网站怎么做翻页,个旧市哪里有做网站,id自动导入wordpress,wordpress百度秀程序猿DD一、Redis封装架构讲解实际上NewLife.Redis是一个完整的Redis协议功能的实现#xff0c;但是Redis的核心功能并没有在这里面#xff0c;而是在NewLife.Core里面。这里可以打开看一下#xff0c;NewLife.Core里面有一个NewLife.Caching的命名空间#xff0c;里面有一…程序猿DD一、Redis封装架构讲解实际上NewLife.Redis是一个完整的Redis协议功能的实现但是Redis的核心功能并没有在这里面而是在NewLife.Core里面。这里可以打开看一下NewLife.Core里面有一个NewLife.Caching的命名空间里面有一个Redis类里面实现了Redis的基本功能另一个类是RedisClient是Redis的客户端。Redis的核心功能就是有这两个类实现RedisClient代表着Redis客户端对服务器的一个连接。Redis真正使用的时候有一个Redis连接池里面存放着很多个RedisClient对象。所以我们Redis的封装有两层一层是NewLife.Core里面的Redis以及RedisClient另一层就是NewLife.Redis。这里面的FullRedis是对Redis的实现了Redis的所有的高级功能。这里你也可以认为NewLife.Redis是Redis的一个扩展。二、Test实例讲解Redis的基本使用1、实例打开Program.cs看下代码这里XTrace.UseConsole();是向控制台输出日志方便调试使用查看结果。接下来看第一个例子Test1具体的我都在代码中进行了注释大家可以看下Set的时候如果是字符串或者字符数据的话Redis会直接保存起来字符串内部机制也是保存二进制如果是其他类型会默认进行json序列化然后再保存起来。Get的时候如果是字符串或者字符数据会直接获取如果是其他类型会进行json反序列化。Set第三个参数过期时间单位是秒。vs调试小技巧按F5或者直接工具栏“启动”会编译整个解决方案会很慢VS默认可以选中项目然后右键菜单选择调试-启动新实例会只编译将会用到的项目这样对调试来说会快很多。大家运行调试后可以看到控制台输出的内容向右的箭头》是ic.LogXTrace.Log输出的日志。字典的使用对象的话需要把json全部取出来然后转换成对象而字典的话就可以直接取某个字段。队列是List结构实现的上游数据太多下游处理不过来的时候就可以使用这个队列。上游的数据发到队列然后下游慢慢的消费。另一个应用跨语言的协同工作比方说其他语言实现的程序往队列里面塞数据然后另一种语言来进行消费处理。这种方式类似MQ的概念虽然有点low但是也很好用。集合用的比较多的是用在一个需要精确判断的去重功能。像我们每天有三千万订单这三千万订单可以有重复。这时候我想统计下一共有订单这时候直接数据库group by是不大可能的因为数据库中分了十几张表这里分享个实战经验比方说揽收商家发货了网点要把件收回来但是收回来之前网点不知道自己有多少货这时候我们做了一个功能也就是订单会发送到我们公司来。我们会建一个time_site的key的集合而且集合本身有去重的功能而且我们可以很方便的通过set.Count功能来统计数量当件被揽收以后我们后台把这个件从集合中Remove掉。然后这个Set中存在的就是网点还没有揽收的件这时候通过Count就会知道这个网点今天还有多少件没有揽收。实际使用中这个数量比较大因为有几万个网点。Redis中布隆过滤器去重的面试的时候问的比较多。小经验分享数据库中不合法的时间处理判断时间中的年份是否大于2000年如果小于2000就认为不合法习惯大于小于号不习惯用等于号这样可以处理很多意外的数据Set的时候最好指定过期时间防止有些需要删除的数据我们忘记删了Redis异步尽量不用因为Redis延迟本身很小大概在100us-200us再一个就是Redis本身是单线程的异步任务切换的耗时比网络耗时还要大List用法物联网中数据上传量比较大时我们可以把这些数据先放在Redis的List中比如说一秒钟1万条然后再批量取出来然后批量插入数据库中。这时候要设置好key可以前缀时间对已处理的List可以进行remove移除。2、压力测试接下来看第四个例子我们直接做压力测试代码如下运行的结果如下图所示测试就是进行get,set remove,累加等的操作。大家可以看到在我本机上轻轻松松的到了六十万多线程的时候甚至到了一百多万。为什么会达到这么高的Ops呢下面给大家说一下Bench会分根据线程数分多组进行添删改压力测试rand参数是否随机产生key/valuebatch批大小分批执行读写操作借助GetAll/SetAll进行优化。3、Redis中NB的函数来提升性能上面的操作如果大家都掌握了就基本算Redis入门了接下来进行进阶。如果能全然吃透差不多就会比别人更胜一筹了。GetAll()与SetAll()GetAll比方说我要取十个key这个时候可以用getall。这时候Redis就执行了一次命令。比方说我要取10个key那么用get的话要取10次如果用getall的话要用1次。1次getall时间大概是get的一点几倍但是10次get的话就是10倍的时间这个账你应该会算吧强烈推荐大家用getall。setall跟getall相似批量设置K-V。setall与getall性能很恐怖官方公布的Ops也就10万左右为什么我们的测试轻轻松松到五十万甚至上百万因为我们就用了setall,getall。如果get,set两次以上建议用getall,setall。Redis管道Pipelin比如执行10次命令会打包成一个包集体发过去执行这里实现的方式是StartPipeline()开始StopPipeline()结束中间的代码就会以管道的形式执行。这里推荐使用更强的武器AutoPipeline自动管道属性。管道操作到一定数量时自动提交默认0。使用了AutoPipeline就不需要StartPipelineStopPipeline指定管道的开始结束了。Add与ReplaceAddRedis中没有这个Key就添加有了就不要添加返回falseReplace有则替换还会返回原来的值没有则不进行操作。Add跟Replace就是实现Redis分布式锁的关键。三、Redis使用技巧经验分享在项目的Readme中这里摘录下1、特性在ZTO大数据实时计算广泛应用200多个Redis实例稳定工作一年多每天处理近1亿包裹数据日均调用量80亿次低延迟Get/Set操作平均耗时200~600us含往返网络通信大吞吐自带连接池最大支持1000并发高性能支持二进制序列化默认用的jsonjson很低效转成二进制性能会提升很多。2、Redis经验分享在Linux上多实例部署实例个数等于处理器个数各实例最大内存直接为本机物理内存避免单个实例内存撑爆比方说8核心处理器那么就部署8个实例。把海量数据10亿根据key哈希Crc16/Crc32存放在多个实例上读写性能成倍增长。采用二进制序列化而非常见的Json序列化。合理设计每一对Key的Value大小包括但不限于使用批量获取原则是让每次网络包控制在1.4k字节附近减少通信次数实际经验几十k几百k也是没问题的。Redis客户端的Get/Set操作平均耗时200~600us含往返网络通信以此为参考评估网络环境和Redis客户端组件达不到就看一下网络序列化方式等等。使用管道Pipeline合并一批命令。Redis的主要性能瓶颈是序列化、网络带宽和内存大小滥用时处理器也会达到瓶颈。在此我向大家推荐一个架构学习交流圈681065582 帮助突破J瓶颈 提升思维能力其它可查优化技巧。以上经验源自于300多个实例4T以上空间一年多稳定工作的经验并按照重要程度排了先后顺序可根据场景需要酌情采用。3、缓存Redis的兄弟姐妹Redis实现ICache接口它的孪生兄弟MemoryCache内存缓存千万级吞吐率。各应用强烈建议使用ICache接口编码设计小数据时使用MemoryCache实现数据增大10万以后改用Redis实现不需要修改业务代码。四、关于一些疑问的回复这一Part我们会来聊聊大数据中Redis使用的经验Q1一条数据多个key怎么设置比较合理A1如果对性能要求不是很高直接用json序列化实体就好没必要使用字典进行存储。Q2队列跟List有什么区别左进右出的话用List还是用队列比较好A2队列其实就是用List实现的也是基于List封装的。左进右出的话直接队列就好。Redis的List结构比较有意思既可以左进右出也能右进左出。所以它既可以实现列表结构也能队列还能实现栈。Q3存放多个字段的类性能一样吗A3大部分场景都不会有偏差可能对于大公司数据量比较大的场景会有些偏差。Q4大数据写入到数据库之后比如数据到亿以上的时候统计分析、查询这块能不能分享些经验。A4分表分库拆分到一千万以内。Q5CPU为何暴涨A5程序员终极理念——CPU达到百分百然后性能达到最优尽量不要浪费。最痛恨的是——如果CPU不到百分百性能没法提升了说明代码有问题。虽然Redis大家会用但是我们可能平时不会有像这样的大数据使用场景。希望本文能够给大家一些值得借鉴的经验。
