.NET客戶端如何實現Redis中的管道與事物

這篇文章主要為大家展示了“.NET客戶端如何實現Redis中的管道與事物”，內容簡而易懂，條理清晰，希望能夠幫助大家解決疑惑，下面讓小編帶領大家一起研究并學習一下“.NET客戶端如何實現Redis中的管道與事物”這篇文章吧。

序言

Redis中的管道（PipeLine）特性：簡述一下就是，Redis如何從客戶端一次發送多個命令，服務端到客戶端如何一次性響應多個命令。

Redis使用的是客戶端-服務器模型和請求/響應協議的TCP服務器,這就意味著一個請求要有以下步驟才能完成：1、客戶端向服務器發送查詢命令，然后通常以阻塞的方式等待服務器相應。2、服務器處理查詢命令，并將相應發送回客戶端。這樣便會通過網絡連接，如果是本地回環接口那么就能特別迅速的響應，但是如果走外網，甚至外網再做一系列的層層轉發，那就顯的格外蛋疼。無論網絡延時是多少，那么都將占用整體響應的時間。這樣一來如果一次發送1個命令，網絡延時為100ms，我們不得不做。那么如果1次發1000個命令，那么網絡延時100*1000ms就很難容忍啦。

針對與上面的問題，Redis在2.6版本以后就都提供啦管道（Pipeline）功能。他可以使客戶端在沒有讀取舊的響應時，處理新的請求。這樣便可以向服務器發送多個命令，而不必等待答復，直到最后一個步驟中讀取答復。這被稱為管線（PipeLine），并且是幾十年來廣泛使用的技術。例如，許多POP3協議實現已經支持此功能，大大加快了從服務器下載新電子郵件的過程。

那么事務這個詞匯，經常遇到，就不多唧唧啦，目標要一致就好，便是一組操作怎么做成原子性操作，使他去不了終點，回到原點。

簡述wireshark抓包工具

為啦讓大家對管線有更形象的感觀，這一節我們先說說Wireshark抓包工具，他會讓你看到客戶端到服務器通過tcp協議發送的redis命令的過程與詳細。

wireshark能夠撲捉到系統發送和接受的每一個報文，我們這里只做一些過濾的簡述。下圖就是他的樣子，你打開后可以可以摸索下他的用法。

簡述幾個過濾規則：

1、ip過濾：目標ip過濾：ip.dst==172.18.8.11,源ip地址過濾：ip.src==192.168.1.12;

2、端口過濾：tcp.port==80，這條規則是把源端口和目的端口為80的都過濾出來。使用tcp.dstport==80只過濾目的端口為80的，tcp.srcport==80只過濾源端口為80的包；

3、協議過濾：直接在fiter框中輸入協議名稱即可，如：http，tcp，udp，...

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

5、如果使用多條件過濾，則需要加連接符號，and。比如 ip.src==192.168.1.12 and http.request.method=="POST" and tcp.srcport==80

StackExchange.Redis實現Redis管線（Pipeline）

上兩張圖片管線便一目了然啦。

客戶端對redis服務器進行多次請求的話，一般普通模式是這樣子的

客戶端對redis服務器進行多次請求的話，管道模式是這樣子的

一般模式我們上代碼：

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

查看tcp請求報文的data

這樣你自己做的過程中，可以看到我圈起來的3個tcp請求的key分別為name：0，name:1,name:2這樣子。

那么我們使用管道模式

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

再來看下請求

這樣很明顯就能看出來是1個請求發送出來啦多個命令。那么我們不用createBatch（）也是可以實現這樣的效果的。

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);

在接下來我們做一個簡單的性能比較。代碼如下：

static void Main(string[] args)
  {
   Stopwatch watch = new Stopwatch();
   Stopwatch watch2 = new Stopwatch();
   watch.Start();
   GetNoPipelining();
   Console.WriteLine("一般循環耗時：" + watch.ElapsedMilliseconds);
   watch.Stop();
   watch2.Start();
   GetPipelining();
   Console.WriteLine("Pipelining插入耗時：" + watch2.ElapsedMilliseconds);
   watch2.Stop();
   Console.ReadLine();
  }
  public static void GetNoPipelining()
  {
   for (var i = 0; i < 5000; i++)
   {
    var key = "name:" + i;
    db.StringAppend(key, "張龍豪");
   }
  }
  public static void GetPipelining()
  {
   var batch = db.CreateBatch();
   for (int i = 0; i < 5000; i++)
   {
    var key = "mename:" + i;
    batch.StringAppendAsync(key, "張龍豪");
   }
   batch.Execute();
  }

結果如下：

到此我還要說一下StackExchange.Redis的三種命令模式，其中使用2和3的模式發送命令，會默認被封裝在管道中，不信的話，你可以做個小demo測試下：

1、sync：同步模式，會直接阻塞調用者，但不會阻塞其他線程。

2、async：異步模式，使用task模型封裝。

3、fire-and-forget：發送命令，然后完全不關心最終什么時候完成命令操作。在Fire-and-Forget模式下,所有命令都會立即得到返回值，該值都是該返回值類型的默認值,比如操作返回類型是bool將會立即得到false,因為false = default(bool)。

此節參考redis官方文檔與StackExchange.Redis官方文檔，連接如下：

https://redis.io/topics/pipelining

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

StackExchange.Redis實現Redis事務（Transactions）

這個看官方文檔，我只能說實現的很奇怪吧。我先描述下我的環境，就是準備一個空redis庫，然后一步一步往下走，我們寫代碼看結果，來搞一搞這個事務。

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();
  }

執行結果為：true。數據庫中結果如下，說明我們插入成功。

即：如果key為：zlh：1的list集合在索引0初的value!=zhanglonghao的話，我們從鏈表右側插入一條數據key為zlh：1value為zhanglonghao，成功。因為第一次操作為空庫。0處確實不為張龍豪。

數據不清空，繼續上代碼。

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();
  }

結果為false，數據庫沒有增減數據。已久與上圖的數據保持一致。

原因分析：0處此時為zhanglonghao，所以ListIndexNotEqual("zlh:1",0,"zhanglonghao")為假命題，直接回滾，不執行下面的插入命令。

數據不清空，繼續上代碼：

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();
  }

結果為true，數據結果如下，增長一條值為zhanglonghao1的數據：

原因分析：ListIndexEqual("zlh:1",0,"zhanglonghao")為真命題，執行下面的操作，提交事物。

數據不刪繼續上代碼：

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();
  }

結果為false，數據庫數據已久與上面的保持一致，不增不減。

分析原因：Condition.ListIndexEqual("zlh:1",0,"zhanglonghao")為true，但是到下面的ListIndexNotEqual("zlh:1", 0, "zhanglonghao")為false。故整個事物的操作回滾，不予執行，故數據庫沒有變化。

到此，我就不寫多余的代碼啦，但我要說幾個注意點：

1、執行命令的操作需為異步操作。

2、在事物中執行的命令，都不會直接看到結果，故此結果也不能用于下面代碼做判斷，因為當前的異步命令在Execute()之前是不會對數據庫產生任何影響的。

以上是“.NET客戶端如何實現Redis中的管道與事物”這篇文章的所有內容，感謝各位的閱讀！相信大家都有了一定的了解，希望分享的內容對大家有所幫助，如果還想學習更多知識，歡迎關注億速云行業資訊頻道！