批处理命令变种优化措施，类似Redis的原生批命令（mset/mget）
- 由于mset/mget是String的命令，所以兼容处理不同类型的"批处理"需要使用管道
这篇文章我们从一个面试题开始：如何优化频繁命令往返造成的性能瓶颈？
Round Trip Time 问题
我们先解释下什么叫"命令往返时间"
- 客户端向服务器发送命令分4部（发送命令 -> 命令排队 -> 执行命令 -> 返回结果），并监听Socket返回，通常以阻塞模式等待服务端响应
- 服务端处理命令，并将结果返回给客户端
上面的2步称为 Round Trip Time（简称RTT，数据包往返于两端的时间）
Redis的客户端与服务端进行交互时，每发一次命令，就需要等待上一条命令应答后在执行，当要执行大量命令时，中间就会多了很多RTT，还会频繁调用系统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较大的性能影响
解决思路
管道（pipeline）可以一次性发送多条命令给服务端，服务端依次处理完后，通过一条响应一次性将结果返回，通过减少客户端与Redis的通信次数来实现降低往返延时时间
管道的原理是队列 ，先进先出以保证命令的顺序执行
我们举个例子，本地有一个名为pipeline.txt的文件，里面是多个不同类型的数据的存储命令，具体内容如下
通过执行cat pipeline.txt|redis-cli --pipe命令，使用管道执行文中的全部指令，返回 0 error 则表明全部执行成功
我们进入客户端，可以看到刚才文件里的数据都已经放入redis中了
总结
Pipeline与原生批量命令对比
- 原生批量命令是原子性（例如：mset，mget）pipeline是非原子性
- 原生批量命令一次只能执行一种命令，pipeline支持批量执行不同命令
- 原生批命令是服务端实现，而pipeline需要服务端与客户端共同完成
Pipeline与事务对比
- 事务有原子性，管道没有
- 管道一次性将条命令发送到服务端，事务是一条一条的发，事务只有接到exec命令后才会开始执行，管道不行
- 执行事务时会阻塞其他命令的执行，而执行管道中的命令不会
使用Pipeline注意事项
- 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
- 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回复一个队列答复，占用很多内存