go数据操作-Redis
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://:@localhost:6379/")
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。