Category Archives: redis

九 06

redis报错：addXSetMember ReplyError: ERR unknown command ‘xadd’

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addXSetMember ReplyError: ERR unknown command ‘xadd’

做一个自己的小项目，Redis客户端，但是在测试添加Stream类型的数据时，出现上面的报错。

XADD是唯一可以向流（Stream类型）添加数据的Redis命令，但是还有其他命令， 例如XDEL和XTRIM，他们能够从流中删除数据。

Stream类型是Redis5.0开始支持的，我查了一下我windows系统中的redis版本，是3.2.100，以前在github下载的。

这样的话，就不支持xadd命令，把redis数据库升级到了Redis Windows 版本的最新版本(Redis v6.0.7)的，问题解决，但是折腾了好一阵子。

Redis要制作Windos版的，需要自行编译，手懒的可以找我。

windows最新版redis数据库

redis manager

九 06

Windows 系统编译 Redis 6.0.7 最新版

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redis最新版本，windows系统最新版本redis

Redis5.0带来了Stream类型。从字面上看是流类型，但其实从功能上看，应该是Redis对消息队列（MQ，Message Queue）的完善实现。用过Redis做消息队列的都了解，基于Reids的消息队列实现有很多种，例如：

  • PUB/SUB，订阅/发布模式
  • 基于List的 LPUSH+BRPOP 的实现
  • 基于Sorted-Set的实现

自己的一个小项目中，需要使用到Stream类型数据，所以，就要开始折腾了。 Continue reading →

九 03

用Cygwin编译Redis源码包中的lua时报错：aix ansi bsd freebsd generic linux macosx mingw posix solaris

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用Cygwin环境编译Redis源码包时，报错：

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$ make
cd src && make all
make[1]: 进入目录“/home/delladmin/redis-6.0.7/src”
    LINK redis-server
cc: 错误：../deps/lua/src/liblua.a：No such file or directory
make[1]: *** [Makefile:283：redis-server] 错误 1
make[1]: 离开目录“/home/delladmin/redis-6.0.7/src”
make: *** [Makefile:6：all] 错误 2

意思是要进入目录/home/delladmin/redis-6.0.7/src/deps/lua/src 下，先行编译。

但是在进入lua进行编译时报错：

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$ make
Please choose a platform:
aix ansi bsd freebsd generic linux macosx mingw posix solaris

查看你的系统平台名称是否在支持的列表中（肯定不在里面，如果在里面就不会有这样的提示了），如果存在则继续运行make PLATFORM命令，否则按照lua的INSTALL说明我们可以选择运行make generic命令（PS：我这里是针对linux编译，即make linux）。一般情况下编译都是成功的。

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$ make generic

编译成功。

六 01

nodejs模块之 redis作业/任务队列模块 bee-queue

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nodejs模块，redis作业/任务队列模块，bee-queue

Git URL:

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git://www.github.com/bee-queue/bee-queue.git

Git Clone代码到本地:

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git clone http://www.github.com/bee-queue/bee-queue

Subversion代码到本地:

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$ svn co --depth empty http://www.github.com/bee-queue/bee-queue
Checked out revision 1.
$ cd repo
$ svn up trunk

一个简单、快速、健壮的Node.js 作业/任务（job/task） 队列。由Redis支持。

  • 简单：~1000 LOC，最小依赖性。
  • 快速：通过最小化Redis和网络开销来最大化吞吐量。 基准测试。
  • 健壮：考虑并发性。原子性和失败的设计；接近完整的代码覆盖。

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const Queue=require('bee-queue');
const queue=newQueue('example');
const job=queue.createJob({x:2, y:3})job.save();
job.on('succeeded', (result) => {
console.log(`Received result for job ${job.id}: ${result}`);
});
// Process jobs from as many servers or processes as you like
queue.process(function (job, done) {
console.log(`Processing job ${job.id}`);
return done(null, job.data.x+job.data.y);
});

简介 Continue reading →

五 22

Nodejs模块之ioredis模块的简单使用

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Node模块Nodejs模块之ioredis模块的简单使用

ioredis 是Nodejs的一个Redis模块，有着与Redis一模一样的 API 操作。

redis是单线程作业，所以不管查询任务是由一个链接发来的还是多个链接发来的，redis是串行的执行。并通过当前的链接返回客户端。nodejs接受redis的返回后，不管是不是并行，都要等主线程空闲下来才能一个个处理服务器返回的数据。

io

它有几个特点：

  • 全功能。它支持 Cluster，Sentinel，Pipelining 以及 Lua 脚本和 Pub / Sub（在二进制消息的支持下）。
  • 高性能。
  • 令人愉快的 API 它适用于 Node 回调和 Promise。
  • 转换命令参数和回复。
  • 透明键前缀。
  • 抽象 Lua 脚本，允许您定义自定义命令。
  • 支持二进制数据。
  • 支持 TLS。
  • 支持离线队列和准备检查。
  • 支持 ES6 类型，如 Map 和 Set。
  • 支持 GEO 命令（Redis 3.2 Unstable）。
  • 复杂的错误处理策略。

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三 13

Redis Desktop Manager – Redis可视化管理工具、redis图形化管理工具、redis可视化客户端、redis集群管理工具

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Redis Desktop Manager – 个人认为是目前最好用的Redis可视化管理工具。

redis可视化工具、Redis可视化管理工具、redis图形化管理工具、redis可视化客户端、redis集群管理工具

一、Windows系统Redis管理工具安装方法如下：

1、进入Redis Desktop Manager在git的发行版（免费版）页面 https://github.com/uglide/RedisDesktopManager/releases/tag/0.9.3

2、点击 redis-desktop-manager-0.9.3.817.exe ，下载

20200313010307

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四 07

获取redis库中所有键值对

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python获取所有数据,获取redis库中所有键值对

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import redis
 
pool = redis.ConnectionPool(host='127.0.0.1', port=6379, db=0)
r = redis.Redis(connection_pool=pool)
len = 0
key_list = []
print r.pipeline()
keys = r.keys()
for key in keys:
key_list.append(key)
pipe.get(key)
if len < pipe_size:
len += 1
else:
for (k, v) in zip(key_list, pipe.execute()):
print k, v
len = 0
key_list = []
 
for (k, v) in zip(key_list, pipe.execute()):
print k, v

 

Redis 安装及常用命令

Redis可视化管理工具、集群管理工具

四 07

Python Redis pipeline操作

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Redis是建立在TCP协议基础上的CS架构，客户端client对redis server采取请求响应的方式交互。

一般来说客户端从提交请求到得到服务器相应，需要传送两个tcp报文。

设想这样的一个场景，你要批量的执行一系列redis命令，例如执行100次get key，这时你要向redis请求100次+获取响应100次。如果能一次性将100个请求提交给redis server，执行完成之后批量的获取相应，只需要向redis请求1次，然后批量执行完命令，一次性结果，性能是不是会好很多呢？

答案是肯定的，节约的时间是客户端client和服务器redis server之间往返网络延迟的时间。这个时间可以用ping命令查看。

网络延迟高：批量执行，性能提升明显

网络延迟低（本机）：批量执行，性能提升不明显

某些客户端（java和python）提供了一种叫做pipeline的编程模式用来解决批量提交请求的方式。

这里我们用python客户端来举例说明一下。 Continue reading →

四 07

python连接redis操作数据

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1、python连接redis操作数据

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#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf8 -*-
 
import redis
 
r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)
 
r.set('foo', 'Bar')
print (r.get('foo'))
# 输出 Bar

2、python连接redis操作线程池

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#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf8 -*-
 
import redis
 
pool = redis.ConnectionPool(host='localhost', port=6379, db=0)
r = redis.Redis(connection_pool=pool)
 
pipe = r.pipeline()  
pipe_size = 100000
 
r.set('foo2', 'Bar2')
print (r.get('foo2'))
# 输出 Bar2
 
pipe = r.pipeline()  
pipe_size = 100000

3、decode_responses=True:这样写存的数据是字符串格式

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import redis
 
r = redis.Redis('127.0.0.1', 6379,decode_responses=True)

4、获取库中所有键名

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keys = r.keys()
print(keys)

下面详细介绍redis数据库的使用 Continue reading →