Redis客户端执行一条命令分为如下四个过程
- 发送命令
- 命令排队
- 执行命令
- 返回结果
无论网络延如何延时，数据包总是能从客户端到达服务器，并从服务器返回数据回复客户端，这样的从1~4所需要的时间称为Round Trip Time（RTT，往返时间） Redis提供了批量操作命令（例如mget、mset等），有效地节约RTT，但是大部分命令不支持批量操作，这样每次去请求在网络上消耗时间是非常不明智的，Pipeline（流水线）机制能改善上面这类问题，它能将一组Redis命令进行组装，通过一次RTT传输给Redis，再将这组Redis命令的执行结果按顺序返回给客户端 下图是不使用Pipeline的情况，请求多少次就会有多少RTT，会在网络传输上耗费大量的时间 
Pipeline执行速度一般比逐条执行要快；客户端和服务端的网络延时越大，Pipeline的效果越明显，下图是使用pipeline执行的情况 
可以使用Pipeline模拟出批量操作的效果，但是在使用时要注意它与原生批量命令的区别，具体包含以下几点：
- 原生批量命令是原子的，Pipeline是非原子的
- 原生批量命令是一个命令对应多个key，Pipeline支持多个命令
- 原生批量命令是Redis服务端支持实现的，而Pipeline需要服务端和客户端的共同实现
Pipeline虽然好用，但是每次Pipeline组装的命令个数不能没有节制，否则一次组装Pipeline数据量过大，一方面会增加客户端的等待时间，另一方面会造成一定的网络阻塞，可以将一次包含大量命令的Pipeline拆分成多次较小的Pipeline来完成。Pipeline只能操作一个Redis实例，但是即使在分布式Redis场景中，也可以作为批量操作的重要优化手段