询代替 for 循环单个查询，这样做的好处是，我们可以减少网络通信的次数，一定程度上可以增加整个系统的健壮性。
数据查询
解释完多次 rpc 调用可能造成的网络延迟的问题后，我们再往深一点的地方看。
一般情况下，数据都是存放在数据库中的，所以无论是单个查询还是批量查询，我们最终都是要访问到数据库的。
现假设，我们需要从数据库中查询一个 id 为 123 的用户信息，我们可以用类似下面这样的代码。
long id = 123;
Person p = serviceA.getPersonById(id);那如果我们需要查询一组 id 为 123、456、789 的用户信息，在没有批量查询接口的情况下，我们可以用 for 循环的方式实现：
long[] ids = {123,456,789};
List<Person> ps=new ArrayList<>();
for(long id : ids){
ps.add(serviceA.getPersonById(id));
}这么看虽然符合逻辑，但在数据库查询时，会有一定的性能损耗。
以 MySQL 为例，不论是 MyISAM 存储引擎还是 InnoDB 存储引擎，锁这个概念一直都是贯穿其中的，MyISAM 存储引擎默认是使用表锁，InnoDB 存储引擎默认使用的是行锁，这就意味着，在查询数据时，mysql 会将相关记录“锁起来”，只有当结果查询完毕时才会释放锁。
相较于批量查询只有一次上锁、开锁这种情况，循环里的每次查询都要先拿到锁，然后再释放锁，这个操作自然会更加耗时。这也就是为什么 mysql 会提供 batch 操作的原因。
Redis 中的 pipline
这里我们再来扩展一下，为什么 redis 中会需要 pipline 这样一种实现机制。
pipline，中文翻译为管道，它可以将一组 redis 命令进行封装，一次性将多个命令传输到 redis 服务端，并将数据一次性带回。这样就可以通过一次 RTT （Round Trip Time 往返时间），将多个数据带回，减少了数据传输的 RTT 消耗。如下图所示 👇
redis 的命令执行是微妙级别的，这个速度相对于网络延时是非常小的，因此才有了 redis 的性能瓶颈在网络的说法。并且事实上网络确实已经是 redis 的性能瓶颈之一。
这就更凸显了批量操作的重要性了。
最后
回到这一篇的主题，为什么我们需要批量操作？
虽然现在已经是“云”的时代，在云内部的 rpc 请求几乎不消耗时间，但我们仍然需要意识到构造请求、解析请求、查询数据库等方面的时间和资源消耗。
如果不能批量操作，那么，需要操作的资源越多，操作执行的次数也会越多。这是一个线性上升的模型。就像数据库导入数据，一条两条，手写个 sql 完全没问题。那如果是，100 万+数据呢？一条一条手动导入？这显然是不合理的。
这就是批量操作的现实意义。
