Redis提供了批量操作命令（例如mget、 mset等） ， 有效地节约RTT。 但大部分命令是不支持批量操作的， 例如要执行n次hgetall命令， 并没有mhgetall命令存在， 需要消耗n次RTT。
Pipeline（流水线） 机制能改善上面这类问题， 它能将一组Redis命令进行组装， 通过一次RTT传输给Redis， 再将这组Redis命令的执行结果按顺序返回给客户端。
Redis命令真正执行的时间通常在微秒级别， 所以才会有Redis性能瓶颈是网络这样的说法。
性能
Pipeline执行速度一般比逐条执行要快。
客户端和服务端的网络延时越大， Pipeline的效果越明显。
使用Pipeline执行n条命令模型 
原生批量命令与Pipeline对比
·原生批量命令是原子的， Pipeline是非原子的。
·原生批量命令是一个命令对应多个key， Pipeline支持多个命令。
·原生批量命令是Redis服务端支持实现的， 而Pipeline需要服务端和客户端的共同实现。
最佳实践
Pipeline虽然好用， 但是每次Pipeline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。
Pipeline只能操作一个Redis实例， 但是即使在分布式Redis场景中， 也可以作为批量操作的重要优化手段。