golang-redis系列——返回值助手函数(二)
1、redigo客户端的返回值解析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：
var param = map[]int64{ "153_35_2": []int64{10, 20, 30}, "153_35_1": []int64{1, 2, 3}, "153_35_3": []int64{100, 200, 300}, } _, err := rc.Do("HMSET", redis.Args{}.Add("redis-hash").AddFlat(param)...) if err != nil { fmt.Println("cacheModelInfo error:", err.Error()) return } fmt.Println("insert ok") reply, _ := rc.Do("HGETALL", "redis-hash") for i,v := range reply.([]interface{}){ fmt.Println(string(v.([]uint8))) }---------------------------------------------------返回结果：insert ok153_35_2153_35_1153_35_3
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。
写入时 vaule 为 []int64，为什么读出来是 string 类型呢？
这是因为 Redis hash 是一个 string 类型的 field（字段） 和 value（值） 的映射表，hash 特别适合用于存储对象。
Redis 中每个 hash 可以存储 232 - 1 键值对（40多亿）。
Redis Hash
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。
2、redigo 返回值助手函数
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：
方法说明func Int(reply interface{}, err error) (int, error)将返回值转为 int 类型数据Int64(reply interface{}, err error) (int64, error)将返回值转为 int64 类型数据Uint64(reply interface{}, err error) (uint64, error)将返回值转为 uint64 类型数据func Float64(reply interface{}, err error) (float64, error)将返回值转为 float64 类型数据func String(reply interface{}, err error) (string, error)将返回值转为 string 类型数据func Bytes(reply interface{}, err error) ([]byte, error)将返回值转为 []byte 类型数据,通常用于解析某些编码数据，例如protobuf 或者 json等Bool(reply interface{}, err error) (bool, error)将返回值转为 bool 类型数据func Values(reply interface{}, err error) ([]interface{}, error)将返回值转为 []interface 类型数据,一般用于分解复杂结构，例如 lua 脚本的聚合结果func Float64s(reply interface{}, err error) ([]float64, error)将返回值转为 []float 类型数据func Strings(reply interface{}, err error) ([]string, error)将返回值转为 []string 类型数据func ByteSlices(reply interface{}, err error) ([][]byte, error)将返回值转为 [][]byte 类型数据,通常用于解析某些编码数据数组，例如protobuf 或者 json等func Int64s(reply interface{}, err error) ([]int64, error)将返回值转为 []int64 类型数据func Ints(reply interface{}, err error) ([]int, error)将返回值转为 []int 类型数据func StringMap(result interface{}, err error) (mapstring, error)将返回值转为 mapstring 类型数据,通常用于 HMGET、MGET、HGETALL 等场景func IntMap(result interface{}, err error) (mapint, error)将返回值转为 mapint 类型数据，通常用于value 类型为 int 的 HMGET、MGET、HGETALLfunc Int64Map(result interface{}, err error) (mapint64, error)将返回值转为 mapint64 类型数据 通常用于value 类型为 int64 的 HMGET、MGET、HGETALLfunc Uint64s(reply interface{}, err error) ([]uint64, error)将返回值转为 []uint64 类型数据func Uint64Map(result interface{}, err error) (mapuint64, error)将返回值转为 mapuint64 类型数据func SlowLogs(result interface{}, err error) ([]SlowLog, error)将返回值转为 []SlowLog 类型数据，主要用于获取慢查询日志func Positions(result interface{}, err error) ([]*float64, error)将返回值转为 []*float64 类型数据，主要用于 GEOPOS 命令的返回
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：
func Float64(reply interface{}, err error) (float64, error) { if err != nil { return 0, err } switch reply := reply.(type) { case []byte: n, err := strconv.ParseFloat(string(reply), 64) return n, err case nil: return 0, ErrNil case Error: return 0, reply } return 0, fmt.Errorf("redigo: unexpected type for Float64, got type %T", reply)}
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：
reply,_ := redis.StringMap(rc.Do("HGETALL", "redis-hash"))for k,v := range reply{ fmt.Println(k,":",v)}---------------------------------------------------------------153_35_2 : 153_35_1 : 153_35_3 : reply,_ := redis.Strings(rc.Do("HGETALL", "redis-hash"))for _,v := range reply{ fmt.Println(v)}---------------------------------------------------------------153_35_2153_35_1153_35_33、Scan 方法解析复杂结构
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：
rc := RedisClientPool.Get() defer func() { rcErr := rc.Close() if rcErr != nil { fmt.Printf("Cache init redis client close err: %s", rcErr.Error()) } }() var param = map[]int64{ "153_35_2": []int64{10, 20, 30}, "153_35_1": []int64{1, 2, 3}, "153_35_3": []int64{100, 200, 300}, } _, err := rc.Do("HMSET", redis.Args{}.Add("redis-hash").AddFlat(param)...) if err != nil { fmt.Println("cacheModelInfo error:", err.Error()) return } fmt.Println("insert ok") reply,_ := redis.Values(rc.Do("HGETALL", "redis-hash")) fmt.Println(reply) for len(reply) > 0 { var key string var value string reply, err = redis.Scan(reply, &key, &value) if err != nil { fmt.Println(err) return } fmt.Println(key,":",value) }--------------------------------------------------------------------------------Output:153_35_2 : 153_35_1 : 153_35_3 :
Scan 函数从 src 扫描副本到 dest 指向的值。
dest 指向的值必须是整数、浮点数、布尔值、字符串、[]byte、interface{} 或这些类型的切片。扫描使用标准的 strconv 包将字符串转换为数字和布尔类型。
如果 dest 值为 nil，则跳过相应的 src 值。
如果 src 元素为 nil，则不修改对应的 dest 值。
为了在循环中轻松使用 Scan，Scan 返回的结果为 src 切片扫描之后剩余的部分。
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：
var result []struct { Key string Value string } if err := redis.ScanSlice(reply, &result); err != nil { fmt.Println(err) return } fmt.Printf("%v\n", result)---------------------------------------------------------Output:[ {153_35_2 } {153_35_1 } {153_35_3 }]
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：
var result []struct { Key string Value []int64 } if err := redis.ScanSlice(reply, &result); err != nil { fmt.Println(err) return } fmt.Printf("%v\n", result)-----------------------------------------------------------redigo.ScanSlice: cannot assign element 1 to field Value: cannot convert from Redis bulk string to []int64
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。
4、相关文档
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