一键操作批量插入Redis，存储难题好像也没那么复杂了

前段时间我在网上看到一个技术博客，博主分享了他工作中遇到的一个头疼问题，他们公司有个业务，每天需要从一个庞大的日志文件里，把几百万条用户行为数据塞进Redis里做实时分析，最开始他们用的方法特别“实在”：写个脚本，读取一条日志，然后发一个命令给Redis存进去一条，再读下一条，再存一条，结果可想而知，速度慢得像蜗牛，而且程序动不动就因为网络波动或者Redis稍微忙一点就卡住了，整个数据处理流程被拖得老长，根本达不到“实时”的要求。

博主当时就感慨，这存储难题看起来真让人头疼啊，感觉Redis这点高性能的优势完全没发挥出来，后来他们经过一番摸索和尝试，终于找到了一个被他称为“一键操作”的解决方案，一下子就把问题给解决了，这个方案的核心，其实就是Redis官方早就提供了的一个功能，叫做管道,英文是Pipeline。

这个Pipeline功能用起来其实并不复杂，我根据博主的描述理解了一下，它背后的想法很简单，不用Pipeline的时候，就好像是你想让助手帮你把一堆书从A房间搬到B房间，你每次都是说一句“去拿一本书”，助手跑去A房间拿一本，送到B房间放好，然后跑回来告诉你“好了”；你再下命令“再去拿一本”，他再跑一个来回，这来来回回的时间，大部分都花在跑路和等待上了,真正搬书的效率很低。

而用了Pipeline之后，就完全不一样了，就相当于你拿了一个大篮子，一次性对助手说：“你去A房间，把这本书、这本书、还有那本书……（一口气说上几百本的名字）全都装进篮子，然后一次性搬到B房间去放好。”助手只需要跑一个来回，就完成了之前几百个来回才能干完的活，虽然搬动书本的总重量没变，但路上来回的时间被极大地节省了下来,整体效率得到了惊人的提升。

对应到Redis的操作上，不用Pipeline时，客户端每发送一个SET命令，都要等待Redis服务器执行并返回结果后，才能发送下一个命令，这个等待过程包括网络传输的时间和Redis处理命令的时间，当命令数量达到百万级别时，这成千上万次的网络延迟累积起来,就成了性能的主要瓶颈。

而使用Pipeline，客户端可以先把要执行的大量命令，比如几万个SET命令，一个接一个地打包进一个“篮子”里，然后一次性通过网络发送给Redis服务器，Redis服务器收到这一大包命令后，会按顺序逐个执行，然后把所有命令的执行结果再打包成一个包，一次性返回给客户端，这样一来，网络延迟的次数从几万次降低到了仅仅两次（一次发送，一次接收），性能的提升是指数级的，那位博主在博客里提到，他们用了Pipeline之后，之前需要几个小时才能完成的数据导入任务，现在几分钟之内就搞定了,效果立竿见影。

这个“一键操作”也不是说完全没缺点，博主也提醒了一下需要注意的地方，因为Pipeline是把一大批命令打包发送，Redis服务器需要先在内存里把所有这些命令都缓存起来，然后才开始执行，所以这个“篮子”的大小，也就是一次Pipeline打包的命令数量不能太大，否则可能会撑爆Redis服务器的内存，一般需要根据数据大小和服务器配置，做一个合理的分批,比如每批发送一万条或者五万条命令。

在Pipeline的执行过程中，如果中间某个命令出错了，Redis通常会继续执行后面的命令，它返回的结果包里会包含所有命令的执行结果，包括那个错误，所以客户端在收到返回包后，需要自己检查每个结果，来判断哪些成功了，哪些失败了，并做好错误处理，比如对失败的指令进行重试，这比一条一条执行时立即知道失败要稍微复杂一点，但相比于它带来的巨大性能提升,这点代价是完全值得的。

除了Pipeline，博主在文章最后还简单提了一下Redis的另一个类似功能，叫MSET，这个命令允许你一次设置多个键值对，不过MSET有个限制，它只能用于设置键值对这种单一类型的操作，而且它是一个原子操作，要么全部成功，要么全部失败，灵活性上不如Pipeline，Pipeline可以混合发送SET、GET、HSET等各种不同类型的命令,适用场景更广。

回过头来看，那个看似复杂的“批量插入Redis”的存储难题，其核心瓶颈往往不在于Redis本身处理速度不够快，而在于我们使用它的方式太“笨”了，没有把它的潜力发挥出来，通过采用Pipeline这种“一键操作”的批量化思路，巧妙地规避了网络延迟这个最大的性能杀手，难题自然就迎刃而解了，这给我们一个启示，有时候解决技术难题，不一定需要寻找多么高深莫测的新技术，把现有工具的特性吃透、用对，往往就能带来意想不到的巨大收获。 主要参考并融合自一篇网络技术博客中关于使用Redis Pipeline解决批量插入性能问题的案例分享，博客中详细对比了普通模式与Pipeline模式的性能差异及注意事项。）