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一、Redis封裝架構(gòu)講解
實際上NewLife.Redis是一個完整的Redis協(xié)議功能的實現(xiàn),但是Redis的核心功能并沒有在這里面,而是在NewLife.Core里面。
這里可以打開看一下,NewLife.Core里面有一個NewLife.Caching的命名空間,里面有一個Redis類,里面實現(xiàn)了Redis的基本功能;另一個類是RedisClient是Redis的客戶端。
Redis的核心功能就是有這兩個類實現(xiàn),RedisClient代表著Redis客戶端對服務(wù)器的一個連接。Redis真正使用的時候有一個Redis連接池,里面存放著很多個RedisClient對象。
所以我們Redis的封裝有兩層,一層是NewLife.Core里面的Redis以及RedisClient;另一層就是NewLife.Redis。這里面的FullRedis是對Redis的實現(xiàn)了Redis的所有的高級功能。
這里你也可以認(rèn)為NewLife.Redis是Redis的一個擴(kuò)展。
二、Test實例講解Redis的基本使用
1、實例
打開Program.cs看下代碼:
這里XTrace.UseConsole();是向控制臺輸出日志,方便調(diào)試使用查看結(jié)果。
接下來看第一個例子Test1,具體的我都在代碼中進(jìn)行了注釋,大家可以看下:
Set的時候,如果是字符串或者字符數(shù)據(jù)的話,Redis會直接保存起來(字符串內(nèi)部機(jī)制也是保存二進(jìn)制),如果是其他類型,會默認(rèn)進(jìn)行json序列化然后再保存起來。
Get的時候,如果是字符串或者字符數(shù)據(jù)會直接獲取,如果是其他類型會進(jìn)行json反序列化。
Set第三個參數(shù)過期時間單位是秒。
vs調(diào)試小技巧,按F5或者直接工具欄“啟動”會編譯整個解決方案會很慢(VS默認(rèn)),可以選中項目然后右鍵菜單選擇調(diào)試->啟動新實例,會只編譯將會用到的項目,這樣對調(diào)試來說會快很多。
大家運行調(diào)試后可以看到控制臺輸出的內(nèi)容:向右的箭頭=》是ic.Log=XTrace.Log輸出的日志。
字典的使用:對象的話,需要把json全部取出來,然后轉(zhuǎn)換成對象,而字典的話,就可以直接取某個字段。
隊列是List結(jié)構(gòu)實現(xiàn)的,上游數(shù)據(jù)太多,下游處理不過來的時候,就可以使用這個隊列。上游的數(shù)據(jù)發(fā)到隊列,然后下游慢慢的消費。另一個應(yīng)用,跨語言的協(xié)同工作,比方說其他語言實現(xiàn)的程序往隊列里面塞數(shù)據(jù),然后另一種語言來進(jìn)行消費處理。這種方式類似MQ的概念,雖然有點low,但是也很好用。
集合,用的比較多的是用在一個需要精確判斷的去重功能。像我們每天有三千萬訂單,這三千萬訂單可以有重復(fù)。這時候我想統(tǒng)計下一共有訂單,這時候直接數(shù)據(jù)庫group by是不大可能的,因為數(shù)據(jù)庫中分了十幾張表,這里分享個實戰(zhàn)經(jīng)驗:
比方說攬收,商家發(fā)貨了,網(wǎng)點要把件收回來,但是收回來之前網(wǎng)點不知道自己有多少貨,這時候我們做了一個功能,也就是訂單會發(fā)送到我們公司來。我們會建一個time_site的key的集合,而且集合本身有去重的功能,而且我們可以很方便的通過set.Count功能來統(tǒng)計數(shù)量,當(dāng)件被攬收以后,我們后臺把這個件從集合中Remove掉。然后這個Set中存在的就是網(wǎng)點還沒有攬收的件,這時候通過Count就會知道這個網(wǎng)點今天還有多少件沒有攬收。實際使用中這個數(shù)量比較大,因為有幾萬個網(wǎng)點。
Redis中布隆過濾器,去重的,面試的時候問的比較多。
小經(jīng)驗分享:
數(shù)據(jù)庫中不合法的時間處理:判斷時間中的年份是否大于2000年,如果小于2000就認(rèn)為不合法;習(xí)慣大于小于號不習(xí)慣用等于號,這樣可以處理很多意外的數(shù)據(jù);
Set的時候最好指定過期時間,防止有些需要刪除的數(shù)據(jù)我們忘記刪了;
Redis異步盡量不用,因為Redis延遲本身很小,大概在100us-200us,再一個就是Redis本身是單線程的,異步任務(wù)切換的耗時比網(wǎng)絡(luò)耗時還要大;
List用法:物聯(lián)網(wǎng)中數(shù)據(jù)上傳,量比較大時,我們可以把這些數(shù)據(jù)先放在Redis的List中,比如說一秒鐘1萬條,然后再批量取出來然后批量插入數(shù)據(jù)庫中。這時候要設(shè)置好key,可以前綴+時間,對已處理的List可以進(jìn)行remove移除。
2、壓力測試
接下來看第四個例子,我們直接做壓力測試,代碼如下:
運行的結(jié)果如下圖所示:
測試就是進(jìn)行g(shù)et,set remove,累加等的操作。大家可以看到在我本機(jī)上輕輕松松的到了六十萬,多線程的時候甚至到了一百多萬。
為什么會達(dá)到這么高的Ops呢?下面給大家說一下:
Bench會分根據(jù)線程數(shù)分多組進(jìn)行添刪改壓力測試;
rand參數(shù),是否隨機(jī)產(chǎn)生key/value;
batch批大小,分批執(zhí)行讀寫操作,借助GetAll/SetAll進(jìn)行優(yōu)化。
3、Redis中NB的函數(shù)來提升性能
上面的操作如果大家都掌握了就基本算Redis入門了,接下來進(jìn)行進(jìn)階。如果能全然吃透,差不多就會比別人更勝一籌了。
GetAll()與SetAll()
GetAll:比方說我要取十個key,這個時候可以用getall。這時候Redis就執(zhí)行了一次命令。比方說我要取10個key那么用get的話要取10次,如果用getall的話要用1次。1次getall時間大概是get的一點幾倍,但是10次get的話就是10倍的時間,這個賬你應(yīng)該會算吧?強(qiáng)烈推薦大家用getall。
setall跟getall相似,批量設(shè)置K-V。
setall與getall性能很恐怖,官方公布的Ops也就10萬左右,為什么我們的測試輕輕松松到五十萬甚至上百萬?因為我們就用了setall,getall。如果get,set兩次以上,建議用getall,setall。
Redis管道Pipeline
比如執(zhí)行10次命令會打包成一個包集體發(fā)過去執(zhí)行,這里實現(xiàn)的方式是StartPipeline()開始,StopPipeline()結(jié)束中間的代碼就會以管道的形式執(zhí)行。
這里推薦使用更強(qiáng)的武器,AutoPipeline自動管道屬性。管道操作到一定數(shù)量時,自動提交,默認(rèn)0。使用了AutoPipeline,就不需要StartPipeline,StopPipeline指定管道的開始結(jié)束了。
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Add與Replace
Add:Redis中沒有這個Key就添加,有了就不要添加,返回false;
Replace:有則替換,還會返回原來的值,沒有則不進(jìn)行操作。
Add跟Replace就是實現(xiàn)Redis分布式鎖的關(guān)鍵。
三、Redis使用技巧,經(jīng)驗分享
在項目的Readme中,這里摘錄下:
1、特性
在ZTO大數(shù)據(jù)實時計算廣泛應(yīng)用,200多個Redis實例穩(wěn)定工作一年多,每天處理近1億包裹數(shù)據(jù),日均調(diào)用量80億次;
低延遲,Get/Set操作平均耗時200~600us(含往返網(wǎng)絡(luò)通信);
大吞吐,自帶連接池,最大支持1000并發(fā);
高性能,支持二進(jìn)制序列化(默認(rèn)用的json,json很低效,轉(zhuǎn)成二進(jìn)制性能會提升很多)。
2、Redis經(jīng)驗分享
在Linux上多實例部署,實例個數(shù)等于處理器個數(shù),各實例最大內(nèi)存直接為本機(jī)物理內(nèi)存,避免單個實例內(nèi)存撐爆(比方說8核心處理器,那么就部署8個實例)。
把海量數(shù)據(jù)(10億+)根據(jù)key哈希(Crc16/Crc32)存放在多個實例上,讀寫性能成倍增長。
采用二進(jìn)制序列化,而非常見的Json序列化。
合理設(shè)計每一對Key的Value大小,包括但不限于使用批量獲取,原則是讓每次網(wǎng)絡(luò)包控制在1.4k字節(jié)附近,減少通信次數(shù)(實際經(jīng)驗幾十k,幾百k也是沒問題的)。
Redis客戶端的Get/Set操作平均耗時200~600us(含往返網(wǎng)絡(luò)通信),以此為參考評估網(wǎng)絡(luò)環(huán)境和Redis客戶端組件(達(dá)不到就看一下網(wǎng)絡(luò),序列化方式等等)。
使用管道Pipeline合并一批命令。
Redis的主要性能瓶頸是序列化、網(wǎng)絡(luò)帶寬和內(nèi)存大小,濫用時處理器也會達(dá)到瓶頸。
其它可查優(yōu)化技巧。
以上經(jīng)驗,源自于300多個實例4T以上空間一年多穩(wěn)定工作的經(jīng)驗,并按照重要程度排了先后順序,可根據(jù)場景需要酌情采用。
3、緩存Redis的兄弟姐妹
Redis實現(xiàn)ICache接口,它的孿生兄弟MemoryCache,內(nèi)存緩存,千萬級吞吐率。
各應(yīng)用強(qiáng)烈建議使用ICache接口編碼設(shè)計,小數(shù)據(jù)時使用MemoryCache實現(xiàn);數(shù)據(jù)增大(10萬)以后,改用Redis實現(xiàn),不需要修改業(yè)務(wù)代碼。
四、關(guān)于一些疑問的回復(fù)
這一Part我們會來聊聊大數(shù)據(jù)中Redis使用的經(jīng)驗:
Q1:一條數(shù)據(jù)多個key怎么設(shè)置比較合理?
A1: 如果對性能要求不是很高直接用json序列化實體就好,沒必要使用字典進(jìn)行存儲。
Q2:隊列跟List有什么區(qū)別?左進(jìn)右出的話用List還是用隊列比較好?
A2: 隊列其實就是用List實現(xiàn)的,也是基于List封裝的。左進(jìn)右出的話直接隊列就好。Redis的List結(jié)構(gòu)比較有意思,既可以左進(jìn)右出,也能右進(jìn)左出。所以它既可以實現(xiàn)列表結(jié)構(gòu),也能隊列,還能實現(xiàn)棧。
Q3:存放多個字段的類性能一樣嗎?
A3: 大部分場景都不會有偏差,可能對于大公司數(shù)據(jù)量比較大的場景會有些偏差。
Q4:大數(shù)據(jù)寫入到數(shù)據(jù)庫之后,比如數(shù)據(jù)到億以上的時候,統(tǒng)計分析、查詢這塊,能不能分享些經(jīng)驗。
A4: 分表分庫,拆分到一千萬以內(nèi)。
Q5:CPU為何暴漲?
A5: 程序員終極理念——CPU達(dá)到百分百,然后性能達(dá)到最優(yōu),盡量不要浪費。最痛恨的是——如果CPU不到百分百,性能沒法提升了,說明代碼有問題。
雖然Redis大家會用,但是我們可能平時不會有像這樣的大數(shù)據(jù)使用場景。希望本文能夠給大家一些值得借鑒的經(jīng)驗。
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