golang连接redis库及基本操作示例过程

目录
  • Redis介绍
    • Redis支持的数据结构
    • Redis应用场景
    • 准备Redis环境
  • go-redis库
    • 安装
    • 连接
    • V8新版本相关
    • 连接Redis哨兵模式
    • 连接Redis集群
    • 基本使用
      • HVals
    • set/get示例
    • zset示例
    • 根据前缀获取Key
    • 执行自定义命令
    • 按通配符删除key
    • Pipeline
    • 事务
    • Watch

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(strings)、哈希(hashes)、列表(lists)、集合(sets)、带范围查询的排序集合(sorted sets)、位图(bitmaps)、hyperloglogs、带半径查询和流的地理空间索引等数据结构(geospatial indexes)。

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。

准备Redis环境

这里直接使用Docker启动一个redis环境,方便学习使用。

docker启动一个名为redis507的5.0.7版本的redis server示例:

docker run --name redis507 -p 6379:6379 -d redis:5.0.7

注意:此处的版本、容器名和端口号请根据自己需要设置。

启动一个redis-cli连接上面的redis server:

docker run -it --network host --rm redis:5.0.7 redis-cli

go-redis库

安装

区别于另一个比较常用的Go语言redis client库:redigo,我们这里采用https://github.com/go-redis/redis连接Redis数据库并进行操作,因为go-redis支持连接哨兵及集群模式的Redis。

使用以下命令下载并安装:

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

连接

普通连接

// 声明一个全局的rdb变量
var rdb *redis.Client
// 初始化连接
func initClient() (err error) {
	rdb = redis.NewClient(&redis.Options{
		Addr:     "localhost:6379",
		Password: "", // no password set
		DB:       0,  // use default DB
	})
	_, err = rdb.Ping().Result()
	if err != nil {
		return err
	}
	return nil
}

V8新版本相关

最新版本的go-redis库的相关命令都需要传递context.Context参数,例如:

package main
import (
	"context"
	"fmt"
	"time"
	"github.com/go-redis/redis/v8" // 注意导入的是新版本
)
var (
	rdb *redis.Client
)
// 初始化连接
func initClient() (err error) {
	rdb = redis.NewClient(&redis.Options{
		Addr:     "localhost:16379",
		Password: "",  // no password set
		DB:       0,   // use default DB
		PoolSize: 100, // 连接池大小
	})
	ctx, cancel := context.WithTimeout(context.Background(), 5*time.Second)
	defer cancel()
	_, err = rdb.Ping(ctx).Result()
	return err
}
func V8Example() {
	ctx := context.Background()
	if err := initClient(); err != nil {
		return
	}

	err := rdb.Set(ctx, "key", "value", 0).Err()
	if err != nil {
		panic(err)
	}

	val, err := rdb.Get(ctx, "key").Result()
	if err != nil {
		panic(err)
	}
	fmt.Println("key", val)
	val2, err := rdb.Get(ctx, "key2").Result()
	if err == redis.Nil {
		fmt.Println("key2 does not exist")
	} else if err != nil {
		panic(err)
	} else {
		fmt.Println("key2", val2)
	}
	// Output: key value
	// key2 does not exist
}

连接Redis哨兵模式

func initClient()(err error){
	rdb := redis.NewFailoverClient(&redis.FailoverOptions{
		MasterName:    "master",
		SentinelAddrs: []string{"x.x.x.x:26379", "xx.xx.xx.xx:26379", "xxx.xxx.xxx.xxx:26379"},
	})
	_, err = rdb.Ping().Result()
	if err != nil {
		return err
	}
	return nil
}

连接Redis集群

func initClient()(err error){
	rdb := redis.NewClusterClient(&redis.ClusterOptions{
		Addrs: []string{":7000", ":7001", ":7002", ":7003", ":7004", ":7005"},
	})
	_, err = rdb.Ping().Result()
	if err != nil {
		return err
	}
	return nil
}

基本使用

HVals

package main
import (
	"fmt"
	"github.com/go-redis/redis"
	"reflect"
)
var rdb *redis.Client
// 初始化连接
func initClient() (err error) {
	rdb = redis.NewClient(&redis.Options{
		Addr:     "10.0.3.100:6379",
		Password: "EfcHGSzKqg6cfzWq", // no password set
		DB:       8,  // use default DB
	})

	_, err = rdb.Ping().Result()
	if err != nil {
		return err
	}
	return nil
}
func main() {
	err:=initClient()
	if err != nil {
		fmt.Println(err)
	}
	value,err2 := rdb.HVals("toutiao_web_gt100").Result()
	if err2 != nil {
		fmt.Println(err2)
	}
	fmt.Println(reflect.TypeOf(value))
	fmt.Println(len(value))
	for i,j:=0,len(value);i<j;i++{
		fmt.Println(value[i])
	}
}

set/get示例

func redisExample() {
	err := rdb.Set("score", 100, 0).Err()
	if err != nil {
		fmt.Printf("set score failed, err:%v\n", err)
		return
	}
	val, err := rdb.Get("score").Result()
	if err != nil {
		fmt.Printf("get score failed, err:%v\n", err)
		return
	}
	fmt.Println("score", val)
	val2, err := rdb.Get("name").Result()
	if err == redis.Nil {
		fmt.Println("name does not exist")
	} else if err != nil {
		fmt.Printf("get name failed, err:%v\n", err)
		return
	} else {
		fmt.Println("name", val2)
	}
}

zset示例

func redisExample2() {
	zsetKey := "language_rank"
	languages := []redis.Z{
		redis.Z{Score: 90.0, Member: "Golang"},
		redis.Z{Score: 98.0, Member: "Java"},
		redis.Z{Score: 95.0, Member: "Python"},
		redis.Z{Score: 97.0, Member: "JavaScript"},
		redis.Z{Score: 99.0, Member: "C/C++"},
	}
	// ZADD
	num, err := rdb.ZAdd(zsetKey, languages...).Result()
	if err != nil {
		fmt.Printf("zadd failed, err:%v\n", err)
		return
	}
	fmt.Printf("zadd %d succ.\n", num)

	// 把Golang的分数加10
	newScore, err := rdb.ZIncrBy(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, err := rdb.ZRevRangeWithScores(zsetKey, 0, 2).Result()
	if err != nil {
		fmt.Printf("zrevrange failed, err:%v\n", err)
		return
	}
	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(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)
	}
}

输出结果如下:

$ ./06redis_demo
zadd 0 succ.
Golang's score is 100.000000 now.
Golang 100
C/C++ 99
Java 98
JavaScript 97
Java 98
C/C++ 99
Golang 100

根据前缀获取Key

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

执行自定义命令

res, err := rdb.Do(ctx, "set", "key", "value").Result()

按通配符删除key

当通配符匹配的key的数量不多时,可以使用Keys()得到所有的key在使用Del命令删除。 如果key的数量非常多的时候,我们可以搭配使用Scan命令和Del命令完成删除。

ctx := context.Background()
iter := rdb.Scan(ctx, 0, "prefix*", 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)
}

Pipeline

Pipeline 主要是一种网络优化。它本质上意味着客户端缓冲一堆命令并一次性将它们发送到服务器。这些命令不能保证在事务中执行。这样做的好处是节省了每个命令的网络往返时间(RTT)。

Pipeline 基本示例如下:

pipe := rdb.Pipeline()
incr := pipe.Incr("pipeline_counter")
pipe.Expire("pipeline_counter", time.Hour)
_, err := pipe.Exec()
fmt.Println(incr.Val(), err)

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

也可以使用Pipelined

var incr *redis.IntCmd
_, err := rdb.Pipelined(func(pipe redis.Pipeliner) error {
	incr = pipe.Incr("pipelined_counter")
	pipe.Expire("pipelined_counter", time.Hour)
	return nil
})
fmt.Println(incr.Val(), err)

在某些场景下,当我们有多条命令要执行时,就可以考虑使用pipeline来优化。

事务

Redis是单线程的,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TxPipelineTxPipeline总体上类似于上面的Pipeline,但是它内部会使用MULTI/EXEC包裹排队的命令。例如:

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

还有一个与上文类似的TxPipelined方法,使用方法如下:

var incr *redis.IntCmd
_, err := rdb.TxPipelined(func(pipe redis.Pipeliner) error {
	incr = pipe.Incr("tx_pipelined_counter")
	pipe.Expire("tx_pipelined_counter", time.Hour)
	return nil
})
fmt.Println(incr.Val(), err)

Watch

在某些场景下,我们除了要使用MULTI/EXEC命令外,还需要配合使用WATCH命令。在用户使用WATCH命令监视某个键之后,直到该用户执行EXEC命令的这段时间里,如果有其他用户抢先对被监视的键进行了替换、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(fn func(*Tx) error, keys ...string) error

Watch方法接收一个函数和一个或多个key作为参数。基本使用示例如下:

// 监视watch_count的值,并在值不变的前提下将其值+1
key := "watch_count"
err = client.Watch(func(tx *redis.Tx) error {
	n, err := tx.Get(key).Int()
	if err != nil && err != redis.Nil {
		return err
	}
	_, err = tx.Pipelined(func(pipe redis.Pipeliner) error {
		pipe.Set(key, n+1, 0)
		return nil
	})
	return err
}, key)

最后看一个V8版本官方文档中使用GET和SET命令以事务方式递增Key的值的示例,仅当Key的值不发生变化时提交一个事务。

func transactionDemo() {
	var (
		maxRetries   = 1000
		routineCount = 10
	)
	ctx, cancel := context.WithTimeout(context.Background(), 5*time.Second)
	defer cancel()
	// Increment 使用GET和SET命令以事务方式递增Key的值
	increment := func(key string) error {
		// 事务函数
		txf := func(tx *redis.Tx) error {
			// 获得key的当前值或零值
			n, err := tx.Get(ctx, key).Int()
			if err != nil && err != redis.Nil {
				return err
			}
			// 实际的操作代码(乐观锁定中的本地操作)
			n++
			// 操作仅在 Watch 的 Key 没发生变化的情况下提交
			_, err = tx.TxPipelined(ctx, func(pipe redis.Pipeliner) error {
				pipe.Set(ctx, key, n, 0)
				return nil
			})
			return err
		}
		// 最多重试 maxRetries 次
		for i := 0; i < maxRetries; i++ {
			err := rdb.Watch(ctx, txf, key)
			if err == nil {
				// 成功
				return nil
			}
			if err == redis.TxFailedErr {
				// 乐观锁丢失 重试
				continue
			}
			// 返回其他的错误
			return err
		}
		return errors.New("increment reached maximum number of retries")
	}
	// 模拟 routineCount 个并发同时去修改 counter3 的值
	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(context.TODO(), "counter3").Int()
	fmt.Println("ended with", n, err)
}

以上就是golang连接redis库及基本操作示例过程的详细内容,更多关于golang连接redis库操作过程的资料请关注我们其它相关文章!

(0)

相关推荐

  • Golang使用lua脚本实现redis原子操作

    目录 [redis 调用Lua脚本](#redis 调用Lua脚本) [redis+lua 实现评分排行榜实时更新](#redis+lua 实现评分排行榜实时更新) [lua 脚本](#lua 脚本) Golang调用redis+lua示例 byte切片与string的转换优化 redis 调用Lua脚本 EVAL命令 redis调用Lua脚本需要使用EVAL命令. redis EVAL命令格式: redis 127.0.0.1:6379> EVAL script numkeys key [ke

  • Golang连接Redis数据库的方法

    Golang连接Redis数据库 golang连接数据库,这里博主推荐使用go-redis这个库,理由很简单(连接数据库的操作类似在数据库里面输入命令) go-redis的安装方式 go get -v https://github.com/go-redis/redis -v小v,是输出过程.一般情况下不带-v什么反馈都看不到. 连接redis的方式 package ... import ( "github.com/go-redis/redis" ) func main() { clie

  • 在Golang中使用Redis的方法示例

    周五上班的主要任务是在公司老平台上用redis处理一个队列问题,顺便复习了一下redis操作的基础知识,回来后就想着在自己的博客demo里,用redis来优化一些使用场景,学习一下golang开发下redis的使用. Redis简单介绍 简介 关于Redis的讨论,其实在现在的后台开发中已经是个老生常谈的问题,基本上也是后端开发面试的基本考察点.其中 Redis的背景介绍和细节说明在这里就不赘述.不管怎么介绍,核心在于Redis是一个基于内存的key-value的多数据结构存储,并可以提供持久化

  • golang实现redis的延时消息队列功能示例

    前言 在学习过程中发现redis的zset还可以用来实现轻量级的延时消息队列功能,虽然可靠性还有待提高,但是对于一些对数据可靠性要求不那么高的功能要求完全可以实现.本次主要采用了redis中zset中的zadd, zrangebyscore 和 zdel来实现一个小demo. 提前准备 安装redis, redis-go 因为用的是macOS, 直接 $ brew install redis $ go get github.com/garyburd/redigo/redis 又因为比较懒,生成任

  • golang-redis之sorted set类型操作详解

    1:安装redigo go get github.com/garyburd/redigo/redis 2:引用redigo import ( "github.com/garyburd/redigo/redis" ) 3:连接Redis c, err := redis.Dial("tcp", "192.168.2.225:6379") if err != nil { fmt.Println("connect to redis err&qu

  • 使用golang写一个redis-cli的方法示例

    0. redis通信协议 redis的客户端(redis-cli)和服务端(redis-server)的通信是建立在tcp连接之上, 两者之间数据传输的编码解码方式就是所谓的redis通信协议.所以,只要我们的redis-cli实现了这个协议的解析和编码,那么我们就可以完成所有的redis操作. redis 协议设计的非常易读,也易于实现,关于具体的redis通信协议请参考:通信协议(protocol).后面我们在实现这个协议的过程中也会简单重复介绍一下具体实现 1. 建立tcp连接 redis

  • Golang 实现 Redis系列(六)如何实现 pipeline 模式的 redis 客户端

    本文的完整代码在github.com/hdt3213/godis/redis/client 通常 TCP 客户端的通信模式都是阻塞式的: 客户端发送请求 -> 等待服务端响应 -> 发送下一个请求.因为需要等待网络传输数据,完成一次请求循环需要等待较多时间. 我们能否不等待服务端响应直接发送下一条请求呢?答案是肯定的. TCP 作为全双工协议可以同时进行上行和下行通信,不必担心客户端和服务端同时发包会导致冲突. p.s. 打电话的时候两个人同时讲话就会冲突听不清,只能轮流讲.这种通信方式称为半

  • golang连接redis库及基本操作示例过程

    目录 Redis介绍 Redis支持的数据结构 Redis应用场景 准备Redis环境 go-redis库 安装 连接 V8新版本相关 连接Redis哨兵模式 连接Redis集群 基本使用 HVals set/get示例 zset示例 根据前缀获取Key 执行自定义命令 按通配符删除key Pipeline 事务 Watch 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

  • golang连接sqlx库的操作使用指南

    目录 安装sqlx 基本使用 连接数据库 查询 插入.更新和删除 NamedExec NamedQuery 事务操作 sqlx.In的批量插入示例 表结构 结构体 bindvars(绑定变量) 自己拼接语句实现批量插入 使用sqlx.In实现批量插入 使用NamedExec实现批量插入 sqlx.In的查询示例 in查询 in查询和FIND_IN_SET函数 sqlx库使用指南 在项目中我们通常可能会使用database/sql连接MySQL数据库.本文借助使用sqlx实现批量插入数据的例子,介

  • C++数据结构链表基本操作示例过程

    目录 首先创建好一个节点 其次创建一个统计节点属性 增加节点 用表头插入的方法插入节点 删除节点 首先创建好一个节点 typedef struct node { int date; struct node* next; }*PNODE; PNODE creatnode(int date ) { PNODE newnode = (PNODE)malloc(sizeof(struct node)); assert(newnode); newnode->next = NULL; newnode->d

  • SpringBoot中使用Redis作为全局锁示例过程

    目录 一.模拟没有锁情况下的资源竞争 二.使用redis加锁 微服务的项目中,一个服务我们启动多份,在不同的进程中.这些服务是无状态的,而由数据存储容器(mysql/redis/es)进行状态数据的持久化.这就会导致资源竞争,出现多线程的问题. 一.模拟没有锁情况下的资源竞争 public class CommonConsumerService { //库存个数 static int goodsCount = 900; //卖出个数 static int saleCount = 0; publi

  • golang连接mysql数据库操作使用示例

    目录 安装 连接数据库 处理类型(Handle Types) 建表 Exec使用 Exec增删该示例 sql预声明(Prepared Statements) Query Queryx QueryRow和QueryRowx Get 和Select(非常常用) 事务(Transactions) 连接池设置 案例使用 golang操作mysql 安装 go get "github.com/go-sql-driver/mysql" go get "github.com/jmoiron

  • golang图片处理库image基本操作

    目录 基本操作 读取 新建 保存 图片修改 转换 裁剪 缩放 基本操作 图片的基本读取与保存. 读取 图片读取和文件读取类似,需要先获取流: 注册图片的解码器(如:jpg则import _ "image/jpeg", png则import _ "image/png") 通过os.open打开文件获取流: 通过image.Decode解码流,获取图片: import _ "image/jpeg" func readPic() image.Image

  • 使用NodeJS 5分钟 连接 Redis 读写操作的详细过程

    目录 本文简介 Redis 基础 安装 写入 读取 查看所有key 删除 NodeJS 操作 Redis 初始化项目 安装 Redis 依赖 连接 写入数据 读取数据 删除 断开连接 本文简介 本文主要讲解使用 NodeJS 操作 Redis ,顺便会先带一带 Redis 基础用法. 在写本文时,使用 NPM 安装的 Redis 依赖包已经到了 4.1.0 版本了.我以前用过 2.8 ,这两个版本在用法上也是有差别的.可能一些老项目还在用老版本的依赖包.所以我会把2个版本的用法都简单讲讲. Re

  • Java连接redis及基本操作示例

    本文实例讲述了Java连接redis及基本操作.分享给大家供大家参考,具体如下: 点击此处:本站下载安装. 解压安装 启动redis:使用cd命令切换目录到 D:\redis运行redis-server.exe redis.windows.conf 默认端口为6379 访问:切换到redis目录下运行 redis-cli.exe -h 127.0.0.1 -p 6379. pom.xml: <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0&

  • python模块与C和C++动态库相互调用实现过程示例

    目录 Python调用C/C++ 1.Python调用C动态链接库 C语言文件:pycall.c gcc编译生成动态库libpycall.so Python调用动态库的文件:pycall.py 运行结果: 2.Python调用C/C++原生态导出 3.Python调用C/C++通过boost实现 4.Python调用C/C++通过导出类 5.Python调用C/C++通过导出变参函数 6.Python调用C/C++通过导出带Python对象的接口 Python调用C/C++ 1.Python调用

随机推荐