DH.NRedis 4.11.2025.303

DH.NRedis - Redis客户端组件

DH.NRedis 是一个Redis客户端组件，以高性能处理大数据实时计算为目标。
Redis协议基础实现Redis/RedisClient位于X组件，本库为扩展实现，主要增加列表结构、哈希结构、队列等高级功能。

特性

• 2017年在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1亿条包裹数据，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100000并发
• 高性能，支持二进制序列化

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
• 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
• 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
• 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
• 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！

推荐用法

推荐使用单例模式,Redis内部有连接池并且支持多线程并发访问

public static class RedisHelper
{
    /// <summary>
    /// Redis实例
    /// </summary>
    public static FullRedis redisConnection { get; set; } = new FullRedis("127.0.0.1:6379", "123456", 4);
}

Console.WriteLine(RedisHelper.redisConnection.Keys);

基础 Redis

Redis实现标准协议以及基础字符串操作，完整实现由独立开源项目NewLife.Redis提供。
采取连接池加同步阻塞架构，具有超低延迟（200~600us）以及超高吞吐量的特点。
在物流行业大数据实时计算中广泛应有，经过日均100亿次调用量验证。

// 实例化Redis，默认端口6379可以省略，密码有两种写法
//var rds = new FullRedis("127.0.0.1", null, 7);
var rds = new FullRedis("127.0.0.1:6379", "pass", 7);
//var rds = new FullRedis();
//rds.Init("server=127.0.0.1:6379;password=pass;db=7");
rds.Log = XTrace.Log;

基本操作

在基本操作之前，我们先做一些准备工作：

• 新建控制台项目，并在入口函数开头加上 XTrace.UseConsole(); ，这是为了方便查看调试日志
• 具体测试代码之前，需要加上前面MemoryCache或Redis的实例化代码
• 准备一个模型类User

class User
{
    public String Name { get; set; }
    public DateTime CreateTime { get; set; }
}

添删改查：

var rds = new FullRedis("127.0.0.1", null, 7);
rds.Log = XTrace.Log;
rds.ClientLog = XTrace.Log; // 调试日志。正式使用时注释
var user = new User { Name = "NewLife", CreateTime = DateTime.Now };
rds.Set("user", user, 3600);
var user2 = rds.Get<User>("user");
XTrace.WriteLine("Json: {0}", user2.ToJson());
XTrace.WriteLine("Json: {0}", rds.Get<String>("user"));
if (rds.ContainsKey("user")) XTrace.WriteLine("存在！");
rds.Remove("user");

执行结果：

14:14:25.990  1 N - SELECT 7
14:14:25.992  1 N - => OK
14:14:26.008  1 N - SETEX user 3600 [53]
14:14:26.021  1 N - => OK
14:14:26.042  1 N - GET user
14:14:26.048  1 N - => [53]
14:14:26.064  1 N - GET user
14:14:26.065  1 N - => [53]
14:14:26.066  1 N - Json: {"Name":"NewLife","CreateTime":"2018-09-25 14:14:25"}
14:14:26.067  1 N - EXISTS user
14:14:26.068  1 N - => 1
14:14:26.068  1 N - 存在！
14:14:26.069  1 N - DEL user
14:14:26.070  1 N - => 1

保存复杂对象时，默认采用Json序列化，所以上面可以按字符串把结果取回来，发现正是Json字符串。
Redis的strings，实质上就是带有长度前缀的二进制数据，[53]表示一段53字节长度的二进制数据。

集合操作

GetAll/SetAll 在Redis上是很常用的批量操作，同时获取或设置多个key，一般有10倍以上吞吐量。

批量操作：

var rds = new FullRedis("127.0.0.1", null, 7);
rds.Log = XTrace.Log;
rds.ClientLog = XTrace.Log; // 调试日志。正式使用时注释
var dic = new Dictionary<String, Object>
{
    ["name"] = "NewLife",
    ["time"] = DateTime.Now,
    ["count"] = 1234
};
rds.SetAll(dic, 120);

var vs = rds.GetAll<String>(dic.Keys);
XTrace.WriteLine(vs.Join(",", e => $"{e.Key}={e.Value}"));

执行结果：

MSET name NewLife time 2018-09-25 15:56:26 count 1234
=> OK
EXPIRE name 120
EXPIRE time 120
EXPIRE count 120
MGET name time count
name=NewLife,time=2018-09-25 15:56:26,count=1234

集合操作里面还有 GetList/GetDictionary/GetQueue/GetSet 四个类型集合，分别代表Redis的列表、哈希、队列、Set集合等。
基础版Redis不支持这四个集合，完整版NewLife.Redis支持，MemoryCache则直接支持。

高级操作

• Add 添加，当key不存在时添加，已存在时返回false。
• Replace 替换，替换已有值为新值，返回旧值。
• Increment 累加，原子操作
• Decrement 递减，原子操作

高级操作：

var rds = new FullRedis("127.0.0.1", null, 7);
rds.Log = XTrace.Log;
rds.ClientLog = XTrace.Log; // 调试日志。正式使用时注释
var flag = rds.Add("count", 5678);
XTrace.WriteLine(flag ? "Add成功" : "Add失败");
var ori = rds.Replace("count", 777);
var count = rds.Get<Int32>("count");
XTrace.WriteLine("count由{0}替换为{1}", ori, count);

rds.Increment("count", 11);
var count2 = rds.Decrement("count", 10);
XTrace.WriteLine("count={0}", count2);

执行结果：

SETNX count 5678
=> 0
Add失败
GETSET count 777
=> 1234
GET count
=> 777
count由1234替换为777
INCRBY count 11
=> 788
DECRBY count 10
=> 778
count=778

性能测试

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/value。
batch 批大小，分批执行读写操作，借助GetAll/SetAll进行优化。

Redis默认设置AutoPipeline=100，无分批时打开管道操作，对添删改优化。

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。