使用場景
在我的專案裡，有一個提供給Autocomplete的功能，資料量大概在幾萬。這篇文章裡我用名字檢索的例子來說明，列表請戳來自Redis作者的Demo。
在這樣的列表裡全是用戶名，例如我們的系統裡有一個用戶對象：
public Class User
{ public string Id{get; set;}
public string Name {get; set;}
.... public string UserHead {get; set;}
}登入後複製
系統裡需要一個用戶的下拉列表，由於數據量大不能一次顯示完，於是就加上了一個AutoComplete功能。快取可以在本地記憶體中直接存儲，不必使用像Redis這樣的集中式緩存，這樣快取結構會更加簡單
var users = new List<User>{...};//读到一个用户列表MemoryCache.Set("capqueen:users", users);//放入内存//读取var users = MemoryCache.Get<List<User>>("capqueen:users");登入後複製
因為都是在記憶體裡，所以直接存List就可以了，搜尋的時候也可以直接的如下：
var findUsers = users.Where(user => user.Name.StartWith("A")).ToList();例如输入的字符是 “A“登入後複製
相當簡單，完全不用考慮如何存儲，儲存的資料結構。然而，一旦轉向使用Redis這樣的集中式快取服務，我們需要重新考慮如何儲存。
方案一：類似記憶體式的快取實作。
本文所使用的Redis連結函式庫是StactkExchange.Redis，出自StackOverFlow的開源產品。
var db = redis.GetDataBase();//获取0数据库var usersJson = JsonConvert.SerializeObject(users)//序列化db.StringSet("capqueen:users", usersJson);//存储var usersString = db.StringGet("capqueen:users");
var userList = JsonConvert.DeserializeObject<List<User>>(users);//反序列化
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上面的方式邏輯上是沒有問題的，編譯也可以通過。但仔細想想，Redis作為獨立的快取服務和appSever是分開來的，這樣的讀取方式對redis伺服器的IO是個負擔，甚至這樣的讀取比本地記憶體快取慢了太多了。
那要如何解決呢？試想key-value的精髓是在於Key，那麼對於List來說應該要把item分開來存放。
方案二：Keys模糊匹配。
在翻閱Redis的指令文件（見參考資料4）後，他驚訝地發現了Keys指令，這讓他立刻修改了自己的方案。首先我們需要把要搜尋的關鍵字建立為key，這裡我把key定義為 "capqueen:user:{id}:{name}"，其中{}內的是要用item對應屬性取代的。程式碼如下：
var redis = ConnectionMultiplexer.Connect("localhost");var db = redis.GetDatabase();
var users = new List<User> { new User{Id = 6, Name = "aaren", Age=10}, new User{Id = 7, Name = "issy", Age=11}, new User{Id = 8, Name = "janina", Age=13}, new User{Id = 9, Name = "karena", Age=14}
};
users.ForEach(item => {
var key = string.Format("capqueen:user:{0}:{1}", item.Id, item.Name); var value = JsonConvert.SerializeObject(item);
db.StringSet(key, value);
});登入後複製
所有的user都以單獨的Key-Value方式存儲，那麼如何利用Keys搜尋呢？我們來看下Redis的Keys指令：
KEYS pattern
查找所有符合给定模式 pattern 的 key 。
KEYS * 匹配数据库中所有 key 。
KEYS h?llo 匹配 hello ， hallo 和 hxllo 等。
KEYS h*llo 匹配 hllo 和 heeeeello 等。
KEYS h[ae]llo 匹配 hello 和 hallo ，但不匹配 hillo 。
特殊符号用 \ 隔开
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也就是說Keys能夠進行簡單的模糊匹配，那麼我們這裡的搜尋就可以換成如下的方式:
var redis = ConnectionMultiplexer.Connect("192.168.10.178");var db = redis.GetDatabase();var server = redis.GetServer("192.168.10.178", 6379);var keys = server.Keys(pattern: "capqueen:user:*:a*");var values = db.StringGet(keys.ToArray());//反序列化var jsonValues = new StringBuilder("[");
values.ToList().ForEach(item => jsonValues.Append(item).Append(","));
jsonValues.Append("]");var userList = JsonConvert.DeserializeObject<List<User>>(jsonValues.ToString());登入後複製
注意以上的程式碼裡，因為每個value都是一個json，為了增加轉換時的效率，我先處理成json arry再進行反序列化。
這個方案，確實是解決了我目前的問題，然而我注意到了Redis文檔裡的一段話：
KEYS 的速度非常快，但在一個大的資料庫中使用它仍然可能造成效能問題，如果你需要從一個資料集中尋找特定的key ，你最好還是用Redis 的集合結構(set)來取代。
以上是Redis該怎麼使用的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！
