Go Redis

1.快速入门

1.安装依赖包

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

2.golang连接redis

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// 根据redis配置初始化一个客户端
client := 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
})

3.简单的例子

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// 设置一个key,过期时间为0,意思就是永远不过期
err := client.Set("key", "value", 0).Err()

// 检测设置是否成功
if err != nil {
panic(err)
}

// 根据key查询缓存,通过Result函数返回两个值
// 第一个代表key的值,第二个代表查询错误信息
val, err := client.Get("key").Result()

// 检测,查询是否出错
if err != nil {
panic(err)
}
fmt.Println("key", val)

2.连接设置

1.golang连接redis

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// 初始化一个新的redis client
client := redis.NewClient(&redis.Options{
Addr: "localhost:6379", // redis地址
Password: "", // redis没密码,没有设置,则留空
DB: 0, // 使用默认数据库
})

通过例子,我们知道主要通过Options配置redis的连接参数,下面对Options参数进行详细说明。

提示:go-redis包自带了连接池,会自动维护redis连接,因此创建一次client即可,不要查询一次redis就关闭client。

2.Options参数详解

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type Options struct {
// 网络类型 tcp 或者 unix.
// 默认是 tcp.
Network string
// redis地址,格式 host:port
Addr string

// 新建一个redis连接的时候,会回调这个函数
OnConnect func(*Conn) error

// redis密码,redis server没有设置可以为空。
Password string

// redis数据库,序号从0开始,默认是0,可以不用设置
DB int

// redis操作失败最大重试次数,默认不重试。
MaxRetries int

// 最小重试时间间隔.
// 默认是 8ms ; -1 表示关闭.
MinRetryBackoff time.Duration

// 最大重试时间间隔
// 默认是 512ms; -1 表示关闭.
MaxRetryBackoff time.Duration

// redis连接超时时间.
// 默认是 5 秒.
DialTimeout time.Duration

// socket读取超时时间
// 默认 3 秒.
ReadTimeout time.Duration

// socket写超时时间
WriteTimeout time.Duration

// redis连接池的最大连接数.
// 默认连接池大小等于 cpu个数 * 10
PoolSize int

// redis连接池最小空闲连接数.
MinIdleConns int
// redis连接最大的存活时间,默认不会关闭过时的连接.
MaxConnAge time.Duration

// 当你从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.
PoolTimeout time.Duration
// redis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
IdleTimeout time.Duration
// 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
IdleCheckFrequency time.Duration

// 只读设置,如果设置为true, redis只能查询缓存不能更新。
readOnly bool
}

3.基本键值操作

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。

golang redis常用函数列表:

  • Set - 设置一个key的值
  • Get - 查询key的值
  • 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
  • MGet - 批量查询key的值
  • MSet - 批量设置key的值
  • Incr,IncrBy,IncrByFloat - 针对一个key的数值进行递增操作
  • Decr,DecrBy - 针对一个key的数值进行递减操作
  • Del - 删除key操作,可以批量删除
  • Expire - 设置key的过期时间

1.Set

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// 第三个参数为过期时间,0为永不过期
err := client.Set("key","value",0).Err()
if err != nil{
panic(err)
}

2.Get

查询key的值

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// Result函数返回两个值,第一个是key的值,第二个是错误信息
val, err := client.Get("key").Result()
// 判断查询是否出错
if err != nil {
panic(err)
}
fmt.Println("key", val)

3.GetSet

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// Result函数返回两个值,第一个是key的值,第二个是错误信息
oldVal, err := client.GetSet("key", "new value").Result()

if err != nil {
panic(err)
}
// 打印key的旧值
fmt.Println("key", oldVal)

4.SetNX

如果key不存在,则设置这个key的值

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// 第三个参数代表key的过期时间,0代表不会过期。
err := client.SetNX("key", "value", 0).Err()
if err != nil {
panic(err)
}

5.MGet

批量查询key的值

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// MGet函数可以传入任意个key,一次性返回多个值。
// 这里Result返回两个值,第一个值是一个数组,第二个值是错误信息
vals, err := client.MGet("key1", "key2", "key3").Result()
if err != nil {
panic(err)
}
fmt.Println(vals)

6.MSet

批量设置key的值

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err := client.MSet("key1", "value1", "key2", "value2", "key3", "value3").Err()
if err != nil {
panic(err)
}

7.IncrIncrByIncrByFloat

针对一个key的值进行递增操作

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// Incr函数每次加一
val, err := client.Incr("key").Result()
if err != nil {
panic(err)
}
fmt.Println("最新值", val)

// IncrBy函数,可以指定每次递增多少
val, err := client.IncrBy("key", 2).Result()
if err != nil {
panic(err)
}
fmt.Println("最新值", val)

// 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数
val, err := client.IncrByFloat("key", 2).Result()
if err != nil {
panic(err)
}
fmt.Println("最新值", val)

8.DecrDecrBy

针对一个key的值进行递减操作

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// Decr函数每次减一
val, err := client.Decr("key").Result()
if err != nil {
panic(err)
}
fmt.Println("最新值", val)

// DecrBy函数,可以指定每次递减多少
val, err := client.DecrBy("key", 2).Result()
if err != nil {
panic(err)
}
fmt.Println("最新值", val)

9.Del

删除key操作,支持批量删除

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/ 删除key
client.Del("key")

// 删除多个key, Del函数支持删除多个key
err := client.Del("key1", "key2", "key3").Err()
if err != nil {
panic(err)
}

10.Expire

设置key的过期时间,单位为

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client.Expire("key", 3)

4.hash用法

golang redis hash类型数据操作。

如果你希望key/value的值也能作为hash结构进行操作,可以选择redis hash类型。

使用场景举例:
如果我们希望缓存一条用户信息(包括用户id、用户名、email字段),希望能够做到局部读写用户信息(例如:读写用户名),也能够读取整条用户信息,那么hash类型就支持这些操作。

redis hash操作主要有2-3个元素组成:

  • key - redis key 唯一标识
  • field - hash数据的字段名
  • value - 值,有些操作不需要值

go redis hash数据常用函数:

  • HSet - 根据key和field字段设置,field字段的值
  • HGet - 根据key和field字段,查询field字段的值
  • HGetAll - 根据key查询所有字段和值
  • HIncrBy - 根据key和field字段,累加数值。
  • HKeys - 根据key返回所有字段名
  • HLen - 根据key,查询hash的字段数量
  • HMGet - 根据key和多个字段名,批量查询多个hash字段值
  • HMSet - 根据key和多个字段名和字段值,批量设置hash字段值
  • HSetNX - 如果field字段不存在,则设置hash字段值
  • HDel - 根据key和字段名,删除hash字段,支持批量删除hash字段
  • HExists - 检测hash字段名是否存在。

提示:不管我们选择redis什么类型的数据,操作的时候都必须要有一个==唯一的Key, 用来唯一标识一个数据。==

1.HSet

根据key和field字段设置,field字段的值

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// user_1 是hash key,username 是字段名, tizi365是字段值
err := client.HSet("user_1", "username", "tizi365").Err()
if err != nil {
panic(err)
}

2.HGet

根据keyfield字段,查询field字段的值

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// user_1 是hash key,username是字段名
username, err := client.HGet("user_1", "username").Result()
if err != nil {
panic(err)
}
fmt.Println(username)

3.HGetAll

根据key查询所有字段和值

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// 一次性返回key=user_1的所有hash字段和值
data, err := client.HGetAll("user_1").Result()
if err != nil {
panic(err)
}

// data是一个map类型,这里使用使用循环迭代输出
for field, val := range data {
fmt.Println(field,val)
}

4.HIncrBy

根据key和field字段,累加字段的数值

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// 累加count字段的值,一次性累加2, user_1为hash key
count, err := client.HIncrBy("user_1", "count", 2).Result()
if err != nil {
panic(err)
}

fmt.Println(count)

5.HKeys

根据Key返回所有字段名

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// keys是一个string数组
keys, err := client.HKeys("user_1").Result()
if err != nil {
panic(err)
}

fmt.Println(keys)

6.HLen

根据key,查询hash的字段数量

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size, err := client.HLen("key").Result()
if err != nil {
panic(err)
}

fmt.Println(size)

7.HMGet

根据key和多个字段名,批量查询多个hash字段值

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size, err := client.HLen("key").Result()
if err != nil {
panic(err)
}

fmt.Println(size)

8.HMSet

根据key和多个字段名和字段值,批量设置hash字段值

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// 初始化hash数据的多个字段值
data := make(map[string]interface{})
data["id"] = 1
data["username"] = "tizi"

// 一次性保存多个hash字段值
err := client.HMSet("key", data).Err()
if err != nil {
panic(err)
}

9.HSetNX

如果hash不存在,则设置hash字段值

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err := client.HSetNX("key", "id", 100).Err()
if err != nil {
panic(err)
}

10.HDel

根据key和字段名,删除hash字段,支持批量删除hash字段

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// 删除一个字段id
client.HDel("key", "id")

// 删除多个字段
client.HDel("key", "id", "username")

11.HExists

检查hash字段名是否存在

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// 检测id字段是否存在
err := client.HExists("key", "id").Err()
if err != nil {
panic(err)
}

5.List用法

Redis列表是简单的字符串列表,列表是有序的,列表中的元素可以重复。

可以添加一个元素到列表的头部(左边)或者尾部(右边)

golang redis list数据操作常用函数:

  • LPush - 从列表左边插入数据
  • LPushX - 跟LPush的区别是,仅当列表存在的时候才插入数据
  • RPop - 从列表的右边删除第一个数据,并返回删除的数据
  • RPush - 从列表右边插入数据
  • RPushX - 跟RPush的区别是,仅当列表存在的时候才插入数据
  • LPop - 从列表左边删除第一个数据,并返回删除的数据
  • LLen - 返回列表的大小
  • LRange - 返回列表的一个范围内的数据,也可以返回全部数据
  • LRem - 删除列表中的数据
  • LIndex - 根据索引坐标,查询列表中的数据
  • LInsert - 在指定位置插入数据

1.LPush

从列表左边插入数据

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// 插入一个数据
client.LPush("key", "data1")

// LPush支持一次插入任意个数据
err := client.LPush("key", 1,2,3,4,5).Err()
if err != nil {
panic(err)
}

2.LPushX

跟LPush的区别是,仅当列表存在的时候才插入数据,用法完全一样。

3.RPop

从列表的右边删除第一个数据,并返回删除的数据

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val, err := client.RPop("key").Result()
if err != nil {
panic(err)
}

fmt.Println(val)

4.RPush

从列表右边插入数据

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// 插入一个数据
client.RPush("key", "data1")

// 支持一次插入任意个数据
err := client.RPush("key", 1,2,3,4,5).Err()
if err != nil {
panic(err)
}

5.RPushX

跟RPush的区别是,仅当列表存在的时候才插入数据, 他们用法一样

6.LPop

从列表左边删除第一个数据,并返回删除的数据

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val, err := client.LPop("key").Result()
if err != nil {
panic(err)
}

fmt.Println(val)

7.LLen

返回列表的大小

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val, err := client.LLen("key").Result()
if err != nil {
panic(err)
}

fmt.Println(val)

8.LRange

返回列表的一个范围内的数据,也可以返回全部数据

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// 返回从0开始到-1位置之间的数据,意思就是返回全部数据
vals, err := client.LRange("key",0,-1).Result()
if err != nil {
panic(err)
}
fmt.Println(vals)

9.LRem

删除列表中的数据

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// 从列表左边开始,删除100, 如果出现重复元素,仅删除1次,也就是删除第一个
dels, err := client.LRem("key",1,100).Result()
if err != nil {
panic(err)
}

// 如果存在多个100,则从列表左边开始删除2个100
client.LRem("key",2,100)


// 如果存在多个100,则从列表右边开始删除2个100
// 第二个参数负数表示从右边开始删除几个等于100的元素
client.LRem("key",-2,100)

// 如果存在多个100,第二个参数为0,表示删除所有元素等于100的数据
client.LRem("key",0,100)

10.LIndex

根据索引坐标,查询列表中的数据

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// 列表索引从0开始计算,这里返回第6个元素
val, err := client.LIndex("key",5).Result()
if err != nil {
panic(err)
}

fmt.Println(val)

11.LInsert

在指定位置插入数据

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// 在列表中5的前面插入4
// before是之前的意思
err := client.LInsert("key","before", 5, 4).Err()
if err != nil {
panic(err)
}

// 在列表中 tizi365 元素的前面插入 欢迎你
client.LInsert("key","before", "tizi365", "欢迎你")

// 在列表中 tizi365 元素的后面插入 2019
client.LInsert("key","after", "tizi365", "2019")

6.集合

redis的set类型(集合)是string类型数值的无序集合,并且集合元素唯一。

下面介绍go redis的集合用法。

go redis 集合(set)常用函数列表

  • SAdd - 添加集合元素
  • SCard - 获取集合元素个数
  • SIsMember - 判断元素是否在集合中
  • SMembers - 获取集合中所有的元素
  • SRem - 删除集合元素
  • SPop,SPopN - 随机返回集合中的元素,并且删除返回的元素

1.SAdd

添加集合元素

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// 添加100到集合中
err := client.SAdd("key",100).Err()
if err != nil {
panic(err)
}

// 将100,200,300添加到集合中
client.SAdd("key",100, 200, 300)

2.SCard

获取集合元素个数

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size, err := client.SCard("key").Result()
if err != nil {
panic(err)
}
fmt.Println(size)

3.SIsMember

判断元素是否在集合中

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// 检测100是否包含在集合中
ok, _ := client.SIsMember("key", 100).Result()
if ok {
fmt.Println("集合包含指定元素")
}

4.SMembers

获取集合中所有的元素

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es, _ := client.SMembers("key").Result()
// 返回的es是string数组
fmt.Println(es)

5.SRem

删除集合元素

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// 删除集合中的元素100
client.SRem("key", 100)

// 删除集合中的元素tizi和2019
client.SRem("key", "tizi", "2019")

6.SPop,SPopN

随机返回集合中的元素,并且删除返回的元素

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// 随机返回集合中的一个元素,并且删除这个元素
val, _ := client.SPop("key").Result()
fmt.Println(val)

// 随机返回集合中的5个元素,并且删除这些元素
vals, _ := client.SPopN("key", 5).Result()
fmt.Println(vals)

7.有序集合

Redis 有序集合(sorted set)和集合一样也是string类型元素的集合,且不允许重复的成员,不同的是每个元素都会关联一个double类型的分数,这个分数主要用于集合元素排序。

下面介绍golang redis 有序集合的用法

go redis有序集合常用函数:

  • ZAdd - 添加一个或者多个元素到集合,如果元素已经存在则更新分数
  • ZCard - 返回集合元素个数
  • ZCount - 统计某个分数范围内的元素个数
  • ZIncrBy - 增加元素的分数
  • ZRange,ZRevRange - 返回集合中某个索引范围的元素,根据分数从小到大排序
  • ZRangeByScore,ZRevRangeByScore - 根据分数范围返回集合元素,元素根据分数从小到大排序,支持分页。
  • ZRem - 删除集合元素
  • ZRemRangeByRank - 根据索引范围删除元素
  • ZRemRangeByScore - 根据分数范围删除元素
  • ZScore - 查询元素对应的分数
  • ZRank, ZRevRank - 查询元素的排名

1.ZAdd

添加一个或者多个元素到集合,如果元素已经存在则更新分数

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// 添加一个集合元素到集合中, 这个元素的分数是2.5,元素名是tizi
err := client.ZAdd("key", redis.Z{2.5,"tizi"}).Err()
if err != nil {
panic(err)
}

下面是redis.Z结构体说明:

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type Z struct {
Score float64 // 分数
Member interface{} // 元素名
}

2.ZCard

返回集合元素个数

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size, err := client.ZCard("key").Result()
if err != nil {
panic(err)
}
fmt.Println(size)

3.ZCount

统计某个分数范围内的元素个数

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// 返回: 1<=分数<=5 的元素个数, 注意:"1", "5"两个参数是字符串
size, err := client.ZCount("key", "1","5").Result()
if err != nil {
panic(err)
}
fmt.Println(size)

// 返回: 1<分数<=5 的元素个数
// 说明:默认第二,第三个参数是大于等于和小于等于的关系。
// 如果加上( 则表示大于或者小于,相当于去掉了等于关系。
size, err := client.ZCount("key", "(1","5").Result()

4.ZIncrBy

增加元素的分数

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// 给元素5,加上2分
client.ZIncrBy("key", 2,"5")

5.ZRange,ZRevRange

返回集合中某个索引范围的元素,根据分数从小到大排序

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// 返回从0到-1位置的集合元素, 元素按分数从小到大排序
// 0到-1代表则返回全部数据
vals, err := client.ZRange("key", 0,-1).Result()
if err != nil {
panic(err)
}

for _, val := range vals {
fmt.Println(val)
}

ZRevRange用法跟ZRange一样,区别是ZRevRange的结果是按分数从大到小排序。

6.ZRangeByScore

根据分数范围返回集合元素,元素根据分数从小到大排序,支持分页。

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// 初始化查询条件, Offset和Count用于分页
op := redis.ZRangeBy{
Min:"2", // 最小分数
Max:"10", // 最大分数
Offset:0, // 类似sql的limit, 表示开始偏移量
Count:5, // 一次返回多少数据
}

vals, err := client.ZRangeByScore("key", op).Result()
if err != nil {
panic(err)
}

for _, val := range vals {
fmt.Println(val)
}

7.ZRevRangeByScore

用法类似ZRangeByScore,区别是元素根据分数从大到小排序。

8.ZRangeByScoreWithScores

用法跟ZRangeByScore一样,区别是除了返回集合元素,同时也返回元素对应的分数

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// 初始化查询条件, Offset和Count用于分页
op := redis.ZRangeBy{
Min:"2", // 最小分数
Max:"10", // 最大分数
Offset:0, // 类似sql的limit, 表示开始偏移量
Count:5, // 一次返回多少数据
}

vals, err := client.ZRangeByScoreWithScores("key", op).Result()
if err != nil {
panic(err)
}

for _, val := range vals {
fmt.Println(val.Member) // 集合元素
fmt.Println(val.Score) // 分数
}

8.ZRem

删除集合元素

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// 删除集合中的元素tizi
client.ZRem("key", "tizi")

// 删除集合中的元素tizi和xiaoli
// 支持一次删除多个元素
client.ZRem("key", "tizi", "xiaoli")

9.ZRemRangeByRank

根据索引范围删除元素

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// 集合元素按分数排序,从最低分到高分,删除第0个元素到第5个元素。
// 这里相当于删除最低分的几个元素
client.ZRemRangeByRank("key", 0, 5)

// 位置参数写成负数,代表从高分开始删除。
// 这个例子,删除最高分数的两个元素,-1代表最高分数的位置,-2第二高分,以此类推。
client.ZRemRangeByRank("key", -1, -2)

10.ZRemRangeByScore

根据分数范围删除元素

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// 删除范围: 2<=分数<=5 的元素
client.ZRemRangeByScore("key", "2", "5")

// 删除范围: 2<=分数<5 的元素
client.ZRemRangeByScore("key", "2", "(5")

11.ZScore

查询元素对应的分数

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// 查询集合元素tizi的分数
score, _ := client.ZScore("key", "tizi").Result()
fmt.Println(score)

12.ZRank

根据元素名,查询集合元素在集合中的排名,从0开始算,集合元素按分数从小到大排序

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rk, _ := client.ZRank("key", "tizi").Result()
fmt.Println(rk)

ZRevRank的作用跟ZRank一样,区别是ZRevRank是按分数从大到小排序。

7.发布订阅

Redis提供了发布订阅功能,可以用于消息的传输,Redis的发布订阅机制包括三个部分,发布者,订阅者和Channel。

发布订阅架构图:

img

发布者和订阅者都是Redis客户端,Channel则为Redis服务器端,发布者将消息发送到某个的频道,订阅了这个频道的订阅者就能接收到这条消息。Redis的这种发布订阅机制与基于主题的发布订阅类似,Channel相当于主题。

下面介绍golang如何使用redis的发布订阅功能。

go redis发布订阅常用函数:

  • Subscribe - 订阅channel
  • PSubscribe - 订阅channel支持通配符匹配
  • Publish - 将信息发送到指定的channel。
  • PubSubChannels - 查询活跃的channel
  • PubSubNumSub - 查询指定的channel有多少个订阅者

1.Subscribe

订阅channel

例子1:

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// 订阅channel1这个channel
sub := client.Subscribe("channel1")

// 读取channel消息
iface, err := sub.Receive()
if err != nil {
// handle error
}

// 检测收到的消息类型
switch iface.(type) {
case *redis.Subscription:
// 订阅成功
case *redis.Message:
// 处理收到的消息
// 这里需要做一下类型转换
m := iface.(redis.Message)
// 打印收到的小
fmt.Println(m.Payload)
case *redis.Pong:
// 收到Pong消息
default:
// handle error
}

例子2:
使用golang channel的方式处理消息

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// 订阅channel1这个channel
sub := client.Subscribe("channel1")

// sub.Channel() 返回go channel,可以循环读取redis服务器发过来的消息
for msg := range sub.Channel() {
// 打印收到的消息
fmt.Println(msg.Channel)
fmt.Println(msg.Payload)
}

例子3:
取消订阅

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// 订阅channel1这个channel
sub := client.Subscribe("channel1")

// 忽略其他处理逻辑

// 取消订阅
sub.Unsubscribe("channel1")

2.PSubscribe

用法跟Subscribe一样,区别是PSubscribe订阅通道(channel)支持模式匹配。

例子:

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// 订阅channel1这个channel
sub := client.PSubscribe("ch_user_*")
// 可以匹配ch_user_开头的任意channel

3.Publish

将消息发送到指定的channel

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// 将"message"消息发送到channel1这个通道上
client.Publish("channel1","message")

4.PubSubChannels

查询活跃的channel

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// 没有指定查询channel的匹配模式,则返回所有的channel
chs, _ := client.PubSubChannels("").Result()
for _, ch := range chs {
fmt.Println(ch)
}

// 匹配user_开头的channel
chs, _ := client.PubSubChannels("user_*").Result()

5.PubSubNumSub

查询指定的channel有多少个订阅者

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// 查询channel1,channel2两个通道的订阅者数量
chs, _ := client.PubSubNumSub("channel1", "channel2").Result()
for ch, count := range chs {
fmt.Println(ch) // channel名字
fmt.Println(count) // channel的订阅者数量
}

redis事务可以一次执行多个命令, 并且带有以下两个重要的保证:

  • 事务是一个单独的隔离操作:事务中的所有命令都会序列化、按顺序地执行。事务在执行的过程中,不会被其他客户端发送来的命令请求所打断。
  • 事务是一个原子操作:事务中的命令要么全部被执行,要么全部都不执行。

8.事务

下面介绍golang redis事务用法。

go redis事务常用函数:

  • TxPipeline - 以Pipeline的方式操作事务
  • Watch - redis乐观锁支持

1.TxPipeline

以Pipeline的方式操作事务

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// 开启一个TxPipeline事务
pipe := client.TxPipeline()

// 执行事务操作,可以通过pipe读写redis
incr := pipe.Incr("tx_pipeline_counter")
pipe.Expire("tx_pipeline_counter", time.Hour)

// 上面代码等同于执行下面redis命令
//
// MULTI
// INCR pipeline_counter
// EXPIRE pipeline_counts 3600
// EXEC

// 通过Exec函数提交redis事务
_, err := pipe.Exec()

// 提交事务后,我们可以查询事务操作的结果
// 前面执行Incr函数,在没有执行exec函数之前,实际上还没开始运行。
fmt.Println(incr.Val(), err)

2.watch

redis乐观锁支持,可以通过watch监听一些Key, 如果这些key的值没有被其他人改变的话,才可以提交事务。

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// 定义一个回调函数,用于处理事务逻辑
fn := func(tx *redis.Tx) error {
// 先查询下当前watch监听的key的值
v, err := tx.Get("key").Result()
if err != nil && err != redis.Nil {
return err
}

// 这里可以处理业务
fmt.Println(v)

// 如果key的值没有改变的话,Pipelined函数才会调用成功
_, err = tx.Pipelined(func(pipe redis.Pipeliner) error {
// 在这里给key设置最新值
pipe.Set("key", "new value", 0)
return nil
})
return err
}

// 使用Watch监听一些Key, 同时绑定一个回调函数fn, 监听Key后的逻辑写在fn这个回调函数里面
// 如果想监听多个key,可以这么写:client.Watch(fn, "key1", "key2", "key3")
client.Watch(fn, "key")

Go Redis
http://example.com/2022/07/10/Go-Redis/
Author
WYX
Posted on
July 10, 2022
Licensed under