性能分析
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<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();
//注册实现了IProfiler接口的对象
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);
}
//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<IProfiledCommand> 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<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。
