redis实战——go-redis的使用与redis基础数据类型的使用场景(二)

news/2024/9/18 14:02:56/ 标签: redis, golang, 数据库

redishash_0">一.go-redis操作hash

常用命令：

redisClient.HSet("map", "name", "jack")
// 批量设置
redisClient.HMSet("map", map[string]interface{}{"a": "b", "c": "d", "e": "f"})
// 单个访问
redisClient.HGet("map", "a").Val()
// 批量访问
redisClient.HMGet("map", "a", "b").Val()
// 获取整个map
redisClient.HGetAll("map").Val()
// 删除map的一个字段
redisClient.HDel("map", "a")
// 判断字段是否存在
redisClient.HExists("map", "a")
// 获取所有的map的键
redisClient.HKeys("map")
// 获取map长度
redisClient.HLen("map")
// 遍历map中的键值对
redisClient.HScan("map", 0, "", 1)

Hash的常用场景主要有两种：

  • 缓存对象
  • 做购物车

首先是缓存对象,hash命令中的key,value，filed很好的能够对应对象的结构我们可以利用Hash来缓存结构，比如像下面我写了一个json文件，我们来看如何将它缓存起来：

[{"message":{"name": "张三","age": 30,"email": "zhangsan@example.com","isStudent": false,"subjects": ["数学", "英语", "物理"]}},{"message": {"name": "李四","age": 25,"email": "lisi@example.com","isStudent": true,"subjects": ["化学", "生物"]}}
]

缓存的代码如下：

package mainimport ("context""encoding/json""fmt""github.com/redis/go-redis/v9"snoyflake "go-redis/sonyflake""io""os""strconv"
)type Student struct {id      uint64Message map[string]any `json:"message"`
}var rdb *redis.Client
var ctx context.Contextfunc Init() {rdb = redis.NewClient(&redis.Options{Addr:     "127.0.0.1:6379",Password: "",DB:       0,})err := snoyflake.Init()if err != nil {fmt.Println("sonyflake init failed,err:", err)return}ctx = context.Background()
}func main() {//初始化Init()var students []Student//读取json文件file, err := os.Open("student.json")if err != nil {fmt.Println("file Open failed,err:", err)}defer file.Close()str, _ := io.ReadAll(file)err = json.Unmarshal(str, &students)if err != nil {fmt.Println("json Unmarshal failed,err:", err)return}//生成idfor _, student := range students {student.id, _ = snoyflake.GetID()}//写入redisfiled := "message"for _, student := range students {value, _ := json.Marshal(student.Message)err = rdb.HSet(ctx, strconv.FormatUint(student.id, 10), filed, value).Err()if err != nil {fmt.Println("redis HSet failed,err:", err)return}}//读取redisfor _, student := range students {value, err := rdb.HGet(ctx, strconv.FormatUint(student.id, 10), filed).Result()if err != nil {fmt.Println("redis HGet failed,err:", err)return}fmt.Println(value)}
}

运行结果：

{"age":25,"email":"lisi@example.com","isStudent":true,"name":"李四","subjects":["化学","生物"]}
{"age":25,"email":"lisi@example.com","isStudent":true,"name":"李四","subjects":["化学","生物"]}

那购物车我们应该怎么做呢？假设我们现在要清空我们的购物车，购物车其实就三个属性:

  • 谁买
  • 买什么
  • 买多少个

知道了这个我们就可以尝试实现一个简单的购物车了，这里我们选择将Redis和Mysql联合使用，将商品的具体信息储存在Mysql中，Redis中只实现购物车的相关功能：

首先我们生成一个表来存储商品信息：
在这里插入图片描述
然后我们现在模拟一个场景：

  • 我们将商品将入购物车
  • 我们添加购物车中商品的数量
  • 计算总价格

这个基本上就是一整个大致流程了，我们来看一下怎么实现：

package mainimport ("context""database/sql""encoding/json""fmt""github.com/fsnotify/fsnotify""github.com/redis/go-redis/v9""github.com/spf13/viper"snoyflake "go-redis/sonyflake""gorm.io/driver/mysql""gorm.io/gorm""gorm.io/gorm/schema""io""os""strconv""time"
)type MySQL struct {DataName     stringDataUser     stringDataPassword stringDataHost     stringDataPort     string
}type Redis struct {Addr     stringPassword stringDB       int
}type Setting struct {MySQL MySQLRedis Redis
}// 用户
type User struct {UserID int     `gorm:"primaryKey;autoIncrement"`Price  float64 `gorm:"type:float;not null"`
}// 商品
type Goods struct {GoodsID       int     `gorm:"primaryKey;autoIncrement"`ProductName   string  `gorm:"type:varchar(255);not null"`Category      string  `gorm:"type:varchar(50);not null"`Brand         string  `gorm:"type:varchar(50);not null"`Price         float64 `gorm:"type:decimal(12,2);not null"`StockQuantity int     `gorm:"not null"`Description   string  `gorm:"type:text"`ListingDate   string  `gorm:"type:date"`
}type Message struct {Userid  int `json:"用户ID"`Goodsid int `json:"商品ID"`Number  int `json:"数量"`
}var ConfMessage = new(Setting)
var db *gorm.DB
var rdb *redis.Client
var ctx context.Context
var messages []Message
var userlist []string
var costlist map[string]float64 = make(map[string]float64)func main() {//初始化Init()//读取json文件file, err := os.Open("shopping.json")if err != nil {fmt.Println("file Open failed,err:", err)}defer file.Close()str, _ := io.ReadAll(file)err = json.Unmarshal(str, &messages)if err != nil {fmt.Println("json Unmarshal failed,err:", err)return}//写入redisfor _, message := range messages {userlist = append(userlist, strconv.Itoa(message.Userid))filed := strconv.Itoa(message.Goodsid)err = rdb.HSet(ctx, strconv.Itoa(message.Userid), filed, message.Number).Err()if err != nil {fmt.Println("redis HSet failed,err:", err)return}}//选择其中某种商品添加一定数量rdb.HIncrBy(ctx, "1001", "1001", 3)//打印一下查看是否操作成功fmt.Println(rdb.HGetAll(ctx, "1001").Val())//计算总价格for _, userid := range userlist {cost := TotalPrice(userid)costlist[userid] = cost}for k, v := range costlist {fmt.Println(k, v)}
}func TotalPrice(userid string) float64 {var user Userres, _ := rdb.HGetAll(ctx, userid).Result()for k, v := range res {id, _ := strconv.Atoi(k)number, _ := strconv.Atoi(v)goods := Goods{}db.Where("goods_id = ?", id).First(&goods)db.Where("user_id = ?", userid).First(&user)user.Price += goods.Price * float64(number)}return user.Price
}func InitConfig() error {viper.AddConfigPath(".")viper.SetConfigName("config")viper.SetConfigType("ini")err := viper.ReadInConfig()if err != nil {return err}if err = viper.Unmarshal(&ConfMessage); err != nil {return err}viper.WatchConfig()viper.OnConfigChange(func(e fsnotify.Event) {if err = viper.Unmarshal(&ConfMessage); err != nil {return}})return nil
}// 初始化redis
func InitRedis() error {rdb = redis.NewClient(&redis.Options{Addr:     "127.0.0.1:6379",Password: "",DB:       0,})ctx = context.Background()_, err := rdb.Ping(ctx).Result()if err != nil {return err}return nil
}// 初始化mysql
func InitMysql() error {dns := fmt.Sprintf("%s:%s@tcp(%s:%s)/%s?charset=utf8&parseTime=True&loc=Local",ConfMessage.MySQL.DataUser,ConfMessage.MySQL.DataPassword,ConfMessage.MySQL.DataHost,ConfMessage.MySQL.DataPort,ConfMessage.MySQL.DataName)var err errordb, err = gorm.Open(mysql.Open(dns), &gorm.Config{//跳过默认事务，提高性能SkipDefaultTransaction: true,//禁用外键约束DisableForeignKeyConstraintWhenMigrating: true,NamingStrategy: schema.NamingStrategy{//禁用默认表名复数SingularTable: true,},})if err != nil {fmt.Println("连接数据库失败", err)os.Exit(1)}var sqlDB *sql.DBsqlDB, err = db.DB()if err != nil {return err}_ = db.AutoMigrate(&User{}, &Goods{})//设置连接池最大连接数量sqlDB.SetMaxOpenConns(100)//设置连接池最大空闲连接数sqlDB.SetMaxIdleConns(10)//设置连接连接可重用的最大时长sqlDB.SetConnMaxLifetime(10 * time.Second)return nil
}func Init() {err := snoyflake.Init()if err != nil {fmt.Println("sonyflake init failed,err:", err)return}err = InitConfig()if err != nil {fmt.Println("config init failed,err:", err)return}err = InitMysql()if err != nil {fmt.Println("mysql init failed,err:", err)return}err = InitRedis()if err != nil {fmt.Println("redis init failed,err:", err)return}
}

这个代码有点长我们根据main函数中的逻辑来顺一下：

  • Init：首先在这个函数我们完成了对相关工具的初始化，主要有以下几步：
    1.初始化雪花算法
    2.初始化相关配置，这里我们选择的是viper来读取配置文件
    3.初始化redis
    4.利用gorm连接mysql数据库，完成对`mysql的初始化

  • 读取json文件：这里我们将相关的信息存储在json文件中来模拟购物车初始消息：json文件内容如下：

[{"用户ID": 1001,"商品ID": 1001,"数量": 1},{"用户ID": 1001,"商品ID": 1003,"数量": 1},{"用户ID": 1002,"商品ID": 1002,"数量": 1},{"用户ID": 1002,"商品ID": 1004,"数量": 1},{"用户ID": 1002,"商品ID": 1005,"数量": 1}
]

我们将读取后存储到redis来作为对相关信息的缓存(如果大家想更贴合实际环境，可以添加一个过期时间)

  • 相关操作：最后我们模拟了我们平时增加/减少购买数量的操作并且通过解析redis中的相关信息并在mysql中查询实现了结账操作，完成了一个购物车的基本功能。

redisSet_432">二.go-redis操作Set

常用命令:

 // 往一个集合里面添加元素
redisClient.SAdd("set", "a", "b", "c")
// 获取集合中的所有成员
redisClient.SMembers("set")
// 判断一个元素是否属于这个集合
redisClient.SIsMember("set", "a")
// 随机返回count个元素
redisClient.SRandMemberN("set", 1)
// 获取一个集合的元素个数
redisClient.SCard("set")
// 获取集合中的所有成员
redisClient.SMembers("set")
// 判断一个元素是否属于这个集合
redisClient.SIsMember("set", "a")
// 随机返回count个元素
redisClient.SRandMemberN("set", 1)
// 获取一个集合的元素个数
redisClient.SCard("set")
// 弹出并删除该元素
redisClient.SPop("set")
// 弹出并删除N给元素
redisClient.SPopN("set", 2)
// 从源集合移动指定元素刀目标集合
redisClient.SMove("set", "set2", "a")
// 删除指定元素
redisClient.SRem("set", "a", "b")
// 遍历集合
redisClient.SScan("set", 0, "", 2)

集合主要有以下的特性：

  • 无序
  • 无重复的元素
  • 支持并交差等操作

比较适合用来数据去重和保障数据的唯一性，还可以用来统计多个集合的交集、错集和并集等，当我们存储的数据是无序并且需要去重的情况下，比较适合使用集合类型进行存储。

注意: Set进行聚合计算(交集、差集、并集)时复杂度较大(>=N)，在数据量比较大的时候，任意造成Redis实例阻塞，为了解决这种情况我们一般会选择一个从库完成聚合统计，或者把数据返回给客户端，由客户端来完成聚合统计。

让我们在使用Set中一般会在以下场景中使用：

  • 点赞
  • 共同关注
  • 抽奖

这里我们以点赞功能为例，我们来看一下我们可以如何实现一个点赞功能：

package mainimport ("context""fmt""github.com/redis/go-redis/v9"
)var (rdb *redis.Clientctx context.Context
)func main() {err := InitRedis()if err != nil {fmt.Println("redis init failed,err:", err)}Upvote("1", "1")Upvote("2", "1")Upvote("3", "1")str, _ := GetUpvote("1")fmt.Println(str)count, _ := GetUpvoteCount("1")fmt.Println(count)CancelUpvote("1", "1")str, _ = GetUpvote("1")fmt.Println(str)count, _ = GetUpvoteCount("1")fmt.Println(count)
}// Upvote 点赞
func Upvote(userid, articleid string) error {return rdb.SAdd(ctx, articleid, userid).Err()
}// CancelUpvote 取消点赞
func CancelUpvote(userid, articleid string) error {return rdb.SRem(ctx, articleid, userid).Err()
}// GetUpvoteCount 获取点赞数
func GetUpvoteCount(articleid string) (int64, error) {return rdb.SCard(ctx, articleid).Result()
}// GetUpvote 获取点赞列表
func GetUpvote(articleid string) ([]string, error) {return rdb.SMembers(ctx, articleid).Result()
}// GetVoteStatus 获取点赞状态
func GetVoteStatus(userid, articleid string) (bool, error) {return rdb.SIsMember(ctx, articleid, userid).Result()
}func InitRedis() error {rdb = redis.NewClient(&redis.Options{Addr:     "127.0.0.1:6379",Password: "",DB:       0,})ctx = context.Background()_, err := rdb.Ping(ctx).Result()if err != nil {return err}return nil
}

rediszset_555">go-redis操作zset

常用命令如下：

// 往有序集合中加入元素
redisClient.ZAdd("ss", redis.Z{Score:  1,Member: "a",
}, redis.Z{Score:  2,Member: "b",
})
// 返回有序集合中该元素的排名，从低到高排列
redisClient.ZRank("ss", "1")
// 返回有序集合中该元素的排名，从高到低排列
redisClient.ZRevRank("ss", "1")
// 返回介于min和max之间的成员数量
redisClient.ZCount("ss", "1", "2")// 返回对元素的权值
redisClient.ZScore("ss", "a")// 返回指定区间的元素
redisClient.ZRange("ss", 1, 2)
// 返回介于min和max之间的所有成员列表
redisClient.ZRangeByScore("ss", redis.ZRangeBy{Min:    "1",Max:    "2",Offset: 0,Count:  1,
})
// 给一个对应的元素增加相应的权值
redisClient.ZIncr("ss", redis.Z{Score:  2,Member: "b",
})
// 删除指定元素
redisClient.ZRem("ss", "a")
// 删除指定排名区间的元素
redisClient.ZRemRangeByRank("ss", 1, 2)
// 删除权值在min和max区间的元素
redisClient.ZRemRangeByScore("ss", "1", "2")

Zset 类型（Sorted Set，有序集合） 可以根据元素的权重来排序，我们可以自己来决定每个元素的权重值。在面对需要展示最新列表、排行榜等场景时，如果数据更新频繁或者需要分页显示，可以优先考虑使用 Sorted Set。


http://www.ppmy.cn/news/1516956.html

相关文章

如何使用ssm实现基于SSM的旅游管理系统

如何使用ssm实现基于SSM的旅游管理系统

TOC ssm285基于SSM的旅游管理系统jsp 第1章 绪论 1.1 课题背景 互联网发展至今，无论是其理论还是技术都已经成熟，而且它广泛参与在社会中的方方面面。它让信息都可以通过网络传播，搭配信息管理工具可以很好地为人们提供服务。所以各行业&…
阅读更多...
三级_网络技术_50_综合题（报文）

三级_网络技术_50_综合题（报文）

一、 下图是校园网某台主机在命令行模式执行某个命令时用wireshark捕获的数据包 请根据图中信息回答下列问题。 (1)该主机上执行的命令是__________ (2)该主机上使用的DNS服务器的IP地址是__________ (3)该主机的IP地址是__________ 该主机的MAC地址是__________ (4)主机…
阅读更多...
网络安全的历史

网络安全的历史

如今，网络安全几乎成为各大公司和利益相关者关注的焦点。但在早期，网络安全的概念非常模糊。 直到多年以后，由于网络攻击和危险实体威胁的频繁发生，网络安全的发展才受到重视。这些措施的发展成为了网络安全的演变。 网络安全起…
阅读更多...
Nginx 负载均衡详解

Nginx 负载均衡详解

一、Nginx 简介 Nginx 是一个高性能的开源 Web 服务器和反向代理服务器，以其轻量级、高并发、低内存消耗等特点著称。Nginx 不仅适用于静态资源的快速分发，还广泛应用于负载均衡、反向代理等场景。通过Nginx，可以轻松地构建一个高效、可靠且…
阅读更多...
8月27复盘日记

8月27复盘日记

8月27复盘日记 前言今日感恩今日知识今日反思今日名言 前言 今天早上是七点半起床嘻嘻，昨晚和舍友聊天，分享小时候的趣事，以及一些观点，聊得有些激动，就比较难以入睡   今天天气又是超级让人幸福！&#x…
阅读更多...
【ansible】ansible roles

【ansible】ansible roles

ansible roles 简介 Ansible Roles是一种组织和管理Ansible Playbooks的方法。它们允许将相关的配置和任务分组到一个可重用的单元中，使得代码更加模块化和可维护。 一个Ansible Role包含了一组预定义的变量、任务和文件结构。它可以被其他Playbooks调用和使用&am…
阅读更多...
Nginx IP 限制与路径访问控制配置

Nginx IP 限制与路径访问控制配置

Nginx IP 限制与路径访问控制配置 1. 简介 在某些应用场景下，特定路径需要免登录访问，但为了安全考虑，限制只有指定的 IP 地址才能访问该路径。本文档描述了如何在 Nginx 中配置 IP 限制，并在未授权访问时返回 401 Unauthorized…
阅读更多...
OpenAI推出新功能：GPT-4o正式上线微调功能，限时免费！

OpenAI推出新功能：GPT-4o正式上线微调功能，限时免费！

GPT-4o正式上线微调功能，限时免费！ 每个组织每天可以免费获得多达100万个训练token，活动将持续到9月23日。 这意味着开发者们现在可以利用自定义数据集对GPT-4o进行微调，从而以较低的成本构建自己的应用程序。 据悉，G…
阅读更多...
Datawhale AI夏令营第五期CV方向-城市管理违规行为智能识别-Task1

Datawhale AI夏令营第五期CV方向-城市管理违规行为智能识别-Task1

赛题解析 城市管理违规行为智能识别 初赛任务是根据给定的城管视频监控数据集，进行城市违规行为的检测。违规行为主要包括垃圾桶满溢、机动车违停、非机动车违停等。 选手需要能够从视频中分析并标记出违规行为，提供违规行为发生的时间和位置信息。 数…
阅读更多...
提示工程自动化实践

提示工程自动化实践

提示工程很糟糕。 这是使用大型语言模型最乏味的部分。这些模型非常挑剔，对提示进行看似无害的更改可能会导致截然不同的结果。我厌倦了手动调整、不系统的变化以及与手动提示工程相关的头痛…… 首先让我们统一认识，提示工程是指对 AI 模型给出的指令…
阅读更多...
Elasticsearch 8 RAG 技术分享

Elasticsearch 8 RAG 技术分享

Tech Day 本文由Elastic 中国区首席架构师 Jerry Zhu 在【AI搜索 TechDay】上的分享整理而成。【AI搜索 TechDay】 是 Elastic 和阿里云联合主办的 AI 技术Meetup系列，聚焦企业级 AI 搜索应用和开发者动手实践，旨在帮助开发者在大模型浪潮下升级 AI搜索…
阅读更多...
探索Facebook的AI算法：如何优化用户体验

探索Facebook的AI算法：如何优化用户体验

在数字化时代，社交媒体平台不断引领着技术创新的潮流。作为全球领先的社交平台之一，Facebook在人工智能（AI）算法的应用上取得了显著进展，极大地提升了用户的社交体验。本文将探讨Facebook如何通过先进的AI算法优化用户…
阅读更多...
第4章 汇编语言和汇编软件

第4章 汇编语言和汇编软件

第4章 汇编语言和汇编软件 该章主要介绍了汇编语言和汇编语言编译器的安装和使用。 汇编语言程序 该小节主要介绍了为什么要有汇编语言和汇编语言程序的一些基础写法。 书中有提到CPU有不同的架构，汇编语言有不同的风格，那么不同的CPU架构和不同的汇…
阅读更多...
RPA自动化流程机器人在企业财务中的安全与合规性考虑

RPA自动化流程机器人在企业财务中的安全与合规性考虑

随着企业对数字化转型的需求不断增加，财务系统变得更加复杂和集成，而新技术的应用将改变企业财务管理传统的运营模式，帮助企业提质增效的同时也可能带来系统安全性的挑战。RPA自动化流程机器人作为最受企业欢迎的数字化转型工具之一&#xff…
阅读更多...
【C语言】深入理解指针3（附转移表源码）

【C语言】深入理解指针3（附转移表源码）

深入理解指针3 1.字符指针变量2.数组指针变量2.1是什么2.2应用 3.二维数组传参的本质4.函数指针变量4.1函数指针变量的创建和使用4.2 typedef关键字 5.函数指针数组6.转移表 1.字符指针变量 上⾯代码的意思是把⼀个常量字符串的⾸字符 h 的地址存放到指针变量 pstr 中。 《剑指…
阅读更多...
WITH (NOLOCK) 是 SQL Server 中的一个提示

WITH (NOLOCK) 是 SQL Server 中的一个提示

WITH (NOLOCK) 是 SQL Server 中的一个提示（hint），它告诉 SQL Server 在读取数据时不要获取共享锁。这个提示通常用于优化读取操作的性能，特别是在读取大量数据时，因为它可以减少锁的竞争，从而可能加快查询…
阅读更多...
Mac M1 Max配置torch-geometric等深度学习库

Mac M1 Max配置torch-geometric等深度学习库

前提：此电脑中已经安装好了Anaconda环境 （一）查看创建的虚拟环境中torch的版本 import torch torch.__version__（二）针对安装的 torch 版本，去官网下载torch-geometric 依赖的对应版本 torch-sparse、tor…
阅读更多...
Mysql 集群技术

Mysql 集群技术

目录 一、MySQL在服务器中的部署方法 1、MySQL的源码编译安装 2、MySQL部署 二、MySQL的主从复制 1、配置master 2、配置slave 当有数据时添加node3 4、延迟复制 5、慢查询日志 6、MySQL的并行复制 7、原理剖析 8、架构缺陷 三、半同步模式 1、原理 2、gtid模式…
阅读更多...
vue2前端阿里云oss断点续传

vue2前端阿里云oss断点续传

官方文档地址：如何通过断点续传上传的方式将文件上传到OSS_对象存储(OSS)-阿里云帮助中心 1、需要后端提供一个接口，接口数据包含： const client new OSS({// yourRegion填写Bucket所在地域。以华东1（杭州）为例&…
阅读更多...
【STM32】PWR电源控制（低功耗模式）

【STM32】PWR电源控制（低功耗模式）

本篇博客重点在于标准库函数的理解与使用，搭建一个框架便于快速开发 目录 PWR简介 修改主频 低功耗模式 睡眠模式 停止模式 待机模式 PWR简介 PWR（Power Control）电源控制 ，负责管理STM32内部的电源供电部分，可…
阅读更多...
最新文章

Copyright @ 2022~2023

友情链接： 我的编程经验分享 一条长河网 尧图网站开发 尧图建网站