一般情况下，使用redis去put/get都是先拿到一个jedis实例，然后操作，然后释放连接；这种模式是  请求-响应，请求-响应.这种模式，下一次请求必须得等第一次请求响应回来之后才可以，因为redis是单线程的，按部就班，一步一步来。而pipeline管道改变了这种请求模式，客户端可以一次发送多个命令，无须等待服务器的返回，请求，请求，请求，响应，响应，响应.这种模式这就大大减少了影响性能的关键因素-网络往返时间.重要说明: 使用管道发送命令时，服务器将被迫回复一个队列答复，占用很多内存。所以，如果你需要发送大量的命令，最好是把他们按照合理数量分批次的处理，例如10K的命令，读回复，然后再发送另一个10k的命令，等等。这样速度几乎是相同的，但是在回复这10k命令队列需要非常大量的内存用来组织返回数据内容。Jedis jedis = poolFactory.getjedisResourcePool().getResource();Pipeline pl = jedis.pipelined();Pipeline 的特点：1、Pipeline 实现的原理是队列，而队列的原理是时先进先出，这样就保证数据的顺序性下面就上面两种模式以及JDK的map三者做一个性能比较[java] view plain copypackage redis;    import java.util.concurrent.BlockingQueue;  import java.util.concurrent.LinkedBlockingQueue;    import redis.clients.jedis.ShardedJedis;  import redis.clients.jedis.ShardedJedisPipeline;    /**  * @Type ShardRedisDemo.java  * @Desc  * @author chiwei  * @date 2016年6月13日 下午3:24:25  * @version  */  public class ShardRedisDemo {        public static void main(String[] args) throws InterruptedException {          ShardRedisClient src = new ShardRedisClient();          src.setServers("redis://172.23.26.135:7379");          src.init();          int count = 10000;          ShardedJedis sj = src.getResource();          long begin = System.currentTimeMillis();          for (int i = 0; i < count; i++) {              sj.set("a" + i, "v" + i);          }          sj.close();          System.out.println(System.currentTimeMillis() - begin);          sj = src.getResource();          ShardedJedisPipeline p = sj.pipelined();          begin = System.currentTimeMillis();          for (int i = 0; i < count; i++) {              p.set("ap" + i, "vp" + i);          }          p.sync();          sj.close();          System.out.println(System.currentTimeMillis() - begin);          BlockingQueue
     
       logQueue = new LinkedBlockingQueue
      
       ();          begin = System.currentTimeMillis();          for (int i = 0; i < count; i++) {              logQueue.put("i=" + i);          }          System.out.println(System.currentTimeMillis() - begin);      }    }    /**  * Revision history  * -------------------------------------------------------------------------  *   * Date Author Note  * -------------------------------------------------------------------------  * 2016年6月13日 chiwei create  */  结果如下：[plain] view plain copy45027  116  11  大家看相对时间就行了，我测试时是经过VPN连的redis，由此结果可见pipeline的性能惊人的高。2、关于Pipeline 同步数据的问题A）、Pipeline 有与redis形同的操作，但是在数据落盘的时候需要在执行的方法后添加sync()方法，如果insert时有多条数据，在数据拼接完之后，在执行sync()方法，这样可以提高效率。B）、如果在hget()时没有sync()时会报，没有在hget()同步数据C）、如果在hset(),hdel(),hget()获取数据时都没有执行sync()方法，但是在最后执行了pl.close()方法，Pipeline 同样会执行sync()方法，详细的代码如下：Pipeline类下的close()方法中的clear(),有sync()方法，但是pipeline适合于什么样的场景使用呢？有些系统可能对可靠性要求很高，每次操作都需要立马知道这次操作是否成功，是否数据已经写进redis了，那这种场景就不适合。还有的系统，可能是批量的将数据写入redis，允许一定比例的写入失败，那么这种场景就可以使用了，比如10000条一下进入redis，可能失败了2条无所谓，后期有补偿机制就行了，比如短信群发这种场景，如果一下群发10000条，按照第一种模式去实现，那这个请求过来，要很久才能给客户端响应，这个延迟就太长了，如果客户端请求设置了超时时间5秒，那肯定就抛出异常了，而且本身群发短信要求实时性也没那么高，这时候用pipeline最好了。