最近在看极客时间大明老师的极客训练营，初步了解了一下redis在golang中的使用
对于ddd架构来说，我们常用redis来缓存一些常用的sql查询，在缓解数据库压力的同时，能够提升效率和保护系统
在大明老师的课中，我改变了原有使用redis的观念，如今能写出相对之前更优雅的代码
初始化redis
func NewRedis() *redis.Client {
client := redis.NewClient(&redis.Options{
Addr: "localhost:6379",
Password: "",
})
// 校验redis连通性
if _, err := client.Ping(context.Background()).Result(); err != nil {
slog.Error("连接Redis失败", "error", err)
panic(err.Error())
}
return client
}
我们一般在基础设施层【infra】去初始化redis示例
注入repo层
目录结构
root@pzj:/code/program/AskOS/askos-server/internal/sys_user/internal/repository# tree . ├── cache │ └── sys_user.go ├── dao │ └── sys_user.go └── sys_user.go
然后redis一般在仓储层【repo】当中注入
func NewSysUserRepository(dao dao.ISysUserDao, cache *cache.SysUserCache) *SysUserRepository {
return &SysUserRepository{dao: dao, cache: cache}
}
type SysUserRepository struct {
dao dao.ISysUserDao
cache *cache.SysUserCache
}
cache模块放在与dao同级的目录下，用来缓存数据
cache模块主要编写redis相关的缓存代码:
Key(): 获取redis对应的key值，简化代码Get: 获取缓存数据Set: 写入缓存数据
具体如下：
package cache
import (
"context"
"encoding/json"
"fmt"
"time"
"github.com/codepzj/askos-server/internal/sys_user/internal/domain"
"github.com/redis/go-redis/v9"
)
var (
ErrUserNotFound = redis.Nil
SysUserCacheTime = 10 * time.Minute
)
type SysUserCache struct {
client *redis.Client
duration time.Duration
}
func NewSysUserCache(client *redis.Client) *SysUserCache {
return &SysUserCache{
client: client,
duration: SysUserCacheTime,
}
}
func (cache *SysUserCache) Key(id uint) string {
return fmt.Sprintf("user:info:%d", id)
}
// 获得redis缓存中的数据，不考虑业务逻辑
// 只看redis中是否真的有数据，没有则返回错误
func (cache *SysUserCache) Get(id uint) (*domain.SysUserInfo, error) {
val, err := cache.client.Get(context.Background(), cache.Key(id)).Result()
var user domain.SysUserInfo
// 未命中缓存
if err != nil {
return nil, err
}
err = json.Unmarshal([]byte(val), &user)
return &user, err
}
// 设置缓存
func (cache *SysUserCache) Set(u *domain.SysUserInfo) error {
val, err := json.Marshal(u)
if err != nil {
return err
}
return cache.client.Set(context.Background(), cache.Key(u.ID), val, cache.duration).Err()
}
大明老师在视频里面说，公司一般在repo或者service层去使用redis，实际上最佳实践是在repo层去引入redis来做缓存，原因是service其实关心的是业务逻辑，不关心拿数据具体是从redis还是从数据库拿的，所以应该把redis操作放在仓储层去实现数据的持久化
repo中使用redis
func (r *SysUserRepository) GetByID(id uint) (*domain.SysUserInfo, error) {
user, err := r.cache.Get(id)
if err == nil {
return user, nil
}
// 未命中缓存
if errors.Is(err, cache.ErrUserNotFound) {
u, err := r.dao.GetByID(id)
if err != nil {
return nil, err
}
user := &domain.SysUserInfo{
ID: u.ID,
CreatedAt: u.CreatedAt.Format("2006-01-02 15:04:05"),
UpdatedAt: u.UpdatedAt.Format("2006-01-02 15:04:05"),
Username: u.Username,
Phone: u.Phone,
Avatar: u.Avatar,
Sex: *u.Sex,
Email: u.Email,
RoleId: u.RoleId,
}
// 监控缓存
if err = r.cache.Set(user); err != nil {
slog.Error("缓存用户信息失败", "err", err.Error())
}
return user, nil
}
// redis异常【宕机，击穿】
/* TODO: 进阶
可考虑限流，使用本地memcache进行降级操作
防止数据库被打穿
*/
return nil, err
}
来看这段代码，如果命中缓存则直接返回，不命中缓存，则回表查询，写入redis；
异常兜底： 如果redis发生异常，如宕机，雪崩等情况，可以考虑限流，并使用memcache去进行本地缓存，这叫做降级操作
收获
虽然萌新初入门redis，但是看了大明老师的视频还是非常有收获的，懂得如何在go项目中优雅的去使用redis，操作redis。