為啥Redis使用pipelining會更快？
這是一個很考究細節的問題，大部分人都會說：因為減少了網絡開銷，那么，看如下例子：
import time
import redis
client = redis.Redis(decode_responses=True)
count = 10000
def no_pipelining():
for i in range(count):
client.set("test:nopp:{}".format(i), i, ex=100)
def with_pipelining():
pp = client.pipeline()
for i in range(count):
pp.set("test:withpp:{}".format(i), i, ex=100)
pp.execute()
if __name__ == "__main__":
start = time.time()
no_pipelining()
mid = time.time()
with_pipelining()
end = time.time()
print("no_pipelining: {} seconds; with_pipelining: {} seconds".format(mid - start, end - mid))
為什么執行結果相差如此之大呢？
$ python test.py
no_pipelining: 2.3809118270874023 seconds; with_pipelining: 0.4370129108428955 seconds
因為這是連接本地的redis，所以網絡開銷非常小，當然，這里仍然有一部分是網絡開銷影響，可是除此之外是否還有其它影響因素呢？ 答案是有，比如OS進程調度，當不使用管道時，Redis處理每個命令之間是有時間空隙的，因此OS很有可能會將Redis進程轉換為sleep狀態， 然后運行其它程序，而使用pipelining時，可以提高CPU利用率，Redis空閑的時間沒有那么多，因此，這也是pipelining速度會更快的 重要原因之一。
ref:
https://redis.io/topics/pipelining
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