在编写此类基准测试（尤其是使用JVM的基准测试）之前，需要注意以下几点：
在大多数（物理）机器上，使用流水线操作时，Redis能够处理超过100K ops / s。您的基准测试仅处理10万个项目，因此持续时间不足以产生有意义的结果。此外，JIT的后续阶段没有时间开始。
绝对时间不是一个非常相关的指标。在保持基准至少运行10秒的同时显示吞吐量（即每秒的操作数）将是一个更好，更稳定的指标。
您的内部循环会产生大量垃圾。如果您打算对Jedis + Redis进行基准测试，则需要将自己程序的开销保持在较低水平。
因为您已将所有内容定义到main函数中，所以JIT不会编译您的循环（取决于您使用的JVM）。只能是内部方法调用。如果希望JIT高效，请确保将代码封装到JIT可以编译的方法中。
（可选）您可能希望在执行实际测量之前添加一个预热阶段，以避免考虑使用准系统解释器运行第一次迭代的开销以及JIT本身的成本。
现在，关于Redis管道，您的管道太长了。流水线中的100K命令意味着Jedis必须先构建6MB缓冲区，然后再向Redis发送任何内容。这意味着套接字缓冲区（在客户端，甚至在服务器端）将饱和，并且Redis也必须处理6
MB的通信缓冲区。
此外，您的基准测试仍然是同步的（使用管道不会神奇地使其异步）。换句话说，在管道的最后一个查询发送到Redis之前，Jedis不会开始阅读答复。当管道太长时，它有可能阻塞事物。
考虑将管道的大小限制为100-1000个操作。当然，它将产生更多的往返，但是通信堆栈上的压力将降低到可接受的水平。例如，考虑以下程序：
import redis.clients.jedis.*;import java.util.*;public class TestPipeline { int i = 0; Map<String, String> map = new HashMap<String, String>(); ShardedJedis jedis; // Number of iterations // Use 1000 to test with the pipeline, 100 otherwise static final int N = 1000; public TestPipeline() { JedisShardInfo si = new JedisShardInfo("127.0.0.1", 6379); List<JedisShardInfo> list = new ArrayList<JedisShardInfo>(); list.add(si); jedis = new ShardedJedis(list); } public void push( int n ) { ShardedJedisPipeline pipeline = jedis.pipelined(); for ( int k = 0; k < n; k++) { map.put("id", "" + i); map.put("name", "lyj" + i); pipeline.hmset("m" + i, map); ++i; } pipeline.sync(); } public void push2( int n ) { for ( int k = 0; k < n; k++) { map.put("id", "" + i); map.put("name", "lyj" + i); jedis.hmset("m" + i, map); ++i; } } public static void main(String[] args) { TestPipeline obj = new TestPipeline(); long startTime = System.currentTimeMillis(); for ( int j=0; j<N; j++ ) { // Use push2 instead to test without pipeline obj.push(1000); // Uncomment to see the acceleration //System.out.println(obj.i); } long endTime = System.currentTimeMillis(); double d = 1000.0 * obj.i; d /= (double)(endTime - startTime); System.out.println("Throughput: "+d); } }使用此程序，您可以进行流水线测试或不进行流水线测试。使用流水线操作时，请确保增加迭代次数（N参数），以使其运行至少10秒钟。如果您在循环中取消注释println，您将意识到该程序在开始时很慢，并且在JIT开始进行优化时会变得更快（这就是为什么程序应该运行至少几秒钟才能得出有意义的结果）。
在我的硬件（旧的Athlon盒）上，使用管道时，吞吐量可以提高8-9倍。通过优化内部循环中的键/值格式并添加预热阶段，可以进一步改善该程序。
