分析

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。

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) 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。这是实现的
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）。

一个将许多不同线程发出的命令关联在一起的玩具示例：

class ToyProfiler : IProfiler
{
    public ConcurrentDictionary<Thread, object> Contexts = new ConcurrentDictionary<Thread, object>();
    public object GetContext()
    {
        object ctx;
        if(!Contexts.TryGetValue(Thread.CurrentThread, out ctx)) ctx = null;
        return ctx;
    }
}
// ...
ConnectionMultiplexer conn = /* initialization */;
var profiler = new ToyProfiler();
var thisGroupContext = new object();
conn.RegisterProfiler(profiler);
var threads = new List<Thread>();
for (var i = 0; i < 16; i++)
{
    var db = conn.GetDatabase(i);
    var thread =
        new Thread(
            delegate()
            {
                var threadTasks = new List<Task>();
                for (var j = 0; j < 1000; j++)
                {
                    var task = db.StringSetAsync("" + j, "" + j);
                    threadTasks.Add(task);
                }
                Task.WaitAll(threadTasks.ToArray());
            }
        );
    profiler.Contexts[thread] = thisGroupContext;
    threads.Add(thread);
}
conn.BeginProfiling(thisGroupContext);
threads.ForEach(thread => thread.Start());
threads.ForEach(thread => thread.Join());
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：

ConnectionMultiplexer conn = /* initialization */;
var profiler = new ToyProfiler();
conn.RegisterProfiler(profiler);
var threads = new List<Thread>();
var perThreadTimings = new ConcurrentDictionary<Thread, List<IProfiledCommand>>();
for (var i = 0; i < 16; i++)
{
    var db = conn.GetDatabase(i);
    var thread =
        new Thread(
            delegate()
            {
                var threadTasks = new List<Task>();
                conn.BeginProfiling(Thread.CurrentThread);
                for (var j = 0; j < 1000; j++)
                {
                    var task = db.StringSetAsync("" + j, "" + j);
                    threadTasks.Add(task);
                }
                Task.WaitAll(threadTasks.ToArray());
                perThreadTimings[Thread.CurrentThread] = conn.FinishProfiling(Thread.CurrentThread).ToList();
            }
        );
    profiler.Contexts[thread] = thread;
    threads.Add(thread);
}
threads.ForEach(thread => thread.Start());
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：

public class RedisProfiler : IProfiler
{
    const string RequestContextKey = "RequestProfilingContext";
    public object GetContext()
    {
        var ctx = HttpContext.Current;
        if (ctx == null) return null;
        return ctx.Items[RequestContextKey];
    }
    public object CreateContextForCurrentRequest()
    {
        var ctx = HttpContext.Current;
        if (ctx == null) return null;
        object ret;
        ctx.Items[RequestContextKey] = ret = new object();
        return ret;
    }
}

然后，将以下内容添加到 Global.asax.cs 文件：

protected void Application_BeginRequest()
{
    var ctxObj = RedisProfiler.CreateContextForCurrentRequest();
    if (ctxObj != null)
    {
        RedisConnection.BeginProfiling(ctxObj);
    }
}
protected void Application_EndRequest()
{
    var ctxObj = RedisProfiler.GetContext();
    if (ctxObj != null)
    {
        var timings = RedisConnection.FinishProfiling(ctxObj);
        // do what you will with `timings` here
    }
}

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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