Redis学习之go-redis

一、连接管理

1. 基础连接

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import"github.com/redis/go-redis/v9"// 单机连接rdb:=redis.NewClient(&redis.Options{Addr:"localhost:6379",Password:"",// 无密码DB:0,// 默认DB})// 集群连接rdb:=redis.NewClusterClient(&redis.ClusterOptions{Addrs:[]string{":7000",":7001",":7002"},})

2. 连接池配置

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rdb:=redis.NewClient(&redis.Options{PoolSize:100,// 连接池大小MinIdleConns:10,// 最小空闲连接MaxRetries:3,// 最大重试次数DialTimeout:5*time.Second,ReadTimeout:3*time.Second,WriteTimeout:3*time.Second,PoolTimeout:4*time.Second,})

二、String 字符串

基本操作

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ctx := context.Background() // SET/GET rdb.Set(ctx, "key", "value", 0) val, err := rdb.Get(ctx, "key").Result() // 带过期时间 rdb.SetEx(ctx, "key", "value", 10*time.Second) // 批量操作 rdb.MSet(ctx, "key1", "value1", "key2", "value2") rdb.MGet(ctx, "key1", "key2") // 自增/自减 rdb.Incr(ctx, "counter") rdb.IncrBy(ctx, "counter", 5)

三、Hash 哈希表

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// HSET/HGETrdb.HSet(ctx,"user:1000","name","John","age",30)name:=rdb.HGet(ctx,"user:1000","name").Val()// 获取所有字段all:=rdb.HGetAll(ctx,"user:1000").Val()// HMSET/HMGETrdb.HMSet(ctx,"user:1001",map[string]interface{}{"name":"Alice","age":25,})// 字段自增rdb.HIncrBy(ctx,"user:1000","age",1)// 删除字段rdb.HDel(ctx,"user:1000","age")

四、List 列表

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// LPUSH/RPUSHrdb.LPush(ctx,"mylist","value1","value2")rdb.RPush(ctx,"mylist","value3")// LPOP/RPOPval:=rdb.LPop(ctx,"mylist").Val()// LRANGEitems:=rdb.LRange(ctx,"mylist",0,-1).Val()// LTRIM 保留指定范围rdb.LTrim(ctx,"mylist",0,9)// 阻塞操作result:=rdb.BLPop(ctx,5*time.Second,"mylist")

五、Set 集合

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// SADD/SMEMBERSrdb.SAdd(ctx,"myset","member1","member2")members:=rdb.SMembers(ctx,"myset").Val()// SISMEMBERexists:=rdb.SIsMember(ctx,"myset","member1").Val()// 集合运算rdb.SUnion(ctx,"set1","set2")// 并集rdb.SInter(ctx,"set1","set2")// 交集rdb.SDiff(ctx,"set1","set2")// 差集// SCARD 获取集合大小size:=rdb.SCard(ctx,"myset").Val()

六、Sorted Set 有序集合

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// ZADDrdb.ZAdd(ctx,"leaderboard",redis.Z{Score:100,Member:"player1",})// 批量添加members:=[]redis.Z{{Score:200,Member:"player2"},{Score:150,Member:"player3"},}rdb.ZAdd(ctx,"leaderboard",members...)// ZRANGE 按分数排序rdb.ZRange(ctx,"leaderboard",0,-1)// 升序rdb.ZRevRange(ctx,"leaderboard",0,-1)// 降序// 带分数返回results:=rdb.ZRangeWithScores(ctx,"leaderboard",0,-1).Val()// ZRANK 获取排名rank:=rdb.ZRank(ctx,"leaderboard","player1").Val()// ZSCORE 获取分数score:=rdb.ZScore(ctx,"leaderboard","player1").Val()// ZINCRBY 增加分数rdb.ZIncrBy(ctx,"leaderboard",50,"player1")// ZCOUNT 分数区间计数count:=rdb.ZCount(ctx,"leaderboard","100","200").Val()

七、Stream 流

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// XADD 添加消息id,err:=rdb.XAdd(ctx,&redis.XAddArgs{Stream:"mystream",ID:"*",// 自动生成IDValues:map[string]interface{}{"field1":"value1","field2":"value2",},}).Result()// XREAD 读取消息messages,err:=rdb.XRead(ctx,&redis.XReadArgs{Streams:[]string{"mystream","0"},Count:10,Block:0,}).Result()// 消费者组// 创建消费者组rdb.XGroupCreate(ctx,"mystream","mygroup","0")// 消费者读取messages,err:=rdb.XReadGroup(ctx,&redis.XReadGroupArgs{Group:"mygroup",Consumer:"consumer1",Streams:[]string{"mystream",">"},Count:10,Block:0,}).Result()// 确认消息rdb.XAck(ctx,"mystream","mygroup",id)

八、事务

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// MULTI/EXECpipe:=rdb.TxPipeline()pipe.Set(ctx,"key1","value1",0)pipe.Incr(ctx,"counter")pipe.Expire(ctx,"key1",time.Hour)_,err:=pipe.Exec(ctx)// Watch 乐观锁err:=rdb.Watch(ctx,func(tx*redis.Tx)error{// 获取当前值val,err:=tx.Get(ctx,"key").Int()iferr!=nil&&err!=redis.Nil{returnerr}// 事务开始_,err=tx.TxPipelined(ctx,func(pipe redis.Pipeliner)error{pipe.Set(ctx,"key",val+1,0)returnnil})returnerr},"key")

九、发布订阅

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// 创建订阅者pubsub:=rdb.Subscribe(ctx,"mychannel")// 接收消息ch:=pubsub.Channel()formsg:=rangech{fmt.Println(msg.Channel,msg.Payload)}// 发布消息err:=rdb.Publish(ctx,"mychannel","hello").Err()// 模式订阅pubsub:=rdb.PSubscribe(ctx,"news.*")// 关闭订阅pubsub.Close()

十、管道(Pipeline)

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pipe:=rdb.Pipeline()pipe.Set(ctx,"key1","value1",0)pipe.Get(ctx,"key1")pipe.Expire(ctx,"key1",time.Hour)cmds,err:=pipe.Exec(ctx)

十一、实用技巧

1. 错误处理

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val,err:=rdb.Get(ctx,"key").Result()iferr==redis.Nil{fmt.Println("key does not exist")}elseiferr!=nil{panic(err)}

2. Scan 命令处理大数据集

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varcursoruint64for{varkeys[]stringkeys,cursor,err=rdb.Scan(ctx,cursor,"pattern:*",100).Result()// 处理keysifcursor==0{break}}

3. 连接健康检查

err:=rdb.Ping(ctx).Err()iferr!=nil{// 处理连接错误}

十二、案例讲解

packagemainimport("context""fmt""log""math/rand""time""github.com/redis/go-redis/v9")// ============================ 数据结构定义 ============================// GameRankingSystem 游戏排行榜系统结构体// 封装了Redis客户端和上下文，提供统一的游戏服务接口typeGameRankingSystemstruct{rdb*redis.Client// Redis客户端实例，用于所有Redis操作ctx context.Context// 上下文，用于控制请求超时和取消}// User 用户结构体// 表示游戏中的用户，包含用户的基本信息和资产typeUserstruct{IDstring// 用户唯一标识Usernamestring// 用户名Levelint// 用户等级Coinsint// 用户金币数量}// ============================ 系统初始化 ============================// NewGameRankingSystem 创建排行榜系统实例// 返回值: *GameRankingSystem 初始化好的游戏系统实例funcNewGameRankingSystem()*GameRankingSystem{// 创建 Redis 客户端配置// Options结构体包含了连接Redis所需的所有配置参数rdb:=redis.NewClient(&redis.Options{Addr:"localhost:6379",// Redis服务器地址Password:"",// 密码，空字符串表示无密码DB:0,// 数据库编号，0表示默认数据库PoolSize:20,// 连接池大小，控制最大并发连接数})// 创建上下文，用于控制请求的生命周期ctx:=context.Background()// 测试连接是否成功// Ping命令是Redis最简单的命令，用于测试连通性iferr:=rdb.Ping(ctx).Err();err!=nil{// 连接失败时，终止程序运行log.Fatalf("Redis连接失败: %v",err)}// 返回初始化好的系统实例return&GameRankingSystem{rdb:rdb,ctx:ctx,}}// ============================ String 操作示例 ============================// StringOperations 演示String类型的基本操作// String是最简单的Redis数据类型，常用于存储简单的键值对func(g*GameRankingSystem)StringOperations(){fmt.Println("\n=== String 操作演示 ===")// 1. 存储用户会话信息（String）// 场景：用户登录后创建会话，30分钟后自动过期// 键名模式：session:{userID}，便于管理和查找sessionKey:=fmt.Sprintf("session:%s","user123")// SetEx命令：设置键值对并指定过期时间// 参数说明：ctx上下文，key键名，value值，expiration过期时间g.rdb.SetEx(g.ctx,sessionKey,"logged_in",30*time.Minute)fmt.Println("✅ 用户会话已设置，30分钟后过期")// 2. 每日登录奖励计数器// 场景：统计每天有多少用户登录，用于活动分析// 键名模式：daily:login:{date}，按日期组织数据today:=time.Now().Format("2006-01-02")dailyLoginKey:=fmt.Sprintf("daily:login:%s",today)// Incr命令：将键存储的数字值增加1// 如果键不存在，则会先创建并设置为0，再执行+1操作count,_:=g.rdb.Incr(g.ctx,dailyLoginKey).Result()// Expire命令：设置键的过期时间// 这里设置48小时过期，保留2天的统计数据g.rdb.Expire(g.ctx,dailyLoginKey,48*time.Hour)fmt.Printf("✅ 今日第 %d 位用户登录\n",count)// 3. 获取会话状态// 模拟用户访问时的会话验证status,err:=g.rdb.Get(g.ctx,sessionKey).Result()iferr==redis.Nil{// redis.Nil是特殊的错误类型，表示键不存在fmt.Println("❌ 会话不存在或已过期")}elseiferr!=nil{// 其他错误类型，如网络错误、Redis服务错误等fmt.Printf("❌ 获取会话失败: %v\n",err)}else{// 获取成功，输出会话状态fmt.Printf("✅ 用户会话状态: %s\n",status)}}// ============================ Hash 操作示例 ============================// HashOperations 演示Hash类型的基本操作// Hash是field-value结构，适合存储对象func(g*GameRankingSystem)HashOperations(user User){fmt.Println("\n=== Hash 操作演示 ===")// 用户信息键名// 键名模式：user:{userID}，使用Hash存储用户的所有属性userKey:=fmt.Sprintf("user:%s",user.ID)// 1. 存储用户信息到 Hash（一个对象多个字段）// HSet命令：设置Hash中的字段值// 可以一次性设置多个字段，减少网络请求次数g.rdb.HSet(g.ctx,userKey,"username",user.Username,// 字符串字段"level",user.Level,// 数字字段"coins",user.Coins,// 数字字段"last_login",time.Now().Format(time.RFC3339),// 时间字段)fmt.Println("✅ 用户信息已存储到 Hash")// 2. 获取用户特定字段// HGet命令：获取Hash中指定字段的值username,_:=g.rdb.HGet(g.ctx,userKey,"username").Result()coins,_:=g.rdb.HGet(g.ctx,userKey,"coins").Int()fmt.Printf("✅ 用户名: %s, 金币数: %d\n",username,coins)// 3. 增加用户金币（字段自增）// HIncrBy命令：将Hash中指定字段的值增加给定数值// 原子操作，适用于计数器和余额增减场景newCoins,_:=g.rdb.HIncrBy(g.ctx,userKey,"coins",100).Result()fmt.Printf("✅ 获得100金币奖励，当前金币: %d\n",newCoins)// 4. 获取所有用户信息// HGetAll命令：获取Hash中所有字段和值// 返回map[string]string类型，适用于获取完整对象allInfo,_:=g.rdb.HGetAll(g.ctx,userKey).Result()fmt.Printf("✅ 用户完整信息: %v\n",allInfo)// 5. 检查字段是否存在// HExists命令：检查Hash中指定字段是否存在exists,_:=g.rdb.HExists(g.ctx,userKey,"level").Result()fmt.Printf("✅ level字段是否存在: %v\n",exists)}// ============================ Sorted Set 操作示例 ============================// SortedSetOperations 演示Sorted Set类型的基本操作// Sorted Set是有序集合，每个元素都有一个分数用于排序func(g*GameRankingSystem)SortedSetOperations(users[]User){fmt.Println("\n=== Sorted Set 操作演示 ===")// 排行榜键名leaderboardKey:="leaderboard:global"// 1. 批量添加用户到排行榜（ZADD）// 准备要添加到Sorted Set的成员列表varmembers[]redis.Z// redis.Z是Sorted Set成员的结构体for_,user:=rangeusers{// 计算用户分数// 分数设计：level * 1000 + coins// 这样高等级玩家总是排在低等级玩家前面，同等级玩家按金币数排序score:=float64(user.Level*1000+user.Coins)members=append(members,redis.Z{Score:score,// 排序分数Member:user.Username,// 成员标识})}// ZAdd命令：向Sorted Set添加成员// 如果成员已存在，则更新其分数g.rdb.ZAdd(g.ctx,leaderboardKey,members...)fmt.Println("✅ 用户排行榜已更新")// 2. 获取前3名玩家（ZREVRANGE）// 降序排列，分数高的在前面fmt.Println("\n🏆 排行榜前三名:")top3,_:=g.rdb.ZRevRangeWithScores(g.ctx,leaderboardKey,0,2).Result()fori,player:=rangetop3{fmt.Printf("第%d名: %s (分数: %.0f)\n",i+1,player.Member,player.Score)}// 3. 获取用户排名（ZREVRANK）// 获取成员在Sorted Set中的排名（从0开始）for_,user:=rangeusers{rank,err:=g.rdb.ZRevRank(g.ctx,leaderboardKey,user.Username).Result()iferr==redis.Nil{// 用户不在排行榜中fmt.Printf("❌ 用户 %s 不在排行榜中\n",user.Username)}else{// 排名从0开始，所以需要+1显示人类可读的排名fmt.Printf("👤 用户 %s 的排名: 第%d名\n",user.Username,rank+1)}}// 4. 获取分数段玩家数量（ZCOUNT）// 统计指定分数范围内的成员数量minScore:="5000"maxScore:="8000"count,_:=g.rdb.ZCount(g.ctx,leaderboardKey,minScore,maxScore).Result()fmt.Printf("📊 分数在 %s-%s 之间的玩家数: %d\n",minScore,maxScore,count)}// ============================ Set 操作示例 ============================// SetOperations 演示Set类型的基本操作// Set是无序集合，元素不重复，支持集合运算func(g*GameRankingSystem)SetOperations(user User){fmt.Println("\n=== Set 操作演示 ===")// 1. 用户好友集合// 键名模式：user:{userID}:friendsfriendsKey:=fmt.Sprintf("user:%s:friends",user.ID)// SAdd命令：向Set添加成员// 如果成员已存在，则不会重复添加g.rdb.SAdd(g.ctx,friendsKey,"user456","user789","user999")fmt.Println("✅ 好友列表已添加")// 2. 获取所有好友// SMembers命令：获取Set中所有成员// 注意：Set是无序的，每次返回的顺序可能不同friends,_:=g.rdb.SMembers(g.ctx,friendsKey).Result()fmt.Printf("👥 %s 的好友列表: %v\n",user.Username,friends)// 3. 检查是否是好友// SIsMember命令：检查指定成员是否在Set中isFriend,_:=g.rdb.SIsMember(g.ctx,friendsKey,"user456").Result()fmt.Printf("❓ user456 是否是好友: %v\n",isFriend)// 4. 随机推荐好友（SRANDMEMBER）// SRandMember命令：从Set中随机返回一个成员// 可用于好友推荐、抽奖等场景randomFriend,_:=g.rdb.SRandMember(g.ctx,friendsKey).Result()fmt.Printf("🎲 随机推荐好友: %s\n",randomFriend)// 5. 好友数量// SCard命令：获取Set中成员的数量friendCount,_:=g.rdb.SCard(g.ctx,friendsKey).Result()fmt.Printf("📊 好友总数: %d\n",friendCount)}// ============================ List 操作示例 ============================// ListOperations 演示List类型的基本操作// List是有序列表，元素可以重复，支持从两端操作func(g*GameRankingSystem)ListOperations(user User){fmt.Println("\n=== List 操作演示 ===")// 1. 用户最近游戏记录（List作为队列）// 键名模式：user:{userID}:game_history// 使用List存储用户最近的游戏记录gameHistoryKey:=fmt.Sprintf("user:%s:game_history",user.ID)// 添加最近的游戏记录// LPush命令：从列表左侧插入元素，最新记录在最前面fori:=1;i<=5;i++{gameInfo:=fmt.Sprintf("游戏%d_得分%d_时间%s",i,rand.Intn(1000),// 随机生成得分time.Now().Format("15:04:05"))// 当前时间g.rdb.LPush(g.ctx,gameHistoryKey,gameInfo)}fmt.Println("✅ 游戏记录已保存")// 2. 获取最近3场游戏（LRANGE）// LRange命令：获取列表中指定范围的元素// 参数：0表示第一个元素，2表示第三个元素（包含）fmt.Println("\n🎮 最近3场游戏记录:")recentGames,_:=g.rdb.LRange(g.ctx,gameHistoryKey,0,2).Result()fori,game:=rangerecentGames{fmt.Printf(" %d. %s\n",i+1,game)}// 3. 保持最近10条记录（LTRIM）// LTrim命令：修剪列表，只保留指定范围内的元素// 参数：0表示起始索引，9表示结束索引// 常用于实现固定大小的历史记录列表g.rdb.LTrim(g.ctx,gameHistoryKey,0,9)fmt.Println("✅ 已修剪，只保留最近10条记录")// 4. 获取列表长度// LLen命令：获取列表的长度historyLength,_:=g.rdb.LLen(g.ctx,gameHistoryKey).Result()fmt.Printf("📊 游戏历史记录总数: %d\n",historyLength)}// ============================ 事务操作示例 ============================// TransactionOperations 演示事务操作// Redis事务可以保证多个命令的原子性执行func(g*GameRankingSystem)TransactionOperations(user1,user2 User){fmt.Println("\n=== 事务操作演示 ===")// 场景：用户之间转账金币，需要保证原子性// 必须确保扣款和入账同时成功或同时失败// 用户信息键名user1Key:=fmt.Sprintf("user:%s",user1.ID)user2Key:=fmt.Sprintf("user:%s",user2.ID)transferAmount:=50// 转账金额// 使用事务管道（TxPipeline）fmt.Printf("💰 开始转账: %s 给 %s 转账 %d 金币\n",user1.Username,user2.Username,transferAmount)// 开始事务// Watch命令：监控指定的键，如果在事务执行期间被其他客户端修改，则事务失败// 这是Redis的乐观锁机制err:=g.rdb.Watch(g.ctx,func(tx*redis.Tx)error{// 在Watch回调中，所有操作都必须通过tx对象执行// 获取双方当前金币数量coins1,err:=tx.HGet(g.ctx,user1Key,"coins").Int()iferr!=nil&&err!=redis.Nil{returnerr}coins2,err:=tx.HGet(g.ctx,user2Key,"coins").Int()iferr!=nil&&err!=redis.Nil{returnerr}fmt.Printf("转账前: %s=%d金币, %s=%d金币\n",user1.Username,coins1,user2.Username,coins2)// 检查余额是否足够// 业务逻辑检查必须在事务中执行ifcoins1<transferAmount{returnfmt.Errorf("余额不足")}// 执行事务// TxPipelined命令：在事务中执行多个命令_,err=tx.TxPipelined(g.ctx,func(pipe redis.Pipeliner)error{// 扣减转出方金币// HIncrBy命令的负数参数表示减少pipe.HIncrBy(g.ctx,user1Key,"coins",int64(-transferAmount))// 增加转入方金币pipe.HIncrBy(g.ctx,user2Key,"coins",int64(transferAmount))// 记录转账日志（可选，用于审计）transferLog:=fmt.Sprintf("transfer:%s:%s:%d",user1.ID,user2.ID,time.Now().Unix())pipe.Set(g.ctx,transferLog,transferAmount,24*time.Hour)returnnil})returnerr},user1Key,user2Key)// Watch 监视的键，这些键在事务期间不能改变// 处理事务结果iferr!=nil{fmt.Printf("❌ 转账失败: %v\n",err)}else{fmt.Println("✅ 转账成功！")// 验证转账结果newCoins1,_:=g.rdb.HGet(g.ctx,user1Key,"coins").Int()newCoins2,_:=g.rdb.HGet(g.ctx,user2Key,"coins").Int()fmt.Printf("转账后: %s=%d金币, %s=%d金币\n",user1.Username,newCoins1,user2.Username,newCoins2)}}// ============================ 发布订阅示例 ============================// PubSubOperations 演示发布订阅模式// Redis Pub/Sub 是一种消息通信模式，发送者发送消息，订阅者接收消息func(g*GameRankingSystem)PubSubOperations(){fmt.Println("\n=== 发布订阅演示 ===")channelName:="game:announcements"// 频道名称// 启动一个goroutine作为订阅者// 在实际应用中，订阅者通常是独立的服务或进程gofunc(){// Subscribe命令：订阅指定频道pubsub:=g.rdb.Subscribe(g.ctx,channelName)// defer确保在函数退出时关闭订阅，释放资源deferpubsub.Close()// Channel方法：返回一个Go channel，用于接收消息ch:=pubsub.Channel()fmt.Println("👂 订阅者已启动，等待消息...")// 循环接收消息formsg:=rangech{// msg包含频道名称和消息内容fmt.Printf("📢 收到公告: %s\n",msg.Payload)// 收到特定消息后退出// 这是演示用的控制逻辑，实际应用中可能不需要ifmsg.Payload=="exit"{fmt.Println("⏹️ 订阅者退出")return}}}()// 给订阅者一点时间启动，确保订阅者已经连接// 在实际生产环境中，应该有更好的同步机制time.Sleep(100*time.Millisecond)// 发布消息fmt.Println("\n📡 发布游戏公告...")// 模拟要发布的消息列表announcements:=[]string{"系统维护通知：今晚23:00-24:00进行维护","新活动上线：周末双倍经验活动开始！","恭喜玩家 '游戏高手' 获得全服首杀！","exit",// 特殊消息，让订阅者退出}// 依次发布每条消息for_,msg:=rangeannouncements{// Publish命令：向指定频道发布消息// 所有订阅了该频道的客户端都会收到消息g.rdb.Publish(g.ctx,channelName,msg)// 模拟延迟，让输出更清晰time.Sleep(500*time.Millisecond)}}// ============================ 批量操作示例 ============================// PipelineOperations 演示Pipeline批量操作// Pipeline可以将多个命令一次性发送给Redis，减少网络往返时间func(g*GameRankingSystem)PipelineOperations(users[]User){fmt.Println("\n=== Pipeline 批量操作演示 ===")// 使用 Pipeline 批量执行命令，减少网络往返// Pipeline不是事务，不保证原子性，但能提高性能pipe:=g.rdb.Pipeline()// 批量准备命令for_,user:=rangeusers{userKey:=fmt.Sprintf("user:%s:stats",user.ID)// 批量设置命令// 这些命令会被缓存，不会立即发送到Redispipe.HSet(g.ctx,userKey,"kills",rand.Intn(100),// 随机生成击杀数"deaths",rand.Intn(50),// 随机生成死亡数"assists",rand.Intn(30),// 随机生成助攻数)// 设置过期时间pipe.Expire(g.ctx,userKey,time.Hour)}// 执行所有命令fmt.Println("🚀 正在批量执行命令...")start:=time.Now()// Exec命令：一次性发送所有缓存的命令到Rediscmds,err:=pipe.Exec(g.ctx)elapsed:=time.Since(start)iferr!=nil{fmt.Printf("❌ Pipeline执行失败: %v\n",err)return}// 输出执行结果fmt.Printf("✅ 批量执行完成，处理了 %d 个用户\n",len(users))fmt.Printf("⏱️ 总耗时: %v (使用普通命令需 %v 左右)\n",elapsed,time.Duration(len(users)*2)*time.Millisecond)// cmds包含每个命令的执行结果，如果需要可以进一步处理_=cmds// 这里不需要使用，所以用下划线忽略}// ============================ 清理数据 ============================// Cleanup 清理测试数据// 在生产环境中应该小心使用，这里是为了演示后清理测试数据func(g*GameRankingSystem)Cleanup(patterns...string){fmt.Println("\n=== 清理测试数据 ===")// 遍历所有要清理的模式for_,pattern:=rangepatterns{// 使用 SCAN 迭代删除，避免阻塞// SCAN命令比KEYS命令更安全，不会阻塞Redis服务varcursoruint64for{varfoundKeys[]stringvarerrerror// SCAN命令：迭代遍历匹配模式的键// 参数说明：cursor游标，pattern匹配模式，count每次返回的键数量foundKeys,cursor,err=g.rdb.Scan(g.ctx,cursor,pattern,10).Result()iferr!=nil{break}// 如果找到匹配的键，删除它们iflen(foundKeys)>0{// Del命令：删除一个或多个键g.rdb.Del(g.ctx,foundKeys...)fmt.Printf("🧹 已删除: %v\n",foundKeys)}// cursor为0表示迭代结束ifcursor==0{break}}}fmt.Println("✅ 数据清理完成")}// ============================ 主函数 ============================// main 程序入口函数funcmain(){fmt.Println("🎮 Redis 游戏排行榜系统演示")fmt.Println("="*50)// 初始化系统// 创建GameRankingSystem实例，建立Redis连接gameSystem:=NewGameRankingSystem()// defer确保程序退出时关闭Redis连接，释放资源deferfunc(){iferr:=gameSystem.rdb.Close();err!=nil{fmt.Printf("关闭Redis连接时出错: %v\n",err)}}()// 创建测试用户数据// 这些用户用于演示各种Redis操作users:=[]User{{ID:"1001",Username:"游戏高手",Level:10,Coins:5000},{ID:"1002",Username:"幸运玩家",Level:8,Coins:3000},{ID:"1003",Username:"新手玩家",Level:3,Coins:1000},{ID:"1004",Username:"氪金大佬",Level:15,Coins:10000},}// 初始化随机数种子// 确保每次运行生成的随机数不同rand.Seed(time.Now().UnixNano())// 执行各个功能演示// 按顺序演示Redis的各种数据结构和功能// 1. String操作演示gameSystem.StringOperations()// 2. Hash操作演示（使用第一个用户）gameSystem.HashOperations(users[0])// 3. Sorted Set操作演示（排行榜功能）gameSystem.SortedSetOperations(users)// 4. Set操作演示（好友功能）gameSystem.SetOperations(users[0])// 5. List操作演示（游戏历史记录）gameSystem.ListOperations(users[0])// 6. 事务操作演示（转账功能）gameSystem.TransactionOperations(users[0],users[1])// 7. Pipeline批量操作演示gameSystem.PipelineOperations(users)// 8. 发布订阅演示（需要异步执行）gameSystem.PubSubOperations()// 等待发布订阅演示完成// 因为发布订阅是异步的，需要等待足够的时间让消息被处理time.Sleep(3*time.Second)// 清理测试数据// 删除演示过程中创建的所有测试数据，避免影响下次运行gameSystem.Cleanup("user:*",// 所有用户数据"session:*",// 会话数据"daily:*",// 每日统计数据"leaderboard:*",// 排行榜数据"transfer:*",// 转账日志数据)fmt.Println("\n🎉 演示完成！")fmt.Println("\n📚 总结：")fmt.Println("1. String: 适合简单键值对、计数器和缓存")fmt.Println("2. Hash: 适合存储对象和结构化数据")fmt.Println("3. Sorted Set: 适合排行榜和范围查询")fmt.Println("4. Set: 适合集合运算和不重复列表")fmt.Println("5. List: 适合队列和历史记录")fmt.Println("6. 事务: 适合需要原子性的操作")fmt.Println("7. Pipeline: 适合批量操作，提高性能")fmt.Println("8. Pub/Sub: 适合实时消息通知")}

核心知识点总结：

1. 连接管理最佳实践
   连接池配置：PoolSize 控制最大并发连接数，避免连接过多

   连接测试：使用 Ping() 验证连接有效性

   资源释放：使用 defer 确保连接关闭，防止资源泄漏

2. 数据结构选择原则
   String：简单缓存、计数器、会话管理

   Hash：用户信息、商品信息等结构化数据

   Sorted Set：排行榜、带权重的队列

   Set：好友关系、标签系统、共同关注

   List：消息队列、最新动态、操作日志

3. 事务 vs Pipeline
   事务（Transaction）：保证原子性，适合转账、库存扣减

   流水线（Pipeline）：提高性能，适合批量操作但不需原子性

4. 性能优化技巧
   使用Pipeline：减少网络往返，批量操作提升性能

   合理设置过期时间：避免内存泄漏，自动清理过期数据

   使用SCAN替代KEYS：避免阻塞Redis服务

   连接池配置：根据并发量调整连接池大小

5. 错误处理要点
   区分redis.Nil：键不存在的特殊错误，需单独处理

   事务失败处理：Watch失败时重试或回退

   连接错误：实现重连机制和降级策略

6. 实际应用场景
   游戏系统：排行榜（Sorted Set）、用户信息（Hash）、好友（Set）

   电商系统：购物车（Hash）、商品库存（String）、订单队列（List）

   社交系统：关注关系（Set）、动态流（List）、消息通知（Pub/Sub）