王立新 阅读(36) 评论(0)

在工作中,时常会有用到队列的场景,比较常见的用rabbitMQ这些专业的组件,官网地址是:http://www.rabbitmq.com,重要的是官方有.net的客户端,但是如果对rabbitMQ不熟悉的话,建议使用第三方封装好的 EasyNetQ,rabbitMQ比较适合对安全性,稳定性要求较高的地方,但有时我们也会有对这方面要求不是很高的场景,比如:文章阅读数,实时性要求不是很高的地方,所以我想到了用redis来做队列。

 

redis 的List结构本身就是一个链表 (双向链表),所以符合我们的队列先进先出的要求。

 

我用的是StackExchange.Redis 这个组件来操作redis,以前一直用 Service.Stack.Redis,后来该类库升级后对个人使用有次数限制,需要付费使用才能没有调用限制.

 

操作redis简单封装如下:

 public static class RedisHelper
    {
        public static int i = 0;
        private static string redisConnectionString = ConfigurationManager.AppSettings["RedisConnectionString"].ToString();

        private static Lazy<ConnectionMultiplexer> lazyConnection = new Lazy<ConnectionMultiplexer>(() =>
        {
            i++;
            return ConnectionMultiplexer.Connect(redisConnectionString);
        });

        public static ConnectionMultiplexer Instance
        {
            get
            {
                return lazyConnection.Value;
            }
        }
    }

 有了这个操作类后,我们就可以操作redis了,简单的对 list 的操作如下:

    /// <summary>
    /// 简单 redis 队列
    /// </summary>
    public class SimpleRedisQueue
    {
        public void LeftPush(string key, string value)
        {
            var redis = RedisHelper.Instance.GetDatabase();
            redis.ListLeftPush(key, value);
        }


        public string RightPop(string key)
        {
            var redis = RedisHelper.Instance.GetDatabase();
            return redis.ListRightPop(key);
        }
    }

  

测试代码如下:

首先需要一个生产数据的程序

  static void Main(string[] args)
        {
            System.Threading.Tasks.Task.Factory.StartNew(() =>
            {
                for (var i = 0; i < 99999999; i++)
                {
                    new WLX.SimpleUtil.Redis.SimpleRedisQueue().LeftPush("test1", "a_" + i.ToString());
                }
            });


            System.Threading.Tasks.Task.Factory.StartNew(() =>
            {
                for (var i = 0; i < 99999999; i++)
                {
                    new WLX.SimpleUtil.Redis.SimpleRedisQueue().LeftPush("test1", "b_" + i.ToString());
                }
            });
            System.Threading.Tasks.Task.Factory.StartNew(() =>
            {
                for (var i = 0; i < 9999; i++)
                {
                    new WLX.SimpleUtil.Redis.SimpleRedisQueue().LeftPush("test1", "c_" + i.ToString());
                }
            });
            System.Threading.Tasks.Task.Factory.StartNew(() =>
            {
                for (var i = 0; i < 99999999; i++)
                {
                    new WLX.SimpleUtil.Redis.SimpleRedisQueue().LeftPush("test1", "e_" + i.ToString());
                }
            });
            System.Threading.Tasks.Task.Factory.StartNew(() =>
            {
                for (var i = 0; i < 99999999; i++)
                {
                    new WLX.SimpleUtil.Redis.SimpleRedisQueue().LeftPush("test1", "f_" + i.ToString());
                }
            });
            Console.ReadKey();
        }

 

然后有消费队列的程序:

static void Main(string[] args)
        {
            var queue = new SimpleRedisQueue();
            while (true)
            {
                var v = queue.RightPop("test1");
                Console.WriteLine(v == null ? "空" : v);
            }
        }

测试结果截图

 

对可靠性和稳定性要求不高的应用场景,可以使用redis简单方便的实现。