上图就是一个完整的请求交互流程图。我用文字来仔细描述一遍：
客户端进程调用write将消息写到操作系统内核为套接字分配的发送缓冲send buffer。
客户端操作系统内核将发送缓冲的内容发送到网卡，网卡硬件将数据通过「网际路由」送到服务器的网卡。
服务器操作系统内核将网卡的数据放到内核为套接字分配的接收缓冲recv buffer。
服务器进程调用read从接收缓冲中取出消息进行处理。
服务器进程调用write将响应消息写到内核为套接字分配的发送缓冲send buffer。
服务器操作系统内核将发送缓冲的内容发送到网卡，网卡硬件将数据通过「网际路由」送到客户端的网卡。
客户端操作系统内核将网卡的数据放到内核为套接字分配的接收缓冲recv buffer。
客户端进程调用read从接收缓冲中取出消息返回给上层业务逻辑进行处理。
结束。
其中步骤 5~8 和 1~4 是一样的，只不过方向是反过来的，一个是请求，一个是响应。
我们开始以为write操作是要等到对方收到消息才会返回，但实际上不是这样的。write操作只负责将数据写到本地操作系统内核的发送缓冲然后就返回了。剩下的事交给操作系统内核异步将数据送到目标机器。但是如果发送缓冲满了，那么就需要等待缓冲空出空闲空间来，这个就是写操作 IO 操作的真正耗时。
我们开始以为read操作是从目标机器拉取数据，但实际上不是这样的。read操作只负责将数据从本地操作系统内核的接收缓冲中取出来就了事了。但是如果缓冲是空的，那么就需要等待数据到来，这个就是读操作 IO 操作的真正耗时。
所以对于value = redis.get(key)这样一个简单的请求来说，write操作几乎没有耗时，直接写到发送缓冲就返回，而read就会比较耗时了，因为它要等待消息经过网络路由到目标机器处理后的响应消息,再回送到当前的内核读缓冲才可以返回。这才是一个网络来回的真正开销。
而对于管道来说，连续的write操作根本就没有耗时，之后第一个read操作会等待一个网络的来回开销，然后所有的响应消息就都已经回送到内核的读缓冲了，后续的read操作直接就可以从缓冲拿到结果，瞬间就返回了。
摘自掘金小册《redis深度历险》
