一、为什么要使用Pipeline？

Redis是采用基于C/S模式的请求/响应协议的TCP服务器。
性能问题一：redis客户端发送多条请求，后面的请求需要等待前面的请求处理完后，才能进行处理，而且每个请求都存在往返时间RRT（Round Trip Time），即使redis性能极高，当数据量足够大，也会极大影响性能，还可能会引起其他意外情况。
性能问题二：性能问题一，我们可以通过scan命令来解决，如何来设置count又是一个问题，设置不好，同样会有大量请求存在，即使设置到1w(推荐最大值)，如果扫描的数据量太大，这个问题同样不能避免。每个请求都会经历三次握手、四次挥手，在处理大量连接时，处理完后，挥手会产生大量time-wait，如果该服务器提供其他服务，可能对其他服务造成影响。

二、使用PipeLine

1、方式一：使用SessionCallback，注意返回必须为null才可以，多次提交，一次性操作operations，避免多次连接redis造成性能问题

 stringRedisTemplate.executePipelined(new SessionCallback<Object>() {
               @Override
               public Object execute(RedisOperations operations) throws DataAccessException {
                    int currentOffset = startOffsets;//注意引用外部变量方法
                    for (String data : unStoredataList) {
                                WxMsUserCompanyRedisOffset wxRedisOffset = new WxMsUserCompanyRedisOffset();
                                wxRedisOffset.setOffsetId(idGenerator.getLong());                           
                                operations.opsForHash().put(dataRedisOffsetMapKey+":"+hashKey(data),data.hashCode()+"",wxRedisOffset.getRedisOffset() + "");
                                currentOffset++;
                            }
                            return null;
                        }
                    });

2、方式二：使用RedisCallback，注意返回必须是null才有效的

 List<Long> List = redisTemplate.executePipelined(new RedisCallback<Long>() {
            @Nullable
            @Override
            public Long doInRedis(RedisConnection connection) throws DataAccessException {
                connection.openPipeline();
               for (int i = 0; i < 1000000; i++) {
                    String key = "123" + i;
                    connection.zCount(key.getBytes(), 0,Integer.MAX_VALUE);
                }
                return null;
            }
        });