大家好，我是 31 岁、依旧热爱折腾技术的小米。
有一次，我凌晨两点被拉进一个紧急会议。线上没挂，接口也没超时，但业务同学一句话把我整清醒了：“历史数据导入 Redis，要 6 个小时，老板等不了。”
那一刻，我脑子里只剩一个问题：Redis，不就是个快得离谱的内存数据库吗？怎么插个几千万条数据，比我下班还慢？
后来，这个问题几乎成了我参加社招面试时的“保留节目”：Redis 如何做大量数据插入？
如果你也在面试中被问到这个问题，或者你真的遇到过“Redis 批量写入慢到怀疑人生”的场景，这篇文章，你一定要看到最后。
为什么“for 循环 + SET”一定会翻车？
我们先从最容易踩坑的方式说起。很多人第一次往 Redis 灌数据，代码大概长这样：
你敲下回车，心想：
- Redis 单线程、内存操作、QPS 几万起步
- 100 万条数据，分分钟的事
但现实是：
- CPU 占用不高
- Redis 没有明显压力
- 程序却慢得像在给 Redis 写情书
问题出在哪？
Redis 慢，不是慢在“算力”，而是慢在“来回跑腿”
我后来给新人讲 Redis 批量插入时，都会打一个比喻。Redis 就像一个效率极高的仓库管理员：
- 他干活非常快
- 但每接一个指令，都要你亲自跑到仓库门口说一句话
如果你是这样干的：
- 跑过去 → “存一箱货” → 跑回来
- 跑过去 → “再存一箱” → 跑回来
- ……
那么再快的仓库管理员，也会被你拖垮。
Redis 普通写入的真实成本
一次 SET 命令，至少包含：
- 客户端到 Redis 的网络传输
- Redis 解析命令
- 执行写入
- Redis 返回结果
- 客户端接收响应
大量插入 = 大量 RTT（网络往返）
真正慢的，从来不是 Redis，而是：你和 Redis 之间来回跑的那条“路”
面试官真正想听的关键词：Pipeline
如果你在社招面试中，被问到：Redis 如何做大量数据插入？一个合格答案，至少要说出三个字：Pipeline（管道）
在 Java 里，你可能会写：
这已经比普通 SET 快很多了。但如果你回答到这里，面试官大概率会追问一句：“那如果是离线导入上亿数据呢？”
这个时候，redis-cli 的 pipe mode，就该登场了。
Redis 2.6 的“隐藏大招”：pipe mode
很多人不知道，从 Redis 2.6 开始，redis-cli 就支持了一种专门用于大量数据插入的模式：pipe mode（管道模式）
它的核心思想只有一句话：不等 Redis 回答，一口气把命令全塞进去
命令长这样：
这行命令，在我眼里堪称：Redis 批量写入界的“核武器”
pipe mode 到底做了什么？
我们还是用故事来讲。
1、普通模式（你等一句，我回一句）
2、pipe mode（你说完我再统一处理）
关键差异在于：
- 普通模式：每条命令都有一次等待
- pipe mode：命令连发，不等响应
Redis 在服务端内部依然是顺序执行的，但网络等待被极度压缩。
pipe mode 使用示例（面试必背）
1、准备数据文件
Redis 支持 RESP 协议，所以你可以直接构造命令文件：
保存为 data.txt
2、使用 pipe mode 导入
导入完成后，你会看到类似输出：
RESP 协议级写入（高阶玩法）
如果你要导入千万 / 上亿级别数据，面试官往往会期待你知道：RESP 协议格式导入
示例：
配合：
这种方式：
- 跳过命令解析
- 极致压榨 Redis 写入性能
- 是很多 数据迁移、冷启动 场景的终极方案
不同插入方式的性能对比（面试加分项）
下面这张表，我建议你直接背下来。
为什么 pipe mode 比 Java Pipeline 还快？
这是面试官特别喜欢追问的一点。原因有三点：
- 少了一层客户端封装： redis-cli 更贴近协议层
- 没有对象创建和序列化成本
- IO 利用率更高
一句话总结就是：redis-cli 是“贴着 Redis 地板飞”
真实生产经验：什么时候该用 pipe mode？
我在项目里一般这样选：
如果你在面试中能说出这张表，面试官基本已经在心里给你加分了。
面试标准答案（可直接复述）
最后，给你一段社招面试可直接说的总结版：
Redis 大量数据插入时，单条 SET 会因为频繁网络往返导致性能极差。
一般在线业务使用 Pipeline 批量写入；对于离线或历史数据导入，Redis 从 2.6 开始支持 redis-cli 的 pipe mode，通过一次性发送大量命令、减少 RTT，实现百万甚至千万级数据的高效导入。
END
Redis 从来不慢，慢的往往是我们没选对打开方式。
如果你正在准备 Java 社招面试，或者你正在和“Redis 批量插入慢”死磕，希望这篇文章，能帮你少踩一个坑。
好朋友，我们下篇见。
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