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Redis存取序列化與反序列化性能問題詳解

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1. 問題場景

我們在使用Redis的時候經常會將對象序列化存儲到Redis中,在取出的時候進行反序列化,如果對象過大在進行序列化和反序列化的時候會有一定性能問題。今天查看了CSRedis源碼發現在Set和Get的時候是支持Byte[]類型,那么問題來了如果我們將對象轉換成Byte[]類型進行存儲是否會比序列化和反序列化操作快了?

2. 問題驗證

2.1. 編寫一個簡單實例進行驗證

  ListUser> list = new ListUser>();
  for (int i = 0; i  1000; i++)
  {
   User user = new User() { Id = i, Name = "張三", Age = 11 };
   list.Add(user);
  }
  Stopwatch stopwatch = new Stopwatch();
  stopwatch.Start(); // 開始監視代碼運行時間

  //使用序列化
  rds.HSet("test2", "test2", list);
  var list1 = rds.HGetListUser>>("test2", "test2");

  //使用byte方式
  //rds.HSet("test", "test1", ObjectToBytes(list));
  //var list2 = BytesToObject(rds.HGetbyte[]>("test", "test1"));

  stopwatch.Stop(); // 停止監視
  TimeSpan timespan = stopwatch.Elapsed; // 獲取當前實例測量得出的總時間
  double hours = timespan.TotalHours; // 總小時
  double minutes = timespan.TotalMinutes; // 總分鐘
  double seconds = timespan.TotalSeconds; // 總秒數
  double milliseconds = timespan.TotalMilliseconds;
  Console.WriteLine(+hours + " " + minutes + " " + seconds + " " + milliseconds);
  Console.ReadKey();

對象轉換成Byte,和Byte轉成對象公用方法。

 /// summary> 
 /// 將一個object對象序列化,返回一個byte[]   
 /// /summary> 
 /// param name="obj">能序列化的對象/param>   
 /// returns>/returns> 
 public static byte[] ObjectToBytes(object obj)
 {
  byte[] buff;
  using (MemoryStream ms = new MemoryStream())
  {
   IFormatter iFormatter = new BinaryFormatter();
   iFormatter.Serialize(ms, obj);
   buff = ms.GetBuffer();
  }
  return buff;
 }

 /// summary> 
 /// 將一個序列化后的byte[]數組還原   
 /// /summary>
 /// param name="Bytes">/param>   
 /// returns>/returns> 
 public static object BytesToObject(byte[] Bytes)
 {
  using (MemoryStream ms = new MemoryStream(Bytes))
  {
   IFormatter formatter = new BinaryFormatter(); return formatter.Deserialize(ms);
  }
 }

注意點:兩種方式要分開執行!!!

2.2 響應結果

序列化操作響應時間:

Byte操作響應時間:

我們可以明顯看到Byte速度要快于序列化操作,并且Redis獲取值沒有問題

我們借助Redis客戶端工具來看看Redis里面存儲的內容:

首先是序列化的內容

然后是Byte的內容

這只是一個簡單的測試,后續我還會結合項目實際情況進行測試。如果有寫的不對地方歡迎各位指出問題。

總結

到此這篇關于Redis存取序列化與反序列化性能問題的文章就介紹到這了,更多相關Redis存取序列化與反序列化性能內容請搜索腳本之家以前的文章或繼續瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持腳本之家!

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