一个 Redis 命令的执行可以简化为以下 4 步：

发送命令

命令排队

命令执行

返回结果

其中，第 1 步和第 4 步耗费时间之和称为Round Trip Time (RTT,往返时间)，也就是数据在网络上传输的时间。

使用批量操作可以减少网络传输次数，进而有效减小网络开销，大幅减少 RTT。

原生批量操作命令

Redis 中有一些原生支持批量操作的命令，比如：

mget(获取一个或多个指定 key 的值)、mset(设置一个或多个指定 key 的值)、

hmget(获取指定哈希表中一个或者多个指定字段的值)、hmset(同时将一个或多个 field-value 对设置到指定哈希表中)、

sadd（向指定集合添加一个或多个元素）

......

不过，在 Redis 官方提供的分片集群解决方案 Redis Cluster 下，使用这些原生批量操作命令可能会存在一些小问题需要解决。就比如说mget无法保证所有的 key 都在同一个hash slot（哈希槽）上，mget可能还是需要多次网络传输，原子操作也无法保证了。不过，相较于非批量操作，还是可以节省不少网络传输次数。

整个步骤的简化版如下（通常由 Redis 客户端实现，无需我们自己再手动实现）：

找到 key 对应的所有 hash slot；

分别向对应的 Redis 节点发起mget请求获取数据；

等待所有请求执行结束，重新组装结果数据，保持跟入参 key 的顺序一致，然后返回结果。

如果想要解决这个多次网络传输的问题，比较常用的办法是自己维护 key 与 slot 的关系。不过这样不太灵活，虽然带来了性能提升，但同样让系统复杂性提升。

Redis Cluster 并没有使用一致性哈希，采用的是哈希槽分区，每一个键值对都属于一个hash slot（哈希槽） 。当客户端发送命令请求的时候，需要先根据 key 通过上面的计算公示找到的对应的哈希槽，然后再查询哈希槽和节点的映射关系，即可找到目标 Redis 节点。

pipeline

对于不支持批量操作的命令，我们可以利用pipeline（流水线)将一批 Redis 命令封装成一组，这些 Redis 命令会被一次性提交到 Redis 服务器，只需要一次网络传输。不过，需要注意控制一次批量操作的元素个数(例如 500 以内，实际也和元素字节数有关)，避免网络传输的数据量过大。

与mget、mset等原生批量操作命令一样，pipeline 同样在 Redis Cluster 上使用会存在一些小问题。原因类似，无法保证所有的 key 都在同一个hash slot（哈希槽）上。如果想要使用的话，客户端需要自己维护 key 与 slot 的关系。

原生批量操作命令和 pipeline 的是有区别的，使用的时候需要注意：

原生批量操作命令是原子操作，pipeline 是非原子操作；

pipeline 可以打包不同的命令，原生批量操作命令不可以；

原生批量操作命令是 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。

另外，pipeline 不适用于执行顺序有依赖关系的一批命令。就比如说，你需要将前一个命令的结果给后续的命令使用，pipeline 就没办法满足你的需求了。对于这种需求，我们可以使用Lua 脚本。

Lua 脚本

Lua 脚本同样支持批量操作多条命令。一段 Lua 脚本可以视作一条命令执行，可以看作是原子操作。一段 Lua 脚本执行过程中不会有其他脚本或 Redis 命令同时执行，保证了操作不会被其他指令插入或打扰，这是 pipeline 所不具备的。

分布式锁的 Lua 脚本：

并且，Lua 脚本中支持一些简单的逻辑处理比如使用命令读取值并在 Lua 脚本中进行处理，这同样是 pipeline 所不具备的。

不过， Redis Cluster 下 Lua 脚本的原子操作也无法保证了，原因同样是无法保证所有的 key 都在同一个hash slot（哈希槽）上。

本文节选自 JavaGuide（javaguide.cn）。