Memulai dengan Redis Client API

Di bawah ini adalah contoh sederhana untuk memberi Anda gambaran betapa mudahnya menggunakan beberapa struktur data lanjutan Redis - dalam hal ini Daftar Redis:Kode sumber lengkap dari contoh ini dapat dilihat secara online

using var redisClient = new RedisClient();
//Create a 'strongly-typed' API that makes all Redis Value operations to apply against Shippers
IRedisTypedClient<Shipper> redis = redisClient.As<Shipper>();

//Redis lists implement IList<T> while Redis sets implement ICollection<T>
var currentShippers = redis.Lists["urn:shippers:current"];
var prospectiveShippers = redis.Lists["urn:shippers:prospective"];

currentShippers.Add(
    new Shipper {
        Id = redis.GetNextSequence(),
        CompanyName = "Trains R Us",
        DateCreated = DateTime.UtcNow,
        ShipperType = ShipperType.Trains,
        UniqueRef = Guid.NewGuid()
    });

currentShippers.Add(
    new Shipper {
        Id = redis.GetNextSequence(),
        CompanyName = "Planes R Us",
        DateCreated = DateTime.UtcNow,
        ShipperType = ShipperType.Planes,
        UniqueRef = Guid.NewGuid()
    });

var lameShipper = new Shipper {
    Id = redis.GetNextSequence(),
    CompanyName = "We do everything!",
    DateCreated = DateTime.UtcNow,
    ShipperType = ShipperType.All,
    UniqueRef = Guid.NewGuid()
};

currentShippers.Add(lameShipper);

Dump("ADDED 3 SHIPPERS:", currentShippers);

currentShippers.Remove(lameShipper);

Dump("REMOVED 1:", currentShippers);

prospectiveShippers.Add(
    new Shipper {
        Id = redis.GetNextSequence(),
        CompanyName = "Trucks R Us",
        DateCreated = DateTime.UtcNow,
        ShipperType = ShipperType.Automobiles,
        UniqueRef = Guid.NewGuid()
    });

Dump("ADDED A PROSPECTIVE SHIPPER:", prospectiveShippers);

redis.PopAndPushBetweenLists(prospectiveShippers, currentShippers);

Dump("CURRENT SHIPPERS AFTER POP n' PUSH:", currentShippers);
Dump("PROSPECTIVE SHIPPERS AFTER POP n' PUSH:", prospectiveShippers);

var poppedShipper = redis.PopFromList(currentShippers);
Dump("POPPED a SHIPPER:", poppedShipper);
Dump("CURRENT SHIPPERS AFTER POP:", currentShippers);

//reset sequence and delete all lists
redis.SetSequence(0);
redis.Remove(currentShippers, prospectiveShippers);
Dump("DELETING CURRENT AND PROSPECTIVE SHIPPERS:", currentShippers);

CONTOH KELUARAN:

ADDED 3 SHIPPERS:
Id:1,CompanyName:Trains R Us,ShipperType:Trains,DateCreated:2010-01-31T11:53:37.7169323Z,UniqueRef:d17c5db0415b44b2ac5da7b6ebd780f5
Id:2,CompanyName:Planes R Us,ShipperType:Planes,DateCreated:2010-01-31T11:53:37.799937Z,UniqueRef:e02a73191f4b4e7a9c44eef5b5965d06
Id:3,CompanyName:We do everything!,ShipperType:All,DateCreated:2010-01-31T11:53:37.8009371Z,UniqueRef:d0c249bbbaf84da39fc4afde1b34e332

REMOVED 1:
Id:1,CompanyName:Trains R Us,ShipperType:Trains,DateCreated:2010-01-31T11:53:37.7169323Z,UniqueRef:d17c5db0415b44b2ac5da7b6ebd780f5
Id:2,CompanyName:Planes R Us,ShipperType:Planes,DateCreated:2010-01-31T11:53:37.799937Z,UniqueRef:e02a73191f4b4e7a9c44eef5b5965d06

ADDED A PROSPECTIVE SHIPPER:
Id:4,CompanyName:Trucks R Us,ShipperType:Automobiles,DateCreated:2010-01-31T11:53:37.8539401Z,UniqueRef:67d7d4947ebc4b0ba5c4d42f5d903bec

CURRENT SHIPPERS AFTER POP n' PUSH:
Id:4,CompanyName:Trucks R Us,ShipperType:Automobiles,DateCreated:2010-01-31T11:53:37.8539401Z,UniqueRef:67d7d4947ebc4b0ba5c4d42f5d903bec
Id:1,CompanyName:Trains R Us,ShipperType:Trains,DateCreated:2010-01-31T11:53:37.7169323Z,UniqueRef:d17c5db0415b44b2ac5da7b6ebd780f5
Id:2,CompanyName:Planes R Us,ShipperType:Planes,DateCreated:2010-01-31T11:53:37.799937Z,UniqueRef:e02a73191f4b4e7a9c44eef5b5965d06

PROSPECTIVE SHIPPERS AFTER POP n' PUSH:

POPPED a SHIPPER:
Id:2,CompanyName:Planes R Us,ShipperType:Planes,DateCreated:2010-01-31T11:53:37.799937Z,UniqueRef:e02a73191f4b4e7a9c44eef5b5965d06

CURRENT SHIPPERS AFTER POP:
Id:4,CompanyName:Trucks R Us,ShipperType:Automobiles,DateCreated:2010-01-31T11:53:37.8539401Z,UniqueRef:67d7d4947ebc4b0ba5c4d42f5d903bec
Id:1,CompanyName:Trains R Us,ShipperType:Trains,DateCreated:2010-01-31T11:53:37.7169323Z,UniqueRef:d17c5db0415b44b2ac5da7b6ebd780f5

DELETING CURRENT AND PROSPECTIVE SHIPPERS:

Contoh lainnya tersedia di [halaman contoh RedisExamples Redis] dan di rangkaian pengujian komprehensif

Kecepatan #

Salah satu hal terbaik tentang Redis adalah kecepatannya - cepat.

Contoh di bawah ini menyimpan dan mendapatkan seluruh database Northwind (3202 record) dalam waktu kurang 1,2 detik - belum pernah secepat ini!

(Berjalan di dalam pengujian unit VS.NET/R# pada iMac berusia 3 tahun)

using var client = new RedisClient();

var before = DateTime.Now;
client.StoreAll(NorthwindData.Categories);
client.StoreAll(NorthwindData.Customers);
client.StoreAll(NorthwindData.Employees);
client.StoreAll(NorthwindData.Shippers);
client.StoreAll(NorthwindData.Orders);
client.StoreAll(NorthwindData.Products);
client.StoreAll(NorthwindData.OrderDetails);
client.StoreAll(NorthwindData.CustomerCustomerDemos);
client.StoreAll(NorthwindData.Regions);
client.StoreAll(NorthwindData.Territories);
client.StoreAll(NorthwindData.EmployeeTerritories);

Console.WriteLine("Took {0}ms to store the entire Northwind database ({1} records)",
    (DateTime.Now - before).TotalMilliseconds, totalRecords);

before = DateTime.Now;
var categories = client.GetAll<Category>();
var customers = client.GetAll<Customer>();
var employees = client.GetAll<Employee>();
var shippers = client.GetAll<Shipper>();
var orders = client.GetAll<Order>();
var products = client.GetAll<Product>();
var orderDetails = client.GetAll<OrderDetail>();
var customerCustomerDemos = client.GetAll<CustomerCustomerDemo>();
var regions = client.GetAll<Region>();
var territories = client.GetAll<Territory>();
var employeeTerritories = client.GetAll<EmployeeTerritory>();

Console.WriteLine("Took {0}ms to get the entire Northwind database ({1} records)",
    (DateTime.Now - before).TotalMilliseconds, totalRecords);
/*
== EXAMPLE OUTPUT ==

Took 1020.0583ms to store the entire Northwind database (3202 records)
Took 132.0076ms to get the entire Northwind database (3202 records)
*/

Catatan:Total waktu yang dibutuhkan termasuk operasi Redis ekstra untuk setiap record untuk menyimpan id dalam set Redis untuk setiap jenis serta membuat serialisasi dan de-serialisasi setiap record menggunakan Service Stack's TypeSerializer.

Operasi Lex #

Operasi kumpulan terurut ZRANGEBYLEX baru yang memungkinkan Anda untuk mengkueri kumpulan yang diurutkan secara leksikal telah ditambahkan. Etalase yang bagus untuk ini tersedia di autocomplete.redis.io.

Operasi baru ini tersedia sebagai pemetaan 1:1 dengan redis-server di IRedisNativeClient :

public interface IRedisNativeClient
{
    ...
    byte[][] ZRangeByLex(string setId, string min, string max, int? skip, int? take);
    long ZLexCount(string setId, string min, string max);
    long ZRemRangeByLex(string setId, string min, string max);
}

Dan API yang lebih ramah pengguna di bawah IRedisClient :

public interface IRedisClient
{
    ...
    List<string> SearchSortedSet(string setId, string start=null, string end=null);
    long SearchSortedSetCount(string setId, string start=null, string end=null);
    long RemoveRangeFromSortedSetBySearch(string setId, string start=null, string end=null);
}

Sama seperti pencocokan versi NuGet, Redis menggunakan [ char untuk mengekspresikan inklusivitas dan ( karakter untuk eksklusivitas. Sejak IRedisClient Default API untuk penelusuran inklusif, kedua API ini sama:

Redis.SearchSortedSetCount("zset", "a", "c")
Redis.SearchSortedSetCount("zset", "[a", "[c")

Atau Anda dapat menentukan satu atau kedua batas menjadi eksklusif dengan menggunakan ( awalan, misalnya:

Redis.SearchSortedSetCount("zset", "a", "(c")
Redis.SearchSortedSetCount("zset", "(a", "(c")

Contoh API lainnya tersedia di LexTests.cs.

API HyperLog #

Cabang pengembangan server Redis (tersedia saat v3.0 dirilis) menyertakan algoritme yang cerdik untuk memperkirakan elemen unik dalam satu set dengan efisiensi ruang dan waktu maksimum. Untuk detail tentang cara kerjanya, lihat blog pencipta Redis, Salvatore, yang menjelaskannya dengan sangat rinci. Pada dasarnya ini memungkinkan Anda mempertahankan cara yang efisien untuk menghitung dan menggabungkan elemen unik dalam satu set tanpa harus menyimpan elemennya. Contoh sederhana dari aksinya:

redis.AddToHyperLog("set1", "a", "b", "c");
redis.AddToHyperLog("set1", "c", "d");
var count = redis.CountHyperLog("set1"); //4

redis.AddToHyperLog("set2", "c", "d", "e", "f");

redis.MergeHyperLogs("mergedset", "set1", "set2");

var mergeCount = redis.CountHyperLog("mergedset"); //6

Pindai API #

Redis v2.8 memperkenalkan operasi SCAN baru yang indah yang menyediakan strategi optimal untuk melintasi seluruh keyset instans redis dalam potongan ukuran yang dapat dikelola dengan hanya menggunakan kursor sisi klien dan tanpa memperkenalkan status server apa pun. Ini adalah alternatif kinerja yang lebih tinggi dan harus digunakan sebagai ganti KUNCI dalam kode aplikasi. SCAN dan operasi terkaitnya untuk melintasi anggota Kumpulan, Kumpulan Terurut, dan Hash sekarang tersedia di Klien Redis di API berikut:

public interface IRedisClient
{
    ...
    IEnumerable<string> ScanAllKeys(string pattern = null, int pageSize = 1000);
    IEnumerable<string> ScanAllSetItems(string setId, string pattern = null, int pageSize = 1000);
    IEnumerable<KeyValuePair<string, double>> ScanAllSortedSetItems(string setId, string pattern = null, int pageSize = 1000);
    IEnumerable<KeyValuePair<string, string>> ScanAllHashEntries(string hashId, string pattern = null, int pageSize = 1000);    
}

public interface IRedisClientAsync
{
    IAsyncEnumerable<string> ScanAllKeysAsync(string pattern = null, int pageSize, CancellationToken ct);
    IAsyncEnumerable<string> ScanAllSetItemsAsync(string setId, string pattern = null, int pageSize, CancellationToken ct);
    IAsyncEnumerable<KeyValuePair<string, double>> ScanAllSortedSetItemsAsync(string setId, string pattern = null, int pageSize, ct);
    IAsyncEnumerable<KeyValuePair<string, string>> ScanAllHashEntriesAsync(string hashId, string pattern = null, int pageSize, ct);
}

//Low-level API
public interface IRedisNativeClient
{
    ...
    ScanResult Scan(ulong cursor, int count = 10, string match = null);
    ScanResult SScan(string setId, ulong cursor, int count = 10, string match = null);
    ScanResult ZScan(string setId, ulong cursor, int count = 10, string match = null);
    ScanResult HScan(string hashId, ulong cursor, int count = 10, string match = null);
}

public interface IRedisNativeClientAsync 
{
    ValueTask<ScanResult> ScanAsync(ulong cursor, int count = 10, string match = null, CancellationToken ct);
    ValueTask<ScanResult> SScanAsync(string setId, ulong cursor, int count = 10, string match = null, CancellationToken ct);
    ValueTask<ScanResult> ZScanAsync(string setId, ulong cursor, int count = 10, string match = null, CancellationToken ct);
    ValueTask<ScanResult> HScanAsync(string hashId, ulong cursor, int count = 10, string match = null, CancellationToken ct);
}

IRedisClient menyediakan API tingkat lebih tinggi yang mengabstraksi kursor klien untuk mengekspos urutan Enumerable yang malas untuk menyediakan cara optimal untuk mengalirkan hasil yang dipindai yang terintegrasi dengan baik dengan LINQ, mis:

var scanUsers = Redis.ScanAllKeys("urn:User:*");
var sampleUsers = scanUsers.Take(10000).ToList(); //Stop after retrieving 10000 user keys