如何将.NET客户端的Redis管道技术与事务处理功能结合实现为一个高效的长尾？

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序言 + Redis中的管道（Pipeline）特性概述：

Redis的管道特性允许客户端在一次网络往返中发送多个命令，服务器端在接收到所有命令后一次性执行这些命令，并将结果一次性返回给客户端。这样，相比于逐个发送命令，可以显著减少网络往返次数，提高效率。

具体来说，Redis客户端端一次发送多个命令给服务器端，服务器端将这些命令缓存起来，直到收到一个特殊的END命令，才会执行这些命令并将结果返回给客户端。这样，客户端和服务器端只需要一次网络往返，就完成了多个命令的发送和响应。

Redis使用的模型是客户端-服务器（Client-Server）模型，请求/响应协议是二进制协议或文本协议。

序言

Redis中的管道（PipeLine）特性：简述一下就是，Redis如何从客户端一次发送多个命令，服务端到客户端如何一次性响应多个命令。

Redis使用的是客户端-服务器模型和请求/响应协议的TCP服务器,这就意味着一个请求要有以下步骤才能完成：1、客户端向服务器发送查询命令，然后通常以阻塞的方式等待服务器相应。2、服务器处理查询命令，并将相应发送回客户端。这样便会通过网络连接，如果是本地回环接口那么就能特别迅速的响应，但是如果走外网，甚至外网再做一系列的层层转发，那就显的格外蛋疼。无论网络延时是多少，那么都将占用整体响应的时间。这样一来如果一次发送1个命令，网络延时为100ms，我们不得不做。那么如果1次发1000个命令，那么网络延时100*1000ms就很难容忍啦。

针对与上面的问题，Redis在2.6版本以后就都提供啦管道（Pipeline）功能。他可以使客户端在没有读取旧的响应时，处理新的请求。这样便可以向服务器发送多个命令，而不必等待答复，直到最后一个步骤中读取答复。这被称为管线（PipeLine），并且是几十年来广泛使用的技术。例如，许多POP3协议实现已经支持此功能，大大加快了从服务器下载新电子邮件的过程。

那么事务这个词汇，经常遇到，就不多唧唧啦，目标要一致就好，便是一组操作怎么做成原子性操作，使他去不了终点，回到原点。

简述wireshark抓包工具

为啦让大家对管线有更形象的感观，这一节我们先说说Wireshark抓包工具，他会让你看到客户端到服务器通过tcp协议发送的redis命令的过程与详细。

wireshark能够扑捉到系统发送和接受的每一个报文，我们这里只做一些过滤的简述。下图就是他的样子，你打开后可以可以摸索下他的用法。

简述几个过滤规则：

1、ip过滤：目标ip过滤：ip.dst==172.18.8.11,源ip地址过滤：ip.src==192.168.1.12;

2、端口过滤：tcp.port==80，这条规则是把源端口和目的端口为80的都过滤出来。使用tcp.dstport==80只过滤目的端口为80的，tcp.srcport==80只过滤源端口为80的包；

3、协议过滤：直接在fiter框中输入协议名称即可，如：redis.io/topics/pipelining

github.com/StackExchange/StackExchange.Redis/blob/master/Docs/PipelinesMultiplexers.md

StackExchange.Redis实现Redis事务（Transactions）

这个看官方文档，我只能说实现的很奇怪吧。我先描述下我的环境，就是准备一个空redis库，然后一步一步往下走，我们写代码看结果，来搞一搞这个事务。

static void Main(string[] args) { var tran = db.CreateTransaction(); tran.AddCondition(Condition.ListIndexNotEqual("zlh:1",0,"zhanglonghao")); tran.ListRightPushAsync("zlh:1", "zhanglonghao"); bool committed = tran.Execute(); Console.WriteLine(committed); Console.ReadLine(); }

执行结果为：true。数据库中结果如下，说明我们插入成功。

即：如果key为：zlh：1的list集合在索引0初的value!=zhanglonghao的话，我们从链表右侧插入一条数据key为zlh：1value为zhanglonghao，成功。因为第一次操作为空库。0处确实不为张龙豪。

数据不清空，继续上代码。

static void Main(string[] args) { var tran = db.CreateTransaction(); tran.AddCondition(Condition.ListIndexNotEqual("zlh:1",0,"zhanglonghao")); tran.ListRightPushAsync("zlh:1", "zhanglonghao1"); bool committed = tran.Execute(); Console.WriteLine(committed); Console.ReadLine(); }

结果为false，数据库没有增减数据。已久与上图的数据保持一致。

原因分析：0处此时为zhanglonghao，所以ListIndexNotEqual("zlh:1",0,"zhanglonghao")为假命题，直接回滚，不执行下面的插入命令。

数据不清空，继续上代码：

static void Main(string[] args) { var tran = db.CreateTransaction(); tran.AddCondition(Condition.ListIndexEqual("zlh:1",0,"zhanglonghao")); tran.ListRightPushAsync("zlh:1", "zhanglonghao1"); bool committed = tran.Execute(); Console.WriteLine(committed); Console.ReadLine(); }

结果为true，数据结果如下，增长一条值为zhanglonghao1的数据：

原因分析：ListIndexEqual("zlh:1",0,"zhanglonghao")为真命题，执行下面的操作，提交事物。

数据不删继续上代码：

static void Main(string[] args) { var tran = db.CreateTransaction(); tran.AddCondition(Condition.ListIndexEqual("zlh:1",0,"zhanglonghao")); tran.ListRightPushAsync("zlh:1", "zhanglonghao2"); tran.AddCondition(Condition.ListIndexNotEqual("zlh:1", 0, "zhanglonghao")); tran.ListRightPushAsync("zlh:1", "zhanglonghao3"); bool committed = tran.Execute(); Console.WriteLine(committed); Console.ReadLine(); }

结果为false，数据库数据已久与上面的保持一致，不增不减。

分析原因：Condition.ListIndexEqual("zlh:1",0,"zhanglonghao")为true，但是到下面的ListIndexNotEqual("zlh:1", 0, "zhanglonghao")为false。故整个事物的操作回滚，不予执行，故数据库没有变化。

到此，我就不写多余的代码啦，但我要说几个注意点：

1、执行命令的操作需为异步操作。

2、在事物中执行的命令，都不会直接看到结果，故此结果也不能用于下面代码做判断，因为当前的异步命令在Execute()之前是不会对数据库产生任何影响的。

3、参考文档：github.com/StackExchange/StackExchange.Redis/blob/master/Docs/Transactions.md

以上就是本文的全部内容，希望本文的内容对大家的学习或者工作能带来一定的帮助，同时也希望多多支持易盾网络！