Redis管道和mget结合用，性能能提升不少，真挺实用的感觉

你提到的“Redis管道和mget结合用，性能能提升不少，真挺实用的感觉”这个观点，其实点出了Redis优化中一个非常经典且有效的实践，下面我就围绕这个点，展开说说它为什么实用，以及具体是怎么一回事。

咱们得简单理解一下这两个东西是干嘛的。MGET 是Redis的一个命令，意思是“一次性获取多个键的值”，你有一个用户系统，需要同时查出用户A的名字、年龄和城市，如果没有mget，你可能需要连着发送三个命令：GET user:A:name, GET user:A:age, GET user:A:city，而用了mget，你就可以用一个命令搞定：MGET user:A:name user:A:age user:A:city，这本身就比发三个命令要快，因为它减少了网络往返的次数。

那管道（Pipeline） 又是什么呢？你可以把它想象成一条“命令流水线”，正常情况下，客户端每发送一个命令给Redis服务器，都要等待服务器返回结果后，才能发送下一个命令，这就像你去超市购物，每拿一件商品就去收银台结一次账，排一次队，非常浪费时间，而管道技术允许你把一大堆命令“打包”，一次性全部塞进流水线发送给服务器，然后服务器再一次性按顺序处理所有这些命令，并把结果打包一次性返回给你，这就好比你把购物车装满了，然后只排一次队结账，效率自然高多了。

为什么说把这二者结合起来会特别实用呢？关键在于它们解决的是不同层面的性能瓶颈，强强联合能产生“1+1 > 2”的效果。

当需要获取的键不属于同一批次，但命令模式相同时。

假设你有一个需求,不是要获取同一个用户的多个属性，而是要获取一百个不同用户的基本信息（比如只是用户名），这时候，如果你直接用一百个GET user:1:name, GET user:2:name ... 这样的命令，即使用管道打包，也确实能大大减少网络往返时间，性能提升会非常明显。

如果你结合一下mget,效果会更好，你可以这样做：在管道里，不是塞入100个独立的GET命令，而是塞入几个MGET命令，每个MGET负责获取一批用户（比如每批20个用户）的名字，这样的好处是：

1. 进一步减少命令解析开销：对于Redis服务器来说，处理一个获取20个键的MGET命令，比处理20个独立的GET命令，内部的开销要小，服务器只需要解析一个命令头，而不是20个。
2. 保持管道的核心优势：管道依然发挥着减少网络往返次数的巨大作用。

这就好比,原本你需要跑100次腿送100个单独的包裹（100个GET），用了管道后，你找了10个箱子，每个箱子装10个包裹，跑10次腿送10个箱子（10批GET，用管道），而结合mget，相当于你直接用了10个“多功能包裹”，每个“多功能包裹”本身就能装20件物品，所以你只需要跑5次腿送5个“多功能包裹”（5个MGET，用管道），显然，后者更高效。

应对“大Key”或网络环境不佳的情况。

在网络延迟比较高的情况下（比如客户端和Redis服务器不在同一个机房），每一次网络往返的代价都非常昂贵，这时候，管道的价值被放到最大，因为无论你管道里装的是单个GET还是MGET，它都把成百上千次的网络往返压缩成了寥寥几次。

在这种情况下,在管道中使用MGET，相当于在每次“珍贵的”网络传输中，携带了更多的有效数据量，最大限度地榨干了每一次网络往返的价值，就像是在国际快递中，你肯定希望每个货柜都塞得满满当当，而不是半空着运过去。

需要注意的地方

这个组合拳虽好,也不是毫无顾忌地用的，有两个点需要心里有数：

1. MGET的原子性 vs 管道的非原子性：MGET命令本身是原子的，它能保证你获取的所有键的值是同一时刻的快照。管道（Pipeline）整体并不具备原子性，这意味着，如果你在一个管道里依次发送了MGET key1 key2 和 MGET key3 key4，那么在服务器处理这两个MGET命令的间隙，key3和key4的值是可能被其他客户端修改的，如果你需要严格的原子性，应该使用Redis的事务（MULTI/EXEC），但事务的性能通常不如管道。
2. 合理设置批量大小：无论是单纯用管道，还是管道配合MGET，都不要一次性发送太多的命令或请求太大的数据包，如果单个MGET请求的键数量巨大，或者管道中堆积的命令太多，可能会导致Redis服务器长时间阻塞，无法处理其他请求，甚至可能撑爆网络带宽或客户端/服务器的缓冲区，一般需要根据实际情况测试，找到一个合适的批量大小（比如一次处理100或1000个键）。

正如你所感觉到的,Redis的管道技术和MGET命令的结合，确实是一个非常实用的性能优化手段，它通过“减少网络往返次数”和“提高单次请求数据处理量”这两条腿走路，在面对大量数据读取场景时，能显著降低延迟，提升吞吐量，只要理解了它们的工作原理和注意事项，就能在合适的业务场景下灵活运用，让Redis的性能表现更上一层楼。