GoLong的学习之路,进阶,Redis

这个redis和上篇rabbitMQ一样,在之前我用Java从原理上进行了剖析,这里呢,我做项目的时候,也需要用到redis,所以这里也将去从怎么用的角度去写这篇文章。

文章目录

  • 安装redis以及原理
  • redis概念
    • redis的应用场景有很多
    • redis常用的数据类型
  • 使用redis
    • 连接
    • 普通连接模式
    • TLS连接模式
    • Redis Sentinel模式
    • Redis Cluster模式
    • 操作数据
      • 特殊
    • 数据结构的处理
    • Pipeline(缓冲读写)
      • 使用`Pipelined` 方法,它会在函数退出时调用` Exec`
    • 事务
      • Watch
    • GET 、SET和WATCH 的示例

安装redis以及原理

安装redis其实很简单,我这里用的是阿里云,所以给出阿里云的安装文件文档,但是在没有用阿里云的时候,其实也有其他的方式。

这里献上,安装redis及其原理的一篇文章,这篇文章是以Java来讲解的,但是本质是没有区别的。想看原理的朋友可以看这里。

redis概念

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的应用场景有很多

  • 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。
  • 会话存储:保存用户的登录信息,原本的session里存储会话,只支持一次,诺是在分布式下,会使得,用户登录需要将这些分布式服务器都登录才可以,而redis就能很好的解决这个问题。
  • 存储普通缓存:列如详情页等数据的缓存信息存储。
  • 实现分布式锁:redis 可以非常方便的实现微服务选的分布式锁,redis 天然支持分布式服务。也可以使用zookeeper实现分布式锁
  • 简单的消息队列:redis 自身提供的发布订阅模式,可以用来实现简单的消息队列

redis常用的数据类型

  • String:(字符串):
    常见的使用场景是存储session信息,存储缓存信息如详情页缓存,存储整数信息可使用incr实现整数 + 1和使用decr实现整数 - 1。
  • list:(列表类型):
    常见使用场景式简单的消息队列,存储某项列表数据。
  • Hash:(哈希表):
    常见使用场景是存储session信息存储商品的购物车,购物车非常适合用哈希字典表示,使用人员唯一编号作为字典的key value值,可以存储商品的ID和数量等信息,存储详情页信息。
  • Set:(集合):
    一个无序并唯一的兼职集合,它的常见使用场景是实现关注功能,比如关注我的人,我关注的人使用集合存储可以保证人员不重复。
  • Sorted Set :(有序集合):
    相比于set集合类型多了一个排序属性的 score (分值),它的常见使用场景是可以用来存储排名信息,关注列表功能,这样就可以根据关注实现排序展示了。

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。

使用redis

注意:
redis 7对应 v9redis 6 对应 v8

安装v8版本:

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

导入:

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

连接

你敢信这东西的链接手法多种多样

普通连接模式

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

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://:@localhost:6379/")
if err != nil {
	panic(err)
}
rdb := redis.NewClient(opt)

TLS连接模式

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

搭建模式:哨兵模式

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"},
})

GoLong的学习之路,进阶,Redis_第1张图片

Redis Cluster模式

搭建模式:集群模式

命令连接到 Redis Clustergo-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,
})

GoLong的学习之路,进阶,Redis_第2张图片

例子:

package main

import (
	"fmt"
	"github.com/go-redis/redis"
)

// 声明一个全局的redisDb变量
var redisDb *redis.Client

// 根据redis配置初始化一个客户端
func initClient() (err error) {
	redisDb = redis.NewClient(&redis.Options{
		Addr:     "localhost:6379", // redis地址
		Password: "",               // redis密码,没有则留空
		DB:       0,                // 默认数据库,默认是0
	})

	//通过 *redis.Client.Ping() 来检查是否成功连接到了redis服务器
	_, err = redisDb.Ping().Result()
	if err != nil {
		return err
	}
	return nil
}

func main() {
	err := initClient()
	if err != nil {
		//redis连接错误
		panic(err)
	}
	fmt.Println("Redis连接成功")
}

Options参数详解

  • Network :网络类型 tcp 或者 unix, 默认是 tcp。
  • Addr :redis地址,格式 host:port
  • OnConnect :新建一个redis连接的时候,会回调这个函数
  • Password : redis密码,redis server没有设置可以为空
  • DB : redis数据库,序号从0开始,默认是0,可以不用设置
  • MaxRetries :redis操作失败最大重试次数,默认不重试。
  • MinRetryBackoff :最小重试时间间隔,默认是 8ms ; -1 表示关闭
  • MaxRetryBackoff:最大重试时间间隔,默认是 512ms; -1 表示关闭.
  • DialTimeout :redis连接超时时间,默认是 5 秒.
  • ReadTimeout :socket读取超时时间,默认 3 秒.
  • WriteTimeout :socket写超时时间
  • PoolSize :redis连接池的最大连接数,默认连接池大小等于 cpu个数 * 10
  • MinIdleConns :redis连接池最小空闲连接数。
  • MaxConnAge :redis连接最大的存活时间,默认不会关闭过时的连接.
  • PoolTimeout :从redis连接池获取一个连接之后,连接池最多等待这个拿出去的连接多长时间,默认是等待 ReadTimeout + 1 秒.
  • IdleTimeout :edis连接池多久会关闭一个空闲连接,默认是 5 分钟. -1 则表示关闭这个配置项
  • IdleCheckFrequency :多长时间检测一下,空闲连接,默认是 1 分钟. -1 表示关闭空闲连接检测
  • readOnly :只读设置,如果设置为true, redis只能查询缓存不能更新。

操作数据

redis基本的key/value操作,指的是针对value值的类型为字符串或者数字类型的读写操作

  • Set:给数据库中名称为key的string赋予值value,并设置失效时间,0为永久有效
  • Get:查询数据库中名称为key的value值
  • GetSet:设置一个key的值,并返回这个key的旧值
  • SetNX:如果key不存在,则设置这个key的值,并设置key的失效时间。如果key存在,则设置不生效
  • MGet:批量查询key的值。比如redisDb.MGet(“name1”,“name2”,“name3”)
  • MSet:批量设置key的值。redisDb.MSet(“key1”, “value1”,“key2”, “value2”,“key3”, “value3”)
  • Incr:Incr函数每次加一,key对应的值必须是整数或nil,否则会报错incr key1: ERR value is not an integer or out of range
  • ncrBy:IncrBy函数,可以指定每次递增多少,key对应的值必须是整数或nil
  • IncrByFloat:IncrByFloat函数,可以指定每次递增多少,跟IncrBy的区别是累加的是浮点
  • Decr:Decr函数每次减一,key对应的值必须是整数或nil,否则会报错
  • DecrBy:DecrBy,可以指定每次递减多少,key对应的值必须是整数或nil
  • Del:删除key操作,支持批量删除 redisDb.Del(“key1”,“key2”,“key3”)
  • Expire:设置key的过期时间,单位秒
  • Append:给数据库中名称为key的string值追加value

以上是主要的方法。

例子:

可以尝试先填写数据然后读取。

// 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)
}

特殊

任意方法:Do方法
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。

这个方法的作用是向Redis服务器发送一个命令并返回执行结果。

源码接口

func (c *Client) Do(ctx context.Context, cmd string, args ...interface{}) *Cmd
// 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)
}

其中:

  • ctx是上下文,用于控制请求的生命周期。
  • cmd是要执行的Redis命令,比如"GET"、"SET"等。
  • args是传递给Redis命令的参数,比如键名、数值等。

Do方法的返回值是一个*Cmd类型,它代表了一个异步执行的命令,并且可以用来获取执行结果。

使用Do方法,你可以向Redis发送各种命令,并通过返回的*Cmd对象获取执行结果,比如获取值、处理错误等。这使得在Golang中使用Redis变得非常方便和灵活。

上面这个例子我是用的官方文档中的。如果有朋友试了,就会发现,这东西只能指向第一个key:value,第二个看存不存在,存在就不报错,不存在就报错,然后第二个直接无法写入。这个主打的就是一个扯淡。真不知这玩意出来时干啥的。

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
}

数据结构的处理

剩下的其实也就是对整这个数据结构的处理,包括string,hash,等集合类的操作。需要详细的说明的可以看这篇:非常详细的方法使用文章

Pipeline(缓冲读写)

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)。

	pipe := rdb.Pipeline()
	//添加计数器
	incr := pipe.Incr(cxt, "pipeline_counter")
	//设置过期时常
	pipe.Expire(cxt, "pipeline_counter", time.Hour)
	//Exec是将管道中缓冲的所有命令发送到redis-server。
	cmds, err := pipe.Exec(cxt)
	if err != nil {
		panic(err)
	}
	fmt.Println(cmds)

	fmt.Println(incr.Val())

Exec :Exec是将管道中缓冲的所有命令发送到redis-server。
Expire:设置过期时常
Incr:计数器
Discard:表示丢弃缓存中所有尚未执行的命令
Process:把要执行的命令放入流水线缓冲区中
Do:如果某个Redis命令还不支持,你可以使用Do来执行它。执行任何命令的API
Len:获取管道中尚未执行的命令的数量

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,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())
}

一次性执行多个命令的场景下,就可以考虑使用 pipeline 来优化。

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 TxPipelineTxPipelined 方法将 pipeline 命令使用 MULTI 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)

相当于

MULTI
INCR pipeline_counter
EXPIRE pipeline_counts 3600
EXEC

Watch

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

源码接口

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

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。

GET 、SET和WATCH 的示例

go-redis 官方文档中使用 GETSETWATCH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)

你可能感兴趣的:(GoLong,学习,redis,数据库,golang,缓存,云原生,微服务)