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下面介绍golang如何连接redis服务端。
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1.golang连接redis
通过例子，我们知道主要通过Options配置redis的连接参数，下面对Options参数进行详细说明。
提示：go-redis包自带了连接池，会自动维护redis连接，因此创建一次client即可，不要查询一次redis就关闭client。
2.Options参数详解
首选，如果之前使用过redis容器，我们需要先remove掉之前的容器
然后创建redis容器，并运行
进入redis容器中
接着我们通过 redis-cli 连接测试使用 redis 服务
setex指令 可以设置数据存在的时间， setex key second value
MSET 一次设置多个key-value
MGET一次获取多个key-value
HGET
HGETALL
Hlen和hexist
Lpush 和 Lrange
Lpop和Rpop 从链表取出并移走数据
删除链表所有数据 DEL
字符串无序 不能重复
从连接池中Get出一个conn连接
redis事务可以一次执行多个命令， 并且带有以下两个重要的保证：
事务是一个单独的隔离操作：事务中的所有命令都会序列化、按顺序地执行。事务在执行的过程中，不会被其他客户端发送来的命令请求所打断。
事务是一个原子操作：事务中的命令要么全部被执行，要么全部都不执行。
下面介绍golang redis事务用法。
go redis事务常用函数：
TxPipeline - 以Pipeline的方式操作事务
Watch - redis乐观锁支持
1.TxPipeline
以Pipeline的方式操作事务
2.watch
redis乐观锁支持，可以通过watch监听一些Key, 如果这些key的值没有被其他人改变的话，才可以提交事务。
从上一节的内容可知，Do() 和 Receive() 等方法的返回值，除了 error 外，是一个 interface{} 类型的返回值，因此当我们的复杂操作返回的不是基本数据类型时，就需要我们自己解析返回值，例如，当我们利用 HMGET 方法获取一批返回值时，就需要对返回结果进行解析，具体如下：
由于返回值是多条数据，因此需要先将 reply 转成 []interface 类型，然后在遍历结果时在分别转成 []uint8 (byte数组)， 最后再转成 string 类型。
随着我们操作复杂度，数据解析的工作量也会非常大，(lua 脚本的使用，会使结果的解析更为复杂，因为可能存在多种类型的结果一起返回的情况，lua 脚本相关的内容会在下一节介绍)。
redigo 包中的返回值助手函数的存在，就是为了帮助我们完成这些枯燥繁琐的数据解析过程。
返回值助手函数相关源码路径为 github.com/gomodule/redigo/redis/reply.go 提供的主要方法如下：
上述返回值助手函数的具体使用，应该依据具体的命令进行选择。如果大家还记得上一节介绍的 Redis 基本数据类型，可能会有些疑问，对于 redis 来说，其数据据存储本质都是 []bytes， 为什么可以解析出 Int、int64、float等类型的数据呢？
我们以 Float64() 为例进行说明，具体源码如下：
其实，返回值助手函数是将 []byte 类型的原始数据，利用 strconv.ParseFloat(string(reply), 64) 转换成了 float64类型，因此在我们使用过程中返回值助手函数的选择，应该基于业务和实际存储的数据格式为依据。我们以第一小节的示例为例，看返回值助手函数如何降低我们的工作量，具体如下：
除了使用返回值助手函数对上述固定结构的结果进行解析外，redigo 包还提供了一个 Scan()函数用于解析自定义的复杂数据结构，我们依然以上一个示例进行说明,具体示例如下：
如果返回结果为结构化切片，也可以使用 canSlice() 方法，从而简化 loop 处理的部分，具体示例如下：
通过上述的示例，我们介绍了 scan 函数的基本用法，但是细心的同学可能会发现吗，为什么数据写入时，value 的类型为 []int64 但是读取时只能按照 string 类型读取呢。这是因为 Redis 底层存储的数据本质都是 string 类型，。 无论是 HMSET 还是 MSET 最终都只能按照 string 类型读取，因为其本质都是 hash 结构，不同之处仅在于 HMSET 是嵌套的 hash类型。 因此，[]int64 数据在写入阶段，就已经被自动处理为 []byte，写入 redis 之后，len 和 类型 属性会丢失。
如果强行按照 []int64解析将出错：
如果 value 必须以结构化的数据存储，那么可以提前对要写入的数据进行编码，例如 json、protobuf 等，取出后再进行解码获得原始数据。
1.在创建连接池之后，起一个 go routine，每隔一段 idleTime 发送一个 PING 到 Redis server。其中，idleTime 略小于 Redis server 的 timeout 配置。
2.连接池初始化部分代码如下：
p, err := pool.New("tcp", u.Host, concurrency) errHndlr(err) go func() { for { p.Cmd("PING") time.Sleep(idelTime * time.Second) } }()
3.使用 redis 传输数据部分代码如下：
func redisDo(p *pool.Pool, cmd string, args ...interface{}) (reply *redis.Resp, err error) { reply = p.Cmd(cmd, args...) if err = reply.Err; err != nil { if err != io.EOF { Fatal.Println("redis", cmd, args, "err is", err) } } return }
4.其中，Radix.v2 连接池内部进行了连接池内连接的获取和放回，代码如下：
// Cmd automatically gets one client from the pool, executes the given command // (returning its result), and puts the client back in the pool func (p *Pool) Cmd(cmd string, args ...interface{}) *redis.Resp { c, err := p.Get() if err != nil { return redis.NewResp(err) } defer p.Put(c) return c.Cmd(cmd, args...) }
这样，就有了系统 keep alive 的机制，不会出现 time out 的连接了，从 redis 连接池里面取出的连接都是可用的连接了。看似简单的代码，却完美的解决了连接池里面超时连接的问题。同时，就算 Redis server 重启等情况，也能保证连接自动重连。
可以参考： windows环境下redis的安装
启动redis服务器：redis-server.exe redis.windows.conf
获取包：
导入包
访问：