关于redis:Redis一原理与基本使用

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一、Redis的外围概念

概念

Redis就是分布式缓存，也能够了解成过程外的缓存。

如图：

二、Redis的利用场景

利用场景

次要是利用在集群零碎中。
- 单体我的项目就没必要用分布式缓存，应用本地缓存就能够；如图：

当客户端发动申请到零碎，零碎先去到本地缓存查问数据，没有查问到数据则到数据库查问，将查到的数据保留到本地缓存在返回到客户端；当第二次申请到零碎，零碎先去到本地缓存查问数据，则将缓存中的数据返回到客户端【第一次申请曾经将数据保留到本地缓存中】；那他本地缓存的命中率为 50%；

应用本地缓存做分布式会有缓存命中率降落缺点；如图：

客户端发动申请到Nginx，Nginx将申请代理到零碎1，零碎1查看本地缓存没有符合条件的数据，再到数据库获取数据存到本地缓存再返回到客户端；当客户端在一次发动申请到Nginx，Nginx将申请代理到零碎2，零碎2查看本地缓存没有符合条件的数据，再到数据库获取数据存到本地缓存再返回到客户端，那么发动了两次申请都没有到本地缓存中获取到数据，那它缓存命中率为 0/2=0；缓存命中率降落那就表明整体查问性能降落。

解决缓存命中率的计划

将缓存数据集中到一起，应用Redis分布式缓存，如图：

三、Redis的我的项目落地

条件

Demo我的项目

Redis 【在linux中部署】

Linux装置

#装置 wget 命令
yum -y install wget
#下载
wget http://download.redis.io/releases/redis-6.2.6.tar.gz
#解压
tar xzf redis-6.2.6.tar.gz
#进入解压文件夹
cd redis-6.2.6
#装置 gcc
yum install gcc
#编译
make
#进入解压后的src目录，运行服务
src/redis-server

Demo 我的项目配置

步骤

装置Redis Nuget包
```
StackExchange.Redis
```

定义一个扩大类

public static IServiceCollection AddRedis(this IServiceCollection serviceCollection) 
        {
            ConnectionMultiplexer connectionMultiplexer = ConnectionMultiplexer.Connect("IP:端口");
            serviceCollection.AddSingleton(connectionMultiplexer);  
            return serviceCollection;    
        }

StateUp类注册【写了个扩大办法】
```
services.AddRedis();
```

Redis 存储和获取

//注入
public readonly ConnectionMultiplexer connectionMultiplexer; 
public HomeController(ConnectionMultiplexer _connectionMultiplexer)
{ 
  connectionMultiplexer = _connectionMultiplexer;
}
// 获取Redis值
obj = connectionMultiplexer.GetDatabase(0).StringGet(Key).ToString();
//存储Redis值  Key:Value
connectionMultiplexer.GetDatabase(0).StringSet(Key, Value);

Redis 存储汇合

//获取Redis是否存在
RedisValue[] redisValues = connectionMultiplexer.GetDatabase(0).SetMembers("list");
 //Redis中不存在此数据
 if (redisValues.Length == 0)
{
//数据库中获取
 list = demoDbContext.Set<User>().ToList();
 List<RedisValue> rvList = new List<RedisValue>();
 foreach (User user in list)
 {
    obj = JsonConvert.SerializeObject(user);
    rvList.Add(obj);
 }
 //将数据增加到Redis中
  connectionMultiplexer.GetDatabase(0).SetAdd("list", rvList.ToArray());       
 }

Redis Hash字典存储

应用场景：对数据库某个字段做批改或者某个int字段数据加一

//获取HASH字段中的数据
 connectionMultiplexer.GetDatabase(0).HashGet(类型, key).ToString();
 if (string.IsNullOrEmpty(obj))
 {
   //到数据库获取数据
   u = demoDbContext.Set<User>().Where(p => p.useid == useid).FirstOrDefault();
   //将数据增加到Redis Hash字典中
   connectionMultiplexer.GetDatabase(0).HashSet(类型, key,Value);
   //设置过期工夫
   connectionMultiplexer.GetDatabase(0).KeyExpire(类型,TimeSpan.FromSeconds(10));

  }
  //字典中的Value值加1
  connectionMultiplexer.GetDatabase(0).HashIncrement(类型, key);

Redis 事务

//查问获取值
connectionMultiplexer.GetDatabase(0).HashGet(类型, key).ToString();
//创立事务
ITransaction transaction = connectionMultiplexer.GetDatabase(0).CreateTransaction();
//增加值
transaction.HashSetAsync(类型, key, value);
//批改值
// transaction.HashSetAsync(类型, key,批改后Value);
//提交事务
 bool commit = transaction.Execute();

Redis 批量存储数据

 //创立批量对象
  var bach = connectionMultiplexer.GetDatabase(0).CreateBatch();
  //获取数据
  List<User> list = new List<User>();
  list = demoDbContext.user.ToList();
  //批量增加
  for (int i = 0; i < list.Count; i++)
  {
    bach.HashSetAsync("bach_User_"+i, "state", list[i].usestate);
  }
  //数据提交
  bach.Execute();

Redis汇合排序

//获取数据
RedisValue[] rv = connectionMultiplexer.GetDatabase(0).SetMembers("User");
 if (rv.Length == 0)
 {
   list = demoDbContext.Set<User>().ToList();
   List<RedisValue> rvList = new List<RedisValue>();
   //批量增加数据
   foreach (User u in list) 
   {
      var  data = JsonConvert.SerializeObject(u);  
      rvList.Add(data);
       //数据排序
       connectionMultiplexer.GetDatabase(0).SortedSetAdd("User", data, u.usestate);  // User :key  data:Value值  u.usestate：排序字段  升序
  }

Redis分页查问

 List<User> list = new List<User>();
 //获取分页数据  100为行数，1为页数
 RedisValue[] rv = connectionMultiplexer.GetDatabase(0).SetScan("User",100,0,1).ToArray();
 if (rv.Length == 0)
   {
      list = demoDbContext.Set<User>().ToList();
      List<RedisValue> rvList = new List<RedisValue>();
      foreach (User u in list) 
      { 
         var  data = JsonConvert.SerializeObject(u); 
         rvList.Add(data); 
       }
       //增加数据到Redis中
      connectionMultiplexer.GetDatabase(0).SetAdd("User", rvList.ToArray());
    }

四、Redis的通信原理

Redis处理事件的简略模型：多路复用机制【一个线程解决多个连贯】【订阅公布机制】;

原理

默认通过Socket协定建设连贯的，服务端通过Socket的通过四层，在通过链路层再通过四层达到Redis建设连贯；链路层【硬件层面】收到申请后，操作系统【生产者】通过同步转换成异步将申请发给事件收集器【MQ】而后Redis【订阅者】用一个线程通过轮询的形式处理事件，这就是多路复用机制。

Redis做的三件事：

1、建设连贯

2、存储数据到本地缓存

3、长久化数据到文件中（开启新线程）

如图：

五、Redis的数据结构原理

原理

Redis 建设连贯后，通过接口将数据存储到内存中。

如图：
数据长久化
- 目标
  
  为了避免数据失落。默认寄存在AOP 文件中。
Redis Set原理图

数组+HASH表，如图：

HASH的作用：避免数据反复，应用HASH碰撞。

Redis HASH字典原理

数组+HASH表+单项列表。
- 原理
  
  字典存储的字段通过hash失去一个数组的索引，依据索引将key \ value存储到数组中，如果失去的索引曾经存在key\value 了，不会笼罩掉，会造成一个单项链表的模式持续存储。
  
  如图：



![在这里插入图片形容](https://img-blog.csdnimg.cn/3e4a1a23c7a34ef1b8c2c16e34abf72d.png?x-oss-process=image/watermark,type_d3F5LXplbmhlaQ,shadow_50,text_Q1NETiBAQEDnpZ7lhpzlhpnku6PnoIE=,size_20,color_FFFFFF,t_70,g_se,x_16#pic_center)

缺点

齐全基于内存，会导致内存溢出。不适宜存储海量数据。

关于redis:Redis一原理与基本使用

一、Redis的外围概念

二、Redis的利用场景

三、Redis的我的项目落地

四、Redis的通信原理

五、Redis的数据结构原理

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