一次性批量写入redis数据，怎么高效又省事儿的操作分享

说到一次性往Redis里灌进去大批量数据,怎么才能又快又省劲儿呢？这事儿其实就像你要搬一大堆书进一个新家，一本一本地跑肯定累死个人，但要是用上几个结实的大纸箱，一次能扛一箱，那效率就天上地下了，今天聊的就是怎么给Redis数据打包和搬运的方法。

最直接但也是最不推荐的办法,就是一条一条命令地发，比如你用Python的redis库，写个for循环，每次循环执行一次set命令，这种方法为啥不行呢？主要卡在两个地方，一个是网络开销太大了，你每发一条命令，Redis服务器都得给你回一个“OK”，这来来回回的时间，比命令本身执行的时间长多了，另一个是Redis本身是单线程处理命令的，你一下子几万几十万个请求涌过去，它虽然处理得快，但光忙着接电话了，也会影响它处理其他操作的性能，数据量小的时候感觉不出来，数据一多，这种方式就特别慢，效率极低。

那怎么改进呢？Redis官方其实给了我们一个非常给力的工具，叫做管道，也就是pipeline，这个方法就像是把那些零散的命令装进一个管道里，一次性把它们全部发送到Redis服务器，然后服务器一口气处理完，再把所有的结果打包一次性返回给你，这样就极大地减少了网络往返的次数，比如你还是有一万条数据要写，用管道可能只需要来回通信几十次就搞定了，而不是一万次，根据Redis官方文档里的说明，使用管道可以带来非常显著的性能提升，有时候效率能提高几十倍甚至上百倍，像Python里的redis-py库，使用pipeline特别简单，就是用pipeline()方法创建一个管道对象，然后把你的set命令都塞进去，最后用execute()一起执行就行了，这是最常用、也最高效的常规手段，90%以上的批量操作场景用它就足够了。

管道虽然好,但它还是有个特点：它是一批命令一起发过去，Redis服务器必须按顺序处理完这一批，中间如果有一个命令出错了，它不会停下来，会继续处理后面的，但你需要等所有命令都处理完，才能在返回的结果里看到哪个出了错，对于只是单纯地写入数据，不关心中间结果的场景，这完全没问题。

那有没有比管道还要猛的方法呢？有的，那就是直接“送原材料”，让Redis自己“下锅炒菜”，这就是Redis提供的MSET命令，这个命令允许你在一条命令里，直接设置多个key-value对，它的效率比管道理论上还要高，因为管道可能还是一批命令（比如10个SET命令）打包，而MSET本身就是一条命令，它有个很大的限制，就是它只能用来设置简单的字符串键值对，如果你要写入的数据带有过期时间，或者你是要写入哈希、列表这些复杂的数据结构，MSET就无能为力了，所以它的适用场景比较单一，但在适合的场景下，它是非常快的。

还有一个“终极大招”，适用于极端情况，比如你需要迁移一个特别巨大的数据量，或者需要初始化一个全新的Redis数据库，这个方法不是通过普通的Redis命令，而是直接生成Redis协议格式的文件，然后把这个文件“喂”给Redis，这个工具叫redis-cli --pipe，它的原理是绕过Redis的命令请求解析环节，直接发送最终的数据流，所以速度是极限的快，这个方法操作起来比较麻烦，你需要先把你的数据转换成一种特定的格式（就是Redis协议本身的格式），然后通过管道符传递给redis-cli，这个方法在Redis官方的文档里也有详细说明，通常是在数据迁移工具（比如redis-dump）或者需要从其他数据源直接生成巨大数据文件时使用，对于日常开发中的批量写入，一般用不到这么重型的武器。

总结一下,怎么选呢？如果你是偶尔在程序里需要批量写一批数据，用管道是最省事、最有效率的，平衡性好，如果你要写的全是简单的键值对，并且数量巨大，用MSET会更胜一筹，如果你是做大规模数据迁移或初始化，可以考虑研究一下redis-cli --pipe这个终极方案，核心思想就一个：想尽办法减少和Redis服务器的网络通信次数，把多个操作合并成一个批次来处理。