1.Redis介绍

Redis是一个开源的内存数据库，Redis提供了多种不同类型的数据结构，很多业务场景下的问题都可以很自然地映射到这些数据结构上。除此之外，通过复制、持久化和客户端分片等特性，我们可以很方便地将Redis扩展成一个能够包含数百GB数据、每秒处理上百万次请求的系统。

Redis支持的数据结构

Redis支持诸如字符串（string）、哈希（hashe）、列表（list）、集合（set）、带范围查询的排序集合（sorted set）、bitmap、hyperloglog、带半径查询的地理空间索引（geospatial index）和流（stream）等数据结构。

Redis应用场景

  • 缓存系统，减轻主数据库（MySQL）的压力。
  • 计数场景，比如微博、抖音中的关注数和粉丝数。
  • 热门排行榜，需要排序的场景特别适合使用ZSET。
  • 利用 LIST 可以实现队列的功能。
  • 利用 HyperLogLog 统计UV、PV等数据。
  • 使用 geospatial index 进行地理位置相关查询。

2.go-redis库

Go 社区中目前有很多成熟的 redis client 库，比如https://github.com/gomodule/redigo 和https://github.com/redis/go-redis，可以自行选择适合自己的库。

使用以下命令下安装 go-redis 库。

安装v8版本：

go get github.com/redis/go-redis/v8

安装v9版本：

go get github.com/redis/go-redis/v9

2.1 连接

在项目中导入 go-redis库（请根据实际情况导入自己需要的版本）。

import "github.com/redis/go-redis/v9"

普通连接模式

go-redis 库中使用 redis.NewClient 函数连接 Redis 服务器。

rdb := redis.NewClient(&redis.Options{
	Addr:     "localhost:6379",
	Password: "", // 密码
	DB:       0,  // 数据库
	PoolSize: 20, // 连接池大小
})

除此之外，还可以使用 redis.ParseURL 函数从表示数据源的字符串中解析得到 Redis 服务器的配置信息。

opt, err := redis.ParseURL("redis://<user>:<pass>@localhost:6379/<db>")
if err != nil {
	panic(err)
}

rdb := redis.NewClient(opt)

TLS连接模式

如果使用的是 TLS 连接方式，则需要使用 tls.Config 配置。

rdb := redis.NewClient(&redis.Options{
	TLSConfig: &tls.Config{
		MinVersion: tls.VersionTLS12,
		// Certificates: []tls.Certificate{cert},
    // ServerName: "your.domain.com",
	},
})

Redis Sentinel模式

使用下面的命令连接到由 Redis Sentinel 管理的 Redis 服务器。

rdb := redis.NewFailoverClient(&redis.FailoverOptions{
    MasterName:    "master-name",
    SentinelAddrs: []string{":9126", ":9127", ":9128"},
})

Redis Cluster模式

使用下面的命令连接到 Redis Cluster，go-redis 支持按延迟或随机路由命令。

rdb := redis.NewClusterClient(&redis.ClusterOptions{
    Addrs: []string{":7000", ":7001", ":7002", ":7003", ":7004", ":7005"},

    // 若要根据延迟或随机路由命令，请启用以下命令之一
    // RouteByLatency: true,
    // RouteRandomly: true,
})

3.基本使用

3.1 执行命令

下面的示例代码演示了 go-redis 库的基本使用。

// doCommand go-redis基本使用示例
func doCommand() {
	ctx, cancel := context.WithTimeout(context.Background(), 500*time.Millisecond)
	defer cancel()

	// 执行命令获取结果
	val, err := rdb.Get(ctx, "key").Result()
	fmt.Println(val, err)

	// 先获取到命令对象
	cmder := rdb.Get(ctx, "key")
	fmt.Println(cmder.Val()) // 获取值
	fmt.Println(cmder.Err()) // 获取错误

	// 直接执行命令获取错误
	err = rdb.Set(ctx, "key", 10, time.Hour).Err()

	// 直接执行命令获取值
	value := rdb.Get(ctx, "key").Val()
	fmt.Println(value)
}

3.2 执行任意命令

go-redis 还提供了一个执行任意命令或自定义命令的 Do 方法，特别是一些 go-redis 库暂时不支持的命令都可以使用该方法执行。具体使用方法如下。

// doDemo rdb.Do 方法使用示例
func doDemo() {
	ctx, cancel := context.WithTimeout(context.Background(), 500*time.Millisecond)
	defer cancel()

	// 直接执行命令获取错误
	err := rdb.Do(ctx, "set", "key", 10, "EX", 3600).Err()
	fmt.Println(err)

	// 执行命令获取结果
	val, err := rdb.Do(ctx, "get", "key").Result()
	fmt.Println(val, err)
}

redis.Nil

go-redis 库提供了一个 redis.Nil 错误来表示 Key 不存在的错误。因此在使用 go-redis 时需要注意对返回错误的判断。在某些场景下我们应该区别处理 redis.Nil 和其他不为 nil 的错误。

// getValueFromRedis redis.Nil判断
func getValueFromRedis(key, defaultValue string) (string, error) {
	ctx, cancel := context.WithTimeout(context.Background(), 500*time.Millisecond)
	defer cancel()

	val, err := rdb.Get(ctx, key).Result()
	if err != nil {
		// 如果返回的错误是key不存在
		if errors.Is(err, redis.Nil) {
			return defaultValue, nil
		}
		// 出其他错了
		return "", err
	}
	return val, nil
}

3.3 其他示例

zset示例

下面的示例代码演示了如何使用 go-redis 库操作 zset。

// zsetDemo 操作zset示例
func zsetDemo() {
	// key
	zsetKey := "language_rank"
	// value
	// 注意：v8版本使用[]*redis.Z；此处为v9版本使用[]redis.Z
	languages := []redis.Z{
		{Score: 90.0, Member: "Golang"},
		{Score: 98.0, Member: "Java"},
		{Score: 95.0, Member: "Python"},
		{Score: 97.0, Member: "JavaScript"},
		{Score: 99.0, Member: "C/C++"},
	}
	ctx, cancel := context.WithTimeout(context.Background(), 500*time.Millisecond)
	defer cancel()

	// ZADD
	err := rdb.ZAdd(ctx, zsetKey, languages...).Err()
	if err != nil {
		fmt.Printf("zadd failed, err:%v\n", err)
		return
	}
	fmt.Println("zadd success")

	// 把Golang的分数加10
	newScore, err := rdb.ZIncrBy(ctx, zsetKey, 10.0, "Golang").Result()
	if err != nil {
		fmt.Printf("zincrby failed, err:%v\n", err)
		return
	}
	fmt.Printf("Golang's score is %f now.\n", newScore)

	// 取分数最高的3个
	ret := rdb.ZRevRangeWithScores(ctx, zsetKey, 0, 2).Val()
	for _, z := range ret {
		fmt.Println(z.Member, z.Score)
	}

	// 取95~100分的
	op := &redis.ZRangeBy{
		Min: "95",
		Max: "100",
	}
	ret, err = rdb.ZRangeByScoreWithScores(ctx, zsetKey, op).Result()
	if err != nil {
		fmt.Printf("zrangebyscore failed, err:%v\n", err)
		return
	}
	for _, z := range ret {
		fmt.Println(z.Member, z.Score)
	}
}

执行上面的函数将得到如下输出结果。

zadd success
Golang's score is 100.000000 now.
Golang 100
C/C++ 99
Java 98
Python 95
JavaScript 97
Java 98
C/C++ 99
Golang 100

扫描或遍历所有key

在Redis中可以使用KEYS prefix* 命令按前缀查询所有符合条件的 key，go-redis库中提供了Keys方法实现类似查询key的功能。

例如使用以下命令查询以user:为前缀的所有key（user:cart:00、user:order:2023等）。

vals, err := rdb.Keys(ctx, "user:*").Result()

但是如果需要扫描数百万的 key ，那速度就会比较慢。这种场景下你可以使用Scan命令来遍历所有符合要求的 key。

// scanKeysDemo1 按前缀查找所有key示例
func scanKeysDemo1() {
	ctx, cancel := context.WithTimeout(context.Background(), 500*time.Millisecond)
	defer cancel()

	var cursor uint64
	for {
		var keys []string
		var err error
		// 将redis中所有以prefix:为前缀的key都扫描出来
		keys, cursor, err = rdb.Scan(ctx, cursor, "prefix:*", 0).Result()
		if err != nil {
			panic(err)
		}

		for _, key := range keys {
			fmt.Println("key", key)
		}

		if cursor == 0 { // no more keys
			break
		}
	}
}

针对这种需要遍历大量key的场景，go-redis中提供了一个简化方法——Iterator，其使用示例如下。

// scanKeysDemo2 按前缀扫描key示例
func scanKeysDemo2() {
	ctx, cancel := context.WithTimeout(context.Background(), 500*time.Millisecond)
	defer cancel()
	// 按前缀扫描key
	iter := rdb.Scan(ctx, 0, "prefix:*", 0).Iterator()
	for iter.Next(ctx) {
		fmt.Println("keys", iter.Val())
	}
	if err := iter.Err(); err != nil {
		panic(err)
	}
}

例如，我们可以写出一个将所有匹配指定模式的 key 删除的示例。

// delKeysByMatch 按match格式扫描所有key并删除
func delKeysByMatch(match string, timeout time.Duration) {
	ctx, cancel := context.WithTimeout(context.Background(), timeout)
	defer cancel()

	iter := rdb.Scan(ctx, 0, match, 0).Iterator()
	for iter.Next(ctx) {
		err := rdb.Del(ctx, iter.Val()).Err()
		if err != nil {
			panic(err)
		}
	}
	if err := iter.Err(); err != nil {
		panic(err)
	}
}

此外，对于 Redis 中的 set、hash、zset 数据类型，go-redis 也支持类似的遍历方法。

iter := rdb.SScan(ctx, "set-key", 0, "prefix:*", 0).Iterator()
iter := rdb.HScan(ctx, "hash-key", 0, "prefix:*", 0).Iterator()
iter := rdb.ZScan(ctx, "sorted-hash-key", 0, "prefix:*", 0).Iterator(

3.4 Pipeline

Redis Pipeline 允许通过使用单个 client-server-client 往返执行多个命令来提高性能。区别于一个接一个地执行100个命令，你可以将这些命令放入 pipeline 中，然后使用1次读写操作像执行单个命令一样执行它们。这样做的好处是节省了执行命令的网络往返时间（RTT）。

y在下面的示例代码中演示了使用 pipeline 通过一个 write + read 操作来执行多个命令。

pipe := rdb.Pipeline()

incr := pipe.Incr(ctx, "pipeline_counter")
pipe.Expire(ctx, "pipeline_counter", time.Hour)

cmds, err := pipe.Exec(ctx)
if err != nil {
	panic(err)
}

// 在执行pipe.Exec之后才能获取到结果
fmt.Println(incr.Val())

上面的代码相当于将以下两个命令一次发给 Redis Server 端执行，与不使用 Pipeline 相比能减少一次RTT。

INCR pipeline_counter
EXPIRE pipeline_counts 3600

或者，你也可以使用Pipelined 方法，它会在函数退出时调用 Exec。

var incr *redis.IntCmd

cmds, err := rdb.Pipelined(ctx, func(pipe redis.Pipeliner) error {
	incr = pipe.Incr(ctx, "pipelined_counter")
	pipe.Expire(ctx, "pipelined_counter", time.Hour)
	return nil
})
if err != nil {
	panic(err)
}

// 在pipeline执行后获取到结果
fmt.Println(incr.Val())

我们可以遍历 pipeline 命令的返回值依次获取每个命令的结果。下方的示例代码中使用pipiline一次执行了100个 Get 命令，在pipeline 执行后遍历取出100个命令的执行结果。

cmds, err := rdb.Pipelined(ctx, func(pipe redis.Pipeliner) error {
	for i := 0; i < 100; i++ {
		pipe.Get(ctx, fmt.Sprintf("key%d", i))
	}
	return nil
})
if err != nil {
	panic(err)
}

for _, cmd := range cmds {
    fmt.Println(cmd.(*redis.StringCmd).Val())
}

在那些我们需要一次性执行多个命令的场景下，就可以考虑使用 pipeline 来优化。

3.5 事务

Redis 是单线程执行命令的，因此单个命令始终是原子的，但是来自不同客户端的两个给定命令可以依次执行，例如在它们之间交替执行。但是，Multi/exec能够确保在multi/exec两个语句之间的命令之间没有其他客户端正在执行命令。

在这种场景我们需要使用 TxPipeline 或 TxPipelined 方法将 pipeline 命令使用 MULTI 和EXEC包裹起来。

// TxPipeline demo
pipe := rdb.TxPipeline()
incr := pipe.Incr(ctx, "tx_pipeline_counter")
pipe.Expire(ctx, "tx_pipeline_counter", time.Hour)
_, err := pipe.Exec(ctx)
fmt.Println(incr.Val(), err)

// TxPipelined demo
var incr2 *redis.IntCmd
_, err = rdb.TxPipelined(ctx, func(pipe redis.Pipeliner) error {
	incr2 = pipe.Incr(ctx, "tx_pipeline_counter")
	pipe.Expire(ctx, "tx_pipeline_counter", time.Hour)
	return nil
})
fmt.Println(incr2.Val(), err)

上面代码相当于在一个RTT下执行了下面的redis命令：

MULTI
INCR pipeline_counter
EXPIRE pipeline_counts 3600
EXEC

Watch

我们通常搭配 WATCH命令来执行事务操作。从使用WATCH命令监视某个 key 开始，直到执行EXEC命令的这段时间里，如果有其他用户抢先对被监视的 key 进行了替换、更新、删除等操作，那么当用户尝试执行EXEC的时候，事务将失败并返回一个错误，用户可以根据这个错误选择重试事务或者放弃事务。

Watch方法接收一个函数和一个或多个key作为参数。

Watch(fn func(*Tx) error, keys ...string) error

下面的代码片段演示了 Watch 方法搭配 TxPipelined 的使用示例。

// watchDemo 在key值不变的情况下将其值+1
func watchDemo(ctx context.Context, key string) error {
	return rdb.Watch(ctx, func(tx *redis.Tx) error {
		n, err := tx.Get(ctx, key).Int()
		if err != nil && err != redis.Nil {
			return err
		}
		// 假设操作耗时5秒
		// 5秒内我们通过其他的客户端修改key，当前事务就会失败
		time.Sleep(5 * time.Second)
		_, err = tx.TxPipelined(ctx, func(pipe redis.Pipeliner) error {
			pipe.Set(ctx, key, n+1, time.Hour)
			return nil
		})
		return err
	}, key)
}

将上面的函数执行并打印其返回值，如果我们在程序运行后的5秒内修改了被 watch 的 key 的值，那么该事务操作失败，返回redis: transaction failed错误。

最后我们来看一个 go-redis 官方文档中使用 GET 、SET和WATCH命令实现一个 INCR 命令的完整示例。

// 此处rdb为初始化的redis连接客户端
const routineCount = 100

// 设置5秒超时
ctx, cancel := context.WithTimeout(context.Background(), 5*time.Second)
defer cancel()

// increment 是一个自定义对key进行递增（+1）的函数
// 使用 GET + SET + WATCH 实现，类似 INCR
increment := func(key string) error {
	txf := func(tx *redis.Tx) error {
		// 获得当前值或零值
		n, err := tx.Get(ctx, key).Int()
		if err != nil && err != redis.Nil {
			return err
		}

		// 实际操作（乐观锁定中的本地操作）
		n++

		// 仅在监视的Key保持不变的情况下运行
		_, err = tx.TxPipelined(ctx, func(pipe redis.Pipeliner) error {
			// pipe 处理错误情况
			pipe.Set(ctx, key, n, 0)
			return nil
		})
		return err
	}

	// 最多重试100次
	for retries := routineCount; retries > 0; retries-- {
		err := rdb.Watch(ctx, txf, key)
		if err != redis.TxFailedErr {
			return err
		}
		// 乐观锁丢失
	}
	return errors.New("increment reached maximum number of retries")
}

// 开启100个goroutine并发调用increment
// 相当于对key执行100次递增
var wg sync.WaitGroup
wg.Add(routineCount)
for i := 0; i < routineCount; i++ {
	go func() {
		defer wg.Done()

		if err := increment("counter3"); err != nil {
			fmt.Println("increment error:", err)
		}
	}()
}
wg.Wait()

n, err := rdb.Get(ctx, "counter3").Int()
fmt.Println("最终结果：", n, err)

在这个示例中使用了 redis.TxFailedErr 来检查事务是否失败。

# redis # 数据库 # 缓存
Logo
GitCode 开源社区

旨在为数千万中国开发者提供一个无缝且高效的云端环境，以支持学习、使用和贡献开源项目。

更多推荐

[转载]在Windows环境下安装GNU Radio

转自：在Windows环境下安装GNURadio_恐弱智_新浪博客GNU Radio是用Python开发的，大部分开源的工程能够在Linux环境下运行良好，而Windows下却运行的很勉强，而且安装配置都很复杂。GNU Radio算是个例外了，不光提供了Windows的二进制安装，还有比较详细的说明。我是Python小白，所以折腾了好久才弄好，特意记录下来，免得以后再装还折腾。GNU Radio的

avatar GitCode 开源社区

centOS 8 使用dnf安装Docker

DNF是什么？CentOS 8使用YUM软件包管理器版本v4.0.4。现在，该版本使用DNF(已删除YUM)。DNF是软件包管理器。它会在Linux发行版上安装，执行更新并删除软件包。使用DNF安装Docker跳过具有损坏依赖性的程序包一个有效的解决方案是使您的CentOS 8系统使用以下--nobest命令安装最符合条件的版本：sudo dnf install docker...

avatar GitCode 开源社区

定时同步数据库表(mysql+linux+crontab)

sync.sh里面的参数需要改变，ip/username/password/database/tablesync.sh#!/bin/sh# Please change the IP and password of the data source db.# Then change the table name.filename=/home/nington/db/$(date +%Y-%m

avatar GitCode 开源社区