我试图在尽可能短的时间内插入大量（-ish）元素，并且尝试了以下两种选择：

1）流水线：

List<Task> addTasks = new List<Task>();
for (int i = 0; i < table.Rows.Count; i++)
{
    DataRow row = table.Rows[i];
    Task<bool> addAsync = redisDB.SetAddAsync(string.Format(keyFormat, row.Field<int>("Id")), row.Field<int>("Value"));
    addTasks.Add(addAsync);
}
Task[] tasks = addTasks.ToArray();
Task.WaitAll(tasks);

2）批处理：

List<Task> addTasks = new List<Task>();
IBatch batch = redisDB.CreateBatch();
for (int i = 0; i < table.Rows.Count; i++)
{
    DataRow row = table.Rows[i];
    Task<bool> addAsync = batch.SetAddAsync(string.Format(keyFormat, row.Field<int>("Id")), row.Field<int>("Value"));
    addTasks.Add(addAsync);
}
batch.Execute();
Task[] tasks = addTasks.ToArray();
Task.WaitAll(tasks);

我没有注意到任何明显的时差（实际上，我希望批处理方法会更快）：对于大约250K的插入，流水处理大约需要7秒，而批处理大约需要8秒。

阅读有关流水线的文档，

“使用流水线使我们能够立即将两个请求都发送到网络上，从而消除了大部分延迟。此外，它还有助于减少数据包碎片：单独发送20个请求（等待每个响应）将至少需要20个数据包，但发送了20个请求管道中的数据包可以容纳更少的数据包（甚至可能只有一个）。”

对我来说，这听起来很像批处理行为。我想知道两者之间是否有很大的不同，因为通过简单检查，procmon我发现TCP Send两个版本的s
数量几乎相同。