介绍
Redis是一种基于客户端-服务端模型以及请求/响应协议的TCP服务。客户端请求会遵循以下步骤：客户端向服务端发送一个查询请求，并监听Socket返回，通常是以阻塞模式，等待服务端响应并将结果返回给客户端。(补：阻塞？上一条请求结果没回来，就无法进行下一条请求。)
客户端和服务器通过网络传输数据，一次请求响应时间单位时间称为RTT（往返时间）。如果客户端连续发出多个请求，是有性能影响的，即使服务处理得再快，RTT传输也大大影响响应的快慢（补：类比网购，发货很快，快递运输很慢）。因此需要管道技术（pipeline）。
管道技术使得客户端即使没有读取旧的响应，也可以将多个请求发送到服务器，而无需等待回复，最后只需一步一步地读取应答。
代码
import redis
r = redis.StrictRedis(host='localhost',port=6379,db=0)
# r.set('foo','bar')
# print(r.get('foo'))
pipeline = r.pipeline(transaction=False)
pipeline.incr('a')
pipeline.incr('b')
pipeline.incr('c')
pipeline.incr('d')
pipeline.execute()
print(r.get('a'),' ',r.get('b'),r.get('c'),' ',r.get('d'))
结果
Python 3.7.0 (v3.7.0:1bf9cc5093, Jun 27 2018, 04:59:51) [MSC v.1914 64 bit (AMD64)] on win32
runfile('E:/舒碧/项目/Redis_pipeline/redis_pipline.py', wdir='E:/舒碧/项目/Redis_pipeline')
b'6' b'6' b'6' b'6'
由于电脑环境原因、目前只能进行简单测试。
深入了解
开发管道技术原因：
- 降低RTT的延迟成本（补：服务器明明可以处理更多，就是因为传输慢导致的请求少）
- 改进Redis服务器上每秒执行的总操作数。为什么能改进呢？
1、在不使用流水线操作的情况下，服务器read（）和write（）的系统调用过程中，上下文切换是很耗性能的。
2、当使用管道时，通常单个read（）系统调用可以读取许多命令，并通过单个write（）系统调用递送多个回复。
官网的Pipelining VS Scripting？？？待学习~