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…...
微信小程序之bind和catch
这两个呢,都是绑定事件用的,具体使用有些小区别。 官方文档: 事件冒泡处理不同 bind:绑定的事件会向上冒泡,即触发当前组件的事件后,还会继续触发父组件的相同事件。例如,有一个子视图绑定了b…...
突破不可导策略的训练难题:零阶优化与强化学习的深度嵌合
强化学习(Reinforcement Learning, RL)是工业领域智能控制的重要方法。它的基本原理是将最优控制问题建模为马尔可夫决策过程,然后使用强化学习的Actor-Critic机制(中文译作“知行互动”机制),逐步迭代求解…...
【JavaEE】-- HTTP
1. HTTP是什么? HTTP(全称为"超文本传输协议")是一种应用非常广泛的应用层协议,HTTP是基于TCP协议的一种应用层协议。 应用层协议:是计算机网络协议栈中最高层的协议,它定义了运行在不同主机上…...
微软PowerBI考试 PL300-选择 Power BI 模型框架【附练习数据】
微软PowerBI考试 PL300-选择 Power BI 模型框架 20 多年来,Microsoft 持续对企业商业智能 (BI) 进行大量投资。 Azure Analysis Services (AAS) 和 SQL Server Analysis Services (SSAS) 基于无数企业使用的成熟的 BI 数据建模技术。 同样的技术也是 Power BI 数据…...
Redis相关知识总结(缓存雪崩,缓存穿透,缓存击穿,Redis实现分布式锁,如何保持数据库和缓存一致)
文章目录 1.什么是Redis?2.为什么要使用redis作为mysql的缓存?3.什么是缓存雪崩、缓存穿透、缓存击穿?3.1缓存雪崩3.1.1 大量缓存同时过期3.1.2 Redis宕机 3.2 缓存击穿3.3 缓存穿透3.4 总结 4. 数据库和缓存如何保持一致性5. Redis实现分布式…...
在HarmonyOS ArkTS ArkUI-X 5.0及以上版本中,手势开发全攻略:
在 HarmonyOS 应用开发中,手势交互是连接用户与设备的核心纽带。ArkTS 框架提供了丰富的手势处理能力,既支持点击、长按、拖拽等基础单一手势的精细控制,也能通过多种绑定策略解决父子组件的手势竞争问题。本文将结合官方开发文档,…...
【项目实战】通过多模态+LangGraph实现PPT生成助手
PPT自动生成系统 基于LangGraph的PPT自动生成系统,可以将Markdown文档自动转换为PPT演示文稿。 功能特点 Markdown解析:自动解析Markdown文档结构PPT模板分析:分析PPT模板的布局和风格智能布局决策:匹配内容与合适的PPT布局自动…...
高等数学(下)题型笔记(八)空间解析几何与向量代数
目录 0 前言 1 向量的点乘 1.1 基本公式 1.2 例题 2 向量的叉乘 2.1 基础知识 2.2 例题 3 空间平面方程 3.1 基础知识 3.2 例题 4 空间直线方程 4.1 基础知识 4.2 例题 5 旋转曲面及其方程 5.1 基础知识 5.2 例题 6 空间曲面的法线与切平面 6.1 基础知识 6.2…...
土地利用/土地覆盖遥感解译与基于CLUE模型未来变化情景预测;从基础到高级,涵盖ArcGIS数据处理、ENVI遥感解译与CLUE模型情景模拟等
🔍 土地利用/土地覆盖数据是生态、环境和气象等诸多领域模型的关键输入参数。通过遥感影像解译技术,可以精准获取历史或当前任何一个区域的土地利用/土地覆盖情况。这些数据不仅能够用于评估区域生态环境的变化趋势,还能有效评价重大生态工程…...
