关于redis:Redis一原理与基本使用

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一、Redis的外围概念

1. 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 gccyum 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

    1. 装置Redis Nuget包

       StackExchange.Redis

    2. 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;            }

    3. StateUp类注册【写了个扩大办法】

       services.AddRedis();

    4. 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:ValueconnectionMultiplexer.GetDatabase(0).StringSet(Key, Value);

    5. 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());        } 

    6. 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);

    7. 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();

    8. 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();

    9. 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  } 

    10. 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。