使用Redis构建简单的ORM
Reids相关的资料引用
- http://www.tuicool.com/articles/bURJRj [Reids各种数据类型的应用场景]
- https://github.com/antirez/redis [Github Reids]
- https://github.com/StackExchange/StackExchange.Redis [Github StackExchangeReids]
目标
- 在Redis的基础上提供强类型的访问入口
- 分页支持
- 主键支持
几个方案[数据类型]的选择分析
为了实现上述目标，针对以下几种类型进行了思考：
[基于字符串类型]
使用字符串类型来存储集合对象。这种方式存在以下几个问题：
- 每次更新操作涉及到整个集合对象
- 序列化/反序列化会导致性能瓶颈
- 无法支持分页（仅支持内存分页，每次应用服务器都需要加载所有数据）
[基于集合类型]
使用集合类型（LIST/SET)来存储集合类型对象。相对于字符串而言，有如下改进：
- 每次更新操作不会影响到整个集合
- 序列化/反序列化不会导致性能瓶颈
- 支持分页，分页无需加载所有数据
但是仍然存在以下问题：
- 无法支持主键（无法根据Key来获取数据）
- 每次更新的粗细粒度为整个数据"行"
[基于HashSet类型]
使用HashSet来存储一个对象的每个FIELD，使用一个对应的KEY来访问对象。这种方式解决了以下问题：
- 为数据访问提供了键支持
- 可以根据指定字段来更新数据
但是无法提供集合支持。
[混合的方案]
使用一个SortedSet来记录数据集合的所有的KEY，使用不同的KEY指向的HashSet存储集合元素数据。这个方案满足了上述所有的需求，是目前采取的方式。但是仍然有以下问题：
- 每次读取一个对象就需要一次通信开销（访问一次HashSet）
KEY的设计
为了保证存储在Redis的键值对逻辑上的唯一性，在实现上述方案的时候使用了较长的KEY。一个KEY由以下几个部分组成：
- WellKnownReidsKeys，这是一个功能性的划分，表明这个key对应的值的用途
- TypeSpecifiedKey，这个部分反应了这个key对应的值被“结构化”之后的类型信息
- CustomizedKey，这个是一个自定义的Key，方便使用的时候扩展
在Redis中，一个KEY应该形如：[WellKnownReidsKeys][TypeSpecifiedKey][CustomizedKey]。其中，CustomizedKey可以将同类型的数据集合拆分成不同的区块，独立管理。
几个性能问题
[强类型对象转字典问题]
使用了运行时构造表达式目录树进行编译的方式来减少反射开销，代码如下：
public Func<T, IDictionary<string, string>> Compile(string key)
{
var outType = typeof (Dictionary<string, string>);
var func = ConcurrentDic.GetOrAdd(key, k =>
{
var tType = typeof (T);
var properties = tType.GetProperties();
var expressions = new List<Expression>();
//public T xxx(IDataReader reader){
var param = Expression.Parameter(typeof (T));
//var instance = new T();
var newExp = Expression.New(outType);
var varExp = Expression.Variable(outType, "instance");v
var varAssExp = Expression.Assign(varExp, newExp);
expressions.Add(varAssExp);
var indexProp = typeof (IDictionary<string, string>).GetProperties().Last(p => p.Name == "Item");
var strConvertMethod = typeof (object).GetMethod("ToString");
foreach (var property in properties)
{
var propExp = Expression.PropertyOrField(param, property.Name);
Expression indexAccessExp = Expression.MakeIndex(varExp, indexProp,
new Expression[] {Expression.Constant(property.Name)});
var strConvertExp = Expression.Condition(Expression.Equal(Expression.Constant(null), Expression.Convert(propExp,typeof(object))),
Expression.Constant(string.Empty), Expression.Call(propExp, strConvertMethod));
var valueAssignExp = Expression.Assign(indexAccessExp, strConvertExp);
expressions.Add(valueAssignExp);
}
//return instance;
var retarget = Expression.Label(outType);
var returnExp = Expression.Return(retarget, varExp);
expressions.Add(returnExp);
//}
var relabel = Expression.Label(retarget, Expression.Default(outType));
expressions.Add(relabel);
var blockExp = Expression.Block(new[] {varExp}, expressions);
var expression = Expression.Lambda<Func<T, IDictionary<string, string>>>(blockExp, param);
return expression.Compile();
});
return func;
}
对于单次转换，表达式的编译结果根据类型信息和字典的KEY信息做了缓存，从而提升性能。对于集合转换，对于每个集合的操作，每次使用的委托都是同一个从而减少了字典索引的开销。以下是一个以硬编码代码为了测试基准的性能比对：
public void ModelStringDicTransfer()
{
var customer = new ExpressionFuncTest.Customer
{
Id = Guid.NewGuid(),
Name = "TestMap",
Age = 25,
Nick = "Test",
Sex = 1,
Address = "Hello World Street",
Tel = "15968131264"
};
const int RunCount = 10000000;
GetDicByExpression(customer);
var time = StopwatchHelper.Timing(() =>
{
int count = RunCount;
while (count-- > 0)
{
GetDicByExpression(customer);
}
});
var baseTime = StopwatchHelper.Timing(() =>
{
int count = RunCount;
while (count-- > 0)
{
GetDicByHardCode(customer);
}
});
Console.WriteLine("time:{0}\tbasetime:{1}", time, baseTime);
Assert.IsTrue(baseTime * 3 >= time);
}
private Func<ExpressionFuncTest.Customer, IDictionary<string, string>> _dicMapper;
private IDictionary<string, string> GetDicByExpression(ExpressionFuncTest.Customer customer)
{
_dicMapper = _dicMapper ?? ModelStringDicTransfer<ExpressionFuncTest.Customer>.Instance.Compile(
typeof(ExpressionFuncTest.Customer).FullName);
return _dicMapper(customer);
}
private Dictionary<string, string> GetDicByHardCode(ExpressionFuncTest.Customer customer)
{
var dic = new Dictionary<string, string>();
dic.Add("Name", customer.Name);
dic.Add("Address", customer.Address);
dic.Add("Nick", customer.Nick);
dic.Add("Tel", customer.Tel);
dic.Add("Id", customer.Id.ToString());
dic.Add("Age", customer.Age.ToString());
dic.Add("Sex", customer.Sex.ToString());
return dic;
}
对于10M的转换量，硬编码耗时6s左右，动态转换耗时10s左右。
[整体的性能测试]
以下是一个针对已经完成的实现的测试：
public void PerformanceTest()
{
var amount = 1000000;
var key = "PerformanceTest";
Fill(amount, key);
PageGetFirst(1, key);
int i = 1;
while (i <= 100000)
{
var count = i;
var fTime = StopwatchHelper.Timing(() => PageGetFirst(count, key));
var lTime = StopwatchHelper.Timing(() => PageGetLast(count, key));
Console.WriteLine("{0}:第一页耗时:{1}\t最后一页耗时:{2}", count, fTime, lTime);
i = i*10;
}
}
private void Fill(int count,string partKey)
{
var codes = Enumerable.Range(1000, count).Select(i => i.ToString());
codes.Foreach(i =>
{
var customer = new Customer
{
Id = i == "1000" ? Guid.Empty : Guid.NewGuid(),
Name = "Customer" + i,
Code = i,
Address = string.Format("XX街{0}号", DateTime.Now.Millisecond),
Tel = "15968131264"
};
_pagableHashStore.UpdateOrInsertAsync(customer, customer.Code + "", partKey).Wait();
});
}
private void PageGetFirst(int count,string partKey)
{
var pageInfo = new PageInfo(count, 1);
_pagableHashStore.PageAsync(pageInfo, partKey).Result
.Foreach(i => i.Wait());
}
private void PageGetLast(int count, string partKey)
{
var pageInfo = new PageInfo(count, (100000 - 1)/count + 1);
_pagableHashStore.PageAsync(pageInfo, partKey).Result
.Foreach(i => i.Wait());
}
对于10M数据的分页测试（默认的插入时间排序，不同的页长）的结果（时间单位：毫秒）：
- 1页长 第一页耗时:1， 最后一页耗时:1
- 10页长 第一页耗时:0， 最后一页耗时:0
- 100页长 第一页耗时:2， 最后一页耗时:5
- 1000页长 第一页耗时:33， 最后一页耗时:35
- 10000页长 第一页耗时:214， 最后一页耗时:316
- 100000页长 第一页耗时:3251， 最后一页耗时:3163
收获
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- 开始编写单元测试
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