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Golang redis快速入门

mhr18 2024-11-25 10:39 20 浏览 0 评论

golang redis快速入门

redis是目前流行的高性能key/value缓存,基本上在各种项目都经常出现,后续教程针对golang如何操作redis进行展开。

本教程是使用的是go-redis/redis包操作redis。 github: https://github.com/go-redis/redis

1.安装依赖包

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

2.golang连接redis

// 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

// 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)

golang 如何连接redis

下面介绍golang如何连接redis服务端。

1.golang连接redis

// 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

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}

golang redis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

设置一个key的值

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

2.Get

查询key的值

// 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

设置一个key的值,并返回这个key的旧值

// 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

// 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

// 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

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

7.Incr,IncrBy

针对一个key的数值进行递增操作

// 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.Decr,DecrBy

针对一个key的数值进行递减操作

// 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

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

10.Expire

设置key的过期时间,单位秒

client.Expire("key", 3)

golang redis hash教程

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

// 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key和field字段,查询field字段的值

// 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

// 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

// 累加count字段的值,一次性累加2, user_1为hash keycount, 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

// 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

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

// HMGet支持多个field字段名,意思是一次返回多个字段值vals, err := client.HMGet("key","field1", "field2").Result()if err != nil {    panic(err)}// vals是一个数组fmt.Println(vals)

8.HMSet

根据key和多个字段名和字段值,批量设置hash字段值

// 初始化hash数据的多个字段值data := make(map[string]interface{})data["id"] = 1data["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field字段不存在,则设置hash字段值

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

// 删除一个字段idclient.HDel("key", "id")// 删除多个字段client.HDel("key", "id", "username")

11.HExists

检测hash字段名是否存在。

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

golang redis 列表(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

// 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

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

// 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

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

7.LLen

返回列表的大小

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

// 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

// 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100client.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

// 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

// 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 2019client.LInsert("key","after", "tizi365", "2019")

golang redis 集合(set)

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

// 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

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

// 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

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

5.SRem

删除集合元素

// 删除集合中的元素100client.SRem("key", 100)// 删除集合中的元素tizi和2019client.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

// 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)

golang redis 有序集合(sorted set)

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

// 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:

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

2.ZCard

返回集合元素个数

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

// 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

// 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

// 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。

// 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

// 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

// 删除集合中的元素tiziclient.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

// 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

// 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

// 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

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。

golang redis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:

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:

// 订阅channel1这个channelsub := 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

// 订阅channel1这个channelsub := 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

// 订阅channel1这个channelsub := 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:

// 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

// 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

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

5.PubSubNumSub

查询指定的channel有多少个订阅者

// 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
}

golang redis事务

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。

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

// 开启一个TxPipeline事务pipe := client.TxPipeline()// 执行事务操作,可以通过pipe读写redisincr := 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。

// 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")

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官网:https://sqlshift.cn/6月,SQLShift迎来重大版本更新!作为国内首个支持Oracle->OceanBase存储过程智能转换的工具,SQLShift在过去一...

JDK21有没有什么稳定、简单又强势的特性?

佳未阿里云开发者2025年03月05日08:30浙江阿里妹导读这篇文章主要介绍了Java虚拟线程的发展及其在AJDK中的实现和优化。阅前声明:本文介绍的内容基于AJDK21.0.5[1]以及以上...

「松勤软件测试」网站总出现404 bug?总结8个原因,不信解决不了

在进行网站测试的时候,有没有碰到过网站崩溃,打不开,出现404错误等各种现象,如果你碰到了,那么恭喜你,你的网站出问题了,是什么原因导致网站出问题呢,根据松勤软件测试的总结如下:01数据库中的表空间不...

Java面试题及答案最全总结(2025版)

大家好,我是Java面试陪考员最近很多小伙伴在忙着找工作,给大家整理了一份非常全面的Java面试题及答案。涉及的内容非常全面,包含:Spring、MySQL、JVM、Redis、Linux、Sprin...

数据库日常运维工作内容(数据库日常运维 工作内容)

#数据库日常运维工作包括哪些内容?#数据库日常运维工作是一个涵盖多个层面的综合性任务,以下是详细的分类和内容说明:一、数据库运维核心工作监控与告警性能监控:实时监控CPU、内存、I/O、连接数、锁等待...

分布式之系统底层原理(上)(底层分布式技术)

作者:allanpan,腾讯IEG高级后台工程师导言分布式事务是分布式系统必不可少的组成部分,基本上只要实现一个分布式系统就逃不开对分布式事务的支持。本文从分布式事务这个概念切入,尝试对分布式事务...

oracle 死锁了怎么办?kill 进程 直接上干货

1、查看死锁是否存在selectusername,lockwait,status,machine,programfromv$sessionwheresidin(selectsession...

SpringBoot 各种分页查询方式详解(全网最全)

一、分页查询基础概念与原理1.1什么是分页查询分页查询是指将大量数据分割成多个小块(页)进行展示的技术,它是现代Web应用中必不可少的功能。想象一下你去图书馆找书,如果所有书都堆在一张桌子上,你很难...

《战场兄弟》全事件攻略 一般事件合同事件红装及隐藏职业攻略

《战场兄弟》全事件攻略,一般事件合同事件红装及隐藏职业攻略。《战场兄弟》事件奖励,事件条件。《战场兄弟》是OverhypeStudios制作发行的一款由xcom和桌游为灵感来源,以中世纪、低魔奇幻为...

LoadRunner(loadrunner录制不到脚本)

一、核心组件与工作流程LoadRunner性能测试工具-并发测试-正版软件下载-使用教程-价格-官方代理商的架构围绕三大核心组件构建,形成完整测试闭环:VirtualUserGenerator(...

Redis数据类型介绍(redis 数据类型)

介绍Redis支持五种数据类型:String(字符串),Hash(哈希),List(列表),Set(集合)及Zset(sortedset:有序集合)。1、字符串类型概述1.1、数据类型Redis支持...

RMAN备份监控及优化总结(rman备份原理)

今天主要介绍一下如何对RMAN备份监控及优化,这里就不讲rman备份的一些原理了,仅供参考。一、监控RMAN备份1、确定备份源与备份设备的最大速度从磁盘读的速度和磁带写的带度、备份的速度不可能超出这两...

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