大红鹰葡京会.Net 如何模拟会话级别的信号量,对http接口调用频率进行界定(有demo).Net 如何模拟会话级别的信号量,对http接口调用频率进行限定(有demo)

现,因为种种因素,你必对一个请或措施进行频率上的拜访限制。
比如,
你对外提供了一个API接口,注册用户每秒钟最多好调用100糟,非注册用户每秒钟最多可调用10潮。
遵照,
有一个分外吃服务器资源的不二法门,在同时刻不可知过10私有调用这个方法,否则服务器满载。
本, 有一些奇特之页面,访客并无能够屡屡的看还是发言。
按, 秒杀活动相当展开。

,防范DDOS,当上自然频率后调用脚本iis服务器ip黑名单,防火墙黑名单。
假如齐种的比方,也就是说,如何由一个断面的角度对调用的艺术开展频率上的限制。而针对性效率限制,服务器层面都来最直接的解决方法,现在自我说之尽管是代码层面达到的频率管控。

现在,因为种种因素,你不能不对一个请或措施开展频率高达的访问限制。
准,
你对外提供了一个API接口,注册用户每秒钟最多得调用100次于,非注册用户每秒钟最多可调用10差。
依照,
有一个万分吃服务器资源的方法,在同时刻不克跨越10民用调用这个主意,否则服务器满载。
照, 有部分破例之页面,访客并无克反复的看还是发言。
依, 秒杀活动等进行。

,防范DDOS,当及一定频率后调用脚本iis服务器ip黑名单,防火墙黑名单。
倘齐种的比喻,也就是说,如何自一个断面的角度对调用的方式开展频率达到的限。而针对效率限制,服务器层面都产生最为直接的缓解智,现在本身说之尽管是代码层面上的频率管控。

正文为起片只示范,一个凡是根据单机环境的落实,第二个则是基于分布式的Redis实现

正文为出片独示范,一个凡冲单机环境之落实,第二单则是根据分布式的Redis实现



为率先独API接口需求也例,先说生单机环境下的实现。
按部就班惯性思维,我们本来会想到缓存的超时策略这种方式,但是严格来讲就是HttpRuntime.Cache而言,通过缓存的逾期策略来对要进行频率的产出控制是不合适的。
  HttpRuntime.Cache
是应用程序级别之Asp.Net的苏存技术,通过此技术可以发明多个缓存对象,可以啊每个对象设置过时,当过时空到晚该缓存对象就是见面破灭(也就算是当您拜该对象的时刻吧Null)

坐率先独API接口需求为例,先说生单机环境下的实现。
遵照惯性思维,我们本来会想到缓存的超时策略这种方式,但是严格来讲就是HttpRuntime.Cache而言,通过缓存的逾期策略来针对要进行频率之面世控制是不合适的。
  HttpRuntime.Cache
是应用程序级别的Asp.Net的休息存技术,通过者技能可表明多单缓存对象,可以啊每个对象设置过时,当过时间到后该缓存对象就见面消失(也便是当你拜该目标的早晚啊Null)

  为什么这么说吗?比如对有方法(方法名:GetUserList)我们如果进行1秒钟最多10浅的范围,现在我们便新建一个int型的Cache对象,然后设置1秒钟后过消失。那么当访问GetUserList方法前,我们就算优先判断这个Cache对象的价值是否超过10,如果过量10纵未执行GetUserList方法,如果低于10则允许实施。每当访问该对象的时候如果无在或者过就新建,这样循环,则该对象永远不可能逾10。

  为什么这样说也?比如对准某方法(方法名:GetUserList)我们要拓展1秒钟最多10破的限定,现在我们就是新建一个int型的Cache对象,然后设置1秒钟后过消失。那么当访问GetUserList方法前,我们便优先判断是Cache对象的价值是否超10,如果过量10就是不履GetUserList方法,如果低于10尽管允许实施。每当访问该对象的时候要未在或者过就新建,这样循环,则该对象永远不可能逾10。

1   if ((int)HttpRuntime.Cache["GetUserListNum"] > 10) //大于10请求失败
2   {
3      Console.WriteLine("禁止请求");
4   }
5   else
6   {
7      HttpRuntime.Cache["GetUserListNum"] = (int)HttpRuntime.Cache["GetUserListNum"] + 1; //否则该缓存对象的值+1
8      Console.WriteLine("允许请求");
9   }
1   if ((int)HttpRuntime.Cache["GetUserListNum"] > 10) //大于10请求失败
2   {
3      Console.WriteLine("禁止请求");
4   }
5   else
6   {
7      HttpRuntime.Cache["GetUserListNum"] = (int)HttpRuntime.Cache["GetUserListNum"] + 1; //否则该缓存对象的值+1
8      Console.WriteLine("允许请求");
9   }

这么的考虑以及落实相对来说非常简单,但是根据这样的一个模型设定,那么即便会见现出这种情形:

诸如此类的想以及实现相对来说非常简单,但是依据这样的一个模型设定,那么就会产出这种气象:

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万一齐图,每个点代表一样不好走访请求,我在0秒的时光
新建了一个名字吧GetUserListNum的缓存对象。
在0~0.5秒之内
我访问了3糟糕,在0.5~1秒内,我们走访了7蹩脚。此时,该目标消失,然后我们随后访问,该对象重置为0.
              
 在第1~1.5秒内,还是看了7坏,在第1.5秒~2秒里做客了3差。

如果达到图,每个点代表一律软走访请求,我在0秒的下
新建了一个名也GetUserListNum的缓存对象。
在0~0.5秒内
我看了3赖,在0.5~1秒里,我们访问了7不好。此时,该对象消失,然后我们就访问,该目标重置为0.
              
 在第1~1.5秒里,还是看了7糟糕,在第1.5秒~2秒中访了3蹩脚。

冲这种概括缓存过期策略的范,在及时2秒钟内,我们虽然平均每秒钟都看了10差,满足是规定,但是只要我们于中取一个中间段,0.5秒~1.5秒里,也是1秒钟,但是可实实在在的造访了14赖!远远超了咱设置的
1秒钟最多看10不好的 限制。

根据这种简单缓存过期策略的模子,在当下2秒钟内,我们则平均每秒钟都看了10蹩脚,满足这规定,但是一旦我们由中取一个之间段,0.5秒~1.5秒之内,也是1秒钟,但是也的确的拜访了14差!远远超越了咱们安的
1秒钟最多看10软的 限制。

 

 

那么怎样正确的来化解点的题目吧?我们好透过模拟对话级别之信号量当下无异手段,这为即是咱们今天底主题了。
   什么是信号量?仅就盖代码而言,  static
SemaphoreSlim semaphoreSlim = new SemaphoreSlim(5); 
它的意思就是代表于差不多线程情况下,在其他一样天天,只能同时5只线程去拜访。

这就是说哪些是的来解决地方的题材啊?我们得经模拟对话级别之信号量立即同伎俩,这吗即是咱今天之主题了。
   什么是信号量?仅就盖代码而言,  static
SemaphoreSlim semaphoreSlim = new SemaphoreSlim(5); 
它的意思就是象征于差不多线程情况下,在另一样随时,只能同时5独线程去做客。

 

 

4容器4线程模型

现今,在实现代码的事先我们事先筹一个模子。

大红鹰葡京会 3

  假设我们有一个用户A的管道,这个管道里装在用户A的请求,比如用户A在同秒钟发出了10浅呼吁,那么每一个求过来,管道里之素都见面多一个。但是我们设定是管道最多只能容10独因素,而且每个元素的存活期为1秒,1秒后则该因素消失。那么如此设计吧,无论是速率还是多少之突进,都见面产生管道长度的范围。这样一来,无论由哪一个时空节点还是时间距离出发,这个管道还能满足我们的效率限制需求。

若这边的管道,就必同会话Id来对号入座了。每当发生新会话进来的时候便坏成一个初管道。这个会话id根据自己场景所必然,可以是sessionId,可以是ip,也堪是token。

那么既然这个管道是会讲话级别之,我们必将得得一个器皿,来装这些管道。现在,我们盖IP来命名会话管道,并将具备的管道都装在一个器皿被,如图

大红鹰葡京会 4

假如根据刚才之设定,我们还欲针对容器内之各级条管道的素进行拍卖,把过的吃抹掉,为这,还待独自为该容器开辟有一个线程来啊各条管道展开元素的清理。而当管道的要素也0时,我们就算到底掉该管道,以便节省容器空间。

 大红鹰葡京会 5

当,由于用户量基本上,一个容器内或有上万独管道,这个时段只是用一个容器来装来清理,在效率上显然是不够的。这个时刻,我们就是得对容器进行横向扩张了。

  比如,我们得依据Cpu核心数自动生成对应之数量的器皿,然后根据一个算法,对IP来拓展导流。我时cpu是4独逻辑核心,就大成了4单容器,每当用户访问的早晚,都见面首先经过一个算法,这个算法会对IP进行拍卖,如192.168.1.11~192.168.1.13斯Ip段进第一单容器,xxx~xxx进第二独容器,依次类推,相应的,也即有矣4单线程去分别处理4单容器中之管道。

大红鹰葡京会 6

 

那,最终就形成了俺们的4容器4线程模型了。

今,着眼于编码实现:

  首先我们需要一个克承载这些器皿的载体,这个载体类似于连接池的概念,可以因一些消自动生成适应数量的器皿,如果来特殊要求的话语,还得于容器上切出一个器皿管理的面对,在线程上切出一个线程管理的对以便让实时监督和调度。如果真的若召开如此一个体系,那么
容器的调度 和 线程的调度功能
是少不了的,而本Demo则是水到渠成了最主要力量,像容器与线程在代码中我也未曾退开来,算法为是直接写很的,实际设计被,对算法的计划还是殊重要之,还有多线程模型中,怎样上锁才能够让效率最大化为是重点的。

一旦这里为了案例之直观就直写很成4单容器。

public static List<Container> ContainerList = new List<Container>(); //容器载体
static Factory()
{
     for (int i = 0; i < 4; i++)
     {
        ContainerList.Add(new Container(i));  //遍历4次  生成4个容器
     }
     foreach (var item in ContainerList)
     {
        item.Run();    //开启线程
     }
}

如今,我们只要 有编号也 0 到 40 这样的 41单用户。那么这导流算法
我为即一直写深,编号0至9底用户
将他们之请被丢转至第一单容器,编号10~19底用户
放到第二独容器,编号20~29加大至第三个容器,编号30~40底用户放第四只容器。

那这代码就是如此的:

 static Container GetContainer(int userId, out int i) //获取容器的算法
 {
     if (0 <= userId && userId < 10)    //编号0至9的用户  返回第一个容器  依次类推
     {
          i = 0;
          return ContainerList[0];
     }
     if (10 <= userId && userId < 20)
     {
          i = 1;
          return ContainerList[1];
     }
     if (20 <= userId && userId < 30)
     {
          i = 2;
          return ContainerList[2];
      }
      i = 3;
      return ContainerList[3];
  }

当我们的对话请求经过算法的导流之后,都要调用一个主意,用于辨别管道数量。如果管道数量已过10,则请求失败,否则成功

  public static void Add(int userId)
  {
       if (GetContainer(userId, out int i).Add(userId))
            Console.WriteLine("容器" + i + " 用户" + userId + "  发起请求");
       else
            Console.WriteLine("容器" + i + " 用户" + userId + "  被拦截");
  }

连通下就是容器Container的代码了。

这边,对容器的选型用线程安全的ConcurrentDictionary类。
  线程安全:当多独线程同时读写及一个共享元素的当儿,就见面产出数错乱,迭代报错等安全问提
  ConcurrentDictionary:除了GetOrAdd方法而慎用外,是.Net4.0专为解决Dictionary线程安全而有底初品类
  ReaderWriterLockSlim:较ReaderWriterLock优化的诵读写锁,多只线程同时做客读锁
或  一个线程访问写锁

private ReaderWriterLockSlim obj = new ReaderWriterLockSlim();  //在每个容器中申明一个读写锁
public ConcurrentDictionary<string, ConcurrentList<DateTime>> dic = new ConcurrentDictionary<string, ConcurrentList<DateTime>>(); //创建该容器 dic

下一场当你望容器上加同条管道被之数是透过此法:

 public bool Add(int userId)
 {
     obj.EnterReadLock();//挂读锁,允许多个线程同时写入该方法
     try
     {
         ConcurrentList<DateTime> dtList = dic.GetOrAdd(userId.ToString(),t=>{ new ConcurrentList<DateTime>()}); //如果不存在就新建 ConcurrentList
         return dtList.CounterAdd(10, DateTime.Now); //管道容量10,当临界管道容量后 返回false
     }
     finally
     {
         obj.ExitReadLock();
     }
 }

 这里,为了当背后的线程遍历删除ConcurrentList的管道的时节保证ConcurrentList的安全性,所以这里设加读锁。

 而ConcurrentList,因为.Net没有推出List集合类的线程安全(此间我说明下:之所以不用ConcurrentBag是以只要保证count和add的一致性,这里补充一下),所以自己新建了一个继续给List<T>的安康路,在此处
封装了3单需要利用的法。

public class ConcurrentList<T> : List<T>
{
    private object obj = new object();

    public bool CounterAdd(int num, T value)
    {
        lock (obj)
        {
            if (base.Count >= num)
                return false;
            else
                base.Add(value);
            return true;
        }
    }
    public new bool Remove(T value)
    {
        lock (obj)
        {
            base.Remove(value);
            return true;
        }
    }
    public new T[] ToArray() 
    {
        lock (obj)
        {
            return base.ToArray();
        }
    }
}

末就是是线程的运作方式:

 public void Run()
 {
     ThreadPool.QueueUserWorkItem(c =>
     {
         while (true)
         {
             if (dic.Count > 0)
             {
                 foreach (var item in dic.ToArray())
                 {
                     ConcurrentList<DateTime> list = item.Value;
                     foreach (DateTime dt in list.ToArray())   
                     {
                         if (DateTime.Now.AddSeconds(-3) > dt)
                         {
                             list.Remove(dt);
                             Console.WriteLine("容器" + seat + " 已删除用户" + item.Key + "管道中的一条数据");
                         }
                     }
                     if (list.Count == 0)
                     {
                         obj.EnterWriteLock();
                         try
                         {
                             if (list.Count == 0)
                             {
                                 if (dic.TryRemove(item.Key, out ConcurrentList<DateTime> i))
                                 { Console.WriteLine("容器" + seat + " 已清除用户" + item.Key + "的List管道"); }
                             }
                         }
                         finally
                         {
                             obj.ExitWriteLock();
                         }
                     }
                 }

             }
             else
             {
                 Thread.Sleep(100);
             }
         }
     }
   );
 }

最终,是成效图,一个凡是基于控制台的,还一个凡因Signalr的。

 大红鹰葡京会 7大红鹰葡京会 8

4容器4线程模型

今天,在实现代码的事先我们先行筹一个模子。

大红鹰葡京会 9

  假设我们来一个用户A的管道,这个管道里装着用户A的恳求,比如用户A在同样秒钟发出了10不良呼吁,那么每一个央过来,管道里之要素都见面多一个。但是我们设定是管道最多只能容10个因素,而且每个元素的存活期为1秒,1秒后虽说该因素消失。那么这样设计吧,无论是速率还是多少之突进,都见面生出管道长度的界定。这样一来,无论由哪一个日节点还是时间距离出发,这个管道都能满足我们的频率限制需求。

倘这里的管道,就亟须和会话Id来对号入座了。每当有新会话进来的时段就特别成一个新管道。这个会话id根据自己场景所必然,可以是sessionId,可以是ip,也得是token。

这就是说既然这个管道是会见说话级别之,我们自然得用一个器皿,来装这些管道。现在,我们盖IP来定名会话管道,并将有的管道还装在一个容器中,如图

大红鹰葡京会 10

设若根据刚才的设定,我们还索要针对容器内之各级条管道的素进行拍卖,把过的被抹掉,为这,还欲独自为该容器开辟有一个线程来啊各条管道进行元素的清理。而当管道的要素也0时,我们便干净掉该管道,以便节省容器空间。

 大红鹰葡京会 11

自然,由于用户量多,一个容器内可能是上万个管道,这个时候只用一个容器来装来清理,在效率及明明是不够的。这个时,我们虽得对容器进行横向扩张了。

  比如,我们好因Cpu核心数自动生成对应之多少之容器,然后因一个算法,对IP来进行导流。我手上cpu是4个逻辑核心,就非常成了4只容器,每当用户访问的当儿,都见面最先经过一个算法,这个算法会对IP进行拍卖,如192.168.1.11~192.168.1.13之Ip段进第一独容器,xxx~xxx进第二单容器,依次类推,相应的,也即出矣4只线程去分别处理4独容器被之管道。

大红鹰葡京会 12

 

那么,最终就形成了咱的4容器4线程模型了。

今,着眼于编码实现:

  首先我们要一个克承载这些器皿的载体,这个载体类似于连接池的概念,可以根据部分要自动生成适应数量之容器,如果产生特殊要求的言语,还好当容器上切出一个容器管理之冲,在线程上切出一个线程管理的给以便为实时监察与调度。如果真的如开这样一个体系,那么
容器的调度 和 线程的调度功能
是少不了的,而本Demo则是到位了主要作用,像容器与线程在代码中自啊未曾退开来,算法为是直接写好的,实际设计被,对算法的宏图还是深要紧之,还有多线程模型中,怎样上锁才能够被效率最大化为是重点的。

使这边为了案例之直观就直接写很成4只容器。

public static List<Container> ContainerList = new List<Container>(); //容器载体
static Factory()
{
     for (int i = 0; i < 4; i++)
     {
        ContainerList.Add(new Container(i));  //遍历4次  生成4个容器
     }
     foreach (var item in ContainerList)
     {
        item.Run();    //开启线程
     }
}

今昔,我们只要 有编号吧 0 到 40 这样的 41独用户。那么是导流算法
我啊即直写很,编号0至9之用户
将他们之求于丢转到第一独容器,编号10~19之用户
放到第二单容器,编号20~29加大至第三独容器,编号30~40底用户放第四单容器。

那这代码就是这么的:

 static Container GetContainer(int userId, out int i) //获取容器的算法
 {
     if (0 <= userId && userId < 10)    //编号0至9的用户  返回第一个容器  依次类推
     {
          i = 0;
          return ContainerList[0];
     }
     if (10 <= userId && userId < 20)
     {
          i = 1;
          return ContainerList[1];
     }
     if (20 <= userId && userId < 30)
     {
          i = 2;
          return ContainerList[2];
      }
      i = 3;
      return ContainerList[3];
  }

当我们的对话请求经过算法的导流之后,都不能不调用一个术,用于辨别管道数量。如果管道数量一度高于10,则请失败,否则成功

  public static void Add(int userId)
  {
       if (GetContainer(userId, out int i).Add(userId))
            Console.WriteLine("容器" + i + " 用户" + userId + "  发起请求");
       else
            Console.WriteLine("容器" + i + " 用户" + userId + "  被拦截");
  }

接通下去便容器Container的代码了。

此处,对容器的选型用线程安全之ConcurrentDictionary类。
  线程安全:当多只线程同时读写及一个共享元素的时,就会起数错乱,迭代报错等安全问提
  ConcurrentDictionary:除了GetOrAdd方法而慎用外,是.Net4.0垄断为化解Dictionary线程安全要来之初类型
  ReaderWriterLockSlim:较ReaderWriterLock优化的诵读写锁,多只线程同时做客读锁
或  一个线程访问写锁

private ReaderWriterLockSlim obj = new ReaderWriterLockSlim();  //在每个容器中申明一个读写锁
public ConcurrentDictionary<string, ConcurrentList<DateTime>> dic = new ConcurrentDictionary<string, ConcurrentList<DateTime>>(); //创建该容器 dic

下一场当你望容器上加同条管道被之多少是透过此法:

 public bool Add(int userId)
 {
     obj.EnterReadLock();//挂读锁,允许多个线程同时写入该方法
     try
     {
         ConcurrentList<DateTime> dtList = dic.GetOrAdd(userId.ToString(), new ConcurrentList<DateTime>()); //如果不存在就新建 ConcurrentList
         return dtList.CounterAdd(10, DateTime.Now); //管道容量10,当临界管道容量后 返回false
     }
     finally
     {
         obj.ExitReadLock();
     }
 }

 这里,为了当背后的线程遍历删除ConcurrentList的管道的时节保证ConcurrentList的安全性,所以这里设加读锁。

 而ConcurrentList,因为.Net没有推出List集合类的线程安全(count和add加锁),所以自己新建了一个累给List<T>的安康路,在此
封装了3单需要利用的主意。

public class ConcurrentList<T> : List<T>
{
    private object obj = new object();

    public bool CounterAdd(int num, T value)
    {
        lock (obj)
        {
            if (base.Count >= num)
                return false;
            else
                base.Add(value);
            return true;
        }
    }
    public new bool Remove(T value)
    {
        lock (obj)
        {
            base.Remove(value);
            return true;
        }
    }
    public new T[] ToArray() 
    {
        lock (obj)
        {
            return base.ToArray();
        }
    }
}

末了便是线程的运作方式:

 public void Run()
 {
     ThreadPool.QueueUserWorkItem(c =>
     {
         while (true)
         {
             if (dic.Count > 0)
             {
                 foreach (var item in dic.ToArray())
                 {
                     ConcurrentList<DateTime> list = item.Value;
                     foreach (DateTime dt in list.ToArray())   
                     {
                         if (DateTime.Now.AddSeconds(-3) > dt)
                         {
                             list.Remove(dt);
                             Console.WriteLine("容器" + seat + " 已删除用户" + item.Key + "管道中的一条数据");
                         }
                     }
                     if (list.Count == 0)
                     {
                         obj.EnterWriteLock();
                         try
                         {
                             if (list.Count == 0)
                             {
                                 if (dic.TryRemove(item.Key, out ConcurrentList<DateTime> i))
                                 { Console.WriteLine("容器" + seat + " 已清除用户" + item.Key + "的List管道"); }
                             }
                         }
                         finally
                         {
                             obj.ExitWriteLock();
                         }
                     }
                 }

             }
             else
             {
                 Thread.Sleep(100);
             }
         }
     }
   );
 }

最后,是职能图,一个凡基于控制台的,还一个是因Signalr的。

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分布式下Redis

地方介绍了一如既往种植频率限制的模子,分布式与单机相比,无非就是是载体不同,我们只要拿此容器的载体从程序上移植出来,来施行成一个单独的劳务还是直接借用Redis也是行之。

此处就介绍分布式情况下,Redis的兑现。

不同于Asp.Net的多线程模型,大概因为Redis的各种类型的要素非常粒度的操作导致各种加锁之扑朔迷离,所以当网络要处理这块Redis是单线程的,基于Redis的实现则因单线程的由来在编码角度不用太多着想到与逻辑无关之题材。

  简单介绍下,Redis是一个内存数据库,这个数据库属于非关系型数据库,它的定义不同于一般的我们体会的Mysql
Oracle
SqlServer关系型数据库,它从未Sql没有字段名从未表名这些概念,它跟HttpRunTime.Cache的概念差不多一样,首先从操作上属于键值对模式,就如
Cache[“键名”]
这样即使能够赢得到价值类似,而且得本着每个Key设置过策略,而Redis中之Key所对应之价并无是想念存啥就存啥的,它支持五种植多少列:string(字符串),hash(哈希),list(列表),set(集合)及sorted
set(有序聚集)。

今若是说的是Sorted
set有序聚集,有序聚集相比其它的联谊类型的例外点在,使用有序聚集的时刻还能够于插入的素指定一个
积分score,我们拿这积分score理解也铲除序列,它其中会针对积分进行排序,积分允许再,而一成不变聚集中的素虽然是绝无仅有。

  还是同的思路,每当发生用户访问的时刻,都针对拖欠用户之
管道(有序聚集)中补充加一个元素,然后设置该因素的积分也目前时光。接着在先后中启个线程,来对管道遭积分小于约定时间的素进行清理。因为规定有序聚集中的因素只能是绝无仅有值,所以于赋值方面如是满足uuid即可。

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那么用Redis来落实之代码那便是看似这种:

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通过using语法糖实现IDisposable而包的Redis分布式锁,然后里面正常的逻辑判断。

诸如此类的代码虽然为克不负众望功能,但非敷好。Redis是单依据内存的数据库,于性能而言,瓶颈在于网络
IO 上,与Get一赖有同样赖呼吁相比,能无克通过同样截脚本来实现多数逻辑吗?

有的,Redis支持 Lua脚本:
  Lua
是平等栽轻量小巧的脚本语言,用规范C语言编写并以自代码形式开放,
其计划目的是为着放置应用程序中,从而也应用程序提供灵活的恢弘和定制功能。
  大致意思就是是,直接向Redis发送一截脚本或者让它一直本地读取一段脚本从而直接实现有的逻辑。

/// <summary>
/// 如果 大于10(AccountNum) 就返回1   否则就增加一条集合中的元素 并返回 空
/// </summary>
/// <param name="zcardKey"></param>
/// <param name="score"></param>
/// <param name="zcardValue"></param>
/// <param name="AccountNum"></param>
/// <returns></returns>
public string LuaAddAccoundSorted(string zcardKey, double score, string zcardValue, int AccountNum)
{
    string str = "local uu = redis.call('zcard',@zcardKey) if (uu >=tonumber(@AccountNum)) then return 1 else redis.call('zadd',@zcardKey,@score,@zcardValue)  end";
    var re = _instance.GetDatabase(_num).ScriptEvaluate(LuaScript.Prepare(str), new { zcardKey = zcardKey, score = score, zcardValue = zcardValue, AccountNum=AccountNum });
    return re.ToString();
}

local
uu就是表明一个乎名uu的变量的意,redis.call就是redis命令,这段脚本意思就是是只要
大于10(AccountNum) 就返回1   否则就充实一漫漫集合中的元素 并回 空。

管道内元素处理的方式就是是:

 /// <summary>
 /// 遍历当前所有前缀的有序集合,如果数量为0,那么就返回1 否则 就删除 满足最大分值条件区间的元素,如果该集合个数为0则消失
 /// </summary>
 /// <param name="zcardPrefix"></param>
 /// <param name="score"></param>
 /// <returns></returns>
public string LuaForeachRemove(string zcardPrefix, double score)
 {
     StringBuilder str = new StringBuilder();
     str.Append("local uu = redis.call('keys',@zcardPrefix) "); //声明一个变量 去获取 模糊查询的结果集合
     str.Append("if(#uu==0) then");    //如果集合长度=0
     str.Append("   return 1 ");
     str.Append("else ");
     str.Append("   for i=1,#uu do ");   //遍历
     str.Append("       redis.call('ZREMRANGEBYSCORE',uu[i],0,@score) ");  //删除从0 到 该score 积分区间的元素
     str.Append("       if(redis.call('zcard',uu[i])==0) then ");  //如果管道长度=0
     str.Append("           redis.call('del',uu[i]) ");   //删除
     str.Append("       end ");
     str.Append("   end ");
     str.Append("end ");
     var re = _instance.GetDatabase(_num).ScriptEvaluate(LuaScript.Prepare(str.ToString()), new { zcardPrefix = zcardPrefix + "*", score = score });
     return re.ToString();

立刻2段子代码通过发送Lua脚本的款式来形成了整经过,因为Redis的纱模型原因,所以管LuaForeachRemove方法让取出来做个劳务来单独处理即可。至于那种多容器多线程的兑现,则净可以初步多独Redis的实例来实现。最后放上效益图。

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末,我管这些还让做成了个Demo。但是并未找到适当的上传网盘,所以大家好留给邮箱(留了即发),或者直接加QQ群文件自取,讨论交流:166843154

 

自家喜爱同自家同的人口交朋友,不让环境影响,自己是投机之教职工,欢迎加群
.Net web交流群, QQ群:166843154 欲望跟挣扎

 

作者:小曾
出处:http://www.cnblogs.com/1996V/p/8127576.html 欢迎转载,但任何转载必须保留完整文章及博客园出处,在显要地方显示署名以及原文链接。
.Net交流群, QQ群:166843154 欲望与挣扎 

分布式下Redis

面介绍了同样栽频率限制的型,分布式与单机相比,无非就是是载体不同,我们而将这容器的载体从程序及移植出来,来抓成一个独自的服务要直接借用Redis也是实用的。

此间就是介绍分布式情况下,Redis的贯彻。

不同为Asp.Net的多线程模型,大概因Redis的各种类型的元素非常粒度的操作造成各种加锁之错综复杂,所以于网要处理这块Redis是单线程的,基于Redis的兑现则因为单线程的因由在编码角度不用太多着想到和逻辑无关之题材。

  简单介绍下,Redis是一个内存数据库,这个数据库属于非关系型数据库,它的定义不同让一般的我们体会的Mysql
Oracle
SqlServer关系型数据库,它没有Sql没有字段名没有表名这些概念,它同HttpRunTime.Cache的定义差不多一样,首先从操作及属于键值对模式,就使
Cache[“键名”]
这样就是可知取得到价值类似,而且可以针对每个Key设置过策略,而Redis中之Key所对应的值并无是思念存啥就存啥的,它支持五种多少类:string(字符串),hash(哈希),list(列表),set(集合)及sorted
set(有序聚集)。

今日一经说的凡Sorted
set有序聚集,有序聚集相比另的聚集类型的异样点在于,使用有序聚集的时节还能吃插入的元素指定一个
积分score,我们管这个积分score理解为扫除序列,它其中会对积分进行排序,积分允许再次,而有序聚集中的元素虽然是唯一。

  还是一样的思绪,每当有用户访问的时节,都针对该用户的
管道(有序聚集)中上加一个要素,然后设置该因素的积分也目前时光。接着以程序中初步单线程,来对管道中积分小于约定时间的元素进行清理。因为规定有序聚集中的因素只能是唯一值,所以在赋值方面而是满足uuid即可。

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那因此Redis来落实之代码那就是看似这种:

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通过using语法糖实现IDisposable而包装的Redis分布式锁,然后中间正常的逻辑判断。

如此这般的代码虽然为会一气呵成功能,但非敷自己。Redis是个因内存的数据库,于性能而言,瓶颈在于网络
IO 上,与Get一糟糕来同样糟糕呼吁相比,能免可知通过同样截脚本来实现多数逻辑吗?

有的,Redis支持 Lua脚本:
  Lua
是同等种植轻量小巧的脚本语言,用标准C语言编写并盖自代码形式开放,
其计划目的是为放置应用程序中,从而也应用程序提供灵活的恢弘以及定制功能。
  大致意思就是是,直接通往Redis发送一段子脚本或者叫它直接本地读取一截脚本从而一直促成所有的逻辑。

/// <summary>
/// 如果 大于10(AccountNum) 就返回1   否则就增加一条集合中的元素 并返回 空
/// </summary>
/// <param name="zcardKey"></param>
/// <param name="score"></param>
/// <param name="zcardValue"></param>
/// <param name="AccountNum"></param>
/// <returns></returns>
public string LuaAddAccoundSorted(string zcardKey, double score, string zcardValue, int AccountNum)
{
    string str = "local uu = redis.call('zcard',@zcardKey) if (uu >=tonumber(@AccountNum)) then return 1 else redis.call('zadd',@zcardKey,@score,@zcardValue)  end";
    var re = _instance.GetDatabase(_num).ScriptEvaluate(LuaScript.Prepare(str), new { zcardKey = zcardKey, score = score, zcardValue = zcardValue, AccountNum=AccountNum });
    return re.ToString();
}

local
uu就是说明一个也名uu的变量的意,redis.call就是redis命令,这段脚本意思就是是要是
大于10(AccountNum) 就归1   否则就是增加一修集合中之要素 并赶回 空。

管道内元素处理的方式就是:

 /// <summary>
 /// 遍历当前所有前缀的有序集合,如果数量为0,那么就返回1 否则 就删除 满足最大分值条件区间的元素,如果该集合个数为0则消失
 /// </summary>
 /// <param name="zcardPrefix"></param>
 /// <param name="score"></param>
 /// <returns></returns>
public string LuaForeachRemove(string zcardPrefix, double score)
 {
     StringBuilder str = new StringBuilder();
     str.Append("local uu = redis.call('keys',@zcardPrefix) "); //声明一个变量 去获取 模糊查询的结果集合
     str.Append("if(#uu==0) then");    //如果集合长度=0
     str.Append("   return 1 ");
     str.Append("else ");
     str.Append("   for i=1,#uu do ");   //遍历
     str.Append("       redis.call('ZREMRANGEBYSCORE',uu[i],0,@score) ");  //删除从0 到 该score 积分区间的元素
     str.Append("       if(redis.call('zcard',uu[i])==0) then ");  //如果管道长度=0
     str.Append("           redis.call('del',uu[i]) ");   //删除
     str.Append("       end ");
     str.Append("   end ");
     str.Append("end ");
     var re = _instance.GetDatabase(_num).ScriptEvaluate(LuaScript.Prepare(str.ToString()), new { zcardPrefix = zcardPrefix + "*", score = score });
     return re.ToString();

立马2段落代码通过发送Lua脚本的款式来好了整个过程,因为Redis的网络型原因,所以管LuaForeachRemove方法让取出来开只服务来单独处理即可。至于那种多容器多线程的实现,则净可开多只Redis的实例来促成。最后放上效果图。

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末尾,我将这些都叫做成了个Demo。但是并未找到合适的上传网盘,所以大家可以留邮箱(留了便作),或者直接加QQ群文件自取,讨论交流:166843154

 

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作者:小曾
出处:http://www.cnblogs.com/1996V/p/8127576.html 欢迎转载,但任何转载必须保留完整文章及博客园出处,在显要地方显示署名以及原文链接。
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