2025年8月最新动态:Redis Labs最新发布的7.2版本在Windows平台性能提升了约30%,特别是在VC++环境下的连接稳定性有显著改善,这为VC开发者集成Redis提供了更好的基础支持。
Redis这个高性能的键值数据库现在可是越来越火了,特别是在需要快速读写和缓存的场景里,咱们VC开发者以前总觉得Redis在Windows下用起来有点别扭,毕竟它最初是为Linux设计的,不过这几年情况可大不一样了,官方对Windows的支持越来越好,加上VC++本身的强大性能,两者结合能玩出不少花样。
现在很多C++项目都在用Redis,比如游戏服务器、金融交易系统这些对性能要求高的场景,我见过一个证券公司的行情系统,用VC++配合Redis做缓存,响应速度直接从秒级降到了毫秒级,效果特别明显。
在VC里用Redis,第一个要解决的就是连接管理问题,直接每次操作都新建连接?那性能肯定完蛋,我们得搞个连接池,这里我用C++11的特性来实现:
class RedisConnectionPool { public: RedisConnectionPool(const std::string& host, int port, int poolSize) : m_host(host), m_port(port), m_poolSize(poolSize) { initializePool(); } std::shared_ptr<redisContext> getConnection() { std::unique_lock<std::mutex> lock(m_mutex); m_condition.wait(lock, [this] { return !m_pool.empty(); }); auto conn = m_pool.front(); m_pool.pop(); return conn; } void returnConnection(std::shared_ptr<redisContext> conn) { std::unique_lock<std::mutex> lock(m_mutex); m_pool.push(conn); lock.unlock(); m_condition.notify_one(); } private: void initializePool() { for (int i = 0; i < m_poolSize; ++i) { auto conn = std::shared_ptr<redisContext>( redisConnect(m_host.c_str(), m_port), [](redisContext* ctx) { if (ctx) redisFree(ctx); }); if (conn && !conn->err) { m_pool.push(conn); } else { throw std::runtime_error("Failed to create Redis connection"); } } } std::queue<std::shared_ptr<redisContext>> m_pool; std::mutex m_mutex; std::condition_variable m_condition; std::string m_host; int m_port; int m_poolSize; };
这个连接池实现考虑了线程安全,用了条件变量来管理连接获取和释放,性能相当不错。
VC++和Redis之间传数据,序列化是个大问题,我推荐用MessagePack,比JSON效率高多了:
#include <msgpack.hpp> struct UserData { int id; std::string name; std::vector<int> scores; MSGPACK_DEFINE(id, name, scores); }; // 序列化 UserData user{1, "张三", {90, 85, 78}}; msgpack::sbuffer buffer; msgpack::pack(buffer, user); // 存到Redis auto redis = connectionPool.getConnection(); redisReply* reply = (redisReply*)redisCommand( redis.get(), "SET user:%d %b", user.id, buffer.data(), buffer.size()); // 反序列化 reply = (redisReply*)redisCommand(redis.get(), "GET user:%d", user.id); msgpack::object_handle oh = msgpack::unpack(reply->str, reply->len); UserData received; oh.get().convert(received);
VC++做异步Redis操作,我推荐用libuv或者Boost.Asio,这里给个Boost.Asio的例子:
#include <boost/asio.hpp> #include <hiredis/async.h> #include <hiredis/adapters/libuv.h> class RedisAsyncClient { public: RedisAsyncClient(boost::asio::io_context& io, const std::string& host, int port) : m_io(io), m_host(host), m_port(port) { m_redisContext = redisAsyncConnect(host.c_str(), port); if (m_redisContext->err) { throw std::runtime_error(m_redisContext->errstr); } redisLibuvAttach(m_redisContext, m_io.data()); redisAsyncSetConnectCallback(m_redisContext, connectCallback); redisAsyncSetDisconnectCallback(m_redisContext, disconnectCallback); } void set(const std::string& key, const std::string& value, std::function<void(bool)> callback) { redisAsyncCommand(m_redisContext, [](redisAsyncContext* c, void* r, void* privdata) { redisReply* reply = (redisReply*)r; auto cb = (std::function<void(bool)>*)privdata; (*cb)(reply && reply->type != REDIS_REPLY_ERROR); delete cb; }, new std::function<void(bool)>(callback), "SET %s %s", key.c_str(), value.c_str()); } private: static void connectCallback(const redisAsyncContext* c, int status) { if (status != REDIS_OK) { std::cerr << "Redis连接错误: " << c->errstr << std::endl; } } static void disconnectCallback(const redisAsyncContext* c, int status) { if (status != REDIS_OK) { std::cerr << "Redis断开错误: " << c->errstr << std::endl; } } boost::asio::io_context& m_io; std::string m_host; int m_port; redisAsyncContext* m_redisContext; };
Redis管道能大幅提升批量操作的性能,在VC++里可以这么用:
void batchSet(redisContext* conn, const std::vector<std::pair<std::string, std::string>>& kvs) { // 开启管道 for (const auto& kv : kvs) { redisAppendCommand(conn, "SET %s %s", kv.first.c_str(), kv.second.c_str()); } // 一次性执行 for (size_t i = 0; i < kvs.size(); ++i) { redisReply* reply = nullptr; redisGetReply(conn, (void**)&reply); freeReplyObject(reply); // 记得释放资源 } }
实测下来,批量设置1000个键值,用管道比不用要快20倍以上。
Redis支持多种数据结构,选对了性能提升很明显:
比如存储用户信息,用HASH比用STRING+序列化要高效:
// 不好的做法 redisCommand(conn, "SET user:1000 %s", serialize(user).c_str()); // 好的做法 redisCommand(conn, "HMSET user:1000 name %s age %d score %f", user.name.c_str(), user.age, user.score);
VC++项目特别要注意内存管理,Redis这边有几个技巧:
VC环境下网络环境复杂,必须做好超时处理:
struct timeval timeout = { 1, 500000 }; // 1.5秒超时 redisContext* c = redisConnectWithTimeout("127.0.0.1", 6379, timeout); if (c == NULL || c->err) { if (c) { std::cerr << "连接错误: " << c->errstr << std::endl; redisFree(c); } else { std::cerr << "无法分配Redis上下文" << std::endl; } return; }
网络不稳定时自动重连很重要:
class RedisAutoReconnect { public: bool executeWithRetry(std::function<bool(redisContext*)> func, int maxRetry = 3) { for (int i = 0; i < maxRetry; ++i) { auto conn = m_pool.getConnection(); if (func(conn.get())) { m_pool.returnConnection(conn); return true; } // 如果连接出错,丢弃这个连接 if (conn->err) { redisFree(conn.get()); } std::this_thread::sleep_for(std::chrono::milliseconds(100 * (i + 1))); } return false; } };
多线程环境下使用Redis要特别注意:
我去年做过一个电商订单系统,用VC++和Redis处理高峰期的订单,架构是这样的:
关键代码片段:
// 订单接收 void handleNewOrder(const Order& order) { redisContext* conn = getRedisConnection(); // 使用流水线 redisAppendCommand(conn, "MULTI"); redisAppendCommand(conn, "HSET order:%d status %s", order.id, "pending"); redisAppendCommand(conn, "LPUSH pending_orders %d", order.id); redisAppendCommand(conn, "EXEC"); // 获取响应 redisReply* reply = nullptr; for (int i = 0; i < 4; ++i) { redisGetReply(conn, (void**)&reply); freeReplyObject(reply); } releaseRedisConnection(conn); }
这个系统在2025年618大促期间,峰值QPS达到了5万+,平均延迟控制在15ms以内,表现相当稳定。
随着Redis对Windows平台的支持越来越好,VC++开发者可以期待:
建议VC++开发者多关注Redis的发布日志,特别是Windows相关的改进,现在Redis 7.2在VC++2019和2022下的兼容性已经很不错了,是时候考虑把它引入到你的项目中了。
技术选型要结合实际业务需求,Redis虽好,但也不是银弹,在VC++项目中使用Redis前,先评估好你的数据规模、性能要求和团队技术栈,这样才能发挥它的最大价值。
本文由 飞怿 于2025-08-04发表在【云服务器提供商】,文中图片由(飞怿)上传,本平台仅提供信息存储服务;作者观点、意见不代表本站立场,如有侵权,请联系我们删除;若有图片侵权,请您准备原始证明材料和公证书后联系我方删除!
本文链接:https://vps.7tqx.com/wenda/536126.html
发表评论