Redis管道那玩意儿用起来超快，数据获取效率蹭蹭往上涨，真心推荐试试redis管道怎么快速拿数据

基于对Redis官方文档、多个技术社区如Stack Overflow上的高赞讨论、以及《Redis实战》等书籍中相关章节的普遍性理解和归纳）

Redis管道那玩意儿用起来确实是快,能让数据获取的效率蹭蹭往上涨，这可不是吹的，它快的原因，说白了就是因为它用一种“批处理”的思路，把一大堆操作打包在一起，一次性送出去，然后再一次性把所有的结果收回来，这就像是你去超市买东西，管道技术就相当于你推了个大购物车，一次性把要买的所有东西都列好清单，然后交给收银员扫码结算，最后一次性装车走人，而不用管道的话，就相当于你每拿一件商品，就跑到收银台排一次队付一次款，再跑回去拿下一件，来来回回跑，大部分时间都浪费在路上了。

这个“路上”的时间，在Redis里指的就是网络延迟，Redis本身处理命令的速度是飞快的，因为它把所有数据都放在内存里操作，CPU咔咔一顿算，瞬间就完事了，但问题是，你的应用程序（比如你用Python、Java写的那个程序）和Redis服务器通常不是在同一台机器上，它们之间隔着网络，每发一个命令，你的程序都得等着这个命令通过网络传到Redis，Redis处理完，再把结果通过网络传回来，这个一来一回的时间，虽然可能只有零点几毫秒，感觉不长，但如果你要执行一万个、十万个命令呢？这点延迟累加起来就非常恐怖了，大部分时间你的程序都在那儿干等着，啥也没干。

而管道就是为了干掉这个“等待”的，它让你可以把一连串的命令，比如一万个get key1， get key2 ... get key10000，不一个个地发，而是先在你自己的程序里把它们全都装进一个“管道”里，你只需要调用一次“发送”指令，这一万个命令就会被一起打包，通过网络发送给Redis服务器，Redis服务器那边呢，它会按照收到命令的顺序，一个接一个地、非常快速地处理这些命令，处理完所有命令后，它会把这一万个结果也打包成一个数据包，一次性发回给你的程序，你的程序只需要接收这一次，就能拿到所有结果。

你看,这样一来，本来需要经历一万次网络来回等待（术语叫Round Trip Time, RTT）的操作，现在被压缩成了仅仅一次网络来回，节省下来的时间就是纯赚的，效率可不就蹭蹭往上飙嘛，有实际的测试表明，在使用管道的情况下，尤其是操作命令数量非常大的场景，性能提升可以达到几倍甚至几十倍，效果非常明显。

那具体怎么用呢？其实超级简单，一点儿也不复杂，不同的编程语言客户端库都提供了类似的方法，比如说，在Python的redis-py这个库里面，你正常不用管道的话，可能就是写个循环，一次次地调用r.get(key)，用了管道之后，你只需要先创建一个管道对象，比如pipe = r.pipeline()，然后把你所有的操作都挂到这个管道上，比如pipe.get('key1')， pipe.get('key2')... 注意，这时候命令并没有真正发送出去，等你把所有命令都“塞”进管道后，最后调用一个results = pipe.execute()，这个execute()方法就是那个“发射按钮”，它负责把命令包发走，并等待接收结果包，返回的结果results就是一个列表，按顺序对应着你之前发出的每一个命令的结果，你再去遍历这个results列表就行了。

这里有个地方需要注意一下,因为管道是把命令打包发送的，所以Redis服务器在处理这个包的时候，必须一口气全部处理完，中间是不能被其他客户端的命令插队的，这就保证了这一批命令的执行是连续的、原子的（虽然它不像事务那样有回滚功能，但确实是在一个连续的时间片内完成的），这也带来一个特点：管道里的某个命令执行失败了，比如你有个命令语法写错了，Redis会继续执行后面的命令，但整个管道并不会因为一个错误而停止，所以你在处理结果的时候，需要自己检查每个结果的正确性。

那是不是所有场景都无脑用管道呢？也不是，管道最适合的场景是那种需要连续执行大量命令，而且这些命令之间没有依赖关系，不需要用前一个命令的结果来决定后一个命令是什么，你要批量获取一大堆用户的信息，或者批量设置一大批缓存项，这就是管道的绝佳用武之地，但如果你需要先判断某个key是否存在，再根据是否存在来决定下一步是插入还是更新，这种有逻辑依赖的场景，管道就不太合适了，你可能需要考虑Redis的事务（MULTI/EXEC）或者Lua脚本。

Redis管道这玩意儿,原理不复杂，就是用批量处理来抵消网络延迟，实现起来也简单，几行代码就能搞定，但带来的性能提升却是实打实的，如果你的应用里确实存在大量简单的Redis操作，感觉速度上遇到了瓶颈，真心推荐你试试把这个“管道”给用上，很可能会有意想不到的惊喜，感觉就像给数据访问装上了涡轮增压，效率一下子就提上来了。