Redis管道读取数据真快，速度飞起，比单条命令效率高多了

“Redis管道读取数据真快，速度飞起，比单条命令效率高多了”这个说法，其实非常形象地描述了一个核心的技术点，为了理解它为什么这么快，我们可以不用那些复杂的专业术语，就用一个非常生活化的比喻来解释。

想象一下,你是一个餐厅的服务员，而Redis服务器就是后厨，你的工作是不断从客人（客户端）那里拿到点菜单（命令），然后跑到后厨告诉厨师（Redis服务器）要做什么菜，等厨师做完后，你再把菜（数据）端回给客人。

第一种情况：不用管道（单条命令）

这时候,你每次只服务一桌客人，流程是这样的：

1. 客人A说：“我要一份宫保鸡丁。”
2. 你拿着这张点菜单,从餐厅跑到后厨，对厨师喊：“一份宫保鸡丁！”
3. 然后你就在后厨门口等着，什么也不干，直到厨师把宫保鸡丁做好。
4. 厨师做好了,你端着宫保鸡丁，再从后厨跑回餐厅，交给客人A。
5. 客人B说：“我要一份水煮鱼。”
6. 你又重复这个过程：跑去后厨、告诉厨师、等着、端回来。

你会发现,你的大部分时间都花在了跑来跑去的路上和在后厨干等着上面，如果你的餐厅有100桌客人，你就得这样来回跑100次，效率非常低，客人等得也着急，这就像客户端向Redis发送单条命令：每次发送一个命令，都要经历“网络传输到服务器 -> 服务器处理 -> 网络传输回结果”这个完整的来回（这就是所谓的“网络往返时间RTT”），即使服务器处理速度极快（厨师炒菜快），但网络传输的延迟（你跑路的时间）和等待成了最大的瓶颈。

第二种情况：使用管道（Pipeline）

你学聪明了,拿上了一个小本本（这就是管道），流程变成了这样：

1. 客人A点宫保鸡丁,你记在小本本上。
2. 你不马上跑去后厨，而是接着服务客人B，客人B点水煮鱼，你又记在小本本上。
3. 接着是客人C、客人D……你一口气连续问了10桌客人，把他们的点菜要求都按顺序记在了小本本上。
4. 你的小本本上记满了10个菜名,这时，你才一次性跑到后厨。
5. 你把小本本递给厨师,说：“照着这个顺序，从第一道开始做。”
6. 厨师也很给力,他按照小本本上的顺序，一道接一道地快速把10个菜都做出来了。
7. 你做了一件更聪明的事：你让一个帮手跟着你，厨师每做好一道菜，你的帮手就立刻端着菜跑回餐厅送给对应的客人，而你则继续留在后厨等着收下一道菜，这样送菜和做菜就几乎同时进行了。
8. 你只跑了一趟后厨,就完成了10个点单任务。

对比一下,效果立竿见影！你大大减少了“跑来跑去”的次数（网络往返），避免了大部分“干等”的时间，虽然厨师做10道菜的总时间比做1道菜要长，但相比于你来回跑10趟所浪费的时间，总体效率得到了巨大的提升，客人等待的平均时间也缩短了。

把这个比喻对应到Redis管道技术：

• 你（服务员）：就是Redis的客户端（比如你的应用程序）。
• 后厨厨师：就是Redis服务器。
• 跑来跑去的路：就是网络延迟，网络延迟通常是最大的性能开销。
• 点菜单（一个菜名）：就是一条Redis命令，GET user:123。
• 小本本：就是管道（Pipeline），客户端把多条命令打包在一起。
• 一次性把小本本递给厨师：客户端通过一次网络请求，将管道内打包的所有命令一次性发送给Redis服务器。
• 厨师按顺序做菜：Redis服务器会按照接收到的顺序，依次执行这些命令。
• 帮手端菜：服务器在执行完所有命令后，会将所有结果一次性返回给客户端。（服务器是依次执行并缓存结果，最后一次性返回，但效果类似于流水线）。

“Redis管道读取数据真快”的原因核心就在于：它将多次网络往返通信压缩成了单次（或少量几次）通信，极大地降低了网络延迟带来的开销。 尤其是在需要连续执行大量命令的场景下（比如批量读取一万个键的值），这种性能提升是数量级的，感觉上自然是“速度飞起”。

管道也不是万能的,它有几个需要注意的地方：

1. 它只是节省了网络时间,并不会加快Redis服务器本身处理命令的速度。
2. 管道中的命令必须是相互之间没有依赖关系的,因为服务器是顺序执行，但不会等你第一个命令的结果出来再决定第二个命令是什么（那个需要用到事务或者Lua脚本）。
3. 一次性塞入管道的命令数量不宜过大,否则会占用较多客户端和服务器内存，并可能造成客户端等待时间过长，通常需要根据实际情况找一个合适的批量大小。

当你需要向Redis发送一连串命令时,使用管道就像把一堆信件塞进同一个信封寄出，而不是每寄一封信就跑一趟邮局，其效率的提升是显而易见的，这也是“Redis管道读取数据真快，速度飞起”这句话背后最直观的道理。 来源：这个解释广泛存在于Redis的官方文档以及众多技术博客和教程中，是介绍Redis性能优化时必讲的基础概念，例如在《Redis实战》、《Redis设计与实现》等书籍以及Redis官方文档的Pipeline章节均有类似原理阐述。）