摄影：产品经理产品经理说我炒的蛋炒饭比图中好吃
当我们想从 Redis 的列表里面持续弹出数据的时候，我们一般使用lpop或者rpop:
import redis client = redis.Redis() whileTrue: data = client.lpop('key') ifnot data: break print(f'弹出一条数据：{data.decode()}')
但这种写法有一个问题，就是每弹出1条数据都要连接一次 Redis 服务器，当你要把1000万条数据从列表里面弹出来的时候，实际上超过一半的时间都消耗在了网络请求上面。
但是lpop与rpop都只接收一个参数，就是key。因此没有办法通过传入参数的方式让它一次弹出多条数据。
要获取多条数据，我们还有另一种方案，就是lrange：
client = client.lrange('key', 0, 5000)
这一行的意思是从列表中，获取前5001条数据（包含首尾）。但lrange只能获取数据，却不能删除数据。这就会导致在多个进程获取到重复的数据。
我们还知道Redis 的ltrim来删除数据：
client.ltrim('key', 5000, -1)
这样就能删除前5000条数据了。这里第三个参数之所以要用负数，是因为ltrim(key, start, end)的意思是说，保留列表 Key 的第start项到第end 项，其它项删除。那么如果 end为负数，表示倒数第几项，例如-1表示倒数第1项，-2表示倒数第2项。假设列表里面有10000项，那么 start 为5000，end 为-1，表示删除前5000条数据（0-4999），保留后面的。
于是有人问，能不能这样写代码呢：
import redis client = redis.Redis() data = client.lrange('key', 0, 4999) client.ltrim('key', 5000, -1)
这样不就看起来像是弹出了5000条数据吗？
想法很好，但是由于获取数据与删除数据是两条命令，中间有时间差。这就导致在多个线程或者进程同时执行这两条代码的时候，出现竞争。也就是进程1刚刚获取了前5000条数据，然后进程2同样获取这5000条数据，然后进程1删除前5000条数据，然后进程2再删除5000条数据。
这样一来，两个进程获取了相同的5000条数据，但是却删了10000条数据。
为了解决这个问题，必须让获取数据与删除数据这两个操作变成一个“原子操作”。所谓的原子操作就是只一个最小的操作单位，它不会被中途打断。
要解决这个问题，我们就需要使用 Redis 的pipeline功能。它可以把多条命令放在一个网络请求中发送到服务器，并默认在一个事务中执行这些命令。一个事务是不会被打断的，从事务开始然后执行里面的多个命令到结束的整个过程，可以看做一个原子操作。
pipeline的使用方法如下：
import redis client = redis.Redis() def batch_lpop(key, n): p = client.pipeline() p.lrange(key, 0, n - 1) p.ltrim(key, n, -1) data = p.execute() return data batch_lpop('test_pipeline', 20)
当代码执行到p.execute()的时候，它才会真正去连接服务器，然后把待执行的命令在一个事务中一次性执行完成。并返回一个列表。返回的列表有两项，第0项是包含结果的列表，第1项为ltrim 的返回结果。如下图所示：
我们只需要使用第0项的结果即可。
