性能分析

StackExchange.Redis公开了一些方法和类型来启用性能分析。 由于其异步和多路复用 表现分析是一个有点复杂的主题。

接口

分析接口由 IProfiler, ConnectionMultiplexer.RegisterProfiler(IProfiler) ，ConnectionMultiplexer.BeginProfiling(object) ， ConnectionMultiplexer.FinishProfiling(object) 和 IProfiledCommand 组合而成。

你可以用一个 ConnectionMultiplexer 实例注册一个 IProfiler ，它不能被改变。你可以通过调用 BeginProfiling(object) 来开始分析一个给定的上下文对象（例如，线程，Http请求等等），调用 FinishProfiling(object) 来完成。 FinishProfiling(object) 返回一个 IProfiledCommand 集合的对象，它包含了通过 (Begin|Finish)Profiling 调用和给定上下文配置好的 ConnectionMultiplexer 对象发送到 redis 的所有命令的时间信息。

应该使用什么“上下文”对象是应用程序来确定的。

可用时间

StackExchange.Redis显示有关以下内容的信息：

  • 涉及到的redis服务器
  • 正在查询的redis数据库
  • redis命令运行
  • 用于路由命令的标志
  • 命令的初始创建时间
  • 使命令进入队列所需的时间
  • 命令入队后，发送命令需要多长时间
  • 发送命令后，从redis接收响应需要多长时间
  • 收到响应后处理响应所需的时间
  • 如果命令是响应集群 ASK 或 MOVED 响应而发送的
    • 如果是，原始命令是什么

TimeSpan 有较高的精度，如果运行时支持。 DateTime 准确度如 DateTime.UtcNow。

选择上下文

由于StackExchange.Redis的异步接口，分析需要外部协助将相关的命令组合在一起。 这是 通过提供上下文对象，当你开始和结束profiling（通过 BeginProfiling(object) ＆ FinishProfiling(object) 方法），当一个命令被发送（通过 IProfiler 接口的 GetContext() 方法）实现的。

一个将许多不同线程发出的命令关联在一起的 toy 示例：

  1. class ToyProfiler : IProfiler
  2. {
  3.     public ConcurrentDictionary<Thread, object> Contexts = new ConcurrentDictionary<Thread, object>();
  5.     public object GetContext()
  6.     {
  7.         object ctx;
  8.         if(!Contexts.TryGetValue(Thread.CurrentThread, out ctx)) ctx = null;
  10.         return ctx;
  11.     }
  12. }
  14. // ...
  16. ConnectionMultiplexer conn = /* initialization */;
  17. var profiler = new ToyProfiler();
  18. var thisGroupContext = new object();
  20. conn.RegisterProfiler(profiler);
  22. var threads = new List<Thread>();
  24. for (var i = 0; i < 16; i++)
  25. {
  26.     var db = conn.GetDatabase(i);
  28.     var thread =
  29.         new Thread(
  30.             delegate()
  31.             {
  32.                 var threadTasks = new List<Task>();
  34.                 for (var j = 0; j < 1000; j++)
  35.                 {
  36.                     var task = db.StringSetAsync("" + j, "" + j);
  37.                     threadTasks.Add(task);
  38.                 }
  40.                 Task.WaitAll(threadTasks.ToArray());
  41.             }
  42.         );
  44.     profiler.Contexts[thread] = thisGroupContext;
  46.     threads.Add(thread);
  47. }
  49. conn.BeginProfiling(thisGroupContext);
  51. threads.ForEach(thread => thread.Start());
  52. threads.ForEach(thread => thread.Join());
  54. IEnumerable<IProfiledCommand> timings = conn.FinishProfiling(thisGroupContext);

最后，timings 将包含16,000个 IProfiledCommand 对象 - 每个发送给redis的命令对应一个对象。

如果相反，你像下面这样做：

  1. ConnectionMultiplexer conn = /* initialization */;
  2. var profiler = new ToyProfiler();
  4. conn.RegisterProfiler(profiler);
  6. var threads = new List<Thread>();
  8. var perThreadTimings = new ConcurrentDictionary<Thread, List<IProfiledCommand>>();
  10. for (var i = 0; i < 16; i++)
  11. {
  12.     var db = conn.GetDatabase(i);
  14.     var thread =
  15.         new Thread(
  16.             delegate()
  17.             {
  18.                 var threadTasks = new List<Task>();
  20.                 conn.BeginProfiling(Thread.CurrentThread);
  22.                 for (var j = 0; j < 1000; j++)
  23.                 {
  24.                     var task = db.StringSetAsync("" + j, "" + j);
  25.                     threadTasks.Add(task);
  26.                 }
  28.                 Task.WaitAll(threadTasks.ToArray());
  30.                 perThreadTimings[Thread.CurrentThread] = conn.FinishProfiling(Thread.CurrentThread).ToList();
  31.             }
  32.         );
  34.     profiler.Contexts[thread] = thread;
  36.     threads.Add(thread);
  37. }
  39. threads.ForEach(thread => thread.Start());
  40. threads.ForEach(thread => thread.Join());

perThreadTimings 最终会有1000个 IProfilingCommand 的16个，键由 Thread 发出。

不再看玩具示例，这里是如何在一个MVC5应用程序中配置 StackExchange.Redis。

首先针对你的 ConnectionMultiplexer 对象注册以下 IProfiler：

  1. public class RedisProfiler : IProfiler
  2. {
  3.     const string RequestContextKey = "RequestProfilingContext";
  5.     public object GetContext()
  6.     {
  7.         var ctx = HttpContext.Current;
  8.         if (ctx == null) return null;
  10.         return ctx.Items[RequestContextKey];
  11.     }
  13.     public object CreateContextForCurrentRequest()
  14.     {
  15.         var ctx = HttpContext.Current;
  16.         if (ctx == null) return null;
  18.         object ret;
  19.         ctx.Items[RequestContextKey] = ret = new object();
  21.         return ret;
  22.     }
  23. }

然后，将以下内容添加到 Global.asax.cs 文件：

  1. protected void Application_BeginRequest()
  2. {
  3.     var ctxObj = RedisProfiler.CreateContextForCurrentRequest();
  4.     if (ctxObj != null)
  5.     {
  6.         RedisConnection.BeginProfiling(ctxObj);
  7.     }
  8. }
  10. protected void Application_EndRequest()
  11. {
  12.     var ctxObj = RedisProfiler.GetContext();
  13.     if (ctxObj != null)
  14.     {
  15.         var timings = RedisConnection.FinishProfiling(ctxObj);
  17.         // do what you will with `timings` here
  18.     }
  19. }

这个实现将所有redis命令（包括 async / await -ed 命令）与触发它们的http请求分组。

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