背景
Redis是一种基于客户端-服务端模型以及请求/响应协议的TCP服务。一个请求会遵循以下步骤：
1 客户端向服务端发送命令分四步(发送命令→命令排队→命令执行→返回结果)，并监听Socket返回，通常以阻塞模式等待服务端响应。
2 服务端处理命令，并将结果返回给客户端。
上述两步称为：Round Trip Time(简称RTT,数据包往返于两端的时间)，问题笔记最下方
如果同时需要执行大量的命令，那么就要等待上一条命令应答后再执行，这中间不仅仅多了RTT（Round Time Trip），而且还频繁调用系统IO，发送网络请求，同时需要redis调用多次read()和write()系统方法，系统方法会将数据从用户态转移到内核态，这样就会对进程上下文有比较大的影响了，性能不太好，o(╥﹏╥)o
如何优化频繁命令往返造成的性能瓶颈——管道
Pipeline是为了解决RTT往返时，仅仅是将命令打包一次性发送，对整个Redis的执行不造成其它任何影响。是批处理命令变种优化措施类似于Redis的原生批命令（mget和mset）
案例
小结
Pipeline与原生批量命令对比：
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原生批量命令是原子性（如mset，mget），Pipeline是非原子性。
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原生批量命令一次只能执行一种命令，Pipeline支持批量执行不同的命令。
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原生批量命令是服务端实现，而Pipeline需要服务端与客户端共同完成。
Pipeline与事物对比：
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事务具有原子性，管道不具有原子性。
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管道一次性将多条命令发送到服务器，事务是一条一条的发，事务只有在接收到exec命令后才会执行，管道不会。
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执行事务时会阻塞其他命令的执行，而执行管道中的命令时不会。
使用PIpeline注意事项：
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PIpeline缓冲的指令只是会依次执行，不保证原子性，如果执行中指令发生异常，将会继续执行后续的指令。
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使用PIpeline组装的命令个数不能太多，不然数据量过大客户端阻塞的时间可能过久，同时服务端此时也被迫恢复一个队列的答复，占用很多内存。