Redis 高级数据结构操作和其它特性
第一篇：go-redis使用，介绍Redis基本数据结构和其他特性，以及 go-redis 连接到Redis
https://www.cnblogs.com/jiujuan/p/17207166.html
第二篇：go-redis使用，Redis5种基本数据类型操作
https://www.cnblogs.com/jiujuan/p/17215125.html
第三篇：go-redis使用，Redis高级数据结构和其它特性
https://www.cnblogs.com/jiujuan/p/17231723.html
一、Redis的新数据类型
在redis中，后面添加了几个比较高级的数据类型 hyperloglog基数统计、GEO存储地理位置、bitmap位图、stream为消息队列设计的数据类型 这 4 种数据类型。
HyperLogLog类型
HyperLogLog简介
HyperLogLog 是一种用于数据统计的集合类型，叫基数统计。它有点类似布隆过滤器的算法。
比如说 Google 要计算用户执行不同搜索的数量，这种统计量肯定很大，精确计算话需要消耗大量内存空间来计算。但是如果我们不要求计算精确的数量，而是大致的数量，就可以用 HyperLogLog 这种近似算法来计算集合中的不同元素数量，它可以去重。虽然这种算法不能算出精确数量值，但计算的值也是八九不离十，且占用内存空间少很多。
统计大量数据的 UV、PV 就可以用这个数据类型。
hyperloglog 的命令文档：
- https://redis.io/commands/?group=hyperloglog，官方文档
- https://redis.io/docs/data-types/hyperloglogs/
- http://redisdoc.com/hyperloglog/index.html，参考文档
命令介绍
hyperloglog 常用命令：
- PFADD：PFADD key element [element …]，将任意数量的元素添加到指定 hyperloglog 中
- PFCOUNT：PFCOUNT key [key ...]，如果是单个键，返回给定键在hyperloglog中的近似值，不存在则返回 0；如果是多个键，返回给定hyperloglog的并集的近似值。
- PFMERGE：PFMERGE destkey sourcekey [sourcekey …]，将多个hyperloglog合并为一个hyperloglog，合并后近似值为并集
代码例子
代码例子，官方的一个例子，hll/main.go，改一点：
package main
import (
"context"
"fmt"
"time"
"github.com/go-redis/redis/v8"
)
func main() {
ctx := context.Background()
rdb := redis.NewClient(&redis.Options{
Addr: "localhost:6379",
Password: "",
DB: 0,
IdleTimeout: 350,
PoolSize: 50, // 连接池连接数量
})
ctx, cancel := context.WithTimeout(context.Background(), time.Second*10)
defer cancel()
_, err := rdb.Ping(ctx).Result() // 检查连接redis是否成功
if err != nil {
fmt.Println("Connect Failed: %v \n", err)
panic(err)
}
// 设置hyperloglog的键myset
for i := 0; i < 10; i++ {
if err := rdb.PFAdd(ctx, "myset", fmt.Sprint(i)).Err(); err != nil {
panic(err)
}
}
ctx = context.Background()
//PFCount, 返回hyperloglog的近似值
card, err := rdb.PFCount(ctx, "myset").Result()
if err != nil {
panic(err)
}
fmt.Println("PFCount: ", card)
// PFMerge，合并2个hyperloglog
for i := 0; i < 10; i++ {
if err = rdb.PFAdd(ctx, "myset2", fmt.Sprintf("val%d", i)).Err(); err != nil {
panic(err)
}
}
rdb.PFMerge(ctx, "mergeset", "myset", "myset2")
card, _ = rdb.PFCount(ctx, "mergeset").Result()
fmt.Println("merge: ", card)
}
/*output:
PFCount: 10
merge: 20
*/
GEO地理位置空间索引
GEO简介
GEO(Geospatial) 主要用于存储地理位置信息，存储地理位置经纬度信息。我们点餐用的 APP 就会用到地理位置信息服务。这些都是 属于 LBS(Location-Based Service) 地理位置信息服务。
geospatial index 地理位置空间索引，可以用经纬度查询彼此之间距离，范围大小等。
GEO 命令文档：
- https://redis.io/commands/?group=geo，官方文档
- https://redis.io/docs/data-types/geospatial/
- http://redisdoc.com/geo/index.html，参考文档
命令介绍
GEO 常用命令：
- GEOADD：将纬度、经度、名字添加到指定的键里
- GEORADIUS：以给定的经纬度为中心，返回键包含的位置元素中，与中心的距离不超过给定最大距离的所有位置元素。在Redis6.2.0 废弃
- GEOPOS：GEOPOS key [member [member ...]]，从键里返回所有给定位置元素的位置（经度和纬度）
- GEODIST：返回两个位置之间的距离
- GEOHASH：返回一个或多个位置元素的 Geohash 表示
代码例子
package main
import (
"context"
"fmt"
"time"
"github.com/go-redis/redis/v8"
)
func main() {
rdb := redis.NewClient(&redis.Options{
Addr: "localhost:6379",
Password: "",
DB: 0,
IdleTimeout: 350,
PoolSize: 50, // 连接池连接数量
})
ctx, cancel := context.WithTimeout(context.Background(), time.Second*10)
defer cancel()
_, err := rdb.Ping(ctx).Result() // 检查连接redis是否成功
if err != nil {
fmt.Println("Connect Failed: %v \n", err)
panic(err)
}
ctx = context.Background()
// GEOADD，添加一个
val, err := rdb.GeoAdd(ctx, "town-geo-key", &redis.GeoLocation{
Longitude: 113.2442,
Latitude: 23.12592,
Name: "niwan-town",
}).Result()
if err != nil {
panic(err)
}
fmt.Println("GeoAdd: ", val)
// GEOADD，添加多个
val, _ = rdb.GeoAdd(ctx, "town-geo-key",
&redis.GeoLocation{Longitude: 113.2442, Latitude: 23.12592, Name: "niwan-town"},
&redis.GeoLocation{Longitude: 113.38397, Latitude: 22.93599, Name: "panyu-town"},
&redis.GeoLocation{Longitude: 113.60845, Latitude: 22.77144, Name: "nansha-town"},
&redis.GeoLocation{Longitude: 113.829579, Latitude: 23.290497, Name: "zengcheng-town"},
).Result()
fmt.Println("Mulit GeoAdd : ", val)
// GEOPOS，根据名字获取经纬度
lonlats, err := rdb.GeoPos(ctx, "town-geo-key", "zengcheng-town", "panyu-town").Result()
if err != nil {
panic(err)
}
for _, lonlat := range lonlats {
fmt.Println("GeoPos, ", "Longitude: ", lonlat.Longitude, "Latitude: ", lonlat.Latitude)
}
// GEODIST , 计算两地距离
distance, err := rdb.GeoDist(ctx, "town-geo-key", "niwan-town", "nansha-town", "m").Result() // m-米，km-千米，mi-英里
if err != nil {
panic(err)
}
fmt.Println("GeoDist: ", distance, " m")
// GEOHASH，计算hash值
hash, _ := rdb.GeoHash(ctx, "town-geo-key", "zengcheng-town").Result()
fmt.Println("zengcheng-town geohash: ", hash)
// GEORADIUS，计算范围内包含的经纬度位置
radius, _ := rdb.GeoRadius(ctx, "town-geo-key", 113.829579, 23.290497, &redis.GeoRadiusQuery{
Radius: 800,
Unit: "km",
WithCoord: true, // WITHCOORD参数，返回结果会带上匹配位置的经纬度
WithDist: true, // WITHDIST参数，返回结果会带上匹配位置与给定地理位置的距离。
WithGeoHash: true, // WITHHASH参数，返回结果会带上匹配位置的hash值。
Count: 4, // COUNT参数，可以返回指定数量的结果。
Sort: "ASC", // 传入ASC为从近到远排序，传入DESC为从远到近排序。
}).Result()
for _, v := range radius {
fmt.Println("GeoRadius: ", v)
}
// 上面式子里参数更多详情请看这里：http://redisdoc.com/geo/georadius.html
}
/*
GeoAdd: 0
Mulit GeoAdd : 0
GeoPos, Longitude: 113.8295790553093 Latitude: 23.290497021802757
GeoPos, Longitude: 113.3839675784111 Latitude: 22.935990920457606
GeoDist: 54280.9773 m
zengcheng-town geohash: [ws0uqrbhvr0]
GeoRadius: {zengcheng-town 113.8295790553093 23.290497021802757 0 4046592114973855}
GeoRadius: {panyu-town 113.3839675784111 22.935990920457606 60.2724 4046531372960175}
*/
Stream作为消息队列
stream简介
Redis5.0 增加了 Stream 数据类型，stream 类型可以支持消息队列，因为它具备消息队列的很多特性。
Stream 是什么呢？
stream 是一种数据结构，它类似于一种追加日志。你能够使用 stream 实时记录并关联相关事件。stream 使用场景：
- Event sourcing 事件硕源（比如跟踪用户操作，点击事件等）
- Sensor monitoring 传感器监控（比如从设备中读取数据）
- Notifications 通知（比如将每个用户的通知信息单独记录在 stream 中）
stream 是一个包含零个或任意多个元素数据的有序队列，队列中的每个元素都包含一个 ID 和任意多个键值对，这些元素根据 ID 大小在流中有序排列。ID 是由毫秒和顺序数组成，比如 10000000000000-0。
stream 流中的每个元素可以包含一个或任意多个键值对，同一流中不同元素可以包含不同数量的键值对。
来一张 stream 流的存储示意图：
stream命令用法讲解
stream 命令文档：
Stream 是 5.0 才增加的数据类型，所以详细讲解下相关命令的用法。
消息队列相关的命令：
- XADD：向某个消息队列中添加消息，添加到流尾部，https://redis.io/commands/xadd/
// 语法 XADD key [NOMKSTREAM] [<MAXLEN | MINID> [= | ~] threshold [LIMIT count]] <* | id> field value [field value ...]
key：表示消息队列名称
[NOMKSTREAM]：可选参数，表示 key 不存在新建
[<MAXLEN | MINID> [= | ~] threshold [LIMIT count]：可选参数，<MAXLEN | MINID> 表示消息队列中消息的最大长度或消息ID的最小值；
[= | ~] 设置精确的值或大约值；
threshold 表示具体设置的值，超过 threshold 值后会将旧的值删除；
[LIMIT count] (Redis6.2后加入的参数) 限制数量；
<* | id> 表示消息 ID，* 表示由 Redis 生成，id 则是自定义生成；
field value [field value ...] 具体消息内容的键值对，可以传入多个。
redis-cli 下示例：
> XADD mystream * sensor-id 1234 temperature 19.8
1518951480106-0
// 用 XADD 命令增加了2组数据 sensor-id:1234 和 temperature:19.8，消息队列的 key 是 mystream，* 表示Redis自动生成id。
// 1518951480106-0，返回redis生成的id，由毫秒时间和顺序编号组成。
- XREAD：从某一消息队列中读取消息
XREAD [COUNT count] [BLOCK milliseconds] STREAMS key [key ...] id[id ...]
- [COUNT count]：可选参数，表示读取消息的数量，COUNT 为关键字，小写count表示具体的数值
- [BLOCK milliseconds]：可选参数，BLOCK 为关键字，表示设置 XREAD 为阻塞模式，默认非阻塞，milliseconds 表示阻塞具体时间
- STREAMS key [key ...]：STREAMS 为关键字，key 表示消息队列名称，可以传入多个消息队列名称
- id[id ...]：表示从哪个消息ID读取，与上面的 key 一一对应。id为0表示从第一条开始读取。阻塞模式可以使用$表示最新消息ID
redis-cli 下示例：
> xread COUNT 2 STREAMS mystream 0-0
// 读取 2 个消息队列stream
> xadd myapple * applekeyone apple1
> xread COUNT 2 STREAMS mystream myapple 0-0 0-0
- XLEN：获取消息队列长度
// 语法 XLEN key
- key: 表示消息队列名称
> xlen mystream
- XRANGE：获取范围队列长度
XRANGE key start end [COUNT count]
- key： 消息队列名称
- start：起始消息 ID
- end：结束消息 ID
- [COUNT count]：读取指定消息的数量。COUNT 关键字，count 数值
例子：
// - + 表示读取所有
> xrange mystream - +
- XDEL：消息队列删除，https://redis.io/commands/xdel/
XDEL key id [id ...]
- key：消息队列名称
- id：消息队列ID
例子：
> xadd myapple * applekeyone apple1
"1678952235530-0"
> xadd myapple * two apple2
"1678953271739-0"
> xadd myapple * three apple3
"1678953284915-0"
> xdel myapple 1678953271739-0
XGROUP 相关命令
- XGROUP CREATE：创建消费者组
XGROUP CREATE key group <id | $> [MKSTREAM]
- CREATE：关键字
- key： 消息队列名
- group：要创建的消费者组名称
- <id | $>：消费者从哪个 ID 开始消费数据，id - 指定消息id，id为0表示从第一个获取，$ - 表示只消费新产生的消息。
- [MKSTREAM]：可选参数，如果指定消息队列不存在，则自动创建
- XGROUP SETID：设置消费者组中下一条要读取的命令
XGROUP SETID key group <id | $>
- SETID：关键字
- key：消息队列名
- group：消费者组名
- <id | $>：指定具体消息id，0 可以表示重新开始处理消费者组中所有消息，$ 表示只处理新产生的消息
- XGROUP DESTORY：销毁消费者组
XGROUP DESTROY key group
- DESTORY：关键字
- key：消息队列名
- group：要销毁的消费组名
- XGROUP CRATECONSUMER：创建消费者
XGROUP CREATECONSUMER key group consumer
- CREATECONSUMER：关键字
- key：消息队列名称
- group：消费者组名称
- consumer：要创建的消费者名称
10：XGROUP DELCONSUMER：删除消费者
XGROUP DELCONSUMER key group consumer
XINFO 相关命令
- XINFO CONSUMERS：用于监控消费者，https://redis.io/commands/xinfo-consumers/
XINFO CONSUMERS key group
- CONSUMERS：关键字
- key：消息队列名
- group：消费者组名
- XIFNO GROUPS：用于监控消费者组
XINFO GROUPS key
- XINFO STREAM：监控消息队列
XINFO STREAM key [FULL [COUNT count]]
- STREAM：关键字
- key：消息队列名
- [FULL [COUNT count]]：FULL 表示所有消息队列；COUNT 关键字，count 表示数值，多少个消息队列
- XREADGROUP：分组消费
XREADGROUP GROUP group consumer [COUNT count] [BLOCK milliseconds] [NOACK] STREAMS key [key ...] id [id ...]
- GROUP：关键字
- group：消费者组名
- [COUNT count]：可选参数，指定读取消息的数量。COUNT 为关键字，count 读取具体的数值
- [BLOCK milliseconds]：可选参数，设置为阻塞读取。BLOCK 为关键字，milliseconds 设置阻塞时间。默认为非阻塞
- [NOACK]：可选参数，表示不要将消息加入Pending等待队列中，相当于消息读取时进行消息确认
- STREAMS：关键字
- key [key ...]：消息队列的名称，可以传入多个名称。
- id [id ...]：从哪个消息ID开始读，与上面的 key 一一对应。如果为 0 表示从第一条消息开始读。在阻塞模式中，可以用 $ 表示最新的消息ID。非阻塞模式下 $ 没有意义。
- XPENDING：用于获取等待队列。等待队列中保存了消费者组内被读取但还未完成处理的消息，也就是还没被ACK的消息
XPENDING key group [[IDLE min-idle-time] start end count [consumer]]
- key：消息队列名
- group：消费者组的名称
- [IDLE min-idle-time]：可选参数，IDLE 关键字，表示指定消息已读取时长，min-idle-time 表示具体数值
- start：起始消息ID
- end：结束消息ID
- count：读取消息的条数
- [consumer]：可选参数，表示消费者名称
- XACK：用于进行消息确认
XACK key group id [id ...]
- key：消息队列名
- group：消费者组名
- id：消息ID，可以传入多个
- XCLAIM：消息转移。当某个等待队列中的消息长时间没有被处理（没被ACK）时，可以用这个命令将其转移到其它消费者等待列表中。
XCLAIM key group consumer min-idle-time id [id ...] [IDLE ms] [TIME unix-time-milliseconds] [RETRYCOUNT count] [FORCE] [JUSTID] [LASTID lastid]
- key：消息队列名
- group：消费者组名
- consumer：消费者名
- min-idle-time：表示消息空闲时长（表示消息已经读取，但还未处理）
- id [id...]：可选参数，要转移的消息ID，可传入多个ID
- [IDLE ms]：可选参数，设置消息空闲时间
- [TIME unix-time-milliseconds]：可选参数，它将空闲时间设置为特定的UNIX时间，以毫秒为单位。
- [RETRYCOUNT count]：可选参数，设置重试计数器的值，每次消息读取时，计数器的值都会递增。一般不需要修改这个值。
- [FORCE]：可选参数，强制将消息ID加入到执行消费者的等待列表中
- [JUSTID]：可选参数，仅返回要转移消息的ID，使用此参数意味着重试计数器不会递增
- [LASTID lastid]：可选参数，返回最后一个消息ID
- XREADGROUP：对消息组进行读取
XREADGROUP GROUP group consumer [COUNT count] [BLOCK milliseconds] [NOACK] STREAMS key [key ...] id [id ...]
- GROUP：关键字
- group：消费者组名
- consumer：消费者名
- [COUNT count]：可选参数，每个流读取的数量，COUNT 为关键字，count为读取数值
- [BLOCK milliseconds]：可选参数，用阻塞的方式执行。BLOCK 为关键字，milliseconds为阻塞毫秒数。如果为 0 表示阻塞直到出现可返回的元素为止。
- [NOACK]：可选参数，读取消息时是否确认。true-需要确认，false-不需要确认
- STREAMS key [key ...] id [id ...]：STREAMS 关键字，key 消息队列明，id 消息ID。
- XTRIM：对流进行裁剪，
stream tutorial
官方地址：https://redis.io/docs/data-types/streams-tutorial/
代码例子
- xadd 添加一个消息队列：
package main
import (
"context"
"fmt"
"time"
"github.com/go-redis/redis/v8"
)
func main() {
rdb := redis.NewClient(&redis.Options{
Addr: "localhost:6379",
Password: "",
DB: 0,
IdleTimeout: 350,
PoolSize: 50, // 连接池连接数量
})
ctx, cancel := context.WithTimeout(context.Background(), time.Second*10)
defer cancel()
_, err := rdb.Ping(ctx).Result() // 检查连接redis是否成功
if err != nil {
fmt.Println("Connect Failed: %v \n", err)
panic(err)
}
ctx = context.Background()
// XADD，添加消息到对尾（这个代码每运行一次就增加一次内容）
err = rdb.XAdd(ctx, &redis.XAddArgs{
Stream: "mystreamone", // 设置流stream的 key，消息队列名
NoMkStream: false, //为false，key不存在会新建
MaxLen: 10000, //消息队列最大长度，队列长度超过设置最大长度后，旧消息会被删除
Approx: false, //默认false，设为true时，模糊指定stram的长度
ID: "*", //消息ID，* 表示由Redis自动生成
Values: []interface{}{ //消息队列的内容，键值对形式
"apple", "12.0",
"orange", "5.6",
"banana", "7.6",
},
// MinID: "id",//超过设置长度值，丢弃小于MinID消息id
// Limit: 1000, //限制长度，基本不用
}).Err()
if err != nil {
panic(err)
}
}
- 创建一个消费者组
package main
import (
"context"
"fmt"
"time"
"github.com/go-redis/redis/v8"
)
func main() {
rdb := redis.NewClient(&redis.Options{
Addr: "localhost:6379",
Password: "",
DB: 0,
IdleTimeout: 350,
PoolSize: 50, // 连接池连接数量
})
ctx, cancel := context.WithTimeout(context.Background(), time.Second*10)
defer cancel()
_, err := rdb.Ping(ctx).Result() // 检查连接redis是否成功
if err != nil {
fmt.Println("Connect Failed: %v \n", err)
panic(err)
}
ctx = context.Background()
// XGroupCreate，创建一个消费者组
err = rdb.XGroupCreate(ctx, "mystreamone", "test_group1", "0").Err() // 0-从第一个获取，$-从最新获取
if err != nil {
panic(err)
}
}
- 获取、读取消息队列信息、确认信息、获取流信息、消费者组信息、消费者信息
package main
import (
"context"
"fmt"
"time"
"github.com/go-redis/redis/v8"
)
func main() {
rdb := redis.NewClient(&redis.Options{
Addr: "localhost:6379",
Password: "",
DB: 0,
IdleTimeout: 350,
PoolSize: 50, // 连接池连接数量
})
ctx, cancel := context.WithTimeout(context.Background(), time.Second*10)
defer cancel()
_, err := rdb.Ping(ctx).Result() // 检查连接redis是否成功
if err != nil {
fmt.Println("Connect Failed: %v \n", err)
panic(err)
}
ctx = context.Background()
//XLEN，获取stream中元素数量，也就是消息队列长度
len, err := rdb.XLen(ctx, "mystreamone").Result()
if err != nil {
panic(err)
}
fmt.Println("XLen: ", len)
// XRead，从消息队列获取数据，阻塞或非阻塞
val, err := rdb.XRead(ctx, &redis.XReadArgs{
Block: time.Second * 10, // 如果Block设置为0，表示一直阻塞，默认非阻塞。这里设置阻塞10s
Count: 2, // 读取消息的数量
Streams: []string{"mystreamone", "0-0"}, // 消息队列名称，从哪个ID开始读起，0-0 表示从mystreamone的第一个ID开始读
}).Result()
if err != nil {
panic(err)
}
fmt.Println("XRead: ", val)
// XRANGE，从队列左边获取值，ID 从小到大
vals, err := rdb.XRange(ctx, "mystreamone", "-", "+").Result() //- + 表示读取所有
if err != nil {
panic(err)
}
fmt.Println("XRange: ", vals)
// XRangeN，从队列左边获取N个值，ID 从小到大
vals, _ = rdb.XRangeN(ctx, "mystreamone", "-", "+", 2).Result() //顺序获取队列前2个值
fmt.Println("XRangeN: ", vals)
// XRevRange，从队列右边获取值，ID 从大到小，与XRANGE相反
vals, _ = rdb.XRevRange(ctx, "mystreamone", "+", "-").Result()
fmt.Println("XRevRange: ", vals)
// XRevRangeN，从队列右边获取N个值，ID 从大到小
// rdb.XRevRangeN(ctx, "mystreamone", "+", "-", 2).Result()
//XDEL - 删除消息
//err = rdb.XDel(ctx, "mystreamone", "1678984704869-0").Err()
// ========= 消费者组相关操作 API ===========
// XGroupCreate，创建一个消费者组
/*
err = rdb.XGroupCreate(ctx, "mystreamone", "test_group1", "0").Err() // 0-从第一个获取，$-从最新获取
if err != nil {
panic(err)
}
*/
// XReadGroup，读取消费者中消息
readgroupval, err := rdb.XReadGroup(ctx, &redis.XReadGroupArgs{
// Streams第二个参数为ID，list of streams and ids, e.g. stream1 stream2 id1 id2
// id为 >，表示最新未读消息ID，也是未被分配给其他消费者的最新消息
// id为 0 或其他，表示可以获取已读但未确认的消息。这种情况下BLOCK和NOACK都会忽略
// id为具体ID，表示获取这个消费者组的pending的历史消息，而不是新消息
Streams: []string{"mystreamone", ">"},
Group: "test_group1", //消费者组名
Consumer: "test_consumer1", // 消费者名
Count: 1,
Block: 0, // 是否阻塞，=0 表示阻塞且没有超时限制。只要大于1条消息就立即返回
NoAck: true, // true-表示读取消息时确认消息
}).Result()
if err != nil {
panic(err)
}
fmt.Println("XReadGroup: ", readgroupval)
// XPending，获取待处理的消息
count, err := rdb.XPending(ctx, "mystreamone", "test_group1").Result()
if err != nil {
panic(err)
}
fmt.Println("XPending: ", count)
// XAck , 将消息标记为已处理
err = rdb.XAck(ctx, "mystreamone", "test_group1", "1678984704869-0").Err()
// XClaim ， 转移消息的归属权
claiminfo, err := rdb.XClaim(ctx, &redis.XClaimArgs{
Stream: "mystreamone",
Group: "test_group1",
Consumer: "test_consumer2",
MinIdle: time.Second * 10, // 表示要转移的消息需要最少空闲 10s 才能转移
Messages: []string{"1678984704869-0"},
}).Result()
if err != nil {
panic(err)
}
fmt.Println("XClaim: ", claiminfo)
// XInfoStream , 获取流的消息
info, err := rdb.XInfoStream(ctx, "mystreamone").Result()
if err != nil {
panic(err)
}
fmt.Println("XInfoStream: ", info)
// XInfoGroups , 获取消费者组消息
groupinfo, _ := rdb.XInfoGroups(ctx, "mystreamone").Result()
fmt.Println("XInfoGroups: ", groupinfo)
// XInfoConsumer ，获取消费者信息
consumerinfo, _ := rdb.XInfoConsumers(ctx, "mystreamone", "test_group1").Result()
fmt.Println("XInfoConsumers: ", consumerinfo)
}
- 删除相关信息
删除消息队列里的消息
ctx = context.Background()
//XDEL - 删除消息
count, _ := rdb.XDel(ctx, "mystreamone", "1678984704869-0", "1678984915646-0", "1678985389693-0", "1678985099142-0").Result()
fmt.Println("XDel: ", count)
删除消费者信息和消费者组信息
ctx = context.Background()
//XGroupDelConsumer，删除消费者
count, _ := rdb.XGroupDelConsumer(ctx, "mystreamone", "test_group1", "test_consumer1").Result()
fmt.Println("XGroupDelConsumer: ", count)
// XGroupDestroy , 删除消费者组
count, _ = rdb.XGroupDestroy(ctx, "mystreamone", "test_group1").Result()
fmt.Println("XGroupDestroy: ", count)
二、Pipelining管道化
Redis 中的 pipelining 是一种通过一次发送多个命令而不必等待对每个命令响应，用这种方式来提高性能的一种技术。
下面的大部分代码来自 go-redis 官方文档：https://redis.uptrace.dev/guide/go-redis-pipelines.html。
- pipeline 基础使用， 用 pipeline 一次执行多条命令：
package main
import (
"context"
"fmt"
"time"
"github.com/go-redis/redis/v8"
)
func main() {
rdb := redis.NewClient(&redis.Options{
Addr: "localhost:6379",
Password: "",
DB: 0,
IdleTimeout: 350,
PoolSize: 50, // 连接池连接数量
})
ctx, cancel := context.WithTimeout(context.Background(), time.Second*10)
defer cancel()
_, err := rdb.Ping(ctx).Result() // 检查连接redis是否成功
if err != nil {
fmt.Println("Connect Failed: %v \n", err)
panic(err)
}
ctx = context.Background()
// 一次执行 2 个删除命令
rdb.Set(ctx, "setkey1", "value1", 0).Err()
rdb.Set(ctx, "setkey2", "value2", 0).Err()
pipe := rdb.Pipeline()
pipe.Del(ctx, "setkey1")
pipe.Del(ctx, "setkey2")
cmds, err := pipe.Exec(ctx)
if err != nil {
panic(err)
}
fmt.Println("Pipeline: ", cmds)
// 一次执行写和加上过期时间命令，用 pipeline 一次执行这2条命令
incr := pipe.Incr(ctx, "pipeline_counter") // Incr 相当于写入
pipe.Expire(ctx, "pipeline_counter", time.Second*60) // 加上过期时间
cmds, err = pipe.Exec(ctx) // 执行 pipeline
if err != nil {
panic(err)
}
// 执行 pipe.Exec() 后获取结果
fmt.Println("Pipeline: ", incr.Val())
}
- Pipelined 方法
- 它可以把 pipeline 执行多条命令作为一个函数整体来执行，看着像省略 Exec() 执行方法，其实这个 Pipelined 函数里就包含了 Exec()。执行后返回结果。代码示例如下：
// Pipelined, 另外一种方法 Pipelined
var incr2 *redis.IntCmd
cmds, err := rdb.Pipelined(ctx, func(pipe redis.Pipeliner) error {
incr2 = pipe.Incr(ctx, "pipeline_counter2")
pipe.Expire(ctx, "pipeline_counter2", time.Second*60)
return nil
})
if err != nil {
panic(err)
}
fmt.Println("Pipelined: ", incr2.Val())
- 批量结果，Pipelined 执行后批量返回结果，返回结果都存储在类似于 *redis.XXXCmd 的指针中，
// 遍历 pipeline 命令执行后的返回值
cmds, err := rdb.Pipelined(ctx, func(pipe redis.Pipeliner) error {
for i := 0; i < 5; i++ {
pipe.Set(ctx, fmt.Sprintf("key%d", i), fmt.Sprintf("val%d", i), 0)
}
return nil
})
if err != nil {
panic(err)
}
for _, cmd := range cmds {
fmt.Println(cmd.(*redis.StatusCmd).Val())
}
- Pipelined() 方法简析，源码如下：
// https://github.com/redis/go-redis/blob/v8/pipeline.go#L128
func (c *Pipeline) Pipelined(ctx context.Context, fn func(Pipeliner) error) ([]Cmder, error) {
if err := fn(c); err != nil {
return nil, err
}
cmds, err := c.Exec(ctx) // 看见没，这里会执行 Exec() 方法
_ = c.Close()
return cmds, err
}
// Pipeliner 是一个接口，接口就可以调用实现了它的方法了
type Pipeliner interface {
StatefulCmdable
Len() int
Do(ctx context.Context, args ...interface{}) *Cmd
Process(ctx context.Context, cmd Cmder) error
Close() error
Discard() error
Exec(ctx context.Context) ([]Cmder, error)
}
三、Transaction事务
事务命令介绍
Redis 事务允许在单个步骤中执行一组命令。
事务中所有命令都被序列化并按照顺序执行。另外一个客户端发送的请求永远不会在Redis事务执行过程中得到处理，这保证了命令作为单个命令原子执行。
在 Redis 中使用事务时，有几个相关命令，EXEC、MULTI、WATCH、UNWATCH，还有一个 DISCARD。
- MULTI：标记一个事务开始。在一个事务内有多条命令会按照先后顺序放进一个队列中，最后由 EXEC 命令原子的执行。
multi 命令例子：
127.0.0.1:6379> MULTI
OK
127.0.0.1:6379> INCR count1
QUEUED
127.0.0.1:6379> INCR count2
QUEUED
127.0.0.1:6379> PING
QUEUED
127.0.0.1:6379> EXEC
1) (integer) 1
2) (integer) 2
3) PONG
127.0.0.1:6379>
- EXEC：触发执行事务内的所有命令，如上面的例子。
如果某个或某些 key 正处于 WATCH 命令监视之下，并且事务中有和这些 key 相关的命令，那么 EXEC 命令只有在这个或这些key 没有被其他命令所改动的情况下执行并生效，否则该事务会被打断。
- WATCH：监视一个key或多个key，如果事务在执行之前，这个key或多个key被其他命令改动，那么事务将被打断
WATCH key [key …]
- UNWATCH：取消 WATCH 命令对所有key的监视。它没有任何参数。
127.0.0.1:6379> WATCH lockone locktwo
OK
127.0.0.1:6379> MULTI
OK
127.0.0.1:6379> SET lockone "testwatch"
QUEUED
127.0.0.1:6379> INCR locktwo
QUEUED
127.0.0.1:6379> EXEC
1) OK
2) (integer) 1
如果你又开另外一个客户端：
127.0.0.1:6379> WATCH lockone locktwo
OK
127.0.0.1:6379> MULTI
OK
127.0.0.1:6379> SET lockone "testwatch2"
QUEUED
127.0.0.1:6379> INCR locktwo
QUEUED
127.0.0.1:6379> EXEC # locktwo 这时被另外一个客户端修改了，testwatch2 执行也失败
(nil)
UNWATCH 命令：
127.0.0.1:6379> UNWATCH
- DISCARD：取消事务，放弃执行事务内的所有命令
DISCARD 命令例子：
127.0.0.1:6379> MULTI
OK
127.0.0.1:6379> PING
QUEUED
127.0.0.1:6379> SET helloworld "hello"
QUEUED
127.0.0.1:6379> DISCARD
OK
TxPipeline和TxPipelined包装MULTI和EXEC
TxPipeline 和 TxPipelined 是把 Redis 中的 2 个事务命令 MULTI 和 EXEC 包装起来，然后用 pipeline 来执行命令。
这 2 个命令和 pipeline 和 pipelined 用法几乎相同。
代码例子
package main
import (
"context"
"fmt"
"time"
"github.com/go-redis/redis/v8"
)
func main() {
rdb := redis.NewClient(&redis.Options{
Addr: "localhost:6379",
Password: "",
DB: 0,
IdleTimeout: 350,
PoolSize: 50, // 连接池连接数量
})
ctx, cancel := context.WithTimeout(context.Background(), time.Second*10)
defer cancel()
_, err := rdb.Ping(ctx).Result() // 检查连接redis是否成功
if err != nil {
fmt.Println("Connect Failed: %v \n", err)
panic(err)
}
ctx = context.Background()
// 一次执行 2 个删除命令
rdb.Set(ctx, "setkey1", "value1", 0).Err()
rdb.Set(ctx, "setkey2", "value2", 0).Err()
//TxPipeline
txpipe := rdb.TxPipeline()
txpipe.Del(ctx, "setkey1")
txpipe.Del(ctx, "setkey2")
cmds, err := txpipe.Exec(ctx) // 执行 TxPipeline 里的命令
if err != nil {
panic(err)
}
fmt.Println("TxPipeline: ", cmds)
// TxPipelined
var incr2 *redis.IntCmd
cmds, err = rdb.TxPipelined(ctx, func(txpipe redis.Pipeliner) error {
txpipe.Set(ctx, "txpipeline_counter2", 30, time.Second*120)
incr2 = txpipe.Incr(ctx, "txpipeline_counter2")
txpipe.Expire(ctx, "txpipeline_counter2", time.Second*300)
return nil
})
if err != nil {
panic(err)
}
fmt.Println("TxPipelined: ", incr2.Val())
fmt.Println("cmds: ", cmds)
}
/*
TxPipeline: [del setkey1: 1 del setkey2: 1]
TxPipelined: 31
cmds: [set txpipeline_counter2 30 ex 120: OK incr txpipeline_counter2: 31 expire txpipeline_counter2 300: true]
*/
Watch监视
watch 监视一个key或多个key。如果事务在执行之前，这个key或多个key被其他命令改动，那么事务将被打断。
你使用 watch 在一个客户端上监视一些操作命令，然后另外开一个客户端执行相同的命令，那么 watch 会监视这种变动从而取消事务操作。
代码例子
这是官方文档的一个例子，改一下：
package main
import (
"context"
"fmt"
"strconv"
"sync"
"time"
"github.com/go-redis/redis/v8"
)
func main() {
rdb := redis.NewClient(&redis.Options{
Addr: "localhost:6379",
Password: "",
DB: 0,
IdleTimeout: 350,
PoolSize: 50, // 连接池连接数量
})
ctx, cancel := context.WithTimeout(context.Background(), time.Second*10)
defer cancel()
_, err := rdb.Ping(ctx).Result() // 检查连接redis是否成功
if err != nil {
fmt.Println("Connect Failed: %v \n", err)
panic(err)
}
ctx = context.Background()
var incr func(string) error
incr = func(key string) error {
err = rdb.Watch(ctx, func(tx *redis.Tx) error { //Watch 监控函数
n, err := tx.Get(ctx, key).Int64() // 先查询下当前watch监听的key的值
if err != nil && err != redis.Nil {
return err
}
// 如果key的值没有改变的话，pipe 函数才会调用成功
_, err = tx.TxPipelined(ctx, func(pipe redis.Pipeliner) error {
pipe.Set(ctx, key, strconv.FormatInt(n+1, 10), 0)
return nil
})
return err
}, key)
if err == redis.TxFailedErr {
return incr(key)
}
return err
}
keyname := "keynameone"
var wg sync.WaitGroup
for i := 0; i < 10; i++ {
wg.Add(1)
go func() {
defer wg.Done()
err := incr(keyname)
fmt.Println("[for] err: ", err)
}()
}
wg.Wait()
n, err := rdb.Get(ctx, keyname).Int64()
if err != nil {
panic(err)
}
fmt.Println("last key val: ", n)
}
四、pub/sub 发布/订阅
简介
Redis 的发布订阅功能，有三大部分：发布者、订阅者和 Channel 频道。发布者和订阅者都是 Redis 客户端，Channel 频道是Redis 服务器。发布者将消息发送到某个频道，订阅了这条频道的订阅者就能收到这条消息。
常用命令
PUBLISH ：
publish channel message，向channel频道发布消息SUBSCRIBE：
subscribe channel [channel ...]，订阅频道PSUBSCRIBE：
psubscribe pattern [pattern …]，订阅多个符合模式的频道UNSUBSCRIBE：
unsubscribe [channel [channel …]]，客户端退订频道，可以退订多个频道PUNSUBSCRIBE：
punsubscribe [pattern [pattern …]]，指定客户端退订多个符合模式的频道PUBSUB：查看订阅和发布系统状态的命令，它由数个不同格式子命令组成
代码例子
publish 频道发布消息：
package main
import (
"context"
"fmt"
"time"
"github.com/go-redis/redis/v8"
)
func main() {
rdb := redis.NewClient(&redis.Options{
Addr: "localhost:6379",
Password: "",
DB: 0,
IdleTimeout: 350,
PoolSize: 50, // 连接池连接数量
})
ctx, cancel := context.WithTimeout(context.Background(), time.Second*10)
defer cancel()
_, err := rdb.Ping(ctx).Result() // 检查连接redis是否成功
if err != nil {
fmt.Println("Connect Failed: %v \n", err)
panic(err)
}
ctx = context.Background()
// 向频道 mychannel1 发布消息 payload1
err = rdb.Publish(ctx, "mychannel1", "payload1").Err()
if err != nil {
panic(err)
}
val, err := rdb.Publish(ctx, "mychannel1", "hello").Result()
if err != nil {
panic(err)
}
fmt.Println(val)
rdb.Publish(ctx, "mychannel2", "hello2").Err()
}
subscribe 订阅频道消息：
// Subscribe，订阅频道接收消息
// pubsub := rdb.Subscribe(ctx, "mychannel1")
pubsub := rdb.Subscribe(ctx, "mychannel1", "mychannel2")
defer pubsub.Close()
// 第一种接收消息方法
// ch := pubsub.Channel()
// for msg := range ch {
// fmt.Println(msg.Channel, msg.Payload)
// }
// 第二种接收消息方法
for {
msg, err := pubsub.ReceiveMessage(ctx)
if err != nil {
panic(err)
}
fmt.Println(msg.Channel, msg.Payload)
}
PSubscribe 模式匹配订阅频道消息：
pubsub := rdb.PSubscribe(ctx, "mychannel*")
defer pubsub.Close()
// 第一种接收消息方法
ch := pubsub.Channel()
for msg := range ch {
fmt.Println(msg.Channel, msg.Payload)
}
Unsubscribe 退订频道：
// Subscribe，订阅频道
pubsub := rdb.Subscribe(ctx, "mychannel1", "mychanne2")
defer pubsub.Close()
// 退订具体频道
unsub := pubsub.Unsubscribe(ctx, "mychannel1", "mychannel2")
// 按照模式匹配退订
pubsub.PUnsubscribe(ctx, "mychannel*")
查询频道相关信息、订阅者信息：
ps := rdb.Subscribe(ctx, "mychannel*")
defer ps.Close()
// PubSubChannels，查询活跃的频道
fmt.Println("====PubSubChannels====")
channels, _ := rdb.PubSubChannels(ctx, "").Result() //"" 为空，查询所有活跃的channel频道
for ch, v := range channels {
fmt.Println(ch, v)
}
// 指定匹配模式
channels, _ = rdb.PubSubChannels(ctx, "mychannel*").Result()
for ch, v := range channels {
fmt.Println("PubSubChannels* ：", ch, v)
}
fmt.Println("====PubSubNumSub====")
// PubSubNumSub，具体的channel有多少个订阅者
numsub, _ := rdb.PubSubNumSub(ctx, "mychannel1", "mychannel2").Result()
for ch, count := range numsub {
fmt.Println(ch, ",", count) // ch-channel名字，count-channel的订阅者数量
}
// PubSubNumPat， 模式匹配
pubsub := rdb.PSubscribe(ctx, "mychannel*")
defer pubsub.Close()
numsubpat, _ := rdb.PubSubNumPat(ctx).Result()
fmt.Println("PubSubNumPat: ", numsubpat)
五、Lua脚本
介绍
从Redis2.6开始，通过内置的 Lua 解释器，可以使用 EVAL 命令对 lua 脚本进行求值。
- EVAL：语法
EVAL script numkeys key [key …] arg [arg …]
- script：一段 lua5.1脚本程序，它会被运行在redis服务器下
- numkeys：用于指定健名参数的个数
- key [key …]：从 EVAL 的第三个参数开始算起，表示在脚本中所用到的那些 Redis 键(key)。这些键可以通过lua的全局变量KEYS数组获取，用 1 访问形式 KEYS[1], 2 是 KEYS[2]
- arg [arg …]：附加参数，可以在lua中用全局变量 ARGV 数组访问，访问形式 ARGV[1]，ARGC[2] 等。
命令例子：
> eval "return {KEYS[1],KEYS[2],ARGV[1],ARGV[2]}" 2 key1 key2 first second
1) "key1"
2) "key2"
3) "first"
4) "second"
// first second 都是附加参数
在 Lua 脚本中，可以用 redis.call() 和 redis.pcall() 来还行 Redis 命令。
代码例子
直接拿官网的例子来看，
// https://github.com/redis/go-redis/blob/master/example/lua-scripting/main.go
package main
import (
"context"
"fmt"
"github.com/redis/go-redis/v9"
)
func main() {
ctx := context.Background()
rdb := redis.NewClient(&redis.Options{
Addr: ":6379",
})
_ = rdb.FlushDB(ctx).Err()
fmt.Printf("# INCR BY\n")
for _, change := range []int{+1, +5, 0} {
num, err := incrBy.Run(ctx, rdb, []string{"my_counter"}, change).Int()
if err != nil {
panic(err)
}
fmt.Printf("incr by %d: %d\n", change, num)
}
fmt.Printf("\n# SUM\n")
sum, err := sum.Run(ctx, rdb, []string{"my_sum"}, 1, 2, 3).Int()
if err != nil {
panic(err)
}
fmt.Printf("sum is: %d\n", sum)
}
var incrBy = redis.NewScript(`
local key = KEYS[1]
local change = ARGV[1]
local value = redis.call("GET", key)
if not value then
value = 0
end
value = value + change
redis.call("SET", key, value)
return value
`)
var sum = redis.NewScript(`
local key = KEYS[1]
local sum = redis.call("GET", key)
if not sum then
sum = 0
end
local num_arg = #ARGV
for i = 1, num_arg do
sum = sum + ARGV[i]
end
redis.call("SET", key, sum)
return sum
`)
六、Do任意命令和用户自定义命令
go-redis 中提供了一个 Do 方法，它可以执行任意方法.
Do方法例子：
package main
import (
"context"
"fmt"
"time"
"github.com/go-redis/redis/v8"
)
func main() {
rdb := redis.NewClient(&redis.Options{
Addr: "localhost:6379",
Password: "",
DB: 0,
IdleTimeout: 350,
PoolSize: 50, // 连接池连接数量
})
ctx, cancel := context.WithTimeout(context.Background(), time.Second*10)
defer cancel()
_, err := rdb.Ping(ctx).Result() // 检查连接redis是否成功
if err != nil {
fmt.Println("Connect Failed: %v \n", err)
panic(err)
}
v := rdb.Do(ctx, "get", "key_does_not_exist").String()
fmt.Printf("%q \n", v)
err = rdb.Do(ctx, "set", "set-key", "set-val", "EX", time.Second*120).Err()
fmt.Println("Do set: ", err)
v = rdb.Do(ctx, "get", "set-key").String()
fmt.Println("Do get: ", v)
}
Do 源码：
// https://github.com/redis/go-redis/blob/v8.2.0/redis.go#LL592C2-L592C2
func (c *Client) Do(ctx context.Context, args ...interface{}) *Cmd {
cmd := NewCmd(ctx, args...) // 构造 Cmd struct
_ = c.Process(ctx, cmd) // 执行 cmd
return cmd
}
//https://github.com/redis/go-redis/blob/v8.2.0/command.go#L196
func NewCmd(ctx context.Context, args ...interface{}) *Cmd {
return &Cmd{
baseCmd: baseCmd{
ctx: ctx,
args: args,
},
}
}
// https://github.com/redis/go-redis/blob/v8.2.0/command.go#L183
type Cmd struct {
baseCmd
val interface{}
}
//https://github.com/redis/go-redis/blob/v8.2.0/command.go#L111
type baseCmd struct {
ctx context.Context
args []interface{}
err error
keyPos int8
_readTimeout *time.Duration
}
完整代码请查看 github：https://github.com/jiujuan/go-exercises/tree/main/redis/go-redis/v8
七、参考
- https://redis.io/docs/ redis doc
- https://redis.io/docs/data-types/tutorial/ redis 各种类型用法
- https://redis.io/commands/ redis command doc
- https://redis.uptrace.dev/guide/ go-redis guide
- https://pkg.go.dev/github.com/redis/go-redis go-redis doc
- https://redis.io/docs/data-types/streams/ stream
- https://redis.io/docs/data-types/streams-tutorial/ stream tutorial
- https://redis.io/docs/data-types/hyperloglogs/ hyperloglogs
- https://redis.uptrace.dev/guide/go-redis-pipelines.html pipeline
- https://redis.io/docs/manual/pipelining/ redis pipelining
- https://redis.uptrace.dev/guide/lua-scripting.html lua scripting
![机器学习实战系列[一]：工业蒸汽量预测（最新版本上篇）含数据探索特征工程等](https://ai-studio-static-online.cdn.bcebos.com/33ca582bc4bb4925914c51eb840f88f8fe0bcdc7a8024aaaa769ef4d92e87dac)
