上一章节“RedisTemplate 核心方法 execute”中介绍了 RedisCallback 和 SessionCallback 的基本用法。
如果我们通过 RedisTemplate 的 opsFor*** 方法获取 Operations 操作接口，每一次操作均会使用一个新的连接（从连接池获取）。
如果你需要在一个连接上，执行多条语句，则可以使用 RedisCallback 或 SessionCallback。其中，RedisCallback（原生API）更接近底层，操作起来相对复杂。而 SessionCallback（Spring 封装API），则可以获取 Operations 操作接口，通过该接口访问 Redis。
当需要执行大批量的写入或者查询时，使用 Redis 逐条执行命令的性能肯定没有一次性执行完所有命令高。假设执行完一条 Redis 命令的网络耗时为 20ms，有 1 万条命令需要执行，算一下光发送这些命令的网络耗时就达到 200,000ms（200s），这是不能接受的，我们可以使用 RedisTemplate 提供的管道进行批量执行。
根据 Redis 官网的描述：Redis 提供了对 pipelining（管道）的支持，在向服务器发送多个命令时，无需等待每一条命令响应，然后在一个步骤中读取所有的响应。经过打包命令发送与返回，在一定程度上节省了网络 IO 耗时。
当使用 Spring 的 RedisTemplate 来执行管道操作时，RedisTemplate 提供的管道方法如下表：
| 方法定义 | 方法说明 |
| List<Object> executePipelined(RedisCallback<?> action) | 在管道连接上执行给定的操作对象，返回结果。 |
| List<Object> executePipelined(RedisCallback<?> action, RedisSerializer<?> resultSerializer) | 在管道连接上执行给定的操作对象，使用专用的序列化程序返回结果。 |
| List<Object> executePipelined(SessionCallback<?> session) | 在管道连接上执行给定的 Redis 会话。 |
| List<Object> executePipelined(SessionCallback<?> session, RedisSerializer<?> resultSerializer) | 在管道连接上执行给定的 Redis 会话，使用专用的序列化程序返回结果。 |
该示例通过管道方法 executePipelined() 批量写入 10000 个 key 到 Redis 缓存，然后打印耗时。代码如下：
package com.hxstrive.redis.redistemplate.pipelined;
import org.junit.Test;
import org.junit.runner.RunWith;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.boot.test.context.SpringBootTest;
import org.springframework.dao.DataAccessException;
import org.springframework.data.redis.connection.RedisConnection;
import org.springframework.data.redis.connection.RedisStringCommands;
import org.springframework.data.redis.core.RedisCallback;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
import org.springframework.test.context.junit4.SpringRunner;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
@RunWith(SpringRunner.class)
@SpringBootTest
public class RedisCallbackSimple {
/** 注入 RedisTemplate */
@Autowired
private RedisTemplate<String,String> redisTemplate;
@Test
public void contextLoads() {
Map<byte[], byte[]> dataMap = new HashMap<>();
for(int i = 0; i < 10000; i++) {
String key = "pipelined:key" + i;
String value = "value" + i;
dataMap.put(key.getBytes(), value.getBytes());
}
long start = System.currentTimeMillis();
redisTemplate.executePipelined(new RedisCallback<String>() {
@Override
public String doInRedis(RedisConnection connection) throws DataAccessException {
RedisStringCommands commands = connection.stringCommands();
commands.mSet(dataMap);
return null;
}
});
System.out.println("耗时：" + (System.currentTimeMillis() - start) + "ms");
}
}运行示例，输出如下：
耗时：3120ms
