linux基础命令和示例

redis在go语言中的使用

以下说明以读者有redis基础的前提下进行

未学习redis的可以到b站1小时浅学redis了解大概，学会如何使用

【GeekHour】一小时Redis教程_哔哩哔哩_bilibili

以下开发环境以windows为测试环境，旨在练习redis在go语言中的使用

redis使用的是5.0.14的windows版本（正常开发项目redis都是在linux上使用，windows的redis版本很低），但基础功能都有，满足学习要求；

下载链接：https://github.com/tporadowski/redis/releases
（官网是没有windows版本的）

下载完成后，打开黑窗口，输入redis-cli显示

image-20240217171150476

即为成功，可以选择性下载redis的gui工具redisInsight，官网链接：

RedisInsight | The Best Redis GUI

使用时截图：

image-20240217171350265

左侧会显示key，点击后右侧会显示value的值，使用和查找起来较为方便，能够增加学习效率，当然还有很多功能，这里就不赘述

1引入go-redis库

为什么使用这个库，而不是其他的库呢？

理由：

  1. 性能高效： Go-Redis实现了高性能的Redis客户端，具有低延迟和高吞吐量。它采用了异步的方式处理多个并发请求，从而提高了性能。
  2. 完整支持Redis功能： Go-Redis库提供了对Redis的全面支持，包括对基本数据结构（字符串、哈希、列表、集合等）的操作，事务，流水线（pipeline）等功能。
  3. 易用性： Go-Redis提供了简单而直观的API，易于使用。它封装了与Redis的底层通信细节，使得开发者可以专注于业务逻辑而不必过多关注底层实现。
  4. 连接池： Go-Redis包含了连接池的支持，这有助于有效地管理和复用与Redis的连接，减少了连接的创建和销毁开销，提高了性能。
  5. Active development和社区支持： Go-Redis是一个活跃的项目，有一个庞大的社区支持。这意味着它经常得到更新和改进，并且有丰富的文档和社区资源可供参考。
  6. 灵活性： Go-Redis允许开发者选择不同的执行模式，如同步、异步和流水线，以满足不同场景下的需求。

总之，这个库用的人多，并且功能齐全，很适合在go语言中与redis交互；（好用就完事了！！！）

2在go项目中的初始化

其实很简单，和mysql初始化优点相似；

为了方便学习，初始化都写在一个文件中

如下：

package mainimport ("fmt""github.com/go-redis/redis/v8""context"
)func main() {// 创建一个新的Redis客户端实例client := redis.NewClient(&redis.Options{Addr:     "localhost:6379", // Redis服务器地址Password: "",               // 可选：如果有密码的话DB:       0,                // 使用的数据库编号})// 使用Ping测试连接pong, err := client.Ping(context.Background()).Result()if err != nil {fmt.Println("连接Redis出错：", err)return}fmt.Println("连接成功，Ping结果：", pong)// 在程序结束时关闭连接defer client.Close()// 在这里可以继续执行其他与Redis相关的操作
}
测试运行成功会输出：
连接成功，Ping结果： PONG

我们知道redis共有五大基本数据类型：string，hash，list，set，Sorted Set

  1. 字符串（String）： 字符串是最基本的数据类型，可以包含任何数据，比如文本、数字等。在Redis中，字符串可以用于存储各种类型的数据，例如配置信息、计数器、缓存等。常用的字符串操作命令有 SET、GET、INCR、DECR 等。
  2. 哈希（Hash）： 哈希是一个键值对集合，每个键值对称为字段和值。哈希适用于存储对象，可以将一个对象存储在一个哈希中，然后通过字段来访问对象的各个属性。常用的哈希操作命令有 HSET、HGET、HMSET、HGETALL 等。
  3. 列表（List）： 列表是一个有序的字符串元素集合，可以在列表的两端执行添加和删除操作。列表适用于实现队列、栈等数据结构，也可以用于存储一系列有序的数据。常用的列表操作命令有 LPUSH、RPUSH、LPOP、RPOP 等。
  4. 集合（Set）： 集合是一组唯一的无序字符串元素的集合。集合适用于存储一组不重复的元素，可以执行交集、并集、差集等操作。常用的集合操作命令有 SADD、SREM、SISMEMBER、SMEMBERS 等。
  5. 有序集合（Sorted Set）： 有序集合是集合的一个扩展，其中每个成员都关联了一个分数，可以按照分数对成员进行排序。有序集合适用于实现排行榜、时间线等功能。常用的有序集合操作命令有 ZADD、ZRANGE、ZSCORE、ZREMRANGEBYRANK 等。

在go-redis中也是如此，再加上发布订阅和事务处理基本就是要学习的go-redis知识了；

基础键值对相关操作 string

在go中简单设置键值对并查找键值对

简单设置一个键值对，来试试是否能够查找成功：

在go中设置key方法：Set
// 生成测试用的key
testKey := "test_key"
// 设置key的值，演示Set方法err = client.Set(context.Background(), testKey, "Hello, Redis!", 0).Err()
if err != nil {fmt.Println("设置key出错：", err)return
}
fmt.Println("设置key成功")
//解释：
//通过创建testKey变量，你定义了一个测试用的键。//使用client.Set方法设置了键test_key的值为字符串"Hello, Redis!"，并指定了过期时间为0，表示不设置过期时间。//通过检查错误（err != nil）来确保设置操作是否成功。如果设置失败，你输出了错误信息；否则，你输出了"设置key成功"。
检测key对应的value的值的方法：Get
// 获取key的值，演示Get方法value, err := client.Get(context.Background(), testKey).Result()
//result作用是：等待并返回实际的 Redis 命令执行结果。  这种异步操作和等待结果的方式有助于确保代码在获取 Redis 操作结果时不会阻塞整个程序，以便更好地处理并发性能。if err != nil {fmt.Println("获取key出错：", err)return}fmt.Printf("获取key的值：%s\n", value)
}
//成功运行时会返回：
//获取key的值：Hello, Redis!

redisInsight截图：
image-20240217172811496

获取指定键的当前值并设置一个新的值：GetSet
// 使用 GETSET 获取testKey原有的值存入到oldValue中，并设置新值为NewValueoldValue, err := client.GetSet(context.Background(), testKey, "NewValue").Result()if err != nil {fmt.Println("GETSET 操作出错：", err)return}fmt.Printf("旧值：%s\n", oldValue)// 获取更新后testKey中的值并存到newValue中newValue, err := client.Get(context.Background(), testKey).Result()if err != nil {fmt.Println("获取key出错：", err)return}fmt.Printf("新值：%s\n", newValue)

其实还是很简单的，都是一些重复代码段；

批量设置key的值：MSet
// 准备要设置的键值对
keyValues := map[string]interface{}{"key1": "value1","key2": "value2","key3": "value3",
}// 使用 MSet 方法批量设置键值对
err = client.MSet(context.Background(), keyValues).Err()
if err != nil {fmt.Println("批量设置键值对出错:", err)return
}
//这个M的意思其实是mutiple（多个），不止针对普通string，对于HGet等等都能变成HMGet，批量增加

成功image-20240217180202018

增加整数的值的两个方法：Incr,Incrby

前者可以将值每次增加1，当要增加的值不存在时，会先自动置为0进行操作。下例就是

	// 示例使用的键名key := "myKey"// 使用 INCR 递增键的值， myKey初值为空，自动置为0+1了newValue, err := client.Incr(context.Background(), key).Result()if err != nil {fmt.Println("INCR 操作出错:", err)return}fmt.Printf("INCR 后 %s 的值为 %d\n", key, newValue)// 使用 INCRBY 指定增量递增键的值    1+5=6；increment := 5newValue, err = client.IncrBy(context.Background(), key, int64(increment)).Result()if err != nil {fmt.Println("INCRBY 操作出错:", err)return}fmt.Printf("INCRBY %d 后 %s 的值为 %d\n", increment, key, newValue)

image-20240218081020253

在实际开发中还是要看需要什么用什么

设置过期时间

之前的Set方法中，最后一个参数是0，表示的就是过期时间设置，默认以秒为单位，当为0时，表示永不过期，写10，就是10s后过期，写其他单位的数字就需要加单位，如1*time.Minute就是1分钟；

而正规一点的过期时间设置方法是：

使用Expire方法：直接设置key在生成后多少时间过期，比如10秒后过期

// 设置 key 的值err := client.Set(context.Background(), "myKey", "myValue", 0).Err()if err != nil {fmt.Println("设置 key 的值出错:", err)return}// 给 key 设置过期时间为 10 秒err = client.Expire(context.Background(), "myKey", 10*time.Second).Err()if err != nil {fmt.Println("给 key 设置过期时间出错:", err)return}

使用ExpireAt方法：表示过期的具体时间点，比如直接写成25年的1月1号0点0分过期；

// 设置 key 的值err := client.Set(context.Background(), "myKey", "myValue", 0).Err()if err != nil {fmt.Println("设置 key 的值出错:", err)return}// 给 key 设置过期时间为 10 秒后的某个特定时间expirationTime := time.Now().Add(10 * time.Second)err = client.ExpireAt(context.Background(), "myKey", expirationTime).Err()if err != nil {fmt.Println("给 key 设置过期时间出错:", err)return}

哈希键值对操作：

HGet

先举个例子方便理解，比如，原来的Get命令只能生成简单的键值对，但使用HGet，可以将多个键值对变成同一个哈希表对应的键值对，例如：

image-20240217210237677

这样就清楚了吧，代码示例：

创建和获取哈希类型
// 准备哈希名、字段和值hashName := "user:1"fieldName := "username"fieldValue := "JohnDoe"// 使用 HSet 方法设置哈希字段的值err := client.HSet(context.Background(), hashName, fieldName, fieldValue).Err()if err != nil {fmt.Println("设置哈希字段的值出错:", err)return}// 使用 HGet 方法获取哈希字段的值result, err := client.HGet(context.Background(), hashName, fieldName).Result()if err != nil {fmt.Println("获取哈希字段的值出错:", err)return}
批量创建哈希类型中的键值对

一看就会

	// 准备哈希名hashName := "user:1"// 使用 HMSet 一次性设置多个键值对keyValueMap := map[string]interface{}{"username": "JohnDoe","email":    "john@example.com","age":      "30",}err := client.HMSet(context.Background(), hashName, keyValueMap).Err()if err != nil {fmt.Println("一次性设置多个键值对出错:", err)return}fmt.Printf("成功一次性设置多个键值对到哈希表 %s\n", hashName)
}

到这里其实我们已经发现了，对于redis的操作基本都是相同的，只是调用函数和一两个参数的不同，最主要的还是学好redis基础，

哈希中使用Incr，Incrby增加值的大小

和string的很像，只是多了一个哈希的参数

// 哈希键名hashKey := "myHash"// 哈希字段名fieldName := "myField"// 使用Incr方法自增哈希中的字段值result, err := client.HIncrBy(hashKey, fieldName, 1).Result()if err != nil {fmt.Println("Error incrementing field:", err)return}fmt.Printf("Incr Result: %d\n", result)// 使用IncrBy方法自定义增量自增哈希中的字段值customIncrement := 5result, err = client.HIncrBy(hashKey, fieldName, int64(customIncrement)).Result()if err != nil {fmt.Println("Error incrementing field:", err)return}fmt.Printf("IncrBy Result: %d\n", result)

redis中的方法很多，之后就不一一展示了，只会挑选一些比较重要或者难以掌握的强调，毕竟有些简单操作真正使用时直接套代码就可以了；

Hkeys：获取指定哈希键名的哈希表中所有字段
// 哈希键名hashKey := "myHash"// 使用HKeys方法获取哈希表中所有字段fields, err := client.HKeys(hashKey).Result()if err != nil {fmt.Println("Error getting hash keys:", err)return}
HGetAll：返回哈希键中的所有字段及其对应的值
// 哈希键名hashKey := "myHash"// 使用HGetAll方法获取哈希表中所有字段及其对应的值fieldValues, err := client.HGetAll(hashKey).Result()if err != nil {fmt.Println("Error getting hash field values:", err)return}fmt.Printf("Hash field values for %s: %v\n", hashKey, fieldValues)
HMGet同时设置多个哈希字段
// 哈希键名hashKey := "myHash"// 使用HMSet方法设置多个哈希字段及其对应的值fieldsAndValues := map[string]interface{}{"field1": "value1","field2": "value2","field3": 123,}result, err := client.HMSet(hashKey, fieldsAndValues).Result()if err != nil {fmt.Println("Error setting hash fields:", err)return}fmt.Printf("HMSet Result: %v\n", result)
HSetNX：用于在哈希表中设置字段的命令，但是只有在字段不存在时才会设置成功
	// 哈希键名hashKey := "myHash"field := "myField"value := "myValue"// 使用HSetNX方法设置哈希字段，只有在字段不存在时才会设置成功result, err := client.HSetNX(hashKey, field, value).Result()if err != nil {fmt.Println("Error setting hash field:", err)return}if result {fmt.Printf("HSetNX: Field %s set to %s successfully.\n", field, value)} else {fmt.Printf("HSetNX: Field %s already exists in hash %s.\n", field, hashKey)}
}
HDel：删除hash中的键值对，支持批量删除

例：

image-20240218091433710

HExists：检测哈希中指定键是否存在

image-20240218091718568

该方法返回布尔值，存在就返回true，不存在返回false

3. List

1. LPush

从列表左边插入数据

// 插入一个数据
rdb.LPush(ctx,"key", "data1")// LPush支持一次插入任意个数据
err := rdb.LPush(ctx,"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。

err := rdb.LPushX(ctx, "key", "sss").Err()if err != nil {panic(err)}

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 := rdb.RPop(ctx,"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
rdb.RPush(ctx,"key", "data1")// 支持一次插入任意个数据
err := rdb.RPush(ctx,"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

err := rdb.RPushX(ctx,"key", "right_x").Err()
if err != nil {panic(err)
}

6. LPop

从列表左边删除第一个数据，并返回删除的数据

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

7. LLen

返回列表的大小

val, err := rdb.LLen(ctx,"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 := rdb.LRange(ctx,"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 := rdb.LRem(ctx,"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
rdb.LRem(ctx,"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
rdb.LRem(ctx,"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
rdb.LRem(ctx,"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 := rdb.LIndex(ctx,"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 := rdb.LInsert(ctx,"key","before", 5, 4).Err()
if err != nil {panic(err)
}// 在列表中 zhangsan 元素的前面插入 欢迎你
rdb.LInsert(ctx,"key","before", "zhangsan", "欢迎你")// 在列表中 zhangsan 元素的后面插入 2022
rdb.LInsert(ctx,"key","after", "zhangsan", "2022")

4. Set

1. SAdd

添加集合元素

// 添加100到集合中
err := rdb.SAdd(ctx,"key",100).Err()
if err != nil {panic(err)
}// 将100,200,300添加到集合中
rdb.SAdd(ctx,"key",100, 200, 300)

2. SCard

获取集合元素个数

size, err := rdb.SCard(ctx,"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, _ := rdb.SIsMember(ctx,"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, _ := rdb.SMembers(ctx,"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100rdb.SRem(ctx, "key", 100)// 删除集合中的元素200和300rdb.SRem(ctx, "key", 200, 300)

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, _ := rdb.SPop(ctx,"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, _ := rdb.SPopN(ctx,"key", 5).Result()
fmt.Println(vals)

5. sorted set

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zhangsan
err := rdb.ZAdd(ctx, "key", &redis.Z{Score: 2.5, Member: "zhangsan"}).Err()
if err != nil {panic(err)
}

2. ZCard

返回集合元素个数

size, err := rdb.ZCard(ctx,"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 := rdb.ZCount(ctx,"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 := rdb.ZCount(ctx,"key", "(1","5").Result()

4. ZIncrBy

增加元素的分数

// 给元素zhangsan，加上2分
rdb.ZIncrBy(ctx,"key", 2,"zhangsan")

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 := rdb.ZRange(ctx,"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 := rdb.ZRangeByScore(ctx,"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 := rdb.ZRangeByScoreWithScores(ctx,"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
}

9. ZRem

删除集合元素

// 删除集合中的元素zhangsan
rdb.ZRem(ctx,"key", "zhangsan")// 删除集合中的元素zhangsan和zhangsan1
// 支持一次删除多个元素
rdb.ZRem(ctx,"key", "zhangsan", "zhangsan1")

10. 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
rdb.ZRemRangeByRank(ctx,"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。
rdb.ZRemRangeByRank(ctx,"key", -1, -2)

11.ZRemRangeByScore

根据分数范围删除元素

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

12. ZScore

查询元素对应的分数

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

13. 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, _ := rdb.ZRank(ctx,"key", "zhangsan").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。

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