通过mget批量执行指令可以节约网络连接和数据传输开销，在高并发场景下可以节约大量系统资源。本文中，我们更进一步，比较一下redis提供的几种批量执行指令的性能。
众所周知，Redis协议采取的是客户端-服务器方式，即在一次round trip中，客户端发送一条指令，服务端解析指令并执行，然后向客户端返回结果。这是一种典型的tcp交互方式。
粗略的分，客户端发起一次Redis请求主要有如下开销：
熟悉OS／Linux的童鞋都知道，一次redis请求在客户端和服务端分别至少会存在一次read()和一次write()，作为系统调用，read／write的成本高于普通的函数调用，因此，在单个命令重复调用场景下，大量的read/write系统调用会产生明显的系统开销。
Redis采用C实现，使用了轻量级的hash表、skipList跳表等数据结构实现了高效的缓存。因此，单条执行大多数指令的成本非常低。因此，相对而言，IO的开销显得更加无法忽略。
客户端的影响非常明显。在高压力下，如果采用循环(loop)方式调用多次指令来完成某个服务请求，那么在高并发下，多个请求会在多个线程中同时竞争redis连接资源多次，导致连接池压力增加，线程上下文切换更加频发，最终会导致请求RTT(round-trip time)急剧恶化。如果每个请求只抢占一次redis连接并通过批量执行的方式一次处理多个请求，则单次请求的RTT会有显著提升。
在服务端，因为我们通常将redis绑定到CPU(不管是通过物理机还是通过docker)，因此一般而言不存在系统调度／资源竞争的开销。但是由于redis对QPS敏感，如果因为客户端使用不合理而造成QPS放大效应，则redis可能更早触及性能瓶颈而导致系统响应严重下降。
笔者曾经在一次性能调优中发现，每次服务请求访问redis次数高达数十次，使得redis请求次数达到服务QPS的数十倍，触发了redis服务器的极限（大概5～10万QPS）而导致服务性能低下，多个请求对redis连接池进行了激烈竞争，并且由于redis响应速度的下降导致大量线程在获取连接处阻塞并频繁进行线程切换。在改进实现采用了批量指令处理后，服务性能瞬间达到了数十倍的提升。因此，如果每次服务掉用需要触发多次redis请求，合理地适用批量执行技术，可以使系统运行更加有效，数据吞吐得到明显提升。
严格来说上述命令不属于批量操作，而是在一个指令中处理多个key。
管道(pipelining)方式意味着客户端可以在一次请求中发送多个命令。
事务(Transactions)操作允许在一步中执行一组redis操作，并对这一组redis命令有如下保证：
单个事务的所有命令，或者被全部执行，或者一个也不会被执行，因此事务保证了redis操作的原子性。命令EXEC触发事务中所有命令的执行，因此如果一个client在事务上下文中丢失了连接，那么不会有任何一条命令被执行；相反如果client已经调用了EXEC，那么所有命令都会被执行。
当使用append-only文件时，Redis保证仅使用一个write(2)系统调用来将事务结果写入磁盘。然而如果Redis server崩溃或者被系统管理员使用hard方式kill了进程，那么还是有可能只写入了部分操作。Redis在重启时可以检测到这一问题，并以error退出。这时，可以使用redis-check-aof工具来对append-only文件进行修复，它将会删除部分写入的事务这样server就可以启动了。
WATCH提供的乐观锁机制保证命令执行的排他性事务的所有命令会分批发送给redis实例，redis返回+QUEUED，表示命令已入列，但是不会执行任何命令。在收到EXEC命令时，一次执行本事务的所有命令。因此事务的性能略低于pipeline，但是相差不多。
在keys竞争激烈时，WATCH提供的乐观锁由于竞争过多而性能低下，应该尽量避免。
在Redis中，管道是通过RESP，即redis协议来实现的，它允许在一个消息包中按照指定格式传递多个命令。而事务是通过命令实现的，因此管道和事务之间并不冲突，事务可以承载与管道之上。在某些场景，需要在一次请求处理中发起多次事务的场景下，通过引入管道，可以获得略高于单独执行多次事务的性能，但是两者的差距非常小，小到可以忽略。
针对上述4种批量操作，设计如下case：
单位：ms
从上述测试结果中可以看出，不同的处理方式，最终性能曲线基本一致。