本篇內(nèi)容主要講解“redis該怎么使用”，感興趣的朋友不妨來看看。本文介紹的方法操作簡單快捷，實用性強(qiáng)。下面就讓小編來帶大家學(xué)習(xí)“Redis該怎么使用”吧!

創(chuàng)新互聯(lián)建站于2013年成立，先為寧陜等服務(wù)建站，寧陜等地企業(yè)，進(jìn)行企業(yè)商務(wù)咨詢服務(wù)。為寧陜企業(yè)網(wǎng)站制作PC+手機(jī)+微官網(wǎng)三網(wǎng)同步一站式服務(wù)解決您的所有建站問題。

使用場景

在我的項目里，有一個提供給Autocomplete的功能，數(shù)據(jù)量大概在幾萬。這篇文章里我用姓名檢索的例子來說明，列表請戳來自Redis作者的Demo。

在這樣的列表里全是用戶名，例如我們的系統(tǒng)里有一個用戶對象：

public Class User
{     public string Id{get; set;}  
     public string Name {get; set;}
     ....     public string UserHead {get; set;}    
}

系統(tǒng)里需要一個用戶的下拉列表，由于數(shù)據(jù)量大不能一次顯示完，于是就加上了一個AutoComplete功能。如果是不用Redis這樣的集中式緩存，直接緩存在本機(jī)內(nèi)存里，那么結(jié)構(gòu)很簡單如下：

var users = new List{...};//讀到一個用戶列表MemoryCache.Set("capqueen:users", users);//放入內(nèi)存//讀取var users = MemoryCache.Get>("capqueen:users");

因為都是在內(nèi)存里，所以直接存List就可以了，搜索的時候也可以直接的如下：

var findUsers = users.Where(user => user.Name.StartWith("A")).ToList();例如輸入的字符是 “A“

相當(dāng)簡單，完全不用考慮如何存儲，存儲的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。但是換到了Redis這些集中式緩存服務(wù)之后，咱們再來思考，該如何存儲。

方案一：類似內(nèi)存式的緩存實現(xiàn)。

本文里使用的Redis鏈接庫是StactkExchange.Redis，出自StackOverFlow的開源產(chǎn)品。

var db = redis.GetDataBase();//獲取0數(shù)據(jù)庫var usersJson = JsonConvert.SerializeObject(users)//序列化db.StringSet("capqueen:users", usersJson);//存儲var usersString = db.StringGet("capqueen:users");
var userList = JsonConvert.DeserializeObject>(users);//反序列化

上面的方式邏輯上是沒有問題的，編譯也可以通過。但是仔細(xì)想一想，Redis作為獨立的緩存服務(wù)和appSever是分開來的，這樣的讀取方式對redis

var redis = ConnectionMultiplexer.Connect("localhost");var db = redis.GetDatabase();           
var users = new List { new User{Id = 6, Name = "aaren", Age=10},    new User{Id = 7, Name = "issy", Age=11},    new User{Id = 8, Name = "janina", Age=13},    new User{Id = 9, Name = "karena", Age=14}
};

users.ForEach(item => { 
   var key = string.Format("capqueen:user:{0}:{1}", item.Id, item.Name);   var value = JsonConvert.SerializeObject(item);
   db.StringSet(key, value);
});

所有的user都以單獨的Key-Value方式存儲，那么如何利用Keys搜索呢？我們來看下Redis的Keys命令：

KEYS pattern

查找所有符合給定模式 pattern 的 key 。

KEYS * 匹配數(shù)據(jù)庫中所有 key 。
KEYS h?llo 匹配 hello ， hallo 和 hxllo 等。
KEYS h*llo 匹配 hllo 和 heeeeello 等。
KEYS h[ae]llo 匹配 hello 和 hallo ，但不匹配 hillo 。
特殊符號用 \ 隔開

也就是說Keys能夠進(jìn)行簡單的模糊匹配，那么我們這里的搜索就可以換成如下的方式:

var redis = ConnectionMultiplexer.Connect("192.168.10.178");var db = redis.GetDatabase();var server = redis.GetServer("192.168.10.178", 6379);var keys = server.Keys(pattern: "capqueen:user:*:a*");var values = db.StringGet(keys.ToArray());//反序列化var jsonValues = new StringBuilder("[");
values.ToList().ForEach(item => jsonValues.Append(item).Append(","));
jsonValues.Append("]");var userList = JsonConvert.DeserializeObject>(jsonValues.ToString());

注意以上的代碼里，因為每個value是一個json，為了增加轉(zhuǎn)化時的效率，我先處理成json arry再進(jìn)行反序列化。

這種方案，確實是解決了我目前的問題，然而我注意到了Redis文檔里的一段話：

KEYS 的速度非常快，但在一個大的數(shù)據(jù)庫中使用它仍然可能造成性能問題，如果你需要從一個數(shù)據(jù)集中查找特定的 key ，你最好還是用 Redis 的集合結(jié)構(gòu)(set)來代替。

到此，相信大家對“Redis該怎么使用”有了更深的了解，不妨來實際操作一番吧！這里是創(chuàng)新互聯(lián)網(wǎng)站，更多相關(guān)內(nèi)容可以進(jìn)入相關(guān)頻道進(jìn)行查詢，關(guān)注我們，繼續(xù)學(xué)習(xí)！