保存到 Redis 缓存时性能不佳（使用 ServiceStack.Redis）

Question

在将数据保存到 Redis 缓存时性能非常差。

场景：

1) 使用 Redis 缓存服务（Microsoft Azure 提供）。
2) 在 Azure 上创建的虚拟机中运行代码。
3) VM 和缓存服务都创建在同一个位置

代码片段：

    public void MyCustomFunction()
    {
        Stopwatch totalTime = Stopwatch.StartNew();

        RedisEndpoint config = new RedisEndpoint();
        config.Ssl = true;
        config.Host = "redis.redis.cache.windows.net";
        config.Password = Form1.Password;
        config.Port = 6380;
        RedisClient client = new RedisClient(config);

        int j = 0;

        for (int i = 0; i < 500; i++)
        {
            var currentStopWatchTime = Stopwatch.StartNew();
            var msgClient = client.As<Message>();

            List<string> dataToUpload = ClientData.GetRandomData();
            string myCachedItem_1 = dataToUpload[1].ToString();

            Random ran = new Random();
            string newKey = string.Empty;
            newKey = Guid.NewGuid().ToString();

            Message newItem = new Message
            {
                Id = msgClient.GetNextSequence(), // Size : Long variable
                //Id = (long)ran.Next(),
                Key = j.ToString(),             // Size: Int32 variable
                Value = newKey,                 // Size : Guid string variable
                Description = myCachedItem_1    // Size : 5 KB
            };

            string listName = ran.Next(1, 6).ToString();
            msgClient.Lists[listName].Add(newItem);
            //msgClient.Store(newItem);

            Console.WriteLine("Loop Count : " + j++ + " , Total no. of items in List : " + listName + " are : " + msgClient.Lists[listName].Count);

            Console.WriteLine("Current Time: " + currentStopWatchTime.ElapsedMilliseconds + " Total time:" + totalTime.ElapsedMilliseconds);

            Console.WriteLine("Cache saved");
        }
    }

性能（保存时）：

注意：（所有时间均以毫秒为单位）

循环计数：0，总数。列表中的项目：2 是：1 当前时间：310 总时间：342 缓存已保存 循环数：1，总数。列表中的项目数：3 是：1 当前时间：6 总时间：349 缓存已保存 循环数：2，总数。列表中的项目数：5 是：1 当前时间：3 总时间：353 缓存已保存 循环数：3，总数。列表中的项目数：5 是：2 当前时间：3 总时间：356 缓存已保存 循环数：4，总数。列表中的项目数：5 是：3 当前时间：3 总时间：360 缓存已保存

。 . . . .

循环数：330，总数。列表中的项目：4 是：69 当前时间：2 总时间：7057 缓存已保存
循环次数：331，总次数。列表中的项目数：4 是：70 当前时间：3 总时间：7061 缓存已保存
循环次数：332，总次数。列表中的项目：4 是：71 当前时间：2 总时间：7064 缓存已保存

性能（获取时）

列表：1 物品数量 : 110 时间：57

列表：2 物品数量 : 90 时间：45

列表：3 物品数量 : 51 时间：23

列表：4 物品数量 : 75 时间：32

列表：5 物品数量 : 63 时间：33

Answer 1

如果您要批量处理，则应考虑减少同步网络请求的数量，以减少延迟，这将成为与网络服务通信时的主要性能问题。

对于此示例，您在调用时正在读取：

msgClient.GetNextSequence();

当你做的时候写一个：

msgClient.Lists[listName].Add(newItem);

在单个线程中总共有 1000 个同步请求/回复网络请求，其中每个操作都依赖于并且必须在发送下一个操作之前完成，这就是为什么网络延迟将成为性能问题的主要来源您应该考虑优化。

批处理请求

如果您正在处理批处理请求，则可以通过在单个请求中获取所有 id 并使用 AddRange() 批处理操作存储它们来减少读取和写入的次数，从而大大优化这一点，例如：

var redisMessages = Redis.As<Message>();
const int batchSize = 500;

//fetch next 500 sequence of ids in a single request
var nextIds = redisMessages.GetNextSequence(batchSize); 

var msgBatch = batchSize.Times(i => 
    new Message {
        Id = nextIds - (batchSize - i) + 1,
        Key = i.ToString(), 
        Value = Guid.NewGuid().ToString(),
        Description = "Description"
    });

//Store all messages in a single multi operation request
redisMessages.Lists[listName].AddRange(msgBatch);

这会将 1000 个 redis 操作压缩为 2 个操作。

如果您需要，您可以通过以下方式获取所有消息：

var allMsgs = redisMessages.Lists[listName].GetAll();

或使用GetRange(startingFrom,endingAt) API 的特定范围。