# NewLife.Redis - Redis客户端组件
NewLife.Redis 是一个Redis客户端组件，以高性能处理大数据实时计算为目标。
Redis协议基础实现Redis/RedisClient位于X组件，本库为扩展实现，主要增加列表结构、哈希结构、队列等高级功能。
源码： https://github.com/NewLifeX/NewLife.Redis
Nuget：NewLife.Redis
教程：https://newlifex.com/core/redis
- 2017年在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1亿条包裹数据，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100000并发
- 高性能，支持二进制序列化
- 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
- 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
- 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
- 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！
推荐使用单例模式,Redis内部有连接池并且支持多线程并发访问
public static class RedisHelper
{
/// <summary>
/// Redis实例
/// </summary>
public static FullRedis redisConnection { get; set; } = new FullRedis("127.0.0.1:6379", "123456", 4);
}
Console.WriteLine(RedisHelper.redisConnection.Keys);Redis实现标准协议以及基础字符串操作，完整实现由独立开源项目NewLife.Redis提供。
采取连接池加同步阻塞架构，具有超低延迟（200~600us）以及超高吞吐量的特点。
在物流行业大数据实时计算中广泛应有，经过日均100亿次调用量验证。
// 实例化Redis，默认端口6379可以省略，密码有两种写法
//var rds = new FullRedis("127.0.0.1", null, 7);
var rds = new FullRedis("127.0.0.1:6379", "pass", 7);
//var rds = new FullRedis();
//rds.Init("server=127.0.0.1:6379;password=pass;db=7");
rds.Log = XTrace.Log;在基本操作之前，我们先做一些准备工作：
- 新建控制台项目，并在入口函数开头加上
XTrace.UseConsole();，这是为了方便查看调试日志 - 具体测试代码之前，需要加上前面MemoryCache或Redis的实例化代码
- 准备一个模型类User
class User
{
public String Name { get; set; }
public DateTime CreateTime { get; set; }
}添删改查：
var rds = new FullRedis("127.0.0.1", null, 7);
rds.Log = XTrace.Log;
rds.ClientLog = XTrace.Log; // 调试日志。正式使用时注释
var user = new User { Name = "NewLife", CreateTime = DateTime.Now };
rds.Set("user", user, 3600);
var user2 = rds.Get<User>("user");
XTrace.WriteLine("Json: {0}", user2.ToJson());
XTrace.WriteLine("Json: {0}", rds.Get<String>("user"));
if (rds.ContainsKey("user")) XTrace.WriteLine("存在！");
rds.Remove("user");执行结果：
14:14:25.990 1 N - SELECT 7
14:14:25.992 1 N - => OK
14:14:26.008 1 N - SETEX user 3600 [53]
14:14:26.021 1 N - => OK
14:14:26.042 1 N - GET user
14:14:26.048 1 N - => [53]
14:14:26.064 1 N - GET user
14:14:26.065 1 N - => [53]
14:14:26.066 1 N - Json: {"Name":"NewLife","CreateTime":"2018-09-25 14:14:25"}
14:14:26.067 1 N - EXISTS user
14:14:26.068 1 N - => 1
14:14:26.068 1 N - 存在！
14:14:26.069 1 N - DEL user
14:14:26.070 1 N - => 1保存复杂对象时，默认采用Json序列化，所以上面可以按字符串把结果取回来，发现正是Json字符串。
Redis的strings，实质上就是带有长度前缀的二进制数据，[53]表示一段53字节长度的二进制数据。
GetAll/SetAll 在Redis上是很常用的批量操作，同时获取或设置多个key，一般有10倍以上吞吐量。
批量操作：
var rds = new FullRedis("127.0.0.1", null, 7);
rds.Log = XTrace.Log;
rds.ClientLog = XTrace.Log; // 调试日志。正式使用时注释
var dic = new Dictionary<String, Object>
{
["name"] = "NewLife",
["time"] = DateTime.Now,
["count"] = 1234
};
rds.SetAll(dic, 120);
var vs = rds.GetAll<String>(dic.Keys);
XTrace.WriteLine(vs.Join(",", e => $"{e.Key}={e.Value}"));执行结果：
MSET name NewLife time 2018-09-25 15:56:26 count 1234
=> OK
EXPIRE name 120
EXPIRE time 120
EXPIRE count 120
MGET name time count
name=NewLife,time=2018-09-25 15:56:26,count=1234集合操作里面还有 GetList/GetDictionary/GetQueue/GetSet 四个类型集合，分别代表Redis的列表、哈希、队列、Set集合等。
基础版Redis不支持这四个集合，完整版NewLife.Redis支持，MemoryCache则直接支持。
- Add 添加，当key不存在时添加，已存在时返回false。
- Replace 替换，替换已有值为新值，返回旧值。
- Increment 累加，原子操作
- Decrement 递减，原子操作
高级操作：
var rds = new FullRedis("127.0.0.1", null, 7);
rds.Log = XTrace.Log;
rds.ClientLog = XTrace.Log; // 调试日志。正式使用时注释
var flag = rds.Add("count", 5678);
XTrace.WriteLine(flag ? "Add成功" : "Add失败");
var ori = rds.Replace("count", 777);
var count = rds.Get<Int32>("count");
XTrace.WriteLine("count由{0}替换为{1}", ori, count);
rds.Increment("count", 11);
var count2 = rds.Decrement("count", 10);
XTrace.WriteLine("count={0}", count2);执行结果：
SETNX count 5678
=> 0
Add失败
GETSET count 777
=> 1234
GET count
=> 777
count由1234替换为777
INCRBY count 11
=> 788
DECRBY count 10
=> 778
count=778Bench 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默认设置AutoPipeline=100，无分批时打开管道操作，对添删改优化。
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。
各项目默认支持net7.0/netstandard2.1/netstandard2.0/net4.61，旧版（2022.1225）支持net4.5/net4.0/net2.0
| 项目 | 年份 | 说明 |
|---|---|---|
| 基础组件 | 支撑其它中间件以及产品项目 | |
| NewLife.Core | 2002 | 核心库，日志、配置、缓存、网络、序列化、APM性能追踪 |
| NewLife.XCode | 2005 | 大数据中间件，单表百亿级，MySql/SQLite/SqlServer/Oracle/TDengine/达梦，自动分表 |
| NewLife.Net | 2005 | 网络库，单机千万级吞吐率（2266万tps），单机百万级连接（400万Tcp） |
| NewLife.Remoting | 2011 | RPC通信框架，内网高吞吐或物联网硬件设备场景 |
| NewLife.Cube | 2010 | 魔方快速开发平台，集成了用户权限、SSO登录、OAuth服务端等，单表100亿级项目验证 |
| NewLife.Agent | 2008 | 服务管理组件，把应用安装成为操作系统守护进程，Windows服务、Linux的Systemd |
| NewLife.Zero | 2020 | Zero零代脚手架，基于NewLife组件生态的项目模板，Web、WebApi、Service |
| 中间件 | 对接知名中间件平台 | |
| NewLife.Redis | 2017 | Redis客户端，微秒级延迟，百万级吞吐，丰富的消息队列，百亿级数据量项目验证 |
| NewLife.RocketMQ | 2018 | RocketMQ纯托管客户端，支持Apache RocketMQ和阿里云消息队列，十亿级项目验 |
| NewLife.MQTT | 2019 | 物联网消息协议，MqttClient/MqttServer，客户端支持阿里云物联网 |
| NewLife.IoT | 2022 | IoT标准库，定义物联网领域的各种通信协议标准规范 |
| NewLife.Modbus | 2022 | ModbusTcp/ModbusRTU/ModbusASCII，基于IoT标准库实现，支持IoT平台和IoTEdge |
| NewLife.Siemens | 2022 | 西门子PLC协议，基于IoT标准库实现，支持IoT平台和IoTEdge |
| NewLife.Map | 2022 | 地图组件库，封装百度地图、高德地图和腾讯地图 |
| NewLife.IP | 2022 | IP地址库，IP地址转物理地址 |
| 产品平台 | 产品平台级，编译部署即用，个性化自定义 | |
| AntJob | 2019 | 蚂蚁调度，分布式大数据计算平台（实时/离线），蚂蚁搬家分片思想，万亿级数据量项目验证 |
| Stardust | 2018 | 星尘，分布式服务平台，节点管理、APM监控中心、配置中心、注册中心、发布中心 |
| NewLife.ERP | 2021 | 企业ERP，产品管理、客户管理、销售管理、供应商管理 |
| CrazyCoder | 2006 | 码神工具，众多开发者工具，网络、串口、加解密、正则表达式、Modbus |
| XProxy | 2005 | 产品级反向代理，NAT代理、Http代理 |
| HttpMeter | 2022 | Http压力测试工具 |
| GitCandy | 2015 | Git源代码管理系统 |
| SmartOS | 2014 | 嵌入式操作系统，完全独立自主，支持ARM Cortex-M芯片架构 |
| SmartA2 | 2019 | 嵌入式工业计算机，物联网边缘网关，高性能.NET6主机，应用于工业、农业、交通、医疗 |
| 菲凡物联FIoT | 2020 | 物联网整体解决方案，建筑、环保、农业，软硬件及大数据分析一体化，单机十万级点位项目验证 |
| NewLife.UWB | 2020 | 厘米级（10~20cm）高精度室内定位，软硬件一体化，与其它系统联动，大型展厅项目验证 |
新生命团队（NewLife）成立于2002年，是新时代物联网行业解决方案提供者，致力于提供软硬件应用方案咨询、系统架构规划与开发服务。
团队主导的开源NewLife系列组件已被广泛应用于各行业，Nuget累计下载量高达60余万次。
团队开发的大数据核心组件NewLife.XCode、蚂蚁调度计算平台AntJob、星尘分布式平台Stardust、缓存队列组件NewLife.Redis以及物联网平台NewLife.IoT，均成功应用于电力、高校、互联网、电信、交通、物流、工控、医疗、文博等行业，为客户提供了大量先进、可靠、安全、高质量、易扩展的产品和系统集成服务。
我们将不断通过服务的持续改进，成为客户长期信赖的合作伙伴，通过不断的创新和发展，成为国内优秀的IT服务供应商。
新生命团队始于2002年，部分开源项目具有20年以上漫长历史，源码库保留有2010年以来所有修改记录
网站：https://newlifex.com
开源：https://github.com/newlifex
QQ群：1600800/1600838
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