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为啥Redis使用pipelining会更快？
这是一个很考究细节的问题，大部分人都会说：因为减少了网络开销，那么，看如下例子：
import time
import redis
client = redis.Redis(decode_responses=True)
count = 10000
def no_pipelining():
for i in range(count):
client.set("test:nopp:{}".format(i), i, ex=100)
def with_pipelining():
pp = client.pipeline()
for i in range(count):
pp.set("test:withpp:{}".format(i), i, ex=100)
pp.execute()
if __name__ == "__main__":
start = time.time()
no_pipelining()
mid = time.time()
with_pipelining()
end = time.time()
print("no_pipelining: {} seconds; with_pipelining: {} seconds".format(mid - start, end - mid))
为什么执行结果相差如此之大呢？
$ python test.py no_pipelining: 2.3809118270874023 seconds; with_pipelining: 0.4370129108428955 seconds
因为这是连接本地的redis，所以网络开销非常小，当然，这里仍然有一部分是网络开销影响，可是除此之外是否还有其它影响因素呢？ 答案是有，比如OS进程调度，当不使用管道时，Redis处理每个命令之间是有时间空隙的，因此OS很有可能会将Redis进程转换为sleep状态， 然后运行其它程序，而使用pipelining时，可以提高CPU利用率，Redis空闲的时间没有那么多，因此，这也是pipelining速度会更快的 重要原因之一。
ref:
https://redis.io/topics/pipelining
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3月20日消息，近期博主@数码闲聊站 透露，原定三月份发布的华为新旗舰P70系列延期发布，预计4月份上市。
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