Redis命令行使用Lua脚本
Redis命令行使用Lua脚本
Lua脚本在Redis中的使用非常有用,它允许你在Redis服务器上执行自定义脚本,可以用于复杂的数据处理、原子性操作和执行多个Redis命令。以下是Lua脚本在Redis中的基本使用详细讲解:
-
运行Lua脚本:
在Redis中,你可以使用
EVAL或EVALSHA命令来运行Lua脚本。EVAL用于执行未经缓存的脚本,而EVALSHA用于执行已经缓存的脚本。-
EVAL命令的语法:EVAL script numkeys key [key ...] arg [arg ...] -
EVALSHA命令的语法:EVALSHA sha1 numkeys key [key ...] arg [arg ...]
其中,
script是Lua脚本内容,numkeys表示脚本中引用的键的数量,key是引用的键的名称,arg是传递给Lua脚本的参数。 -
-
示例:
假设你有一个计数器,你想原子性地递增它,并在递增后返回新值。你可以使用Lua脚本来实现这个操作:
local current = tonumber(redis.call('GET', KEYS[1])) if not current thencurrent = 0 end current = current + tonumber(ARGV[1]) redis.call('SET', KEYS[1], current) return current这个Lua脚本首先获取指定键的当前值,然后将其转换为数字。如果键不存在,将使用0作为初始值。接下来,它将传入的参数加到当前值上,并使用
SET命令将新值保存回Redis。最后,它返回新的计数器值。 -
运行Lua脚本示例:
在Redis客户端中,你可以使用以下命令来运行Lua脚本:
EVAL "lua_script" 1 "counter_key" 5这里,
"lua_script"是Lua脚本的内容,1表示脚本引用了一个键(“counter_key”),并传递了一个参数(5)。 -
缓存Lua脚本:
如果你要多次运行相同的Lua脚本,可以使用
SCRIPT LOAD命令将脚本缓存到Redis服务器上,并返回一个SHA1哈希值。SCRIPT LOAD "local current = tonumber(redis.call('GET', KEYS[1])) ... return current"这将返回一个SHA1哈希值,你可以在之后使用
EVALSHA来运行脚本,而不必每次都发送脚本内容。EVALSHA sha1 1 "counter_key" 5 -
注意事项:
- 在Lua脚本中,你可以使用
redis.call来执行Redis命令,还可以使用KEYS和ARGV来引用传递的键和参数。 - Lua脚本在Redis中是单线程执行的,因此是原子性的。这意味着你可以执行多个Redis命令而不必担心其他客户端的干扰。
- 小心处理错误和异常情况,以确保脚本不会导致不一致的状态。
- 使用缓存的脚本(
EVALSHA)可以减少网络开销和脚本解析的时间,但请注意脚本缓存是会话级别的,不会永久保存。
- 在Lua脚本中,你可以使用
以上是Redis中Lua脚本的基本使用方法和示例。Lua脚本在Redis中非常有用,可用于复杂的数据操作和业务逻辑的处理。
相关文章:
Redis命令行使用Lua脚本
Redis命令行使用Lua脚本 Lua脚本在Redis中的使用非常有用,它允许你在Redis服务器上执行自定义脚本,可以用于复杂的数据处理、原子性操作和执行多个Redis命令。以下是Lua脚本在Redis中的基本使用详细讲解: 运行Lua脚本: 在Redis中…...
HTML详细基础(三)表单控件
本帖介绍web开发中非常核心的标签——表格标签。 在日常我们使用到的各种需要输入用户信息的场景——如下图,均是通过表格标签table创造出来的: 目录 一.表格标签 二.表格属性 三.合并单元格 四.无序列表 五.有序列表 六.自定义标签 七.表单域 …...
map和set的具体用法 【C++】
文章目录 关联式容器键值对setset的定义方式set的使用 multisetmapmap的定义方式insertfinderase[]运算符重载map的迭代器遍历 multimap 关联式容器 关联式容器里面存储的是<key, value>结构的键值对,在数据检索时比序列式容器效率更高。比如:set…...
聚合统一,SpringBoot实现全局响应和全局异常处理
目录 前言 全局响应 数据规范 状态码(错误码) 全局响应类 使用 优化 全局异常处理 为什么需要全局异常处理 业务异常类 全局捕获 使用 优化 总结 前言 在悦享校园1.0版本中的数据返回采用了以Map对象返回的方式,虽然较为便捷但也带来一些问题。一是在…...
【C/C++笔试练习】——数组名和数组名、switch循环语句、数据在计算机中的存储顺序、字符串中找出连续最长的数字串、数组中出现次数超过一半的数字
文章目录 C/C笔试练习1.数组名和&数组名(1)数组名和&数组名的差异(2)理解数组名和指针偏移(3)理解数组名代表的含义(4)理解数组名代表的含义 2.switch循环语句(6…...
力扣每日一题(+日常水题|树型dp)
740. 删除并获得点数 - 力扣(LeetCode) 简单分析一下: 每一个数字其实只有2个状态选 or 不 可得预处理每一个数初始状态(不选为0,选为所有x的个数 * x)累加即可 for(auto &x : nums)dp[x][1] x;每选一个树 i 删去 i 1 和 i - 1 故我们可以将 i…...
使用perming加速训练可预测的模型
监督学习模型的训练流程 perming是一个主要在支持CUDA加速的Windows操作系统上架构的机器学习算法,基于感知机模型来解决分布在欧式空间中线性不可分数据集的解决方案,是基于PyTorch中预定义的可调用函数,设计的一个面向大规模结构化数据集的…...
【数据库】存储引擎InnoDB、MyISAM、关系型数据库和非关系型数据库、如何执行一条SQL等重点知识汇总
目录 存储引擎InnoDB、MyISAM的适用场景 关系型和非关系型数据库的区别 MySQL如何执行一条SQL的 存储引擎InnoDB、MyISAM的适用场景 InnoDB 是 MySQL 默认的事务型存储引擎,只有在需要它不支持的特性时,才考虑使用其它存储引擎。实现了四个标准的隔…...
车道线分割检测
利用opencv,使用边缘检测、全局变化梯度阈值过滤、算子角度过滤、HLS阈值过滤的方法进行车道线分割检测,综合多种阈值过滤进行检测提高检测精度。 1.利用cv2.Sobel()计算图像梯度(边缘检测) import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot a…...
树莓集团又一力作,打造天府蜂巢成都直播产业园样板工程
树莓集团再次推出惊艳之作,以打造成都天府蜂巢直播产业园为目标。该基地将充分展现成都直播产业园的巨大潜力与无限魅力,成为一个真正的产业园样板工程。 强强联手 打造未来 成都天府蜂巢直播产业园位于成都科学城兴隆湖高新技术服务产业园内࿰…...
ubuntu 软件包管理之二制作升级包
Deb 包(Debian 软件包)是一种用于在 Debian 及其衍生发行版(例如 Ubuntu)中分发和安装软件的标准包装格式。它们构成了 Debian Linux 发行版中的软件包管理系统的核心组成部分,旨在简化软件的分发、安装、更新和卸载流程。在本篇文章中,我们将深入探讨以下内容: Deb 包基…...
TCP/IP网络江湖——数据链路层的防御招式(数据链路层下篇:数据链路层的安全问题)
目录 引言 一、 数据链路层的隐私与保密 二、数据链路层的安全协议与加密...
ios项目安装hermes-engine太慢问题
问题说明 ios工程,在使用"pod install"安装依赖的时候,由于超时总是报错 $ pod install ... Installing hermes-engine (0.71.11)[!] Error installing hermes-engine [!] /usr/bin/curl -f -L -o /var/folders/4c/slcchpy55s53ysmz_1_q_gzw…...
构建个人云存储:本地电脑搭建SFTP服务器,开启公网访问,轻松共享与管理个人文件!
本地电脑搭建SFTP服务器,并实现公网访问 文章目录 本地电脑搭建SFTP服务器,并实现公网访问1. 搭建SFTP服务器1.1 下载 freesshd 服务器软件1.3 启动SFTP服务1.4 添加用户1.5 保存所有配置 2. 安装SFTP客户端FileZilla测试2.1 配置一个本地SFTP站点2.2 内…...
springboot 下载文件为excel数据,中文自定义单元格宽度
/**2 * Description:表格自适应宽度(中文支持)3 * Author: 4 * param sheet sheet5 * param columnLength 列数6 */7 private static void setSizeColumn(HSSFSheet sheet, int columnLength) {8 for (int columnNum 0; columnNum < …...
机器学习 面试/笔试题
1. 生成模型 VS 判别模型 生成模型: 由数据学得联合概率分布函数 P ( X , Y ) P(X,Y) P(X,Y),求出条件概率分布 P ( Y ∣ X ) P(Y|X) P(Y∣X)的预测模型。 朴素贝叶斯、隐马尔可夫模型、高斯混合模型、文档主题生成模型(LDA)、限制玻尔兹曼机…...
某企查ymg_ssr列表详情
js篇— 今天来看下某企查的列表详情–侵删 header发现这个参数 先断点一下 然后上一步 就到了这个地方 就开始扣一下这个js 三大段,先不解混淆了, 给a粘贴出来 ,去掉自执行 给结果稍微改一下 缺windows,开始补环境 直接上…...
使用YOLOv5的backbone网络识别图像天气 - P9
目录 环境步骤环境设置包引用声明一个全局的设备 数据准备收集数据集信息构建数据集在数据集中读取分类名称划分训练、测试数据集数据集划分批次 模型设计编写维持卷积前后图像大小不变的padding计算函数编写YOLOv5中使用的卷积模块编写YOLOv5中使用的Bottleneck模块编写YOLOv5…...
TikTok海外扩张:亚马逊的新对手崛起
随着社交媒体和电子商务的融合,TikTok正迅速崭露头角,成为亚马逊等传统电商巨头的潜在竞争对手。这一新兴平台的快速发展引发了广泛的关注,特别是在全球范围内。 在这篇文章中,我们将探讨TikTok海外扩张的战略,以及它…...
CSS详细基础(五)选择器的优先级
本节介绍选择器优先级,优先级决定了元素最终展示的样式~ 浏览器是通过判断CSS优先级,来决定到底哪些属性值是与元素最为相关的,从而作用到该元素上。CSS选择器的合理组成规则决定了优先级,我们也常常用选择器优先级来合理控制元素…...
地震勘探——干扰波识别、井中地震时距曲线特点
目录 干扰波识别反射波地震勘探的干扰波 井中地震时距曲线特点 干扰波识别 有效波:可以用来解决所提出的地质任务的波;干扰波:所有妨碍辨认、追踪有效波的其他波。 地震勘探中,有效波和干扰波是相对的。例如,在反射波…...
FFmpeg 低延迟同屏方案
引言 在实时互动需求激增的当下,无论是在线教育中的师生同屏演示、远程办公的屏幕共享协作,还是游戏直播的画面实时传输,低延迟同屏已成为保障用户体验的核心指标。FFmpeg 作为一款功能强大的多媒体框架,凭借其灵活的编解码、数据…...
Day131 | 灵神 | 回溯算法 | 子集型 子集
Day131 | 灵神 | 回溯算法 | 子集型 子集 78.子集 78. 子集 - 力扣(LeetCode) 思路: 笔者写过很多次这道题了,不想写题解了,大家看灵神讲解吧 回溯算法套路①子集型回溯【基础算法精讲 14】_哔哩哔哩_bilibili 完…...
基于数字孪生的水厂可视化平台建设:架构与实践
分享大纲: 1、数字孪生水厂可视化平台建设背景 2、数字孪生水厂可视化平台建设架构 3、数字孪生水厂可视化平台建设成效 近几年,数字孪生水厂的建设开展的如火如荼。作为提升水厂管理效率、优化资源的调度手段,基于数字孪生的水厂可视化平台的…...
Cinnamon修改面板小工具图标
Cinnamon开始菜单-CSDN博客 设置模块都是做好的,比GNOME简单得多! 在 applet.js 里增加 const Settings imports.ui.settings;this.settings new Settings.AppletSettings(this, HTYMenusonichy, instance_id); this.settings.bind(menu-icon, menu…...
基于 TAPD 进行项目管理
起因 自己写了个小工具,仓库用的Github。之前在用markdown进行需求管理,现在随着功能的增加,感觉有点难以管理了,所以用TAPD这个工具进行需求、Bug管理。 操作流程 注册 TAPD,需要提供一个企业名新建一个项目&#…...
GitFlow 工作模式(详解)
今天再学项目的过程中遇到使用gitflow模式管理代码,因此进行学习并且发布关于gitflow的一些思考 Git与GitFlow模式 我们在写代码的时候通常会进行网上保存,无论是github还是gittee,都是一种基于git去保存代码的形式,这样保存代码…...
《Docker》架构
文章目录 架构模式单机架构应用数据分离架构应用服务器集群架构读写分离/主从分离架构冷热分离架构垂直分库架构微服务架构容器编排架构什么是容器,docker,镜像,k8s 架构模式 单机架构 单机架构其实就是应用服务器和单机服务器都部署在同一…...
消防一体化安全管控平台:构建消防“一张图”和APP统一管理
在城市的某个角落,一场突如其来的火灾打破了平静。熊熊烈火迅速蔓延,滚滚浓烟弥漫开来,周围群众的生命财产安全受到严重威胁。就在这千钧一发之际,消防救援队伍迅速行动,而豪越科技消防一体化安全管控平台构建的消防“…...
13.10 LangGraph多轮对话系统实战:Ollama私有部署+情感识别优化全解析
LangGraph多轮对话系统实战:Ollama私有部署+情感识别优化全解析 LanguageMentor 对话式训练系统架构与实现 关键词:多轮对话系统设计、场景化提示工程、情感识别优化、LangGraph 状态管理、Ollama 私有化部署 1. 对话训练系统技术架构 采用四层架构实现高扩展性的对话训练…...
