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我们希望在没有任何附加条件的场景下去使用队列批量执行一系列的命令，从而提高系统性能，这就是 Redis 的流水线（pipelined）技术。而现实中 Redis 执行读/写速度十分快，而系统的瓶颈往往是在网络通信中的延时，如图所示。
在这里插入图片描述

在实际的操作中，往往会发生这样的场景，当命令 1 在时刻 T1 发送到 Redis 服务器后，服务器就很快执行完了命令 1，而命令 2 在 T2 时刻却没有通过网络送达 Redis 服务器，这样就变成了 Redis 服务器在等待命令 2 的到来，当命令 2 送达，被执行后，而命令 3 又没有送达 Redis，Redis 又要继续等待，依此类推，这样 Redis 的等待时间就会很长，很多时候在空闲的状态，而问题出在网络的延迟中，造成了系统瓶颈。

为了解决这个问题，可以使用 Redis 的流水线，但是 Redis 的流水线是一种通信协议，没有办法通过客户端演示给大家，不过我们可以通过 Java API 或者使用 Spring 操作它，先使用 Java API 去测试一下它的性能，代码如下所示。

Jedis jedis = pool.getResource();
long start = System.currentTimeMillis();
// 开启流水线
Pipeline pipeline = jedis.pipelined();
// 这里测试10万条的读/写2个操作
for (int i = 0; i < 100000; i++) {int j = i + 1;pipeline.set("pipeline_key_" + j, "pipeline_value_" + j);pipeline.get("pipeline_key_" + j);
}
// pipeline.sync(); //这里只执行同步，但是不返回结果
// pipeline.syncAndReturnAll ();将返回执行过的命令返回的List列表结果
List result = pipeline.syncAndRetrunAll();
long end = System.currentTimeMillis();
// 计算耗时
System.err.println("耗时：" + (end - start) + "毫秒");

在电脑上测试这段代码，它的耗时在 550 毫秒到 700 毫秒之间，也就是不到 1 秒的时间就完成多达 10 万次读/写，可见其性能远超数据库。我的测试是 1 秒 2 万多次，可见使用流水线后其性能提高了数倍之多，效果十分明显。执行过的命令的返回值都会放入到一个 List 中。

注意：这里只是为了测试性能而已，当你要执行很多的命令并返回结果的时候，需要考虑 List 对象的大小，因为它会“吃掉”服务器上许多的内存空间，严重时会导致内存不足，引发 JVM 溢出异常，可以考虑使用迭代的方式去处理。

在 Spring 中，执行流水线和执行事务的方法如出一辙都比较简单，使用 RedisTemplate 提供的 executePipelined 方法即可。下面将上面代码的功能修改为 Spring 的形式供大家参考，代码如下所示。

public static void testPipeline() {Applicationcontext applicationcontext = new ClassPathXmlApplicationContext("applicationcontext.xml");RedisTemplate redisTemplate = applicationcontext.getBean(RedisTemplate.class);// 使用Java8的Lambda表达式SessionCallback callBack = (SessionCallback) (RedisOperations ops)-> {for (int i = 0; i<100000; i++)    {int j = i + 1;ops . boundValueOps ("pipeline_key_" + j ).set("piepeline_value_"+j);ops.boundValueOps("pipeline_key_" + j).get();}return null;};long start = System.currentTimeMillis();//执行Redis的流水线命令List resultList= redisTemplate.executePipelined(callBack);long end = System.currentTimeMillis();System.err.println(end-start);
}