开始实验这个，是因为Redis实战.pdf上面有例子。
上面用的是 org.jredis包，可是发现这个包不在maven的公共仓库里。需要先下载然后放在本地，导入maven依赖。详见：
http://blog.csdn.net/zhu_tianwei/article/details/44900955
https://github.com/alphazero/jredis
在Redis实战.pdf上也有例子。
而Maven公共仓库提供的是jedis包。网上也有例子：
http://www.tuicool.com/articles/aeuAfaN
就用这个包来实验吧。
代码如下，注意，加了auth的密码验证：
package com.myapp.redisdemo; import redis.clients.jedis.Jedis; import redis.clients.jedis.Pipeline; import redis.clients.jedis.Response; import java.util.HashMap; import java.util.Map; import java.util.Set; /** * Created by baidu on 16/10/16. */ public class RedisDemo { public static void main(String[] args) { String redisIP = "10.117.146.16"; int redisPort = 6379; Jedis jedis; try { jedis = new Jedis(redisIP, redisPort); jedis.auth("[用户名]"); jedis.select(8); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); System.out.printf("初始化Redis连接错误:%s, %d", redisIP, redisPort); return; } jedis.flushDB(); long start = System.currentTimeMillis(); notusePipeline(jedis); long end = System.currentTimeMillis(); System.out.printf("不使用Pipeline的方式用时:%d毫秒", end-start); jedis.flushDB(); start = System.currentTimeMillis(); usePipeline(jedis); end = System.currentTimeMillis(); System.out.printf("使用Pipeline的方式用时:%d毫秒", end-start); } private static void notusePipeline(Jedis jedis) { Map<String, String> mp = new HashMap<String, String>(); try { for (int i=0; i<10000; i++) { mp.clear(); mp.put("k"+i, "v"+i); jedis.hmset("keys"+i, mp); } } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } } private static void usePipeline(Jedis jedis) { Map<String, String> mp = new HashMap<String, String>(); try { Pipeline pl = jedis.pipelined(); for (int i=0; i<10000; i++) { mp.clear(); mp.put("k"+i, "v"+i); pl.hmset("keys"+i, mp); } pl.sync(); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } } }
运行（不用配置，直接命令行运行），报错：
初始化Redis连接错误:10.117.146.16, 6379
判断因为是需要把端口设置到8000以上。
所以把Redis主库的端口改到了8379，从库的端口保持不变（注意改下从库里主从同步的端口）。
另外，10000次操作实在太慢了，所以改到了1000次。（运行过程中，可以select 8，然后dbsize来看已经插入了多少条）。
现在能够运行成功了，运行结果如下：
开始运行不使用Pipeline的方式
不使用Pipeline的方式用时:72464毫秒
开始运行使用Pipeline的方式
使用Pipeline的方式用时:173毫秒
Process finished with exit code 0
不用Pipeline的方式，跑了72秒多，平均每秒操作十多条数据。
而采用Pipeline的方式，只运行了173毫秒，吞吐量提高非常多。
这也说明了：大量的时间是在网络交互上，Redis本身处理能力是很强的。
用更大量的数据来试一下Pipeline的时间。
10000条：
开始运行使用Pipeline的方式
使用Pipeline的方式用时:769毫秒
50000条：
开始运行使用Pipeline的方式
使用Pipeline的方式用时:1275毫秒
100000条：
开始运行使用Pipeline的方式
使用Pipeline的方式用时:7297毫秒
注意，量非常大的时候，以前用Python的经验是，Pipeline会出错。不知道Jedis本身会不会做优化。还是需要使用的时候，有所注意。
在降低网络传输消耗，提高吞吐量，和保证每次操作成功性方面做一个好的平衡。
现在db 8里面有100000条数据，可以flushdb来删除本db的数据，然后就可以用之前学到的命令 bgrewriteaof来压缩aof文件了。
原文：http://www.cnblogs.com/charlesblc/p/5965957.html