Question

我正在更新我的网络服务以使用最新的BookSleeve库，1.3.38。以前我使用的是1.1.0.7

在做一些基准测试时，我注意到使用新版BookSleeve在Redis中设置哈希值比旧版本慢很多倍。请考虑以下C＃基准测试代码：

public void TestRedisHashes()
{
  int numItems = 1000; // number of hash items to set in redis 
  int numFields = 30; // number of fields in each redis hash
  RedisConnection redis = new RedisConnection("10.0.0.01", 6379);
  redis.Open();

  // wait until the connection is open
  while (!redis.State.Equals(BookSleeve.RedisConnectionBase.ConnectionState.Open)) { }

  Stopwatch timer = new Stopwatch();
  timer.Start();
  for (int i = 0; i < numItems; i++)
  {
    string key = "test_" + i.ToString();

    for (int j = 0; j < numFields; j++)
    {
      // set a value for each field in the hash
      redis.Hashes.Set(0, key, "field_" + j.ToString(), "testdata");
    }
    redis.Keys.Expire(0, key, 30); // 30 second ttl
  }
  timer.Stop();

  Console.WriteLine("Elapsed time for hash writes: {0} ms", timer.ElapsedMilliseconds);
}

BookSleeve 1.1.0.7需要大约20ms才能为Redis 2.6设置1000个哈希值，而1.3.38需要大约400ms。这慢了20倍！我测试的BookSleeve 1.3.38的其他部分要么比旧版本快或快。我也尝试使用Redis 2.4进行相同的测试以及将所有内容包装在事务中。在这两种情况下，我都有类似的表现。

有没有人注意到这样的事情？我一定做错了什么......我使用新版BookSleeve正确设置哈希值吗？这是执行“即发即弃”命令的正确方法吗？我看了the unit tests作为如何使用哈希的一个例子，但是却找不到我正在做的不同的事情。在这种情况下，最新版本是否可能更慢？

Answer 1

要实际测试整体速度，您需要添加等待最后处理消息的代码，例如：

  Task last = null;
  for (int i = 0; i < numItems; i++)
  {
    string key = "test_" + i.ToString();

    for (int j = 0; j < numFields; j++)
    {
      // set a value for each field in the hash
      redis.Hashes.Set(0, key, "field_" + j.ToString(), "testdata");
    }
    last = redis.Keys.Expire(0, key, 30); // 30 second ttl
  }
  redis.Wait(last);

否则，您的时间安排就是对Set / Expire的调用的速度。在这种情况下，这可能很重要。您会看到，在1.1.0.7中，所有消息都会立即放入队列中，然后单独的专用编写器线程会接收该消息并将其写入流中。在1.3.38中，专用编写器线程已消失（由于各种原因）。所以如果套接字可用，则调用线程写入底层流（如果套接字正在使用，则有一种机制来处理它）。更重要的是，在1.1.0.7的原始测试中，有可能实际上还没有实际有用的工作 - 不能保证工作在插座附近等任何地方。

在大多数情况下，这不会导致任何开销（并且在分摊时会减少开销），但是：在您的情况下，您可能会受到有效的影响>缓冲区欠载 - 在1.1.0.7中你会快速填充缓冲区，并且工作线程可能总是会发现更多的等待消息 - 因此它不会在直到结束时刷新流;在1.3.38中，它可能在消息之间刷新。所以：让我们解决这个问题：

Task last = null; redis.SuspendFlush(); try { for (int i = 0; i < numItems; i++) { string key = "test_" + i.ToString(); for (int j = 0; j < numFields; j++) { // set a value for each field in the hash redis.Hashes.Set(0, key, "field_" + j.ToString(), "testdata"); } last = redis.Keys.Expire(0, key, 30); // 30 second ttl } } finally { redis.ResumeFlush(); } redis.Wait(last);

SuspendFlush() / ResumeFlush()对在单个线程上调用大量操作时非常理想，以避免任何额外的刷新。要复制intellisense笔记：

// // Summary: // Temporarily suspends eager-flushing (flushing if the write-queue becomes // empty briefly). Buffer-based flushing will still occur when the data is full. // This is useful if you are performing a large number of operations in close // duration, and want to avoid packet fragmentation. Note that you MUST call // ResumeFlush at the end of the operation - preferably using Try/Finally so // that flushing is resumed even upon error. This method is thread-safe; any // number of callers can suspend/resume flushing concurrently - eager flushing // will resume fully when all callers have called ResumeFlush. // // Remarks: // Note that some operations (transaction conditions, etc) require flushing // - this will still occur even if the buffer is only part full.

请注意，在大多数高吞吐量方案中，有多个操作来自多个线程：在这些情况下，并发线程中的任何工作都将以最小化线程数的方式自动排队。

BookSleeve - 设置哈希值时表现不佳

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