详解redis 中Pipeline流水线机制

一、pipeline出现的背景：

redis客户端执行一条命令分4个过程：

发送命令－〉命令排队－〉命令执行－〉返回结果

这个过程称为Round trip time(简称RTT, 往返时间)，mget mset有效节约了RTT，但大部分命令（如hgetall，并没有mhgetall）不支持批量操作，需要消耗N次RTT ，这个时候需要pipeline来解决这个问题。

二、pepeline的性能

1、未使用pipeline执行N条命令

2、使用了pipeline执行N条命令

3、两者性能对比

小结：这是一组统计数据出来的数据，使用Pipeline执行速度比逐条执行要快，特别是客户端与服务端的网络延迟越大，性能体能越明显.

三、原生批命令(mset, mget)与Pipeline对比

1、原生批命令是原子性，pipeline是非原子性

(原子性概念:一个事务是一个不可分割的最小工作单位,要么都成功要么都失败。原子操作是指你的一个业务逻辑必须是不可拆分的. 处理一件事情要么都成功，要么都失败，原子不可拆分)

2、原生批命令一命令多个key, 但pipeline支持多命令（存在事务），非原子性

3、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

四、Pipeline正确使用方式

• 当前用户其用户名修改次数需要+1

• 更新当前用户对应的用户名数据

$redis = new Redis();

//开启管道模式，代表将操作命令暂时放在管道里
$pipe = $redis->multi(Redis::PIPELINE);

//循环遍历数据，执行操作
foreach ($users as $user_id => $username)
{
    //用户名修改次数+1
    $pipe->incr('changes:' . $user_id);

    // 更新用户名
    $pipe->set('user:' . $user_id . ':username', $username);
}

//开始执行管道里所有命令
$pipe->exec();

$redis = new Redis();

//开启管道模式
$pipe = $redis->multi(Redis::PIPELINE);

//循环遍历数据，执行操作
foreach ($users as $user_id => $username)
{
    // 用户被访问的次数+1
    $pipe->incr('accessed:' . $user_id);

    // 获取用户数据记录
    $pipe->get('user:' . $user_id);
}
// 开始执行管道里所有命令
$users = $pipe->exec();

// 打印数据
print_r($users);

不过有个好处，管道里每个操作命令返回的数据是按照管道里顺序存储的，key值是0，1，2这种。我们想要啥数据，自己稍微处理一下就好啦。

如果我们像取消管道操作，用下面代码即可：

$pipe->discard();

总结：pipeline 虽然好用，但是每次pipeline 每次组装的命令个数不能没有节制，否则一次组装pipeline数据量过大，一方面会增加客户端的等待时间，另一方面会造成一定的网络阻塞，可以将一次包含大量命令的pipeline拆分成多次较小的pipeline来完成。