.NET客户端实现Redis中的管道(PipeLine)与事物(Transactions)

转载  2017-03-17   作者:张龙豪   我要评论

本文主要介绍了.NET客户端实现Redis中的管道(PipeLine)与事物(Transactions)的相关知识。具有很好的参考价值,下面跟着小编一起来看下吧

序言

Redis中的管道(PipeLine)特性:简述一下就是,Redis如何从客户端一次发送多个命令,服务端到客户端如何一次性响应多个命令。

Redis使用的是客户端-服务器模型和请求/响应协议的TCP服务器,这就意味着一个请求要有以下步骤才能完成:1、客户端向服务器发送查询命令,然后通常以阻塞的方式等待服务器相应。2、服务器处理查询命令,并将相应发送回客户端。这样便会通过网络连接,如果是本地回环接口那么就能特别迅速的响应,但是如果走外网,甚至外网再做一系列的层层转发,那就显的格外蛋疼。无论网络延时是多少,那么都将占用整体响应的时间。这样一来如果一次发送1个命令,网络延时为100ms,我们不得不做。那么如果1次发1000个命令,那么网络延时100*1000ms就很难容忍啦。

针对与上面的问题,Redis在2.6版本以后就都提供啦管道(Pipeline)功能。他可以使客户端在没有读取旧的响应时,处理新的请求。这样便可以向服务器发送多个命令,而不必等待答复,直到最后一个步骤中读取答复。这被称为管线(PipeLine),并且是几十年来广泛使用的技术。例如,许多POP3协议实现已经支持此功能,大大加快了从服务器下载新电子邮件的过程。

那么事务这个词汇,经常遇到,就不多唧唧啦,目标要一致就好,便是一组操作怎么做成原子性操作,使他去不了终点,回到原点。

简述wireshark抓包工具

为啦让大家对管线有更形象的感观,这一节我们先说说Wireshark抓包工具,他会让你看到客户端到服务器通过tcp协议发送的redis命令的过程与详细。

wireshark能够扑捉到系统发送和接受的每一个报文,我们这里只做一些过滤的简述。下图就是他的样子,你打开后可以可以摸索下他的用法。

简述几个过滤规则:

1、ip过滤:目标ip过滤:ip.dst==172.18.8.11,源ip地址过滤:ip.src==192.168.1.12;

2、端口过滤:tcp.port==80,这条规则是把源端口和目的端口为80的都过滤出来。使用tcp.dstport==80只过滤目的端口为80的,tcp.srcport==80只过滤源端口为80的包;

3、协议过滤:直接在fiter框中输入协议名称即可,如:http,tcp,udp,...

4、http模式过滤:过滤get包,http.request.method=="GET",过滤post包,http.request.method=="POST";

5、如果使用多条件过滤,则需要加连接符号,and。比如 ip.src==192.168.1.12 and http.request.method=="POST" and tcp.srcport==80

StackExchange.Redis实现Redis管线(Pipeline)

上两张图片管线便一目了然啦。

客户端对redis服务器进行多次请求的话,一般普通模式是这样子的

客户端对redis服务器进行多次请求的话,管道模式是这样子的

一般模式我们上代码:

public static void GetNoPipelining()
  {
   for (var i = 0; i < 3; i++)
   {
    var key = "name:" + i;
    db.StringAppend(key, "张龙豪");
   }
  }

查看tcp请求报文的data

这样你自己做的过程中,可以看到我圈起来的3个tcp请求的key分别为name:0,name:1,name:2这样子。

那么我们使用管道模式

public static void GetPipelining()
  {
   var batch = db.CreateBatch();
   for (int i = 0; i < 3; i++)
   {
    var key = "mename:" + i;
    batch.StringAppendAsync(key, "张龙豪");
   }
   batch.Execute();
  }

再来看下请求

这样很明显就能看出来是1个请求发送出来啦多个命令。那么我们不用createBatch()也是可以实现这样的效果的。

var a = db.StringAppendAsync("zlh:1", "zhanglonghao1");
   var b = db.StringAppendAsync("zlh:2", "zhanglonghao2");
   var c = db.StringAppendAsync("zlh:3", "zhanglonghao3");
   var aa = db.Wait(a);
   var bb = db.Wait(a);
   var cc = db.Wait(a);

在接下来我们做一个简单的性能比较。代码如下:

static void Main(string[] args)
  {
   Stopwatch watch = new Stopwatch();
   Stopwatch watch1 = new Stopwatch();
   watch.Start();
   GetNoPipelining();
   Console.WriteLine("一般循环耗时:" + watch.ElapsedMilliseconds);
   watch.Stop();
   watch1.Start();
   GetPipelining();
   Console.WriteLine("Pipelining插入耗时:" + watch1.ElapsedMilliseconds);
   watch1.Stop();
   Console.ReadLine();
  }
  public static void GetNoPipelining()
  {
   for (var i = 0; i < 5000; i++)
   {
    var key = "name:" + i;
    db.StringAppend(key, "张龙豪");
   }
  }
  public static void GetPipelining()
  {
   var batch = db.CreateBatch();
   for (int i = 0; i < 5000; i++)
   {
    var key = "mename:" + i;
    batch.StringAppendAsync(key, "张龙豪");
   }
   batch.Execute();
  }

结果如下:

到此我还要说一下StackExchange.Redis的三种命令模式,其中使用2和3的模式发送命令,会默认被封装在管道中,不信的话,你可以做个小demo测试下:

1、sync:同步模式,会直接阻塞调用者,但不会阻塞其他线程。

2、async:异步模式,使用task模型封装。

3、fire-and-forget:发送命令,然后完全不关心最终什么时候完成命令操作。在Fire-and-Forget模式下,所有命令都会立即得到返回值,该值都是该返回值类型的默认值,比如操作返回类型是bool将会立即得到false,因为false = default(bool)。

此节参考redis官方文档与StackExchange.Redis官方文档,连接如下:

https://redis.io/topics/pipelining

https://github.com/StackExchange/StackExchange.Redis/blob/master/Docs/PipelinesMultiplexers.md

StackExchange.Redis实现Redis事务(Transactions)

这个看官方文档,我只能说实现的很奇怪吧。我先描述下我的环境,就是准备一个空redis库,然后一步一步往下走,我们写代码看结果,来搞一搞这个事务。

static void Main(string[] args)
  {
   var tran = db.CreateTransaction();
   tran.AddCondition(Condition.ListIndexNotEqual("zlh:1",0,"zhanglonghao"));  
   tran.ListRightPushAsync("zlh:1", "zhanglonghao"); 
   bool committed = tran.Execute();
   Console.WriteLine(committed);
   Console.ReadLine();
  }

执行结果为:true。数据库中结果如下,说明我们插入成功。

即:如果key为:zlh:1的list集合在索引0初的value!=zhanglonghao的话,我们从链表右侧插入一条数据key为zlh:1value为zhanglonghao,成功。因为第一次操作为空库。0处确实不为张龙豪。

数据不清空,继续上代码。

static void Main(string[] args)
  {
   var tran = db.CreateTransaction();
   tran.AddCondition(Condition.ListIndexNotEqual("zlh:1",0,"zhanglonghao"));  
   tran.ListRightPushAsync("zlh:1", "zhanglonghao1");   
   bool committed = tran.Execute();
   Console.WriteLine(committed);
   Console.ReadLine();
  }

结果为false,数据库没有增减数据。已久与上图的数据保持一致。

原因分析:0处此时为zhanglonghao,所以ListIndexNotEqual("zlh:1",0,"zhanglonghao")为假命题,直接回滚,不执行下面的插入命令。

数据不清空,继续上代码:

static void Main(string[] args)
  {
   var tran = db.CreateTransaction();
   tran.AddCondition(Condition.ListIndexEqual("zlh:1",0,"zhanglonghao"));  
   tran.ListRightPushAsync("zlh:1", "zhanglonghao1");   
   bool committed = tran.Execute();
   Console.WriteLine(committed);
   Console.ReadLine();
  }

结果为true,数据结果如下,增长一条值为zhanglonghao1的数据:

原因分析:ListIndexEqual("zlh:1",0,"zhanglonghao")为真命题,执行下面的操作,提交事物。

数据不删继续上代码:

static void Main(string[] args)
  {
   var tran = db.CreateTransaction();
   tran.AddCondition(Condition.ListIndexEqual("zlh:1",0,"zhanglonghao"));  
   tran.ListRightPushAsync("zlh:1", "zhanglonghao2");
   tran.AddCondition(Condition.ListIndexNotEqual("zlh:1", 0, "zhanglonghao"));
   tran.ListRightPushAsync("zlh:1", "zhanglonghao3");
   bool committed = tran.Execute();
   Console.WriteLine(committed);
   Console.ReadLine();
  }

结果为false,数据库数据已久与上面的保持一致,不增不减。

分析原因:Condition.ListIndexEqual("zlh:1",0,"zhanglonghao")为true,但是到下面的ListIndexNotEqual("zlh:1", 0, "zhanglonghao")为false。故整个事物的操作回滚,不予执行,故数据库没有变化。

到此,我就不写多余的代码啦,但我要说几个注意点:

1、执行命令的操作需为异步操作。

2、在事物中执行的命令,都不会直接看到结果,故此结果也不能用于下面代码做判断,因为当前的异步命令在Execute()之前是不会对数据库产生任何影响的。

3、参考文档:https://github.com/StackExchange/StackExchange.Redis/blob/master/Docs/Transactions.md

以上就是本文的全部内容,希望本文的内容对大家的学习或者工作能带来一定的帮助,同时也希望多多支持脚本之家!

相关文章

最新评论