用C语言配合Redis搞开发，感觉效率和性能都挺不错的那种模式

说到用C语言配合Redis搞开发，想要达到效率和性能都不错的模式，其实核心思想就是“让专业的人做专业的事”，或者更准确地说，让Redis做它最擅长的事，让C语言做它最擅长的事，这种模式不是某种固定的框架，而是一种设计上的思路，我参考了一些实际的项目经验和像Redis官方文档以及一些高性能C/C++项目的设计理念,总结起来主要有以下几个关键点。

最核心的一点是，要把Redis当作一个极快的内存数据结构服务器来用，而不是一个简单的键值存储，很多人刚开始用Redis，可能就是简单的set和get，这虽然也能提升性能，但远远没有发挥出它的威力，在C语言这种追求极致效率的环境下，我们更要充分利用Redis提供的丰富数据结构，有一个常见的场景是统计网站的在线用户数或者某个操作的频率，如果用传统数据库，频繁的读写会成为瓶颈，但用Redis，我们可以直接用INCR和DECR命令来处理计数器，这些操作是原子性的，速度极快，而且完全不需要C程序自己去处理锁的问题，再比如，我们要维护一个排行榜，如果用C语言自己在内存里排序，还要处理数据持久化、多进程同步等一堆麻烦事，但用Redis的ZSET（有序集合），直接ZADD、ZRANGE命令一下，所有排序、去重、范围查询的功能Redis都帮你高效地完成了，C程序只需要发送简单的命令和接收结果，把复杂的逻辑卸载（Offload）到Redis端，这就是我说的“让专业的人做专业的事”，Redis处理数据结构和原子操作,C语言处理业务逻辑和网络通信。

要非常注意减少C程序与Redis服务器之间的网络往返次数，每一次网络通信都是有成本的，尤其是在网络延迟比较高的情况下，如果C程序需要查询10个键的值，用了一个for循环，发送10次GET命令，那就会产生10次网络往返，这个开销是非常大的，正确的做法是使用Redis的管道（Pipelining）功能，管道允许C程序一次性把多个命令打包发送给Redis服务器，然后一次性接收所有的回复，这极大地减少了网络延迟带来的影响，我们可以把10个GET命令通过一个管道发送，最终可能只用了相当于一次或两次网络往返的时间，在C语言中，这通常是通过使用像hiredis这样的官方客户端库来实现的，它提供了提交管道命令和获取管道回复的接口，这种批量操作的思想,是提升性能的关键。

对于复杂的多步骤操作，要善用Redis的Lua脚本，我们需要的一系列操作不仅仅是简单的读或写，而是有逻辑判断的，先检查某个键是否存在，如果存在就对其值进行修改，如果不存在则进行初始化，如果这个流程由C程序来控制，就需要先发一个EXISTS命令，等收到回复后再决定发下一条命令，这又变成了两次网络往返，而使用Lua脚本，我们可以把这一整套逻辑写成一个脚本，一次性发送给Redis服务器，Redis会保证这个Lua脚本的原子性执行（在执行过程中不会被其他命令打断），既保证了数据的一致性，又避免了多次网络开销，C程序只需要调用EVAL或EVALSHA命令执行脚本就行了，这相当于把一部分简单的业务逻辑也“下沉”到了Redis端,进一步减轻了C程序的负担和网络压力。

在C语言这一侧，要做好连接管理，频繁地创建和断开与Redis的连接是非常消耗资源的，一个高效的模式是使用连接池，在程序启动时，就创建好一定数量的Redis连接（使用hiredis库的redisConnect），并维护在一个池子里，当C程序需要与Redis交互时，就从池子里借用一个连接，用完后立刻归还，而不是关闭它，这样避免了每次操作都经历TCP三次握手和断开连接的开销，大大提升了效率，连接池的管理，包括连接数的设置、健康检查等,需要根据实际业务压力来仔细调优。

是关于数据序列化的问题，C语言和Redis之间传输的是字节流，当需要存储复杂的结构体时，我们需要将其序列化成字节数组，这里的选择很重要，虽然可以用JSON，但JSON解析和生成在C语言里相对麻烦，性能也不是最优，更高效的做法是使用更紧凑的序列化协议，比如MessagePack或Protocol Buffers，甚至根据业务自定义一种简单的二进制格式，目标就是减少序列化后数据的大小，从而减少网络传输的数据量和Redis的内存占用,更小的数据意味着更快的速度和更低的资源消耗。

用C语言和Redis开发的高性能模式，用Redis丰富的数据结构卸载C程序的逻辑负担；用管道和Lua脚本最大限度地减少网络通信次数；用连接池管理避免连接开销；用高效的序列化协议减少数据体积。 这几招结合起来，就能让C程序的性能潜力和对Redis的高效利用完美结合，达到一种“感觉效率和性能都挺不错”的状态，这种模式在很多高性能的中间件、实时数据处理系统中都有广泛的应用。