Go语言操作Redis

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。

go-redis库

安装

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 等。本文使用 go-redis 这个库来操作 Redis 数据库。

使用以下命令下安装 go-redis 库。

安装v8版本:

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

安装v9版本:

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

连接

在项目中导入 go-redis库(以v9版本为例)。

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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。

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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。

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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。

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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。

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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。

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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,
})

基本使用

执行命令

下面的示例代码演示了 go-redis 库的基本使用。

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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)
}
  • context.Background():这是创建一个空的上下文(context),作为其他上下文的根。
  • context.WithTimeout():这是创建一个带有超时时间的上下文(context)。它接受一个父上下文和一个超时时间作为参数,并返回一个派生的上下文(context),该派生上下文将在超时时间到达时自动取消。
  • 500*time.Millisecond:这是超时时间,表示 500 毫秒。在这个例子中,如果操作没有在 500 毫秒内完成,上下文将会被取消。
  • defer cancel():这是在函数结束时调用 cancel() 函数,以确保在函数执行完毕后及时取消上下文。这个 cancel() 函数用于取消与这个上下文相关联的所有操作,释放资源,避免资源泄漏的发生。

这段代码的作用是创建一个具有 500 毫秒超时的上下文,这样在执行操作时,如果操作在 500 毫秒内没有完成,就会自动取消。

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。

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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。

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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
}

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。

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func zsetDemo() {
// key
zsetKey := "language_rank"
// value
// 注意:v8版本使用[]*redis.Z;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。

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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:00user: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。

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// 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)
}

// 扫描不到前缀为prefix:的key
if cursor == 0 {
break
}
}
}
  • Scan():这是 Redis 客户端库中用于执行 SCAN 命令的方法。它接受一个上下文(context)对象作为第一个参数,然后是游标(cursor)、匹配模式(pattern)和 COUNT 参数。
  • cursor:这是 SCAN 命令中的游标参数,用于标识当前迭代的位置。在第一次调用时,通常设置为 0,后续调用会返回新的游标值,以便进行下一次迭代。
  • 0:这是 SCAN 命令中的 COUNT 参数,用于指定每次迭代返回的最大元素数量。0 表示返回所有匹配的键。

为什么要写成两个for循环?

外部的 for 循环是用来处理整个 SCAN 过程的迭代。在每次迭代中,它执行一次 SCAN 命令,获取一批匹配的键,并处理这批键。然后,它检查游标值是否为 0。如果游标为 0,表示已经扫描完所有的键,就退出循环,结束整个 SCAN 过程。如果游标不为 0,表示还有更多的键需要扫描,就继续下一次迭代,执行下一次 SCAN 命令。

游标是什么?

游标(cursor)在 Redis 中用于处理 SCAN 命令,它是一种用于分页扫描大量键的机制。SCAN 命令可以用于迭代遍历 Redis 数据库中的键,而不会阻塞服务器,因此在处理大量键时非常有用。使用游标可以将扫描结果分批返回,避免一次性返回大量数据给客户端,减轻客户端和服务器的压力。

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。

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// 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。

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// 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。

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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()

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)。

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。

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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。

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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。

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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。

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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。

事务

在 Redis 中,MULTI 是一个事务(transaction)命令,它用于标记一个事务的开始。在 MULTI 命令之后,所有后续的命令都会被添加到一个事务队列中,而不会立即执行。只有在 EXEC 命令被调用时,才会执行所有在 MULTI 和 EXEC 之间添加到事务队列中的命令。

MULTI 命令不接受任何参数,它只是一个简单的标记,表示后续的命令应该被视为一个事务的一部分。在调用 MULTI 命令后,Redis 服务器会进入事务状态,并在接收到 EXEC 命令时执行事务队列中的所有命令。

使用事务可以保证一系列的 Redis 命令在执行过程中不会被其他客户端的命令中断。如果在 MULTI 和 EXEC 之间的某个时间点发生了错误,Redis 会取消事务,并且事务队列中的所有命令都不会执行。

举个例子,以下是一个在 Redis 使用 MULTI 命令创建事务的示例:

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MULTI
SET key1 value1
SET key2 value2
GET key1
EXEC

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。

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// TxPipeline
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
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:

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MULTI
INCR pipeline_counter
EXPIRE pipeline_counts 3600
EXEC

注意:

  1. TxPipeline

    TxPipeline 是在事务中使用管道(pipeline)的方式。使用 TxPipeline 创建的事务对象可以执行多个命令,并将这些命令一次性发送给 Redis 服务器,然后一次性获取所有命令的响应。这样做可以减少网络往返次数,提高性能。但是,TxPipeline 中的每个命令都是原子执行的,即在执行期间不会中断事务。

  2. TxPipelined

    TxPipelined 是在事务中使用异步管道(pipeline)的方式。使用 TxPipelined 创建的事务对象允许在事务中的每个命令之间执行其他 Go 代码。这些命令被添加到事务队列中,并在调用 TxPipelined 对象的 Exec 方法时执行。这种方式允许在事务执行过程中执行其他任务,而不必等待事务执行完成。

例如:

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// 使用 TxPipeline 创建事务并执行命令
func exampleTxPipeline() {
// 开启事务
pipe := rdb.TxPipeline()

// 在事务中执行多个命令
pipe.Set("key1", "value1", 0)
pipe.Set("key2", "value2", 0)
pipe.Get("key1")

// 执行事务
_, err := pipe.Exec()
if err != nil {
panic(err)
}
}

// 使用 TxPipelined 创建事务并执行命令
func exampleTxPipelined() {
// 开启事务
pipe := rdb.TxPipelined()

// 在事务中执行多个命令
pipe.Set("key1", "value1", 0)
pipe.Set("key2", "value2", 0)
pipe.Get("key1")

// 在事务中执行其他任务,例如调用其他函数
go func() {
// 执行其他任务
fmt.Println("Do something else while waiting for transaction to finish")
}()

// 执行事务
_, err := pipe.Exec()
if err != nil {
panic(err)
}
}

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。

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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。

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// 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 、SETWATCH命令实现一个 INCR 命令的完整示例。

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package main

import (
"context"
"errors"
"fmt"
"github.com/redis/go-redis/v9"
"sync"
"time"
)

func main() {
opt, err := redis.ParseURL("redis://@localhost:6379/0")
if err != nil {
panic(err)
}

// 此处rdb为初始化的redis连接客户端
rdb := redis.NewClient(opt)

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 && !errors.Is(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 !errors.Is(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。

更多详情请查阅官方文档


redis命令查询:https://www.runoob.com/redis/redis-keys.html


Go语言操作Redis
https://serendipity565.github.io/posts/e687b6bd04e0/
作者
Serendipity
发布于
2024年4月17日
许可协议
BY-SERENDIPITY565