一、pipeline出现的背景：
redis执行一条命令有四个过程：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。
下面贴出测试代码分析两者的性能差异：
@Test
public void pipeCompare() {
Jedis redis = new Jedis("192.168.1.111", 6379);
redis.auth("12345678");//授权密码 对应redis.conf的requirepass密码
Map<String, String> data = new HashMap<String, String>();
redis.select(8);//使用第8个库
redis.flushDB();//清空第8个库所有数据
// hmset
long start = System.currentTimeMillis();
// 直接hmset
for (int i = 0; i < 10000; i++) {
data.clear(); //清空map
data.put("k_" + i, "v_" + i);
redis.hmset("key_" + i, data); //循环执行10000条数据插入redis
}
long end = System.currentTimeMillis();
System.out.println(" 共插入:[" + redis.dbSize() + "]条 .. ");
System.out.println("1,未使用PIPE批量设值耗时" + (end - start) / 1000 + "秒..");
redis.select(8);
redis.flushDB();
// 使用pipeline hmset
Pipeline pipe = redis.pipelined();
start = System.currentTimeMillis();
//
for (int i = 0; i < 10000; i++) {
data.clear();
data.put("k_" + i, "v_" + i);
pipe.hmset("key_" + i, data); //将值封装到PIPE对象，此时并未执行，还停留在客户端
}
pipe.sync(); //将封装后的PIPE一次性发给redis
end = System.currentTimeMillis();
System.out.println(" PIPE共插入:[" + redis.dbSize() + "]条 .. ");
System.out.println("2,使用PIPE批量设值耗时" + (end - start) / 1000 + "秒 ..");
//--------------------------------------------------------------------------------------------------
// hmget
Set<String> keys = redis.keys("key_*"); //将上面设值所有结果键查询出来
// 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) {
//此处keys根据以上的设值结果，共有10000个，循环10000次
result.put(key, redis.hgetAll(key)); //使用redis对象根据键值去取值，将结果放入result对象
}
end = System.currentTimeMillis();
System.out.println(" 共取值:[" + redis.dbSize() + "]条 .. ");
System.out.println("3,未使用PIPE批量取值耗时 " + (end - start) / 1000 + "秒 ..");
// 使用pipeline hgetall
result.clear();
start = System.currentTimeMillis();
for (String key : keys) {
pipe.hgetAll(key); //使用PIPE封装需要取值的key,此时还停留在客户端，并未真正执行查询请求
}
pipe.sync(); //提交到redis进行查询
end = System.currentTimeMillis();
System.out.println(" PIPE共取值:[" + redis.dbSize() + "]条 .. ");
System.out.println("4,使用PIPE批量取值耗时" + (end - start) / 1000 + "秒 ..");
redis.disconnect();
}
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
使用pipeline组装的命令个数不能太多，不然数据量过大，增加客户端的等待时间，还可能造成网络阻塞，可以将大量命令的拆分多个小的pipeline命令完成。
1、Jedis中的pipeline使用方式
大家知道redis提供了mset、mget方法，但没有提供mdel方法，如果想实现，可以借助pipeline实现。
2、Jedis中的pipeline使用步骤：
获取jedis对象（一般从连接池中获取）
获取jedis对象的pipeline对象
添加指令
执行指令
测试类方法：
@Test
public void testCommond() {
// 工具类初始化
JedisUtils jedis = new JedisUtils("192.168.1.111", 6379, "12345678");
for (int i = 0; i < 100; i++) {
// 设值
jedis.set("n" + i, String.valueOf(i));
}
System.out.println("keys from redis return =======" + jedis.keys("*"));
}
// 使用pipeline批量删除
@Test
public void testPipelineMdel() {
// 工具类初始化
JedisUtils jedis = new JedisUtils("192.168.1.111", 6379, "12345678");
List<String> keys = new ArrayList<String>();
for (int i = 0; i < 100; i++) {
keys.add("n" + i);
}
jedis.mdel(keys);
System.out.println("after mdel the redis return ---------" + jedis.keys("*"));
}JedisUtils下的mdel方法：
/**
* 删除多个字符串key 并释放连接
*
* @param keys*
* @return 成功返回value 失败返回null
*/
public boolean mdel(List<String> keys) {
Jedis jedis = null;
boolean flag = false;
try {
jedis = pool.getResource();//从连接借用Jedis对象
Pipeline pipe = jedis.pipelined();//获取jedis对象的pipeline对象
for(String key:keys){
pipe.del(key); //将多个key放入pipe删除指令中
}
pipe.sync(); //执行命令，完全此时pipeline对象的远程调用
flag = true;
} catch (Exception e) {
pool.returnBrokenResource(jedis);
e.printStackTrace();
} finally {
returnResource(pool, jedis);
}
return flag;
}使用pipeline提交所有操作并返回执行结果：
@Test
public void testPipelineSyncAll() {
// 工具类初始化
Jedis jedis = new Jedis("192.168.1.111", 6379);
jedis.auth("12345678");
// 获取pipeline对象
Pipeline pipe = jedis.pipelined();
pipe.multi();
pipe.set("name", "james"); // 调值
pipe.incr("age");// 自增
pipe.get("name");
pipe.discard();
// 将不同类型的操作命令合并提交，并将操作操作以list返回
List<Object> list = pipe.syncAndReturnAll();
for (Object obj : list) {
// 将操作结果打印出来
System.out.println(obj);
}
// 断开连接，释放资源
jedis.disconnect();
}五、redis事务
pipeline是多条命令的组合，为了保证它的原子性，redis提供了简单的事务。
1、redis的简单事务，
一组需要一起执行的命令放到multi和exec两个命令之间，其中multi代表事务开始，exec代表事务结束。
2、停止事务discard
3、命令错误，语法不正确，导致事务不能正常结束
4、运行错误，语法正确，但类型错误，事务可以正常结束
5、watch命令：
使用watch后， multi失效，事务失效
WATCH的机制是：在事务EXEC命令执行时，Redis会检查被WATCH的key，只有被WATCH的key从WATCH起始时至今没有发生过变更，EXEC才会被执行。如果WATCH的key在WATCH命令到EXEC命令之间发生过变化，则EXEC命令会返回失败。
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