一般情況下，Redis Client端發出一個請求後，通常會阻塞並等待Redis服務端處理，Redis服務端處理完後請求命令後會將結果通過響應報文返回給Client。
感覺這有點類似於HBase的Scan，通常是Client端獲取每一條記錄都是一次RPC調用服務端。
在Redis中，有沒有類似HBase Scanner Caching的東西呢，一次請求，返回多條記錄呢？
有，這就是Pipline。官方介紹http://redis.io/topics/pipelining
通過pipeline方式當有大批量的操作時候，我們可以節省很多原來浪費在網絡延遲的時間，需要注意到是用pipeline方式打包命令發送，redis必須在處理完所有命令前先緩存起所有命令的處理結果。打包的命令越多，緩存消耗內存也越多。所以並不是打包的命令越多越好。
使用Pipeline在對Redis批量讀寫的時候，性能上有非常大的提升。
Java測試了一下：
package com.lxw1234.redis;import java.util.HashMap;import java.util.Map;import java.util.Set;import redis.clients.jedis.Jedis;import redis.clients.jedis.Pipeline;import redis.clients.jedis.Response;public class Test { public static void main(String[] args) throws Exception { Jedis redis = new Jedis("127.0.0.1", 6379, 400000); Map<String,String> data = new HashMap<String,String>(); redis.select(8); redis.flushDB(); //hmset long start = System.currentTimeMillis(); //直接hmset for (int i=0;i<10000;i++) { data.clear(); data.put("k_" + i, "v_" + i); redis.hmset("key_" + i, data); } long end = System.currentTimeMillis(); System.out.println("dbsize:[" + redis.dbSize() + "] .. "); System.out.println("hmset without pipeline used [" + (end - start) / 1000 + "] seconds .."); redis.select(8); redis.flushDB(); //使用pipeline hmset Pipeline p = redis.pipelined(); start = System.currentTimeMillis(); for (int i=0;i<10000;i++) { data.clear(); data.put("k_" + i, "v_" + i); p.hmset("key_" + i, data); } p.sync(); end = System.currentTimeMillis(); System.out.println("dbsize:[" + redis.dbSize() + "] .. "); System.out.println("hmset with pipeline used [" + (end - start) / 1000 + "] seconds .."); //hmget Set<String> keys = redis.keys("*"); //直接使用Jedis hgetall start = System.currentTimeMillis(); Map<String,Map<String,String>> result = new HashMap<String,Map<String,String>>(); for(String key : keys) { result.put(key, redis.hgetAll(key)); } end = System.currentTimeMillis(); System.out.println("result size:[" + result.size() + "] .."); System.out.println("hgetAll without pipeline used [" + (end - start) / 1000 + "] seconds .."); //使用pipeline hgetall Map<String,Response<Map<String,String>>> responses = new HashMap<String,Response<Map<String,String>>>(keys.size()); result.clear(); start = System.currentTimeMillis(); for(String key : keys) { responses.put(key, p.hgetAll(key)); } p.sync(); for(String k : responses.keySet()) { result.put(k, responses.get(k).get()); } end = System.currentTimeMillis(); System.out.println("result size:[" + result.size() + "] .."); System.out.println("hgetAll with pipeline used [" + (end - start) / 1000 + "] seconds .."); redis.disconnect(); } }測試結果如下：
dbsize:[10000] .. hmset without pipeline used [243] seconds .. dbsize:[10000] .. hmset with pipeline used [0] seconds .. result size:[10000] .. hgetAll without pipeline used [243] seconds .. result size:[10000] .. hgetAll with pipeline used [0] seconds ..
使用pipeline來批量讀寫10000條記錄，就是小菜一碟，秒完。
以上就是本文的全部內容，希望對大家的學習有所幫助，也希望大家多多支持武林網。