查看redis有哪些客户端连接

redis允许客户端以TCP方式连接，默认6379端口。传输数据都以\r\n结尾。请求格式<number of arguments>\r\n$<number of bytes of argument 1>\r\n<argument data>\r\n例：1\r\n$4\r\nINFO\r\n响应格式1：简单字符串，非二进制安全字符串，一般是状态回复。 +开头，例：+OK\r\n 2: 错误信息。-开头， 例：-ERR unknown command 'mush'\r\n3: 整型数字。 :开头， 例：:1\r\n4：大块回复值，最大512M。 $开头+数据长度。 例：$4\r\mush\r\n5：多条回复。 开头， 例：2\r\n$3\r\nfoo\r\n$3\r\nbar\r\n基础通信定义配置类： public class Configuration { public string Host { get; set; } public int Port { get; set; } /// <summary> /// Socket 是否正在使用 Nagle 算法。 /// </summary> public bool NoDelaySocket { get; set; }public Configuration() { Host = "localhost"; Port = 6379; NoDelaySocket = false; } }实现socket连接：public class RedisBaseClient { //配置文件 private Configuration configuration; //通信socket private Socket socket; //接收字节数组 private byte[] ReceiveBuffer = new byte[100000]; public RedisBaseClient(Configuration config) { configuration = config; } public RedisBaseClient() : this(new Configuration()) { } public void Connect() { if (socket != null && socketConnected) return; socket = new Socket(AddressFamilyInterNetwork, SocketTypeStream, ProtocolTypeTcp) { NoDelay = configurationNoDelaySocket }; socketConnect(configurationHost, configurationPort); if (socketConnected) return; Close(); } /// <summary> /// 关闭client /// </summary> public void Close() { socketDisconnect(false); socketClose(); } }调用：RedisBaseClient redis = new RedisBaseClient(); redisConnect();服务端成功响应：状态命令定义Redis命令枚举：public enum RedisCommand { GET, //获取一个key的值 INFO, //Redis信息。 SET, //添加一个值 EXPIRE, //设置过期时间 MULTI, //标记一个事务块开始 EXEC, //执行所有 MULTI 之后发的命令 }发送命令构建：public string SendCommand(RedisCommand command, params string[] args) { //请求头部格式， <number of arguments>\r\n const string headstr = "{0}\r\n"; //参数信息 $<number of bytes of argument N>\r\n<argument data>\r\n const string bulkstr = "${0}\r\n{1}\r\n"; var sb = new StringBuilder(); sbAppendFormat(headstr, argsLength + 1); var cmd = commandToString(); sbAppendFormat(bulkstr, cmdLength, cmd); foreach (var arg in args) { sbAppendFormat(bulkstr, argLength, arg); } byte[] c = EncodingUTF8GetBytes(sbToString()); try { Connect(); socketSend(c); socketReceive(ReceiveBuffer); Close(); return ReadData(); } catch (SocketException e) { Close(); } return null; } private string ReadData() { var data = EncodingUTF8GetString(ReceiveBuffer); char c = data[0]; //错误消息检查。 if (c == '-') //异常处理。 throw new Exception(data); //状态回复。 if (c == '+') return data; return data; }

1、引用驱动\x0d\代码如下:\x0d\using ServiceStackRedis;\x0d\2、数据库连接\x0d\代码如下:\x0d\RedisClient client;\x0d\//连接服务器 6379是redis的默认端口\x0d\client = new RedisClient("127001", 6379);\x0d\clientPassword = "";//设置密码 没有可以注释\x0d\//10万条数据测试，我发现使用set的效率明显比使用store的效率高，而且在测试过程中我发现store会丢失7-80条左右的数而set却一条都没有丢\x0d\Stopwatch sw = new Stopwatch();\x0d\swStart();\x0d\for (int i = 0; i (GuidNewGuid()ToString(), new GPS\x0d\{\x0d\direction = 287,\x0d\gps_time = "1417622213418",\x0d\lati = 29310586,\x0d\longi = 120125143,\x0d\pla_no = "浙A12345",\x0d\pla_type = 1,\x0d\speed = 235,\x0d\state = 0,\x0d\carstate = 0,\x0d\upload_time = "1417622088418"\x0d\});\x0d\clientStore(\x0d\new GPS\x0d\{\x0d\direction = 287,\x0d\gps_time = "1417622213418",\x0d\lati = 29310586,\x0d\longi = 120125143,\x0d\pla_no = "浙A12345",\x0d\pla_type = 1,\x0d\speed = 235,\x0d\state = 0,\x0d\carstate = 0,\x0d\upload_time = "1417622088418"\x0d\});\x0d\}\x0d\swStop();\x0d\ConsoleWriteLine(swElapsedMilliseconds);\x0d\decimal price = clientGet("price");//获取数据

Redis Cluster设计要点：

架构：无中心

Redis Cluster采用无中心结构，每个节点都保存数据和整个集群的状态

每个节点都和其他所有节点连接，这些连接保持活跃

使用gossip协议传播信息以及发现新节点

node不作为client请求的代理，client根据node返回的错误信息重定向请求

数据分布：预分桶

预分好16384个桶，根据 CRC16(key) mod 16384的值，决定将一个key放到哪个桶中

每个Redis物理结点负责一部分桶的管理，当发生Redis节点的增减时，调整桶的分布即可

例如，假设Redis Cluster三个节点A/B/C，则

Node A 包含桶的编号可以为: 0 到 5500

Node B 包含桶的编号可以为: 5500 到 11000

Node C包含桶的编号可以为: 11001 到 16384

当发生Redis节点的增减时，调整桶的分布即可。

预分桶的方案介于“硬Hash”和“一致性Hash”之间，牺牲了一定的灵活性，但相比“一致性Hash“，数据的管理成本大大降低

可用性：Master-Slave

为了保证服务的可用性，Redis Cluster采取的方案是的Master-Slave

每个Redis Node可以有一个或者多个Slave。当Master挂掉时，选举一个Slave形成新的Master

一个Redis Node包含一定量的桶，当这些桶对应的Master和Slave都挂掉时，这部分桶对应的数据不可用

写

Redis Cluster使用异步复制

一个完整的写 *** 作步骤：

1client写数据到master

2master告诉client "ok"

3master传播更新到slave

存在数据丢失的风险：

1 上述写步骤1）和2）成功后，master crash，而此时数据还没有传播到slave

2 由于分区导致同时存在两个master，client向旧的master写入了数据。

当然，由于Redis Cluster存在超时及故障恢复机制，第2个风险基本上不可能发生

数据迁移

Redis Cluster支持在线增/减节点。

基于桶的数据分布方式大大降低了迁移成本，只需将数据桶从一个Redis Node迁移到另一个Redis Node即可完成迁移。

当桶从一个Node A向另一个Node B迁移时，Node A和Node B都会有这个桶，Node A上桶的状态设置为MIGRATING，Node B上桶的状态被设置为IMPORTING

当客户端请求时：

所有在Node A上的请求都将由A来处理，所有不在A上的key都由Node B来处理。同时，Node A上将不会创建新的key

多key *** 作

当系统从单节点向多节点扩展时，多key的 *** 作总是一个非常难解决的问题，Redis Cluster方案如下：

1 不支持多key *** 作

2 如果一定要使用多key *** 作，请确保所有的key都在一个node上，具体方法是使用“hash tag”方案

hash tag方案是一种数据分布的例外情况

使用Redis的脚本功能实现Redis中数据简单查询，有需要的朋友可以参考下。

在Redis的设计中，key是一切，对于Redis是可见的，而value对于Redis来说就是一个字节数组，Redis并不知道你的value中存储的是什么，所以要想实现比如

‘select from users where userlocation="shanghai"’

这样的查询，在Redis是没办法通过value进行比较得出结果的。但是可以通过不同的数据结构类型来做到这一点。比如如下的数据定义

users:1 {name:Jack,age:28,location:shanghai} users:2 {name:Frank,age:30,location:beijing} users:location:shanghai [1]

其中users:1 users:2 分别定义了两个用户信息，通过Redis中的hash数据结构，而users:location:shanghai 记录了所有上海的用户id，通过集合数据结构实现。这样通过两次简单的Redis命令调用就可以实现我们上面的查询。

Jedis jedis = jedisPoolgetResource(); Set<String> shanghaiIDs = jedissmembers("users:location:shanghai"); //遍历该set // //通过hgetall获取对应的user信息 jedishgetAll("users:" + shanghaiIDs[0]);

通过诸如以上的设计，可以实现简单的条件查询。但是这样的问题也很多，首先需要多维护一个ID索引的集合，其次对于一些复杂查询无能为力(当然也不能期望Redis实现像关系数据库那样的查询，Redis不是干这的)。

但是Redis26集成了Lua脚本，可以通过eval命令，直接在RedisServer环境中执行Lua脚本，并且可以在Lua脚本中调用Redis命令。其实，就是说可以让你用Lua这种脚本语言，对Redis中存储的key value进行 *** 作，这个意义就大了，甚至可以将你们系统所需的各种业务写成一个个lua脚本，提前加载进入Redis，然后对于请求的响应，只需要调用一个个lua脚本就行。当然这样说有点夸张，但是意思就是这样的。

比如，现在我们要实现一个‘所有age大于28岁的user’这样一个查询，那么通过以下的Lua脚本就可以实现

public static final String SCRIPT = "local resultKeys={};" + "for k,v in ipairs(KEYS) do " + " local tmp = rediscall('hget', v, 'age');" + " if tmp > ARGV[1] then " + " tableinsert(resultKeys,v);" + " end;" + "end;" + "return resultKeys;";

执行脚本代码 Jedis jedis = jedisPoolgetResource(); jedisauth(auth); List<String> keys = ArraysasList(allUserKeys); List<String> args = new ArrayList<>(); argsadd("28"); List<String> resultKeys = (List<String>)jedisevalsha(funcKey, keys, args); return resultKeys;

注意，以上的代码中使用的是evalsha命令，该命令参数的不是直接Lua脚本字符串，而是提前已经加载到Redis中的函数的一个SHA索引，通过以下的代码将系统中所有需要执行的函数提前加载到Redis中，我们的系统维护一个函数哈希表，后续需要实现什么功能，就从函数表中获取对应功能的SHA索引，通过evalsha调用就行。

String shaFuncKey = jedisscriptLoad(SCRIPT);//加载脚本，获取sha索引 funcTableput(funcName_age, shaFuncKey);//添加到函数表中

通过以上的方法，便可以使较为复杂的查询放到Redis中去执行，提高效率。

我是通过这个方法来判断是否连通的private static bool Ping(RedisClient client){try{if (clientPing()){return true;}else {return false;}}catch{return false;}}如果连接不同 Ping() 会有一点延迟，好像是内部已经实现了重连的判断，如果连接通是没有延迟直接过的。

Redis是内存数据库，数据存储在内存中，所以Redis相对于传统磁盘数据库来说具有更快的读写速度，查询响应时间不会受到数据量的影响。但如果数据量非常大，内存不足的情况下，Redis可能会因为需要使用繁重的数据替换和其他 *** 作降低读写效率，影响查询和整个系统的性能。

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