/// 构造函数,内部存款和储蓄器数据库

设置与利用

实际使用:

  • 服务端运行:将下令 redis-server.exe
    redis.windows.conf 写入 .bat 文件,直接运营 StartWithConf.bat 运营服务端;
  • 客户端运转:直接运维 redis-cli.exe 即可;

    redis.windows.conf:配置文件
    redis-benchmark.exe:Redis读写质量测试工具
    redis-check-aof.exe:aof修复检查日志
    redis-check-dump.exe:dump检查数据库文件
    redis-cli.exe:Redis客户端程序
    redis-server.exe:Redis服务器程序
    StartWithConf.bat:运转Redis

using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Linq;
using ServiceStack.Redis;
using ServiceStack.Redis.Generic;
namespace RedisHelper
{
public class RedisTool : IDisposable
{
public RedisClient Redis = new RedisClient(“127.0.0.1”, 6379,
“123456”);
//缓存池
private PooledRedisClientManager prcm = new PooledRedisClientManager();

配置文件

redis.windows.conf

Redis服务端的周转参数全体靠配置文件贯彻,此处详细介绍Redis配置文件的多少个重大参数:

network

  • bind 127.0.0.1:绑定地址(外网连接:0.0.0.0)  
  • port 6379:暗中认可绑定本机的6379端口;
  • timeout:连接超时时间(秒)
  • requirepass pass:配置redis连接认证密码

general

  • loglevel
    debug/notice/warning/verbose:日志级别(开发测试/生产条件/只记录警告错误消息/详细信息)
  • logfile
    ./Logs/redis_log.txt:日志文件保留路径
  • databases 16:数据库数量,私下认可0

snapshotting

  • save TimeInterval ChangeCnt

append only mode

  • appendonly yes:开启命令日志格局;

limits

  • maxclients 64:最浦那接数,0为不限定
  • maxmemory <bytes>:内存清理临界值
  • maxmemory-policy
    volatile-lru:内部存款和储蓄器清理采取的暗许策略,对安装过期时间的key实行LRU算法删除

//暗许缓存过期时刻单位秒
public int secondsTimeOut = 30 * 60;

劳务命令

ping:启动服务连接情况
info:查看server/client配置信息
info commandstats + config resetstat:显示/清除名次调用统计信息
config get/set:获取/设置配信息
flushdb/flushall:删除当前所选/所有数据库中的所有key
save/bgsave:数据保存到硬盘/异步保存
lastsave: 上次成功保存到磁盘的unix时间戳
dbsize:查看所有key的数目 
get/set和mget/mset:获取/设置键
incr/decr和incrby/decrby:自增/自减
exists/type key:键key是否存在/键类型
expire key secondTime:设置键的过期时间
rename oldKey newKey:重命名
ttl key:键key的剩余存活时间
select db_index:选择数据库
move key db_index:将键key移动到指定数据库

/// <summary>
/// 构造函数
/// </summary>
/// <param name=”OpenPooledRedis”>是不是打开缓冲池</param>
public RedisTool(bool OpenPooledRedis = false)
{
if (OpenPooledRedis)
{
prcm = CreateManager(new[] { “123456@127.0.0.1:6379” }, new[] {
“123456@127.0.0.1:6379” });
Redis = prcm.GetClient() as RedisClient;
}
}

基本概念

Redis是第超级的NoSQL数据库服务器,其License是Apache
License、完全免费。首先看下内部存款和储蓄器数据库的基本概念:

内部存款和储蓄器数据库

In-Memory DataBase,以内部存款和储蓄器为根本存款和储蓄介质的数码库.

  • 具备的表及索引在内存中、化解I/O瓶颈,为访问内存设计最佳访问方法和目录情势,读写速度快、品质好;
  • 内部存款和储蓄器数据库的体量大小受物理内部存款和储蓄器的限制;
  • 安全性难题是硬伤,支持根据政策与磁盘数据库举行数量同步,以及数据库的可信性复苏机制;

Redis

REmote DIctionary Server(远程字典服务),远程内部存款和储蓄器数据库(Memory Database + Data Structure
Server),开源的选拔ANSI-C语言编写、帮助互连网、可根据内部存款和储蓄器亦可持久化的日志型、高品质的key-value数据库,Redis不预订义且不采用表,适应高并发、海量数据存储场景。

  • A persistent key-value database with built-in net interface
    written in ANSI-C for Posix systems.
  • Redis is an open source, BSD licensed, advanced key-value cache
    and store.

下边是Redis接济的5类别型数据结构的里边图解(图一):

图片 1

redisObject目的是Redis内部的着力指标,用于表示拥有的key和value。

typedef struct redisObject {
    unsigned type:4;  // 数据类型
    unsigned encoding:4;  // 编码方式
    unsigned lru:REDIS_LRU_BITS;   /* lru time (relative to server.lruclock) */
    int refcount;   // 对象的引用计数
    void *ptr;   // 指向真正的存储结构
} robj;

其中,REDIS_LRU_BITS表示当内部存款和储蓄器超限时选用LRU算法清除内部存款和储蓄器中的靶子。redisObject对象的创立在object.c文件中:

robj *createObject(int type, void *ptr) {
    robj *o = zmalloc(sizeof(*o));
    o->type = type;
    o->encoding = OBJ_ENCODING_RAW;
    o->ptr = ptr;
    o->refcount = 1;

    /* Set the LRU to the current lruclock (minutes resolution). */
    o->lru = LRU_CLOCK();
    return o;
}    

Redis的键类型为string,值类型援救:

  •  字符串:string
  •  列表:list
  •  集合:set
  •  有序集合:zset (SortedSet)
  •  散列:hash

现实内部存款和储蓄器结构示意图(图二):

图片 2

参考:Redis数据库入门教程; Redis学习笔记

特点

  • 一切数据In-Momory,作为Memcached的替代者;
  • key-value存款和储蓄系统(Key:数据检索的绝无仅有标识、Value:数据存款和储蓄的要害对象),援救多种类型的value(数据结构服务器);
  • redis的源点是cache,缓存,高速缓存;
  • 数据存款和储蓄于内部存款和储蓄器中或被安插为利用虚拟内部存款和储蓄器;
  • 持久化天性(Persistence):能够持久化到磁盘(周期性把创新数据写入磁盘或把修改操作追加写入记录文件);
  • 主从复制特性(Master/Slave
    Replication):负载均衡,扩大读品质;
  • 客户端分片(Client-Side
    Sharding):数据划分为八个部分,扩大写品质,线性级其他品质提高;
  • 扶助各样分歧措施的排序;
  • 支撑不难的事情(仅实现2遍性执行多条命令的作用,不支持回滚);
  • 支撑设置数据过期时间;

内部存储器优化

  • string和数字:Redis内部维护一个数字池,能够省去存款和储蓄空间,暗许 REDIS_SHARED_INTEGERS = 10000 
  • 复杂类型的囤积优化:Redis内部接纳紧密格式存款和储蓄数据(适合集合包罗的Entry不多并且每一种Entry包蕴的Value不是相当长的景色),遍历复杂度降低为O(n)、但节省存储空间。以ZIPMap的数据结构为例:

  图片 3

 
在那之中,字段free用于冗余空间,空间换时间、一定意况下幸免插入操作引起的扩容操作。

  • list、set、hash采取独特编码,优化存款和储蓄空间;
  • byte、bit级别的操作:getrange/setrange、getbit/setbit以及bitmap高效存款和储蓄;

Redis .vs.
Memcached

  • 两者均是高品质键值缓存服务器,Memcached只提供数据缓存服务,Redis提供数据缓存和持久化;
  • Memcached:多线程服务器;Redis:单线程服务器,部分质量通过十六线程达成;
  • Memcached只扶助一般字符串键;Redis提供充足的数目存款和储蓄结构,同时帮衬主数据库(Primary
    Database)+ 扶助数据库(Auxiliary Database)使用;
  • Memcached:预分配内部存款和储蓄器池格局,Redis:现场报名内部存款和储蓄器的艺术存储数据、且能够配备虚拟内部存款和储蓄器

#region Key/Value存储

数据类型

string

图片 4

list

双向链表、允许再度,援救lpush/rpush和lpop/rpop;落成音信队列等;

图片 5

set

不容许再一次,内部是哈希表达成、查找/删除/插入均O(1); 集合提供SINTELacrosse、SUNION、SDIFF分别帮衬交集、并集、差集操作。

图片 6

hash

键值对(父键+子键:值)。存款和储蓄键key的五个属性数据,完全能够用Json格式存款和储蓄、直接作为string类型操作,但对品质有影响,所以Redis建议Hash类型。

图片 7 

一般来说,图一是平时的key/value结构,供给封装二个对象保存value的音信;图二是Redis的Hash类型:

图片 8

zset

不变键值对(父键+成员:分值),键值对实际是成员和分值(Member-Score)的映照关系(字符串成员member与浮点数分值score之间的稳步映射,按分值大小排序),分值必须为浮点数; 既能够依照成员访问成分(同散列),又足以依照分值按序访问元素结构。

图片 9

/// <summary>
/// 设置缓存
/// </summary>
/// <typeparam name=”T”></typeparam>
/// <param name=”key”>缓存建</param>
/// <param name=”t”>缓存值</param>
/// <param
name=”timeout”>过期时刻,单位秒,-1:不超时,0:暗许过期日子</param>
/// <returns></returns>
public bool Set<T>(string key, T t, int timeout = 0)
{
if (timeout >= 0)
{
if (timeout > 0)
{
secondsTimeOut = timeout;
}
Redis.Expire(key, secondsTimeOut);
}

持久化

内部存储器提供主存款和储蓄协理、硬盘作持久性存款和储蓄。暗中同意开启福特ExplorerDB方式,暗许优先加载AOF文件。2遍性将数据加载到内存中,二遍性预热。

问题:当服务器被关闭时,服务器内部存款和储蓄器存款和储蓄的多寡将何去何从?

RDB .vs. AOF

  • 卡宴DB格局二进制格局存储数据,文件较小且格式紧密(凯雷德DB文件的囤积格式和Redis数据在内部存款和储蓄器中的编码格式一致)、加载速度快;AOF形式文本文件扩展写操作命令,文件较大、新闻冗余,加载速度慢,但rewrite命令会压缩aof文件;
  • 奥迪Q5DB格局按陈设的save策略完成定期批量数量存款和储蓄、效能相对较高;AOF格局准实时日志记录、功效相对较低;
  • 相比奥德赛DB格局,AOF方式可相信性较高、最少的数码丢失和较高的数据苏醒能力;

不重启Redis从CRUISERDB格局切换成AOF情势

redis-cli> config set appendonly yes:启用AOF
redis-cli> config set save "":关闭RDB

参考:Redis数据持久化; Redis小编:深度剖析Redis持久化

return Redis.Add(key, t);
}

RDB

半持久化方式(快速照相形式:File-Snap-Shotting,即时间点转储:Point-in-Time Dump),Redis
DataBase
,将数据先存款和储蓄在内部存款和储蓄器,当直接调用save/bgsave命令时或数额修改满意设置的save条件时触发bgsave操作,将内存数据三次性写入RubiconDB文件。比较相符魔难苏醒(Disaster
Recovery),若Redis相当crash,近期的多寡会丢掉。

rdbcompression yes:创建快照时对数据进行压缩  
dbfilename dump.rdb:快照名称
dir ./saveFile/:快照保存路径(AOF文件存放目录)

原理Copy-on-Write(写时复制)技术

  • Redis forks;
  • 子进度将数据写到临时景逸SUVDB文件中;
  • 当子进度完结写宝马X3DB文件,用新文件替换旧文件;

该原理保险其余时候复制ENVISIONDB文件都是纯属安全的。

/// <summary>
/// 获取
/// </summary>
/// <typeparam name=”T”></typeparam>
/// <param name=”key”></param>
/// <returns></returns>
public T Get<T>(string key)
{
return Redis.Get<T>(key);
}

AOF

全持久化方式(日志格局),Append-Only-File,将数据存在内存,同时调用fsync将这一次写操作命令进行日志记录到aof文件,基于Redis网络交互协议的由Redis标准命令组成的可识其余纯文本文件,只允许扩大不允许改写。

写策略:暗中同意并推举 appendfsync everysec ,速度和武威兼顾。

  • appendfsync always:每提交一个改动命令调用fsync刷新到AOF文件,相当慢、但尤其安全;
  • appendfsync everysec:每秒调用fsync刷新到AOF文件,非常快、但恐怕会丢掉一秒之内的数额;
  • appendfsync no:依靠OS被动刷新、redis不积极刷新AOF,最快、但安全性差;

AOF最重视的计划便是关于调用fsync追加日志文件持久化数据的功用。磁盘空间满、断电等意况不会潜移默化日志的完整性和可用性。

保存:支持2种方式

  • 调用flushaofbuf,把aof_buf中的命令写入aof文件,再清空aof_buf,进入下壹次loop;

    sds aof_buf; / AOF buffer, written before entering the event loop /

  • aof_rewrite:依据现有的数据库数据反向生成命令,然后把命令写入aof文件中;

加载

fakeClient = createFakeClient();   // 创建伪客户端
while(命令不为空) {
   // 获取一条命令的参数信息 argc, argv
      . . . 
   // 执行
   fakeClient->argc = argc;
   fakeClient->argv = argv;
   cmd->proc(fakeClient);
}

AOF重写

bgrewriteAOF,重新生成一份AOF文件,新的AOF文件只包罗对同样个值的高频操作的末段一条记下(能够复苏数据的细微指令集),进程和GL450DB类似(Copy-on-Write机制):

  • fork3个子历程,间接遍历旧的AOF文件,将数据写入新的AOF如今文件;
  • 在写新文件进度中,全体的新的写操作日志记录在内部存款和储蓄器缓冲区中、同时会写入到原来的AOF文件中;
  • 形成写新文件操作后,发出信号公告父进程将内部存款和储蓄器缓冲区中的写指令一回性追加到临时AOF文件中;
  • 追加达成,Redis将一时半刻AOF文件作为新AOF文件替代旧AOF文件(调用原子性的rename命令用新的AOF文件替代老的AOF文件); 

当同时满足以下二个标准时触发rewrite操作:

auto-aof-rewrite-percentage 100  // 当前写入日志文件的大小占到初始日志文件大小的某个百分比时触发rewrite
auto-aof-rewrite-min-size 64mb   // 本次Rewrite最小的写入数据量

在意,bgrewriteaof和bgsave无法同时执行,防止五个Redis后台过程同时对磁盘实行大量的I/O操作。

修复

Redis提供 redis-check-aof.exe 工具帮忙日志修复效应:

  • 备份坏的AOF文件;
  • 运作redis-check-aof
    –fix修复坏的AOF文件;
  • 用diff
    -u相比五个公文的出入,确认难题点;
  • 重启Redis,加载修复后的AOF文件;

/// <summary>
/// 删除
/// </summary>
/// <param name=”key”></param>
/// <returns></returns>
public bool Remove(string key)
{
return Redis.Remove(key);
}

基本机制

master-slave,为了加强持久化机制,在持久化基础上Redis提供复制效能:将3个主服务器(master)数据自动同步到多个从服务器(slave),完成基本同步:

  • 纯粹的冗余备份
  • 晋级读品质

具体地:

  • 启航从服务器,先向主服务器发送SYNC命令;
  • 主服务器收到SYNC命令后fork子进程初步保存快速照相,时期全数发给主服务器的一声令下都会被缓存到内部存款和储蓄器;
  • 快速照相保存完结后,主服务器把快速照相和缓存的通令全体发送给从服务器;

  • 从服务器保存收到的快速照相文件并加载到内部存款和储蓄器中,然后挨家挨户执行收到的缓存命令;

在主导同步进程中(异步达成),从服务器不会堵塞,时期私下认可使用同步在此之前的数据持续响应客户端命令。主从机制协理增量同步策略,降低连接断开的还原资本。

切实采取中家常便饭是:Redis+MySQL

图片 10

public bool Add<T>(string key, T t, int timeout)
{
if (timeout >= 0)
{
if (timeout > 0)
{
secondsTimeOut = timeout;
}
Redis.Expire(key, secondsTimeOut);
}
return Redis.Add(key, t);
}

布告订阅机制

publish-subscribe,观察者方式,订阅者(Subscriber)订阅频道(Channel),公布者(Publisher)将音讯发到钦命频道(Channel),通过那种方法将新闻的发送者和接收者解耦,能够兑现七个浏览器之间的消息同步和实时更新。

图片 11

  • 消息的传递是多对多的;
  • 支撑格局匹配;
  • 运行稳定、火速;

    publish myChannel “xxx”:发布
    subscribe myChannel:订阅
    unsubscribe myChannel:裁撤订阅

Redis的Pub/Sub方式允许动态的Subscribe/Unsubscribe,提升系统的油滑和可扩充性。  

#endregion

其他

排序

问题:数据库帮助排序,为何要把排序作用放在缓存中贯彻?

  • 排序会追加数据库的载荷,难以支撑高并发的接纳;
  • 在缓存中排序不会遇见表锁定的题材;

    sort key [BY pattern] [LIMIT offset cnt] [GET pattern [GET pattern …]] [asc | desc] [ALPHA] [STORE destination]

  • by:即order by,钦定排序字段,by
    *->子键名;

  • limit:限制排序后回去成分的多少,表示跳过前offset个要素、再次来到之后的连年cnt个要素,能够兑现分页功用;
  • get:重回钦命的字段值,get
    *->子键名;
  • store:将排序结果存入钦点地方;  

事务

Transaction。

  • multi:原子操作,通告Redis,接下去的多少发令属于同一业务;
  • 输入若干命令,存款和储蓄在命令队列中而不会被当下实施;
  • exec:原子操作,布告Redis,属于同一业务的有所命令输入完成,开端推行工作;

管道

pipilining,允许Redis叁次性接收多个指令、执行后三遍性再次回到结果,减弱客户端与Redis服务器的通讯次数、降低往返时延。类似事情,通过原子操作multi/exec完毕。

优先级队列

blpop/brpop。

#region 链表操作

运用场景

第叁,将Redis与SQL Server/MySQL等相比较一下:

  • Redis的持久化是增大功用,且其flushdb、flushall命令会直接清空数据库,
    SQL Server/MySQL的持久化是大旨作用;
  • Redis全量持久数据从内部存储器到磁盘、大数额下影响属性,SQL
    Server/MySQL增量持久化被改动的数码;

使用场景

 - 在主页中显示最新的项目列表;
 - 删除和过滤:lrem;
 - 排行榜(Leader Board)及相关问题;
 - 按照用户投票和时间排序;
 - 过期项目处理:unix时间作为得分;
 - 计数(Counting Stuff):INCR,DECR命令构建计数器系统;
 - 特定时间内的特定项目:Redis特色特性;
 - 实时分析正在发生的情况,用于数据统计与防止垃圾邮件等;
 - Pub/Sub:发布订阅机制;
 - 队列(Priority Queue);
 - 缓存(Caching);  

接下来交到使用Redis中的几点注意事项:

  • keys * —>  scan
  • 建议使用hash
  • expire安装key的并存时间 + volatile-lru策略;
  • Redis所在机械物理内部存储器使用最好不要跨越实际内部存款和储蓄器总量的百分之六十;

以及由此阅读 ALCA in
Redis-land
 获得的建议:

图片 12

参考:Redis应用场景; Redis小编谈Redis应用场景; Redis应用建议

/// <summary>
/// 根据IEnumerable数据添加链表
/// </summary>
/// <typeparam name=”T”></typeparam>
/// <param name=”listId”></param>
/// <param name=”values”></param>
/// <param name=”timeout”></param>
public void AddList<T>(string listId, IEnumerable<T> values,
int timeout = 0)
{
Redis.Expire(listId, 60);
IRedisTypedClient<T> iredisClient = Redis.As<T>();
if (timeout >= 0)
{
if (timeout > 0)
{
secondsTimeOut = timeout;
}
Redis.Expire(listId, secondsTimeOut);
}
IRedisList<T> redisList = iredisClient.Lists[listId];
redisList.AddRange(values);
iredisClient.Save();
}

Redis for C#

初识Redis时接触到的.Net-Redis组件是ServiceStack.Redis,其V3连串的新星版本是:ServiceStack.Redis.3.9.29.0

ServiceStack.Redis

ServiceStack.Common.dll
ServiceStack.Interfaces.dll
ServiceStack.Redis.dll
ServiceStack.Text.dll

询问RedisClient类的切切实实音讯:

  • 基本操作

    public void Init();
    public bool ContainsKey(string key);
    public bool Remove(string key);
    public void RemoveByPattern(string pattern);
    public void RemoveByRegex(string pattern);
    public IEnumerable GetKeysByPattern(string pattern);
    public List SearchKeys(string pattern);
    public List GetAllKeys(); // 数据库内的全部键(慎用)
    public string GetRandomKey();
    public T Get(string key);
    public IRedisTypedClient As(); // / 重要 /
    public bool Add(string key, T value [, DateTime expiresAt]); // [设置过期时间]
    public bool Add(string key, T value [, TimeSpan expiresIn]);
    public bool Set(string key, T value [, DateTime expiresAt]); // [设置过期时间]
    public bool Set(string key, T value [, TimeSpan expiresIn]);
    public bool ExpireEntryAt(string key, DateTime expireAt); // 设置过期时间
    public bool ExpireEntryIn(string key, TimeSpan expireIn);
    public TimeSpan GetTimeToLive(string key); // TTL时间
    public long DecrementValue(string key); // 减
    public long DecrementValueBy(string key, int count);
    public long IncrementValue(string key); // 增
    public long IncrementValueBy(string key, int count);

  • string

    public long GetStringCount(string key);
    public string GetValue(string key);
    public void SetValue(string key, string value [, TimeSpan expireIn]);
    public void RenameKey(string fromName, string toName);
    public int AppendToValue(string key, string value);
    public string GetAndSetValue(string key, string value);
    public string GetSubstring(string key, int fromIndex, int toIndex);
    public List GetValues(List keys);
    public Dictionary GetValuesMap(List keys);

  • List  

    // 基本操作
    public int GetListCount(string listId);
    public int RemoveItemFromList(string listId, string value);
    public string RemoveStart/End/AllFromList(string listId);
    public void SetItemInList(string listId, int listIndex, string value);
    public void AddItemToList(string listId, string value);
    public void AddRangeToList(string listId, List values);
    public List GetAllItemsFromList(string listId);
    public string GetItemFromList(string listId, int listIndex);
    public List GetRangeFromList(string listId, int startingFrom, int endingAt);
    public List GetRangeFromSortedList(string listId, int startingFrom, int endingAt);
    public List GetSortedItemsFromList(string listId, SortOptions sortOptions);
    public List GetValues(List keys);
    public Dictionary GetValuesMap(List keys);
    // List作为队列
    public void EnqueueItemOnList(string listId, string value);
    public string DequeueItemFromList(string listId);
    // List作为栈
    public void PushItemToList(string listId, string value);
    public string PopItemFromList(string listId);
    public string PopAndPushItemBetweenLists(string fromListId, string toListId);

  • Set

    public int GetSetCount(string setId);
    public bool SetContainsItem(string setId, string item);
    public void RemoveItemFromSet(string setId, string item);
    public void AddItemToSet(string setId, string item);
    public void AddRangeToSet(string setId, List items);
    public HashSet GetAllItemsFromSet(string setId);
    public string GetRandomItemFromSet(string setId);
    public List GetSortedEntryValues(string setId, int startingFrom, int endingAt);
    public HashSet GetDifferencesFromSet(string fromSetId, params string[] withSetIds);
    public HashSet GetIntersectFromSets(params string[] setIds);
    public HashSet GetUnionFromSets(params string[] setIds);
    public void StoreDifferencesFromSet(string intoSetId, string fromSetId, params string[] withSetIds);
    public void StoreIntersectFromSets(string intoSetId, params string[] setIds);
    public void StoreUnionFromSets(string intoSetId, params string[] setIds);
    public void MoveBetweenSets(string fromSetId, string toSetId, string item);
    public string PopItemFromSet(string setId); 

  • Hash

    public int GetHashCount(string hashId);
    public bool HashContainsEntry(string hashId, string key);
    public bool RemoveEntryFromHash(string hashId, string key);
    public bool SetEntryInHash(string hashId, string key, string value);
    public List GetHashKeys(string hashId);
    public List GetHashValues(string hashId);
    public Dictionary GetAllEntriesFromHash(string hashId);
    public string GetValueFromHash(string hashId, string key);
    public List GetValuesFromHash(string hashId, params string[] keys);
    public T GetFromHash(object id);

  • SortedSet(zset)

    public int GetSortedSetCount(string setId);
    public bool SortedSetContainsItem(string setId, string value);
    public bool RemoveItemFromSortedSet(string setId, string value);
    public bool AddItemToSortedSet(string setId, string value [, double score]);
    public bool AddRangeToSortedSet(string setId, List values [, double score]);
    public List GetRangeFromSortedSet(string setId, int fromRank, int toRank);
    public IDictionary GetRangeWithScoresFromSortedSet(string setId, int fromRank, int toRank);
    public List GetAllItemsFromSortedSetDesc;
    public IDictionary GetAllWithScoresFromSortedSet(string setId);

内部,方法 public IRedisTypedClient<T>
As<T>(); 搭配接口 public interface
IRedisTypedClient<T> : IEntityStore<T>{} 和
public interface IEntityStore<T>{}
中提供的不二法门能够形成种种操作。

在V3.0版本的底子上,其V4.0版本 ServiceStack.Redis-4.0.52 提供了更多的点子:

  • Scan方法;
  • 获取设置配置消息;
  • 支持Lua脚本; 

    public RedisText Custom(params object[] cmdWithArgs); // 执行命令
    public RedisClient CloneClient();
    public string GetClient();
    public void SetClient(string name);
    public void KillClient(string address);
    public void ChangeDb(long db);
    public DateTime GetServerTime();
    public DateTime ConvertToServerDate(DateTime expiresAt);
    public List> GetClientsInfo();
    public string GetConfig(string configItem);
    public void SetConfig(string configItem, string value);
    public void SaveConfig();
    public void ResetInfoStats();

其中,Custom()方法能够推行绝大部分的Redis命令,ServiceStack.Redis.Commands概念命令,用于Custom()方法的率先个参数:

public static class Commands{   
        public static readonly byte[] CommandName;
}   

参考

StackExchange.Redis

鉴于ServiceStack.Redis的V4.0版本商业化开头收费,推荐使用:StackExchange.Redis

StackExchange.Redis是专为.Net/C#的Redis客户端API,近年来被StackOverFlow使用、微软官方RedisSessionStateProvider也应用StackExchange.Redis落成。

StackExchange.Redis的中央是ConnectionMultiplexer类(线程安全),在命名空间StackExchange.Redis中定义,封装了Redis服务的操作细节,该类的实例被全体应用程序域共享和任用。

ConnectionMultiplexer redisClient = ConnectionMultiplexer.Connect("localhost");
IDatabase db = redisClient .GetDatabase();

其基础和采取待学习…

参考

 


参考

/// <summary>
/// 添加单个实体到链表中
/// </summary>
/// <typeparam name=”T”></typeparam>
/// <param name=”listId”></param>
/// <param name=”Item”></param>
/// <param name=”timeout”></param>
public void AddEntityToList<T>(string listId, T Item, int timeout
= 0)
{
IRedisTypedClient<T> iredisClient = Redis.As<T>();
if (timeout >= 0)
{
if (timeout > 0)
{
secondsTimeOut = timeout;
}
Redis.Expire(listId, secondsTimeOut);
}
IRedisList<T> redisList = iredisClient.Lists[listId];
redisList.Add(Item);
iredisClient.Save();
}

/// <summary>
/// 获取链表
/// </summary>
/// <typeparam name=”T”></typeparam>
/// <param name=”listId”></param>
/// <returns></returns>
public IEnumerable<T> GetList<T>(string listId)
{
IRedisTypedClient<T> iredisClient = Redis.As<T>();
return iredisClient.Lists[listId];
}

/// <summary>
/// 在链表中删除单个实体
/// </summary>
/// <typeparam name=”T”></typeparam>
/// <param name=”listId”></param>
/// <param name=”t”></param>
public void RemoveEntityFromList<T>(string listId, T t)
{
IRedisTypedClient<T> iredisClient = Redis.As<T>();
IRedisList<T> redisList = iredisClient.Lists[listId];
redisList.RemoveValue(t);
iredisClient.Save();
}

/// <summary>
/// 依照lambada表明式删除符合条件的实业
/// </summary>
/// <typeparam name=”T”></typeparam>
/// <param name=”listId”></param>
/// <param name=”func”></param>
public void RemoveEntityFromList<T>(string listId, Func<T,
bool> func)
{
using (IRedisTypedClient<T> iredisClient = Redis.As<T>())
{
IRedisList<T> redisList = iredisClient.Lists[listId];
T value = redisList.Where(func).FirstOrDefault();
redisList.RemoveValue(value);
iredisClient.Save();
}
}

#endregion

#region 清空Redis全数数据库中的全部key
public void Flushall()
{
Redis.FlushAll();
}
#endregion

//释放能源
public void Dispose()
{
if (Redis != null)
{
Redis.Dispose();
Redis = null;
}
GC.Collect();
}

/// <summary>
/// 缓冲池
/// </summary>
/// <param name=”readWriteHosts”></param>
/// <param name=”readOnlyHosts”></param>
/// <returns></returns>
public static PooledRedisClientManager CreateManager(
string[] readWriteHosts, string[] readOnlyHosts)
{
return new PooledRedisClientManager(readWriteHosts, readOnlyHosts,
new RedisClientManagerConfig
{
MaxWritePoolSize = readWriteHosts.Length * 5,
MaxReadPoolSize = readOnlyHosts.Length * 5,
AutoStart = true,
});
// { RedisClientFactory =
(IRedisClientFactory)RedisCacheClientFactory.Instance.CreateRedisClient(“127.0.0.1”,
6379) };
}
}

}

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