[翻译] C# 8.0 新特性 Redis基本使用及百亿数据量中的使用技巧分享（附视频地址及观看指南） 【由浅至深】redis 实现发布订阅的几种方式 .NET Core开发者的福音之玩转Redis的又一傻瓜式神器推荐

[翻译] C# 8.0 新特性

2018-11-13 17:04 by Rwing, 1179 阅读, 24 评论, 收藏, 编辑

原文: Building C# 8.0
[译注:原文主标题如此，但内容大部分为新特性介绍，所以意译标题为 "C# 8.0 新特性"]

C# 的下一个主要版本是 8.0。我们已经为它工作了很长一段时间，即使我们构建并发布了次要版本 C# 7.1, 7.2 和 7.3，我仍然对 8.0 将带来的新特性感到非常兴奋。

目前的计划是 C# 8.0 将与 .NET Core 3.0 同时发布。然而，随着我们正在开发的 Visual Studio 2019 的预览版，这些特性将开始活跃起来。当这些出来的时候，您就可以开始尝试它们，我们将提供有关各个特性的更多细节。这篇文章的目的是向您简述预期的内容，以及如何理解它们。

C# 8.0 新特性

下面是 C# 8.0 中最重要的新特性的概述。还有一些较小的改进正在进行中，这些改进将在未来几个月逐渐显现出来。

Nullable reference types 可空引用类型

此特性的目的是帮助处理无处不在的空引用异常，这种异常已经困扰了半个世纪的面向对象编程。

这个特性阻止您将 null 放入普通引用类型中（如字符串)，从而使这些类型不可为 null！不过它是温和的提示警告，而不是错误。所以，它会让现有代码出现新的警告，因此您必须有选择的使用该功能 (您可以在项目、文件甚至行级别执行此操作)。

string s = null; // Warning: Assignment of null to non-nullable reference type

如果您确实想要 null 怎么办？可以使用一个可空引用类型，例如 string? 这样：

string? s = null; // Ok

当您尝试使用可空引用类型时，你首先需要检查是否为空。编译器会分析代码流，以查看 null 值是否可以将其用于当前位置：

void M(string? s)
{
    Console.WriteLine(s.Length); // Warning: Possible null reference exception
    if (s != null)
    {
        Console.WriteLine(s.Length); // Ok: You won't get here if s is null
    }
}

这个特性的要点是，C# 允许您表达“可空的意图”，并且在您不遵守它时候发出警告。

Async streams 异步流

C# 5.0 的 async/await 特性使您可以用非常简单的代码消费（或生产）异步结果, 而无需回调：

async Task<int> GetBigResultAsync()
{
    var result = await GetResultAsync();
    if (result > 20) return result;
    else return -1;
}

如果您想要消费（或生产）连续的结果流（例如您可能从物联网设备或云服务获得），则没有那么有用。 异步流就是为此而存在的。

如果您想要消费（或生产）连续的结果流（例如您可能从物联网设备或云服务获得），则没有那么有用。 异步流就是为此而存在的。

我们现在介绍一下您所期望的 IAsyncEnumerable<T>，即 IEnumerable<T> 的异步版本。允许您 await foreach 以消费它们的元素，并 yield return 以生产元素。

async IAsyncEnumerable<int> GetBigResultsAsync()
{
    await foreach (var result in GetResultsAsync())
    {
        if (result > 20) yield return result;
    }
}

Ranges and indices 范围和索引

我们正在添加一个类型 Index，可用于索引。您可以创建一个整型来表示从头开始的索引，或者一个 ^ 前缀的从结尾表示的索引：

Index i1 = 3;  // number 3 from beginning
Index i2 = ^4; // number 4 from end
int[] a = { 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9 };
Console.WriteLine($"{a[i1]}, {a[i2]}"); // "3, 6"

我们还引入了一个 Range 类型，它由两个 Index 组成，一个用于开始，一个用于结束，并且可以用 x..y 这样的范围表达式来编写。然后，您可以使用 Range 进行索引来生成切片：

var slice = a[i1..i2]; // { 3, 4, 5 }

Default implementations of interface members 接口成员的默认实现

现在，一旦你发布了一个接口，游戏就结束了：你不能在不破坏它的所有现有实现的情况下向它添加成员。

在 C# 8.0 中，我们允许您为接口成员提供一个默认实现。因此，如果某人没有实现该成员（可能因为他们编写代码时还没有该成员），他们将只得到默认的实现。

interface ILogger
{
    void Log(LogLevel level, string message);
    void Log(Exception ex) => Log(LogLevel.Error, ex.ToString()); // New overload
}

class ConsoleLogger : ILogger
{
    public void Log(LogLevel level, string message) { ... }
    // Log(Exception) gets default implementation
}

ConsoleLogger 类不必实现 ILogger 中 Log(Exception) 重载函数，因为它已经定义了默认实现。现在只要提供了一个默认实现，您就可以添加新的成员到已经存在的公开接口中了。

Recursive patterns 递归的模式匹配

在模式匹配中，现在允许模式中包含其他模式。

IEnumerable<string> GetEnrollees()
{
    foreach (var p in People)
    {
        if (p is Student { Graduated: false, Name: string name }) yield return name;
    }
}

这个模式 Student { Graduated: false, Name: string name } 会检查 Person 是否是 Student，然后将常量模式 false 应用于 Graduated 属性以查看它们是否已毕业，并将模式字符串 name 添加到其 Name 属性中，得到他们的名字（如果非空）。因此，如果 p 是 Student，没有毕业并且具有非空的名字，则返回该名字。

Switch expressions Switch 表达式

带有模式的 switch 语句在 C# 7.0 中非常强大，但编写起来很麻烦。switch 表达式是一个“轻量级”版本，其中所有情况都是表达式：

var area = figure switch
{
    Line _      => 0,
    Rectangle r => r.Width * r.Height,
    Circle c    => c.Radius * 2.0 * Math.PI,
    _           => throw new UnknownFigureException(figure)
};

Target-typed new-expressions 已知目标类型的新表达式

在许多情况下，当您创建新对象时，类型已经可以从上下文中知道。在这些情况下，可以省略类型：

Point[] ps = { new (1, 4), new (3,-2), new (9, 5) }; // all Points

该功能的实现由社区成员提供，谢谢！

平台依赖性

大多数 C# 8.0 语言特性都可以在任何版本的 .NET 上运行。但是，其中一些具有平台依赖性。

Async streams, Index 和 Range 都依赖于 .NET Standard 2.1 的新类型。正如 Immo 在他的文章《公布.NET Standard 2.1》所说的那样，.NET Core 3.0 、Xamarin 、Unity 和 Mono 都将实现 .NET Standard 2.1，但 .NET Framework 4.8 不会。这意味着当您将 C# 8.0 指向到 .NET Framework 4.8 时，使用这些功能所需的类型将不可用。

与往常一样，C# 编译器对它所依赖的类型非常宽容。如果它能找到具有正确的名字和形态的类型，则很乐意将它们作为目标。

默认接口实现依赖于新的增强运行时，我们也不会在 .NET Runtime 4.8 中实现这些。因此，此特性不适用于 .NET Framework 4.8 和旧版本的 .NET。

十余年间，为了保持运行时的稳定，我们无法在其中实现新的语言特性。随着现代化运行时的并行性和开源性，我们觉得可以负责任地去重新开发它们，并在考虑到这一点时进行语言设计。 Scott 在其 .NET Core 3.0 和 .NET Framework 4.8 更新中解释说，.NET Framework 将来会看到较少的创新，而是关注稳定性和可靠性。考虑到这一点，我们认为，直接忽略某些语言特性会好一些。

想要了解更多？

C# 语言的设计过程是开源的，在这个repo中。如果您不经常跟进，可能会有点混乱和力不从心。语言设计的核心是语言设计会议，记录在 C# 语言设计日记。

大约一年前，我写了一篇介绍C#中的可空引用类型的文章。您仍然可以阅读它并得到一些信息。。

您还可以观看视频，例如 Microsoft Build 2018 大会上的 C# 未来，或者 .NET Conf 2018 大会上的即将到来的 C#，它展示了其中一些特性。

Kathleen 有一篇很好的帖子来阐述了 .Net Core 3.0 中的 Visual Basic 的计划。

当我们开始将这些功能作为 Visual Studio 2019 预览版的一部分发布时，我们还将发布有关各个功能的更多详细信息。

就个人而言，我迫不及待地要把它们交到你们所有人手中!

Happy hacking,

Mads Torgersen, Design Lead for C#

Redis基本使用及百亿数据量中的使用技巧分享（附视频地址及观看指南）

 

作者：依乐祝
原文地址：https://www.cnblogs.com/yilezhu/p/9941208.html

• 主讲人：大石头
• 时间：2018-11-10 晚上20：00
• 地点：钉钉群（组织代码BKMV7685）QQ群：1600800
• 内容：Redis基本使用及百亿数据量中的使用技巧分享
• 记录人：依乐祝

热场准备

熟悉的开场白，大家晚上好啊，今天给大家分享的是Redis在大数据中的使用，可能真正讲的是一些redis的使用技巧，Redis基本的一些东西。

首先给大家个地址，源码以及实例都在里面，当然今天的分享也是按照里面的实例来进行的，大家可以先进行下载。
http://git.newlifex.com/NewLife/NewLife.Redis
当然这里也附上Redis的下载地址：
windows：https://github.com/MicrosoftArchive/redis/releases
http://x.newlifex.com/Redis-x64-3.2.100.msi
Linux：https://redis.io/download

开始

Redis封装架构讲解

实际上NewLife.Redis是一个完整的Redis协议的功能的实现，但是redis的核心功能并没有在这里面，Redis的核心功能的实现是在NewLife.Core里面。这里可以打开看一下，NewLife.Core里面有一个NewLife.Caching的命名空间，里面有一个Redis类里面实现了Redis的基本功能，另一个类是RedisClient是Redis的客户端。Redis的核心功能就是有这两个类实现。RedisClient代表着Redis客户端对服务器的一个连接。Redis真正使用的时候有一个Redis连接池，里面存放着很多个RedisClient对象。

所以我们Redis的封装有两层，一层是NewLife.Core里面的Redis以及RedisClient。另一层就是NewLife.Redis。这里面的FullRedis是对Redis的实现了Redis的所有的高级功能。这里你也可以认为NewLife.Redis是Redis的一个扩展。

Test实例讲解Redis的基本使用

实例

打开Program.cs看下代码

这里XTrace.UseConsole();是向控制台输出日志，方便调试使用查看结果。

接下来看第一个例子Test1。具体的我都在代码中进行了注释，大家可以看下

 static void Test1()
        {
            var ic = Redis.Create("127.0.0.1:6379", 3);//创建Redis实例，得到FullRedis对象
            //var ic = new FullRedis();//另一种实例化的方式
            //ic.Server = "127.0.0.1:6379";
            //ic.Db = 3;//Redis中数据库
            ic.Log = XTrace.Log;//显示日志，进行Redis操作把日志输出，生产环境不用输出日志

            // 简单操作
            Console.WriteLine("共有缓存对象 {0} 个", ic.Count);//缓存对象数量

            ic.Set("name", "大石头");//Set K-V结构，Set第二个参数可以是任何类型
            Console.WriteLine(ic.Get<String>("name"));//Get泛型，指定获取的类型

            ic.Set("time", DateTime.Now, 1);//过期时间秒
            Console.WriteLine(ic.Get<DateTime>("time").ToFullString());
            Thread.Sleep(1100);
            Console.WriteLine(ic.Get<DateTime>("time").ToFullString());

            // 列表
            var list = ic.GetList<DateTime>("list");
            list.Add(DateTime.Now);
            list.Add(DateTime.Now.Date);
            list.RemoveAt(1);
            Console.WriteLine(list[list.Count - 1].ToFullString());

            // 字典
            var dic = ic.GetDictionary<DateTime>("dic");
            dic.Add("xxx", DateTime.Now);
            Console.WriteLine(dic["xxx"].ToFullString());

            // 队列
            var mq = ic.GetQueue<String>("queue");
            mq.Add(new[] { "abc", "g", "e", "m" });
            var arr = mq.Take(3);
            Console.WriteLine(arr.Join(","));

            // 集合
            var set = ic.GetSet<String>("181110_1234");
            set.Add("xx1");
            set.Add("xx2");
            set.Add("xx3");
            Console.WriteLine(set.Count);
            Console.WriteLine(set.Contains("xx2"));

            Console.WriteLine("共有缓存对象 {0} 个", ic.Count);
        }

1. Set的时候如果是字符串或者字符数据的话Redis会直接保存起来（字符串内部机制也是保存二进制），如果是其他类型会默认进行json序列化然后再保存起来

2. Get的时候如果是字符串或者字符数据会直接获取，如果是其他类型会进行json反序列化

3. Set第三个参数过期时间单位是秒。

4. vs调试小技巧，按F5或者直接工具栏“启动”会编译整个解决方案会很慢（VS默认），可以选中项目然后右键菜单选择调试->启动新实例。会只编译将会用到的项目，这样对调试来说会快很多。

5. 大家运行调试后可以看到控制台输出的内容：向右的箭头=》是ic.Log=XTrace.Log输出的日志

   

6. 字典的使用：对象的话需要把json全部取出来然后转换成对象，而字典的话就可以直接取某个字段。

7. 队列是List结构实现的，使用场景可以上游数据太多，下游处理不过来的时候，那么就可以使用这个队列。上游的数据发到队列，然后下游慢慢的消费。另一个应用，跨语言的协同工作，比方说其他语言实现的程序往队列里面塞数据，然后另一种语言来进行消费处理。哈，这种方式类似mq的概念，虽然有点low，但是也很好用。

8. 集合，用的比较多的是用在一个需要精确判断的去重功能。像我们每天有三千万订单，这三千万订单可以有重复，这时候我想统计下一共有订单，这时候直接数据库group by是不大可能的，因为数据库中分了十几张表，这里分享个实战经验：比方说揽收，商家发货了，网点要把件收回来，但是收回来之前网点不知道自己有多少货啊，这时候我们做了一个功能，也就是订单会发送到我们公司来，我们会建一个time_site的key的集合，而且集合本身有去重的功能，而且我们可以很方便的通过set.Count功能来统计数量，当件被揽收以后，我们后台把这个件从集合中Remove掉.然后这个Set中存在的就是网点还没有揽收的件，这时候通过Count就会知道这个网点今天还有多少件没有揽收。实际使用中这个数量比较大，因为有几万个网点。

9. Redis中布隆过滤器，去重的，面试的时候问的比较多

10. 小经验分享：

    • 数据库中不合法的时间处理：判断时间中的年份，是否大于2000年。如果小于2000就认为不合法。习惯大于小于号不习惯用等于号，这样可以处理很多意外的数据
    • Set的时候最好指定过期时间防止有些需要删除的数据，我们忘记删了
    • Redis异步尽量不用，因为Redis延迟本身很小，大概在100us-200us，再一个就是Redis本身是单线程的，异步任务切换的耗时比网络耗时还要大。
    • List用法：物联网中数据上传，量比较大时，我们可以把这些数据先放在Redis的List中，比如说一秒钟1万条，然后再批量取出来然后批量插入数据库中。这时候要设置好key,可以前缀+时间，对于已经处理的List可以进行remove移除。

压力测试

接下来看第四个例子，我们直接做压力测试，代码如下：

 static void Main(String[] args)
        {
            XTrace.UseConsole();

            // 激活FullRedis，否则Redis.Create会得到默认的Redis对象
            FullRedis.Register();

            Test4();

            Console.ReadKey();
        }
 static void Test4()
        {
            var ic = Redis.Create("127.0.0.1:6379", 5);
            //var ic = new MemoryCache();
            ic.Bench();
        }

运行的结果如下图所示：

测试就是进行get,set remove,累加等的操作。大家可以看到在我本机上轻轻松松的到了六十万，多线程的时候甚至到了一百多万。为什么会达到这么高的ops呢，下面给大家说一下。

• Bench 会分根据线程数分多组进行添删改压力测试。
• rand 参数，是否随机产生key/value。
• batch 批大小，分批执行读写操作，借助GetAll/SetAll进行优化。

Redis中NB的函数来提升性能

上面的操作如果大家都掌握的基本算Redis入门了，接下来进行进阶。会了基本比别人更胜一筹了。

1. GetAll()与SetAll()

GetAll:比方说我要取十个key，这个时候可以用getall。这时候redis就执行了一次命令。比方说我要取10个key那么用get的话要取10次，如果用getall的话要用1次。一次getall时间大概是get的一点几倍，但是10次get的话就是10倍的时间，这个账你应该会算吧。强烈推荐大家用getall。

setall 跟getall相似。批量设置K-V.

setall与getall性能很恐怖，官方公布的ops也就10万左右，为什么我们的测试轻轻松松到五十万甚至上百万，因为我们就用了setall,getall。

如果get,set两次以上，建议用getall，setall

1. Redis管道Pipeline

比如执行10次命令会打包成一个包集体发过去执行，这里实现的方式是StartPipeline()开始，StopPipeline()结束中间的代码就会以管道的形式执行。这里推荐使用我们的更强的武器，AutoPipeline自动管道属性。管道操作到一定数量时，自动提交，默认0。使用了AutoPipeline，就不需要StartPipeline，StopPipeline指定管道的开始结束了！

1. Add与Replace

• Add:Redis中没有这个Key就添加，有了就不要添加，返回false
• Replace:有则替换，还会返回原来的值，没有则不进行操作

Add跟Replace就是实现Redis分布式锁的关键

Redis使用技巧，经验分享

在项目的Readme中，这里摘录下：

特性

• 在ZTO大数据实时计算广泛应用，200多个Redis实例稳定工作一年多，每天处理近1亿包裹数据，日均调用量80亿次
• 低延迟，Get/Set操作平均耗时200~600us（含往返网络通信）
• 大吞吐，自带连接池，最大支持1000并发
• 高性能，支持二进制序列化（默认用的json,json很低效，转成二进制性能会提升很多）

Redis经验分享

• 在Linux上多实例部署，实例个数等于处理器个数，各实例最大内存直接为本机物理内存，避免单个实例内存撑爆（比方说8核心处理器，那么就部署8个实例）
• 把海量数据（10亿+）根据key哈希（Crc16/Crc32）存放在多个实例上，读写性能成倍增长
• 采用二进制序列化，而非常见的Json序列化
• 合理设计每一对Key的Value大小，包括但不限于使用批量获取，原则是让每次网络包控制在1.4k字节附近，减少通信次数（实际经验几十k，几百k也是没问题的）
• Redis客户端的Get/Set操作平均耗时200~600us（含往返网络通信），以此为参考评估网络环境和Redis客户端组件（达不到就看一下网络，序列化方式等等）
• 使用管道Pipeline合并一批命令
• Redis的主要性能瓶颈是序列化、网络带宽和内存大小，滥用时处理器也会达到瓶颈
• 其它可查优化技巧
  以上经验，源自于300多个实例4T以上空间一年多稳定工作的经验，并按照重要程度排了先后顺序，可根据场景需要酌情采用！

缓存Redis的兄弟姐妹

Redis实现ICache接口，它的孪生兄弟MemoryCache，内存缓存，千万级吞吐率。
各应用强烈建议使用ICache接口编码设计，小数据时使用MemoryCache实现；
数据增大（10万）以后，改用Redis实现，不需要修改业务代码。

提问环节聊聊大数据中Redis使用的经验，问题

1. 一条数据多个key怎么设置比较合理？
   如果对性能要求不是很高直接用json序列化实体就好，没必要使用字典进行存储。

2. 队列跟List有什么区别？左进右出的话用List还是用队列比较好？
   队列其实就是用List实现的，也是基于List封装的。左进右出的话直接队列就好。Redis的List结构比较有意思，既可以左进右出，也能右进左出。所以它既可以实现列表结构，也能队列，也能实现栈

3. 存放多个字段的类性能一样吗？
   大部分场景都不会有偏差，可能对于大公司数据量比较大的场景会有些偏差

4. 可否介绍一下使用Redis进行数据计算、统计的场景？
   略。自己看视频吧！o(∩_∩)o 哈哈！（因为我没听清！）

5. 大数据写入到数据库之后 比如数据到亿以上的时候 统计分析这块 查询这块 能不能分享些经验。
   分表分库，拆分到一千万以内。

6. CPU为何暴涨？

程序员终极理念：CPU达到百分百，然后性能达到最优，尽量不要浪费。最痛恨的是：如果cpu不到百分百，性能没法提升了，说明代码有问题！

视频地址

视频已经上传至百度云，大家可以自行下载观看
链接：https://pan.baidu.com/s/1sOW_PLjxQE8C2msbDfizeA
提取码：c7dp
观看指南（笑笑提供）

总结

虽然Redis会用，但是没有像大石头这样的大数据使用场景。今天的视频收获颇丰，可能大部分人跟我一样，没有大石头的使用场景，但是值得借鉴的经验还是很丰富的！期待下一次的精彩分享。同时附上QQ群：1600800。可以共同交流使用经验！

 

 

【由浅至深】redis 实现发布订阅的几种方式

 

非常感谢依乐祝发表文章《.NET Core开发者的福音之玩转Redis的又一傻瓜式神器推荐》，对csredis作了一次完整的诠释。

前言

提到消息队列，最熟悉无疑是 rabbitmq，它基本是业界标准的解决方案。本文详细介绍 redis 多种实现轻订阅方法，作者认为非常有趣并加以总结，希望对有需要的朋友学习 redis 功能有一定的带入作用。

方法一：SUBSCRIBE + PUBLISH

//程序1：使用代码实现订阅端
var sub = RedisHelper.Subscribe(("chan1", msg => Console.WriteLine(msg.Body)));
//sub.Disponse(); //停止订阅

//程序2：使用代码实现发布端
RedisHelper.Publish("chan1", "111");

优势：支持多端订阅、简单、性能高；
缺点：数据会丢失；

参考资料：http://doc.redisfans.com/pub_sub/subscribe.html

方法二：BLPOP + LPUSH（争抢）

//程序1：使用代码实现订阅端
while (running) {
    try {
        var msg = RedisHelper.BLPop(5, "list1");
        if (string.IsNullOrEmpty(msg) == false) {
            Console.WriteLine(msg);
        }
    } catch (Exception ex) {
        Console.WriteLine(ex.Message);
    }
}

//程序2：使用代码实现发布端
RedisHelper.LPush("list1", "111");

优势：数据不会丢失、简单、性能高；
缺点：不支持多端（存在资源争抢）；

总结：为了解决方法一的痛点，我们实现了本方法，并且很漂亮的制造了一个新问题（不支持多端订阅）。

学习使用 BLPOP

BLPOP key [key ...] timeout

BLPOP 是列表的阻塞式(blocking)弹出原语。

它是 LPOP 命令的阻塞版本，当给定列表内没有任何元素可供弹出的时候，连接将被 BLPOP 命令阻塞，直到等待超时或发现可弹出元素为止。

当给定多个 key 参数时，按参数 key 的先后顺序依次检查各个列表，弹出第一个非空列表的头元素。

非阻塞行为

当 BLPOP 被调用时，如果给定 key 内至少有一个非空列表，那么弹出遇到的第一个非空列表的头元素，并和被弹出元素所属的列表的名字一起，组成结果返回给调用者。

当存在多个给定 key 时， BLPOP 按给定 key 参数排列的先后顺序，依次检查各个列表。

假设现在有 job 、 command 和 request 三个列表，其中 job 不存在， command 和 request 都持有非空列表。考虑以下命令：

BLPOP job command request 0

BLPOP 保证返回的元素来自 command ，因为它是按”查找 job -> 查找 command -> 查找 request “这样的顺序，第一个找到的非空列表。

redis> DEL job command request           # 确保key都被删除
(integer) 0

redis> LPUSH command "update system..."  # 为command列表增加一个值
(integer) 1

redis> LPUSH request "visit page"        # 为request列表增加一个值
(integer) 1

redis> BLPOP job command request 0       # job 列表为空，被跳过，紧接着 command 列表的第一个元素被弹出。
1) "command"                             # 弹出元素所属的列表
2) "update system..."                    # 弹出元素所属的值

阻塞行为

如果所有给定 key 都不存在或包含空列表，那么 BLPOP 命令将阻塞连接，直到等待超时，或有另一个客户端对给定 key 的任意一个执行 LPUSH 或 RPUSH 命令为止。

超时参数 timeout 接受一个以秒为单位的数字作为值。超时参数设为 0 表示阻塞时间可以无限期延长(block indefinitely) 。

redis> EXISTS job                # 确保两个 key 都不存在
(integer) 0
redis> EXISTS command
(integer) 0

redis> BLPOP job command 300     # 因为key一开始不存在，所以操作会被阻塞，直到另一客户端对 job 或者 command 列表进行 PUSH 操作。
1) "job"                         # 这里被 push 的是 job
2) "do my home work"             # 被弹出的值
(26.26s)                         # 等待的秒数

redis> BLPOP job command 5       # 等待超时的情况
(nil)
(5.66s)                          # 等待的秒数

更多学习资料：http://doc.redisfans.com/list/blpop.html

方法三：BLPOP + LPUSH（非争抢）

本方法根据方法二演变而来，设计图如下：

如何实现三端订阅，都可收到消息，三端分别为 sub3, sub4, sub5：

1、sub3, sub4, sub5 使用【方法二】订阅 listkey：list1_sub3，list1_sub4，list1_sub5；

2、总订阅端订阅 listkey：list1，总订阅端收到消息后，执行 lpush list1_sub1 msg， lpush list1_sub2 msg， lpush list1_sub3 msg；

总订阅端订阅原始消息，随后将消息分发给其他订阅端，从而解决【方法二】不支持多端同时订阅的缺点。

最终实现的逻辑为：多端先争抢 list1 消息，抢到者再向其他端转发消息。

测试代码

nuget Install-Package CSRedisCore

var rds = new CSRedis.CSRedisClient("127.0.0.1:6379,password=,poolsize=50,ssl=false,writeBuffer=10240");

//sub1, sub2 争抢订阅（只可一端收到消息）
var sub1 = rds.SubscribeList("list1", msg => Console.WriteLine($"sub1 -> list1 : {msg}"));
var sub2 = rds.SubscribeList("list1", msg => Console.WriteLine($"sub2 -> list1 : {msg}"));

//sub3, sub4, sub5 非争抢订阅（多端都可收到消息）
var sub3 = rds.SubscribeListBroadcast("list2", "sub3", msg => Console.WriteLine($"sub3 -> list2 : {msg}"));
var sub4 = rds.SubscribeListBroadcast("list2", "sub4", msg => Console.WriteLine($"sub4 -> list2 : {msg}"));
var sub5 = rds.SubscribeListBroadcast("list2", "sub5", msg => Console.WriteLine($"sub5 -> list2 : {msg}"));

//sub6 是redis自带的普通订阅
var sub6 = rds.Subscribe(("chan1", msg => Console.WriteLine(msg.Body)));

Console.ReadKey();
sub1.Dispose();
sub2.Dispose();
sub3.Dispose();
sub4.Dispose();
sub5.Dispose();
sub6.Dispose();

rds.Dispose();
return;

测试功能时，发布端可以使用 redis-cli 工具。

结语

redis 功能何其多且相当好玩有趣 ，大家应尽可能多带着兴趣爱好去学习它。

若文中有不好的地方，请提出批评与改正方法，谢谢观赏。

本文使用到 CSRedisCore 的开源地址：https://github.com/2881099/csredis

.NET Core开发者的福音之玩转Redis的又一傻瓜式神器推荐

 

作者：依乐祝
原本链接：https://www.cnblogs.com/yilezhu/p/9947905.html

引子

为什么写这篇文章呢？因为.NET Core的生态越来越好了！之前玩转.net的时候操作Redis相信大伙都使用过一些组件，但都有一些缺点，如ServiceStack.Redis 是商业版，免费版有限制；StackExchange.Redis 是免费版，但是内核在 .NETCore 运行时经常有 Timeout的问题，暂无法解决（据农码一生大佬说：https://github.com/StackExchange/StackExchange.Redis/issues/871 试试StackExchange.Redis 2.0 呢，超时问题好像解决了。但还是有朋友说，2.0也还是会出现超时的问题）有兴趣的可以试试；csredis作者在 2014 年以后就没有更新了，它不支持 .net core，但是它的源码可读性很强非常干净，几乎无任何依赖。但是随着.NET Core生态的越来越好，又涌现了一批我们国内大牛开发的支持.Net Core的Redis组件，供我们选择。

1. NewLife.Redis 他是NewLife团队开发的，已经在ZTO大数据实时计算中广泛应用，200多个Redis实例稳定工作一年多，每天处理近1亿包裹数据，日均调用量80亿次。

2. CSRedis (这里我更喜欢把它叫做CSRedisCore)这是另一个国内大牛nicye 开发的，为人很低调，所以了解他的人很少！目前我项目中广泛使用的也是这个。作者前不久刚做了一个几大Redis组件的性能测试.net core 2.0 redis驱动性能比拼 有兴趣的可以打开链接看一下。

   注：此CSRedis（今天本文的主角CSRedisCore） 非彼CSRedis(.net 时代的组件，很久没更新了，不支持.net core)

NewLife.Redis的使用方法在前两天的Redis基本使用及百亿数据量中的使用技巧分享（附视频地址及观看指南）文章中已经分享了！文章也有视频教程。所以今天的文章将介绍另一个玩转Redis的神器-CSRedis了！

基本使用

CSRedisCore的使用很简单，就需要实例化一个CSRedisClient(集群连接池)对象然后初始化一下RedisHelper就可以了，他的方法名与redis-cli基本保持一致。所以说你可以像使用redis-cli命令一样来使用它。作者最近也支持了Pipeline功能以及MGet,MSet等提高效率的功能！话不多少下面我们将通过一个个实例来看下他的操作吧。

简单使用

1. 获取Nuget包（目前版本3.0.18）！哈，没错，使用前要通过Nuget来安装下引用，什么？你不知道怎么使用Nuget包？对不起，右上角点下“X” 关掉网页就可以了。

   nuget Install-Package CSRedisCore

2. 几种启动模式介绍：

   • 普通模式：

     var csredis = new CSRedis.CSRedisClient("127.0.0.1:6379,password=123,defaultDatabase=13,poolsize=50,ssl=false,writeBuffer=10240,prefix=key前辍");

   • 官方集群模式：假设你已经配置好 redis-trib 集群，定义一个【普通模式】的 CSRedisClient 对象，它会根据 redis-server 返回的 MOVED | ASK 错误记录slot，自动增加节点 Nodes 属性。

     127.0.0.1:6379,password=123,defaultDatabase=0,poolsize=50,ssl=false,writeBuffer=10240,prefix=

     其他节点在运行过程中自动增加，确保每个节点密码一致。

     警告：本模式与【分区模式】同时使用时，切记不可设置“prefix=key前辍”（或者全部设置成一样），否则会导致 keySlot 计算结果与服务端不匹配，无法记录 slotCache。

     注意：官方集群不支持多 keys 的命令、【管道】、Eval（脚本）等众多杀手级功能。

   • 分区模式：本功能实现多个服务节点分担存储（作者自己实现的一种方式），与官方的分区、集群、高可用方案不同。

     例如：缓存数据达到500G，如果使用一台redis-server服务器光靠内存存储将非常吃力，使用硬盘又影响性能。
     可以使用此功能自动管理N台redis-server服务器分担存储，每台服务器只需约 (500/N)G 内存，且每台服务器匀可以配置官方高可用架构。

     var csredis = new CSRedis.CSRedisClient(null,
       "127.0.0.1:6371,password=123,defaultDatabase=11,poolsize=10,ssl=false,writeBuffer=10240,prefix=key前辍",
       "127.0.0.1:6372,password=123,defaultDatabase=12,poolsize=11,ssl=false,writeBuffer=10240,prefix=key前辍",
       "127.0.0.1:6373,password=123,defaultDatabase=13,poolsize=12,ssl=false,writeBuffer=10240,prefix=key前辍",
       "127.0.0.1:6374,password=123,defaultDatabase=14,poolsize=13,ssl=false,writeBuffer=10240,prefix=key前辍");
     //实现思路：根据key.GetHashCode() % 节点总数量，确定连向的节点
     //也可以自定义规则(第一个参数设置)

3. 今天我只给大家演示怎么来进行使用，所以采用了普通模式，代码如下所示：

    static void Main(string[] args)
           {
               //普通模式
               var csredis = new CSRedis.CSRedisClient("127.0.0.1:6379,password=123,defaultDatabase=1,poolsize=50,ssl=false,writeBuffer=10240");
               //初始化 RedisHelper
               RedisHelper.Initialization(csredis);
               //Install-Package Caching.CSRedis (本篇不需要)
               //注册mvc分布式缓存
               //services.AddSingleton<IDistributedCache>(new Microsoft.Extensions.Caching.Redis.CSRedisCache(RedisHelper.Instance));
               Test();
               Console.ReadKey();
           }
   
           static void Test()
           {
   
               RedisHelper.Set("name", "祝雷");//设置值。默认永不过期
               //RedisHelper.SetAsync("name", "祝雷");//异步操作
               Console.WriteLine(RedisHelper.Get<String>("name"));
   
               RedisHelper.Set("time", DateTime.Now, 1);
               Console.WriteLine(RedisHelper.Get<DateTime>("time"));
               Thread.Sleep(1100);
               Console.WriteLine(RedisHelper.Get<DateTime>("time"));
   
               // 列表
               RedisHelper.RPush("list", "第一个元素");
               RedisHelper.RPush("list", "第二个元素");
               RedisHelper.LInsertBefore("list", "第二个元素", "我是新插入的第二个元素！");
               Console.WriteLine($"list的长度为{RedisHelper.LLen("list")}");
               //Console.WriteLine($"list的长度为{RedisHelper.LLenAsync("list")}");//异步
               Console.WriteLine($"list的第二个元素为{RedisHelper.LIndex("list",1)}");
               //Console.WriteLine($"list的第二个元素为{RedisHelper.LIndexAsync("list",1)}");//异步
               // 哈希
               RedisHelper.HSet("person","name", "zhulei");
               RedisHelper.HSet("person", "sex", "男");
               RedisHelper.HSet("person", "age", "28");
               RedisHelper.HSet("person", "adress", "hefei");
               Console.WriteLine($"person这个哈希中的age为{RedisHelper.HGet<int>("person","age")}");
               //Console.WriteLine($"person这个哈希中的age为{RedisHelper.HGetAsync<int>("person", "age")}");//异步
   
               // 集合
               RedisHelper.SAdd("students","zhangsan", "lisi");
               RedisHelper.SAdd("students", "wangwu");
               RedisHelper.SAdd("students", "zhaoliu");
               Console.WriteLine($"students这个集合的大小为{RedisHelper.SCard("students")}");
               Console.WriteLine($"students这个集合是否包含wagnwu:{RedisHelper.SIsMember("students", "wangwu")}");
           }
   

   通过上面的代码大家可以看到对于Redis的操作都是使用RedisHelper这个类来实现的。而且，对Redis的所有操作名称都跟Redis-Cli命令高度一致！这样就会方便很多！同时对所有的方法在实现上都有同步异步的操作！这里建议进行Redis操作的话都尽量使用同步操作。原因在上篇也进行了介绍！这里就不再次进行介绍了！。

4. 执行的结果如下所示：

   

大#家可以摘录代码然后拷贝到一个新的控制台程序中运行即可！

高级使用

上面给大家介绍了一些通用的使用方法，接下来呢我们进行一些高级方法的使用。包括订阅/发布，PipeLine,缓存壳等等。

订阅与发布

//普通订阅
RedisHelper.Subscribe(
  ("chan1", msg => Console.WriteLine(msg.Body)),
  ("chan2", msg => Console.WriteLine(msg.Body)));

//模式订阅（通配符）
RedisHelper.PSubscribe(new[] { "test*", "*test001", "test*002" }, msg => {
  Console.WriteLine($"PSUB   {msg.MessageId}:{msg.Body}    {msg.Pattern}: chan:{msg.Channel}");
});
//模式订阅已经解决的难题：
//1、分区的节点匹配规则，导致通配符最大可能匹配全部节点，所以全部节点都要订阅
//2、本组 "test*", "*test001", "test*002" 订阅全部节点时，需要解决同一条消息不可执行多次

//发布
RedisHelper.Publish("chan1", "123123123");
//无论是分区或普通模式，RedisHelper.Publish 都可以正常通信

//不加缓存的时候，要从数据库查询
var t1 = Test.Select.WhereId(1).ToOne();

//一般的缓存代码，如不封装还挺繁琐的
var cacheValue = RedisHelper.Get("test1");
if (!string.IsNullOrEmpty(cacheValue)) {
    try {
        return JsonConvert.DeserializeObject(cacheValue);
    } catch {
        //出错时删除key
        RedisHelper.Remove("test1");
        throw;
    }
}
var t1 = Test.Select.WhereId(1).ToOne();
RedisHelper.Set("test1", JsonConvert.SerializeObject(t1), 10); //缓存10秒

//使用缓存壳效果同上，以下示例使用 string 和 hash 缓存数据
var t1 = RedisHelper.CacheShell("test1", 10, () => Test.Select.WhereId(1).ToOne());
var t2 = RedisHelper.CacheShell("test", "1", 10, () => Test.Select.WhereId(1).ToOne());
var t3 = RedisHelper.CacheShell("test", new [] { "1", "2" }, 10, notCacheFields => new [] {
  ("1", Test.Select.WhereId(1).ToOne()),
  ("2", Test.Select.WhereId(2).ToOne())
});

Pipeline及MGet,MSet

使用管道模式，打包多条命令一起执行，从而提高性能。

var ret1 = RedisHelper.StartPipe().Set("a", "1").Get("a").EndPipe();
var ret2 = RedisHelper.StartPipe(p => p.Set("a", "1").Get("a"));

var ret3 = RedisHelper.StartPipe().Get("b").Get("a").Get("a").EndPipe();
//与 RedisHelper.MGet("b", "a", "a") 性能相比，经测试差之毫厘

压力测试对比

到这里你可能要问了，CSRedisCore性能如何呢？跟其他的Redis组件相比又如何呢、这里给出一个链接.net core 2.0 redis驱动性能比拼？.net core 2.0 redis驱动性能比拼，上面有作者做的测试，大伙可以看下，我也做个截图分享

作者交流群

作者交流QQ群：8578575

总结

今天给大家介绍了.NET Core玩转Redis的又一傻瓜式神器CSRedisCore的使用，由于篇幅有限，所以还有很多方法没有进行演示。大伙可以按照本文的方法自行进行测试！（基本RedisCli里面有的命令，都有对应的方法实现！）看到.net core的生态越来越好！有很多优秀的工具以及框架在开源！作为.net Corer的你开森嘛？