使用背景
项目中需要使用单redis实例存储千万级别的数据，当时认为开多线程存储能够提高执行速度，开了10个线程不停的存储每一条数据。结果运行速度龟速，加大线程数还是无果。
redis 单线程
官方FAQ表示，因为Redis是基于内存的操作，CPU不是Redis的瓶颈，Redis的瓶颈最有可能是机器内存的大小或者网络带宽。既然单线程容易实现，而且CPU不会成为瓶颈，那就顺理成章地采用单线程的方案了（毕竟采用多线程会有很多麻烦！）。
看到这里应该就能够理解为什么不断增加处理线程数,也不能加快运行速度了。
- redis本身就是单线程，client再多，最终也只能单线程执行
- redis主要瓶颈在于IO操作
解决方案
- 单线程的方式是无法发挥多核CPU性能，可以通过在单机开多个Redis实例来完善
- 使用 pipline
重点说一下pipline
pipline的原理也比较简单，就是将一大堆的命令打包成一个原子操作，一次性传递给redis让其顺序执行，只会存在命令全部成功，或者全部失败。
为什么pipline会比拆成每一条小命令执行要快呢？
原因就是IO操作，每一条小命令执行时client与redis都要进行网络连接，传输命令，等待执行，传输结果，释放连接这样的过程.redis执行速度是很快的，大部份时间都耗在网络上了。
而pipline是一次性传输一个命令集，减少了大量的网络操作。
最终项目使用pipline解决该性能问题