序文
Redis中的管道（PipeLine）特征：简述一下就是，Redis怎样从客户端一次发送多个敕令，服务端到客户端怎样一次性响应多个敕令。
Redis运用的是客户端-服务器模子和要求/响应协定的TCP服务器,这就意味着一个要求要有以下步骤才完成：1、客户端向服务器发送查询敕令，然后通常以壅塞的体式格局守候服务器响应。2、服务器处置惩罚查询敕令，并将响应发送回客户端。如许便会经由历程网络衔接，假如是当地回环接口那末就可以迥殊敏捷的响应，然则假如走外网，以至外网再做一系列的层层转发，那就显的分外蛋疼。不管网络延时是多少，那末都将占用团体响应的时候。如许一来假如一次发送1个敕令，网络延时为100ms，我们不得不做。那末假如1次发1000个敕令，那末网络延时100*1000ms就很难容忍啦。
针对与上面的题目，Redis在2.6版本今后就都供应啦管道（Pipeline）功用。他可以使客户端在没有读取旧的响应时，处置惩罚新的要求。如许便可以向服务器发送多个敕令，而没必要守候回复，直到末了一个步骤中读取回复。这被称为管线（PipeLine），并且是几十年来普遍运用的手艺。比方，很多POP3协定完成已支撑此功用，大大加快了从服务器下载新电子邮件的历程。
那末事件这个辞汇，常常碰到，就不多唧唧啦，目标要一致就好，就是一组操纵怎样做成原子性操纵，使他去不了尽头，回到原点。
简述wireshark抓包东西
为啦让人人对管线有更抽象的感观，这一节我们先说说Wireshark抓包东西，他会让你看到客户端到服务器经由历程tcp协定发送的redis敕令的历程与细致。
wireshark可以扑捉到体系发送和接收的每个报文，我们这里只做一些过滤的简述。下图就是他的模样，你翻开后可以可以探索下他的用法。
简述几个过滤划定规矩：
1、ip过滤：目标ip过滤：ip.dst==172.18.8.11,源ip地点过滤：ip.src==192.168.1.12;
2、端口过滤：tcp.port==80，这条划定规矩是把源端口和目标端口为80的都过滤出来。运用tcp.dstport==80只过滤目标端口为80的，tcp.srcport==80只过滤源端口为80的包；
3、协定过滤：直接在fiter框中输入协定称号即可，如：http，tcp，udp，...
4、http形式过滤:过滤get包，http.request.method=="GET",过滤post包，http.request.method=="POST"；
5、假如运用多前提过滤，则须要加衔接标记，and。比方 ip.src==192.168.1.12 and http.request.method=="POST" and tcp.srcport==80
StackExchange.Redis完成Redis管线（Pipeline）
上两张图片管线便一览无余啦。
客户端对redis服务器举行屡次要求的话，平常一般形式是如许子的
客户端对redis服务器举行屡次要求的话，管道形式是如许子的
平常形式我们上代码：
public static void GetNoPipelining()
{
for (var i = 0; i < 3; i++)
{
var key = "name:" + i;
db.StringAppend(key, "张龙豪");
}
}
检察tcp要求报文的data
如许你本身做的历程当中，可以看到我圈起来的3个tcp要求的key分别为name：0，name:1,name:2如许子。
那末我们运用管道形式
public static void GetPipelining()
{
var batch = db.CreateBatch();
for (int i = 0; i < 3; i++)
{
var key = "mename:" + i;
batch.StringAppendAsync(key, "张龙豪");
}
batch.Execute();
}
再来看下要求
如许很明显就可以看出来是1个要求发送出来啦多个敕令。那末我们不必createBatch（）也是可以完成如许的效果的。
var a = db.StringAppendAsync("zlh:1", "zhanglonghao1");
var b = db.StringAppendAsync("zlh:2", "zhanglonghao2");
var c = db.StringAppendAsync("zlh:3", "zhanglonghao3");
var aa = db.Wait(a);
var bb = db.Wait(a);
var cc = db.Wait(a);
在接下来我们做一个简朴的机能比较。代码以下：
static void Main(string[] args)
{
Stopwatch watch = new Stopwatch();
Stopwatch watch1 = new Stopwatch();
watch.Start();
GetNoPipelining();
Console.WriteLine("平常轮回耗时：" + watch.ElapsedMilliseconds);
watch.Stop();
watch1.Start();
GetPipelining();
Console.WriteLine("Pipelining插进去耗时：" + watch1.ElapsedMilliseconds);
watch1.Stop();
Console.ReadLine();
}
public static void GetNoPipelining()
{
for (var i = 0; i < 5000; i++)
{
var key = "name:" + i;
db.StringAppend(key, "张龙豪");
}
}
public static void GetPipelining()
{
var batch = db.CreateBatch();
for (int i = 0; i < 5000; i++)
{
var key = "mename:" + i;
batch.StringAppendAsync(key, "张龙豪");
}
batch.Execute();
}
效果以下：
到此我还要说一下StackExchange.Redis的三种敕令形式，个中运用2和3的形式发送敕令，会默许被封装在管道中，不信的话，你可以做个小demo测试下：
1、sync：同步形式，会直接壅塞调用者，但不会壅塞其他线程。
2、async：异步形式，运用task模子封装。
3、fire-and-forget：发送敕令，然后完整不关心终究什么时候完成敕令操纵。在Fire-and-Forget形式下,一切敕令都邑马上获得返回值，该值都是该返回值范例的默许值,比方操纵返回范例是bool将会马上获得false,由于false = default(bool)。
StackExchange.Redis完成Redis事件（Transactions）
这个看官方文档，我只能说完成的很新鲜吧。我先形貌下我的环境，就是预备一个空redis库，然后一步一步往下走，我们写代码看效果，来搞一搞这个事件。
static void Main(string[] args)
{
var tran = db.CreateTransaction();
tran.AddCondition(Condition.ListIndexNotEqual("zlh:1",0,"zhanglonghao"));
tran.ListRightPushAsync("zlh:1", "zhanglonghao");
bool committed = tran.Execute();
Console.WriteLine(committed);
Console.ReadLine();
}
实行效果为：true。数据库中效果以下，申明我们插进去胜利。
即：假如key为：zlh：1的list集合在索引0初的value!=zhanglonghao的话，我们从链表右边插进去一条数据key为zlh：1value为zhanglonghao，胜利。由于第一次操纵为空库。0处确切不为张龙豪。
数据不清空，继承上代码。
static void Main(string[] args)
{
var tran = db.CreateTransaction();
tran.AddCondition(Condition.ListIndexNotEqual("zlh:1",0,"zhanglonghao"));
tran.ListRightPushAsync("zlh:1", "zhanglonghao1");
bool committed = tran.Execute();
Console.WriteLine(committed);
Console.ReadLine();
}
效果为false，数据库没有增减数据。已久与上图的数据保持一致。
缘由剖析：0处此时为zhanglonghao，所以ListIndexNotEqual("zlh:1",0,"zhanglonghao")为假命题，直接回滚，不实行下面的插进去敕令。
数据不清空，继承上代码：
static void Main(string[] args)
{
var tran = db.CreateTransaction();
tran.AddCondition(Condition.ListIndexEqual("zlh:1",0,"zhanglonghao"));
tran.ListRightPushAsync("zlh:1", "zhanglonghao1");
bool committed = tran.Execute();
Console.WriteLine(committed);
Console.ReadLine();
}
效果为true，数据效果以下，增进一条值为zhanglonghao1的数据：
缘由剖析：ListIndexEqual("zlh:1",0,"zhanglonghao")为真命题，实行下面的操纵，提交事物。
数据不删继承上代码：
static void Main(string[] args)
{
var tran = db.CreateTransaction();
tran.AddCondition(Condition.ListIndexEqual("zlh:1",0,"zhanglonghao"));
tran.ListRightPushAsync("zlh:1", "zhanglonghao2");
tran.AddCondition(Condition.ListIndexNotEqual("zlh:1", 0, "zhanglonghao"));
tran.ListRightPushAsync("zlh:1", "zhanglonghao3");
bool committed = tran.Execute();
Console.WriteLine(committed);
Console.ReadLine();
}
效果为false，数据库数据已久与上面的保持一致，不增不减。
剖析缘由：Condition.ListIndexEqual("zlh:1",0,"zhanglonghao")为true，然则到下面的ListIndexNotEqual("zlh:1", 0, "zhanglonghao")为false。故全部事物的操纵回滚，不予实行，故数据库没有变化。
到此，我就不写过剩的代码啦，但我要说几个注重点：
1、实行敕令的操纵需为异步操纵。
2、在事物中实行的敕令，都不会直接看到效果，故此效果也不能用于下面代码做推断，由于当前的异步敕令在Execute()之前是不会对数据库发生任何影响的。
以上就是详解.NET客户端完成Redis中的管道PipeLine与事物Transactions的细致内容，更多请关注ki4网别的相干文章！
