性能分析-白红宇

性能分析

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发布时间：2019-06-22

本文共 4233 字，大约阅读时间需要 14 分钟。

StackExchange.Redis 公开了少量的方法和类型来开启性能分析。由于其异步性和多路复用行为，性能分析是一个有点复杂的话题。

接口

性能分析接口是由这些组成的：IProfiler，ConnectionMultiplexer.RegisterProfiler(IProfiler)，ConnectionMultiplexer.BeginProfiling(object)， ConnectionMultiplexer.FinishProfiling(object) 还有 IProfiledCommand。

你可以用 ConnectionMultiplexer 的实例来注册一个 IProfiler 接口，注册后它不能被更改。通过调用 BeginProfiling(object)方法开始分析一个给定的上下文(例如：Thread，HttpRequest等等)，然后调用 FinishProfiling(object) 方法完成分析；FinishProfiling(object) 方法返回一个 IProfiledCommand 的集合，该集合包含计时信息的所有命令都被发送到Redis；使用给定的上下文参数，通过已配置的 ConnectionMultiplexer 对像来调用 (Begin|Finish)Profiling (也就是BeginProfiling & FinishProfiling) 方法。

在具体的应用中什么样的 "上下文" 对象应该使用。

Available Timings

StackExchange.Redis公共的信息有：

涉及的Redis服务器

对Redis数据库的查询

运行的Redis命令

路由命令的使用标志

命令的初始化创建时间

用了多长时间来排队命令

在排队之后，用了多长时间来发送命令

在命令被发送后，用了多长时间接受来自Redis的响应

在接受响应后，用了多长时间来处理响应

如果命令被发送以回应一个集群 ASK 或 MOVED 的响应
- 如果这样，那么原始的命令的 TimeSpan 是高精确度的，如果运行时支持。DateTime 和 DateTime.UtcNow 精确度是一样的。

选择上下文

由于StackExchange.Redis的异步接口，分析需要外部协助来组织相关的命令。开始分析和结束分析都是通过给定的上下文对象来实现的(通过 BeginProfiling(object) & FinishProfiling(object) 方法实现)，通过 IProfiler 接口的 GetContext 方法取得上下文对象。

下面是一个从很多不同的线程发出相关命令的示例：

class ToyProfiler : IProfiler{    public ConcurrentDictionary
     
       Contexts = new ConcurrentDictionary
      
       (); 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(); //注册实现了IProfiler接口的对象 conn.RegisterProfiler(profiler); var threads = new List
       
        (); for (var i = 0; i < 16; i++) { var db = conn.GetDatabase(i); var thread = new Thread( delegate() { var threadTasks = new List
        
         (); 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); } //分析开始 conn.BeginProfiling(thisGroupContext); threads.ForEach(thread => thread.Start()); threads.ForEach(thread => thread.Join()); //分析结束，并且返回了含定时信息的所有命令集合 IEnumerable
         
           timings = conn.FinishProfiling(thisGroupContext);

在结束后，timings 包含了16,000个 IProfiledCommand 对象：每一个命令都会被发送到Redis。

替代方案，你可以按照如下做：

ConnectionMultiplexer conn = /* initialization */;var profiler = new ToyProfiler();conn.RegisterProfiler(profiler);var threads = new List
     
      ();var perThreadTimings = new ConcurrentDictionary
      
       >(); for (var i = 0; i < 16; i++) { var db = conn.GetDatabase(i); var thread = new Thread( delegate() { var threadTasks = new List
       
        (); 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 最终会包含16项1,000个 IProfilingCommand 记录，以线程作为键来获取perThreadTimings集合中的值来发送它们。

让我们忘记玩具示例，这里展示的是一个在MVC5应用中配置StackExchange.Redis的示例：

首先注册 IProfiler 接口，而不是 ConnectionMultiplexer ：

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; } }

那么，添加下面的代码到你的Global.asax.cs文件中：

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); // 在这里你可以使用`timings`做你想做的 } }

这些实现会组织所有的Redis命令，包括 async/await 并随着http请求初始化它们。

转载于:https://www.cnblogs.com/carldai/p/5497055.html

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