程序猿DD

一、Redis封裝架構(gòu)講解

實(shí)際上NewLife.Redis是一個(gè)完整的Redis協(xié)議功能的實(shí)現(xiàn)，但是Redis的核心功能并沒(méi)有在這里面，而是在NewLife.Core里面。

這里可以打開(kāi)看一下，NewLife.Core里面有一個(gè)NewLife.Caching的命名空間，里面有一個(gè)Redis類(lèi)，里面實(shí)現(xiàn)了Redis的基本功能；另一個(gè)類(lèi)是RedisClient是Redis的客戶端。

Redis的核心功能就是有這兩個(gè)類(lèi)實(shí)現(xiàn)，RedisClient代表著Redis客戶端對(duì)服務(wù)器的一個(gè)連接。Redis真正使用的時(shí)候有一個(gè)Redis連接池，里面存放著很多個(gè)RedisClient對(duì)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(duì)Redis的實(shí)現(xiàn)了Redis的所有的高級(jí)功能。

這里你也可以認(rèn)為NewLife.Redis是Redis的一個(gè)擴(kuò)展。

二、Test實(shí)例講解Redis的基本使用

1、實(shí)例

打開(kāi)Program.cs看下代碼：

這里XTrace.UseConsole();是向控制臺(tái)輸出日志，方便調(diào)試使用查看結(jié)果。

接下來(lái)看第一個(gè)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(shí)候，如果是字符串或者字符數(shù)據(jù)的話，Redis會(huì)直接保存起來(lái)（字符串內(nèi)部機(jī)制也是保存二進(jìn)制），如果是其他類(lèi)型，會(huì)默認(rèn)進(jìn)行json序列化然后再保存起來(lái)。

Get的時(shí)候，如果是字符串或者字符數(shù)據(jù)會(huì)直接獲取，如果是其他類(lèi)型會(huì)進(jìn)行json反序列化。

Set第三個(gè)參數(shù)過(guò)期時(shí)間單位是秒。

vs調(diào)試小技巧，按F5或者直接工具欄“啟動(dòng)”會(huì)編譯整個(gè)解決方案會(huì)很慢（VS默認(rèn)），可以選中項(xiàng)目然后右鍵菜單選擇調(diào)試->啟動(dòng)新實(shí)例，會(huì)只編譯將會(huì)用到的項(xiàng)目，這樣對(duì)調(diào)試來(lái)說(shuō)會(huì)快很多。

大家運(yùn)行調(diào)試后可以看到控制臺(tái)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(duì)象的話，需要把json全部取出來(lái)，然后轉(zhuǎn)換成對(duì)象，而字典的話，就可以直接取某個(gè)字段。

隊(duì)列是List結(jié)構(gòu)實(shí)現(xiàn)的，上游數(shù)據(jù)太多，下游處理不過(guò)來(lái)的時(shí)候，就可以使用這個(gè)隊(duì)列。上游的數(shù)據(jù)發(fā)到隊(duì)列，然后下游慢慢的消費(fèi)。另一個(gè)應(yīng)用，跨語(yǔ)言的協(xié)同工作，比方說(shuō)其他語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)的程序往隊(duì)列里面塞數(shù)據(jù)，然后另一種語(yǔ)言來(lái)進(jìn)行消費(fèi)處理。這種方式類(lèi)似MQ的概念，雖然有點(diǎn)low，但是也很好用。

集合，用的比較多的是用在一個(gè)需要精確判斷的去重功能。像我們每天有三千萬(wàn)訂單，這三千萬(wàn)訂單可以有重復(fù)。這時(shí)候我想統(tǒng)計(jì)下一共有訂單，這時(shí)候直接數(shù)據(jù)庫(kù)group by是不大可能的，因?yàn)閿?shù)據(jù)庫(kù)中分了十幾張表，這里分享個(gè)實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)：

比方說(shuō)攬收，商家發(fā)貨了，網(wǎng)點(diǎn)要把件收回來(lái)，但是收回來(lái)之前網(wǎng)點(diǎn)不知道自己有多少貨，這時(shí)候我們做了一個(gè)功能，也就是訂單會(huì)發(fā)送到我們公司來(lái)。我們會(huì)建一個(gè)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(guò)set.Count功能來(lái)統(tǒng)計(jì)數(shù)量，當(dāng)件被攬收以后，我們后臺(tái)把這個(gè)件從集合中Remove掉。然后這個(gè)Set中存在的就是網(wǎng)點(diǎn)還沒(méi)有攬收的件，這時(shí)候通過(guò)Count就會(huì)知道這個(gè)網(wǎng)點(diǎn)今天還有多少件沒(méi)有攬收。實(shí)際使用中這個(gè)數(shù)量比較大，因?yàn)橛袔兹f(wàn)個(gè)網(wǎng)點(diǎn)。

Redis中布隆過(guò)濾器，去重的，面試的時(shí)候問(wèn)的比較多。

小經(jīng)驗(yàn)分享：

數(shù)據(jù)庫(kù)中不合法的時(shí)間處理：判斷時(shí)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(hào)不習(xí)慣用等于號(hào)，這樣可以處理很多意外的數(shù)據(jù)；

Set的時(shí)候最好指定過(guò)期時(shí)間，防止有些需要?jiǎng)h除的數(shù)據(jù)我們忘記刪了；

Redis異步盡量不用，因?yàn)镽edis延遲本身很小，大概在100us-200us，再一個(gè)就是Redis本身是單線程的，異步任務(wù)切換的耗時(shí)比網(wǎng)絡(luò)耗時(shí)還要大；

List用法：物聯(lián)網(wǎng)中數(shù)據(jù)上傳，量比較大時(shí)，我們可以把這些數(shù)據(jù)先放在Redis的List中，比如說(shuō)一秒鐘1萬(wàn)條，然后再批量取出來(lái)然后批量插入數(shù)據(jù)庫(kù)中。這時(shí)候要設(shè)置好key，可以前綴+時(shí)間，對(duì)已處理的List可以進(jìn)行remove移除。

2、壓力測(cè)試

接下來(lái)看第四個(gè)例子，我們直接做壓力測(cè)試，代碼如下：

運(yùn)行的結(jié)果如下圖所示：

測(cè)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(wàn)，多線程的時(shí)候甚至到了一百多萬(wàn)。

為什么會(huì)達(dá)到這么高的Ops呢？下面給大家說(shuō)一下：

Bench會(huì)分根據(jù)線程數(shù)分多組進(jìn)行添刪改壓力測(cè)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(xiě)操作，借助GetAll/SetAll進(jìn)行優(yōu)化。

3、Redis中NB的函數(shù)來(lái)提升性能

上面的操作如果大家都掌握了就基本算Redis入門(mén)了，接下來(lái)進(jìn)行進(jìn)階。如果能全然吃透，差不多就會(huì)比別人更勝一籌了。

GetAll()與SetAll()

GetAll：比方說(shuō)我要取十個(gè)key，這個(gè)時(shí)候可以用getall。這時(shí)候Redis就執(zhí)行了一次命令。比方說(shuō)我要取10個(gè)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(shí)間大概是get的一點(diǎn)幾倍，但是10次get的話就是10倍的時(shí)間，這個(gè)賬你應(yīng)該會(huì)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(wàn)左右，為什么我們的測(cè)試輕輕松松到五十萬(wàn)甚至上百萬(wàn)？因?yàn)槲覀兙陀昧藄etall,getall。如果get,set兩次以上，建議用getall,setall。

Redis管道Pipelin

比如執(zhí)行10次命令會(huì)打包成一個(gè)包集體發(fā)過(guò)去執(zhí)行，這里實(shí)現(xiàn)的方式是StartPipeline()開(kāi)始，StopPipeline()結(jié)束中間的代碼就會(huì)以管道的形式執(zhí)行。

這里推薦使用更強(qiáng)的武器，AutoPipeline自動(dòng)管道屬性。管道操作到一定數(shù)量時(shí)，自動(dòng)提交，默認(rèn)0。使用了AutoPipeline，就不需要StartPipeline，StopPipeline指定管道的開(kāi)始結(jié)束了。

Add與Replace

Add：Redis中沒(méi)有這個(gè)Key就添加，有了就不要添加，返回false；

Replace：有則替換，還會(huì)返回原來(lái)的值，沒(méi)有則不進(jìn)行操作。

Add跟Replace就是實(shí)現(xiàn)Redis分布式鎖的關(guān)鍵。

三、Redis使用技巧，經(jīng)驗(yàn)分享

在項(xiàng)目的Readme中，這里摘錄下：

1、特性

在ZTO大數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)計(jì)算廣泛應(yīng)用，200多個(gè)Redis實(shí)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(shí)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(huì)提升很多）。

2、Redis經(jīng)驗(yàn)分享

在Linux上多實(shí)例部署，實(shí)例個(gè)數(shù)等于處理器個(gè)數(shù)，各實(shí)例最大內(nèi)存直接為本機(jī)物理內(nèi)存，避免單個(gè)實(shí)例內(nèi)存撐爆（比方說(shuō)8核心處理器，那么就部署8個(gè)實(shí)例）。

把海量數(shù)據(jù)（10億+）根據(jù)key哈希（Crc16/Crc32）存放在多個(gè)實(shí)例上，讀寫(xiě)性能成倍增長(zhǎng)。

采用二進(jìn)制序列化，而非常見(jiàn)的Json序列化。

合理設(shè)計(jì)每一對(duì)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(shí)際經(jīng)驗(yàn)幾十k，幾百k也是沒(méi)問(wèn)題的）。

Redis客戶端的Get/Set操作平均耗時(shí)200~600us（含往返網(wǎng)絡(luò)通信），以此為參考評(píng)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(shí)處理器也會(huì)達(dá)到瓶頸。

在此我向大家推薦一個(gè)架構(gòu)學(xué)習(xí)交流圈：681065582 幫助突破J瓶頸 提升思維能力

其它可查優(yōu)化技巧。

以上經(jīng)驗(yàn)，源自于300多個(gè)實(shí)例4T以上空間一年多穩(wěn)定工作的經(jīng)驗(yàn)，并按照重要程度排了先后順序，可根據(jù)場(chǎng)景需要酌情采用。

3、緩存Redis的兄弟姐妹

Redis實(shí)現(xiàn)ICache接口，它的孿生兄弟MemoryCache，內(nèi)存緩存，千萬(wàn)級(jí)吞吐率。

各應(yīng)用強(qiáng)烈建議使用ICache接口編碼設(shè)計(jì)，小數(shù)據(jù)時(shí)使用MemoryCache實(shí)現(xiàn)；數(shù)據(jù)增大（10萬(wàn)）以后，改用Redis實(shí)現(xiàn)，不需要修改業(yè)務(wù)代碼。

四、關(guān)于一些疑問(wèn)的回復(fù)

這一Part我們會(huì)來(lái)聊聊大數(shù)據(jù)中Redis使用的經(jīng)驗(yàn)：

Q1：一條數(shù)據(jù)多個(gè)key怎么設(shè)置比較合理？

A1：如果對(duì)性能要求不是很高直接用json序列化實(shí)體就好，沒(méi)必要使用字典進(jìn)行存儲(chǔ)。

Q2：隊(duì)列跟List有什么區(qū)別？左進(jìn)右出的話用List還是用隊(duì)列比較好？

A2：隊(duì)列其實(shí)就是用List實(shí)現(xiàn)的，也是基于List封裝的。左進(jìn)右出的話直接隊(duì)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(shí)現(xiàn)列表結(jié)構(gòu)，也能隊(duì)列，還能實(shí)現(xiàn)棧。

Q3：存放多個(gè)字段的類(lèi)性能一樣嗎？

A3：大部分場(chǎng)景都不會(huì)有偏差，可能對(duì)于大公司數(shù)據(jù)量比較大的場(chǎng)景會(huì)有些偏差。

Q4：大數(shù)據(jù)寫(xiě)入到數(shù)據(jù)庫(kù)之后，比如數(shù)據(jù)到億以上的時(shí)候，統(tǒng)計(jì)分析、查詢這塊，能不能分享些經(jīng)驗(yàn)。

A4：分表分庫(kù)，拆分到一千萬(wàn)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(fèi)。最痛恨的是——如果CPU不到百分百，性能沒(méi)法提升了，說(shuō)明代碼有問(wèn)題。

雖然Redis大家會(huì)用，但是我們可能平時(shí)不會(huì)有像這樣的大數(shù)據(jù)使用場(chǎng)景。希望本文能夠給大家一些值得借鑒的經(jīng)驗(yàn)。

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的opencv2 取二进制数据_百亿数据量下，掌握这些Redis技巧你就能Hold全场的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。

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