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Pipeline
Redis提供了批量操作命令(例如mget,mset等)，有效的节约RTT。但大部分命令是不支持批量操作的，例如要执行n次hgetall命令，并没有mhgetall存在，需要消耗n次RTT。Redis的客户端和服务端可能不是在不同的机器上。例如客户端在北京，Redis服务端在上海，两地直线距离为1300公里，那么1次RTT时间=1300×2/(300000×2/3)=13毫秒(这里假设光纤的速度为光速的2/3)，那么客户端在1秒内大约只能执行80次左右的命令，这个和Redis的高并发高吞吐背道而驰。
Pipeline(管道)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命令按照顺序执行并装填结果返回给客户端。
Pipeline可以模拟出批量操作的效果,但是在使用时需要质疑它与原生批量命令的区别：
- 原生批量命令是原子性,Pipeline是非原子性的。
- 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需要服务端与客户端的共同实现。
在编码时请注意，pipeline期间将“独占”链接，此期间将不能进行非“管道”类型的其他操作，直到pipeline关闭；如果你的pipeline的指令集很庞大，为了不干扰链接中的其他操作，你可以为pipeline操作新建Client链接，让pipeline和其他正常操作分离在2个client中。不过pipeline事实上所能容忍的操作个数，和socket-output缓冲区大小/返回结果的数据尺寸都有很大的关系；同时也意味着每个redis-server同时所能支撑的pipeline链接的个数，也是有限的，这将受限于server的物理内存或网络接口的缓冲能力。
应用场景：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。
Transaction
为了保证多条命令组合的原子性，Redis提供了简单的事务以及集成Lua脚本来解决这个问题。MULTI 、 EXEC 、 DISCARD 和 WATCH 是 Redis 事务的基础。
MULTI 命令用于开启一个事务，它总是返回 OK 。MULTI 执行之后， 客户端可以继续向服务器发送任意多条命令， 这些命令不会立即被执行， 而是被放到一个队列中， 当 EXEC 命令被调用时， 所有队列中的命令才会被执行。
EXEC 命令的回复是一个数组， 数组中的每个元素都是执行事务中的命令所产生的回复。 其中， 回复元素的先后顺序和命令发送的先后顺序一致。
对于发生在 EXEC 执行之前的错误，客户端以前的做法是检查命令入队所得的返回值：如果命令入队时返回 QUEUED ，那么入队成功；否则，就是入队失败。从 Redis 2.6.5 开始，服务器会对命令入队失败的情况进行记录，并在客户端调用 EXEC 命令时，拒绝执行并自动放弃这个事务。
当执行 DISCARD 命令时， 事务会被放弃， 事务队列会被清空， 并且客户端会从事务状态中退出。
WATCH 命令可以为 Redis 事务提供 check-and-set （CAS）行为。被 WATCH 的键会被监视，并会发觉这些键是否被改动过了。 如果有至少一个被监视的键在 EXEC 执行之前被修改了， 那么整个事务都会被取消， EXEC 返回空多条批量回复（null multi-bulk reply）来表示事务已经失败。
Transaction 错误处理
使用事务时可能会遇上以下两种错误：
事务在执行 EXEC 之前，入队的命令可能会出错。比如说，命令可能会产生语法错误（参数数量错误，参数名错误，等等），或者其他更严重的错误，比如内存不足（如果服务器使用maxmemory设置了最大内存限制的话）。
命令可能在 EXEC 调用之后失败。举个例子，事务中的命令可能处理了错误类型的键，比如将列表命令用在了字符串键上面，诸如此类。
对于发生在 EXEC 执行之前的错误，客户端以前的做法是检查命令入队所得的返回值：如果命令入队时返回QUEUED，那么入队成功；否则，就是入队失败。如果有命令在入队时失败，那么大部分客户端都会停止并取消这个事务。
不过，从 Redis 2.6.5 开始，服务器会对命令入队失败的情况进行记录，并在客户端调用 EXEC 命令时，拒绝执行并自动放弃这个事务。
在 Redis 2.6.5 以前， Redis 只执行事务中那些入队成功的命令，而忽略那些入队失败的命令。 而新的处理方式则使得在流水线（pipeline）中包含事务变得简单，因为发送事务和读取事务的回复都只需要和服务器进行一次通讯。
至于那些在 EXEC 命令执行之后所产生的错误， 并没有对它们进行特别处理： 即使事务中有某个/某些命令在执行时产生了错误， 事务中的其他命令仍然会继续执行。
为什么 Redis 不支持事务回滚（roll back）?
如果你有使用关系式数据库的经验， 那么 “Redis 在事务失败时不进行回滚，而是继续执行余下的命令”这种做法可能会让你觉得有点奇怪。以下是这种做法的优点：
Redis 命令只会因为错误的语法而失败（并且这些问题不能在入队时发现），或是命令用在了错误类型的键上面：这也就是说，从实用性的角度来说，失败的命令是由编程错误造成的，而这些错误应该在开发的过程中被发现，而不应该出现在生产环境中。
因为不需要对回滚进行支持，所以 Redis 的内部可以保持简单且快速。
有种观点认为 Redis 处理事务的做法会产生 bug ， 然而需要注意的是， 在通常情况下， 回滚并不能解决编程错误带来的问题。 举个例子， 如果你本来想通过 INCR 命令将键的值加上1， 却不小心加上了2， 又或者对错误类型的键执行了 INCR ， 回滚是没有办法处理这些情况的。
鉴于没有任何机制能避免程序员自己造成的错误， 并且这类错误通常不会在生产环境中出现， 所以 Redis 选择了更简单、更快速的无回滚方式来处理事务。
Lua脚本
从 Redis 2.6.0 版本开始，通过内置的 Lua 解释器，可以使用EVAL命令对 Lua 脚本进行求值。EVAL命令的格式如下：
EVAL script numkeys key [key …] arg [arg …]
script参数是一段Lua脚本程序
numkeys参数用于指定键名参数的个数
key [key …] 为键名参数，这些键名参数可以在 Lua中通过全局变量KEYS数组，用1为基址的形式访问
arg [arg …] 为附加参数，可以在Lua中通过全局变量ARGV数组访问
在 Lua 脚本中，可以使用两个不同函数来执行Redis命令，它们分别是redis.call()和
redis.pcall()。这两个函数的唯一区别在于它们使用不同的方式处理执行命令所产生的错误。