使用golang写一个redis-cli

本文涉及的产品
云数据库 Redis 版,社区版 2GB
推荐场景:
搭建游戏排行榜
简介:

0. redis通信协议

redis的客户端(redis-cli)和服务端(redis-server)的通信是建立在tcp连接之上, 两者之间数据传输的编码解码方式就是所谓的redis通信协议。所以,只要我们的redis-cli实现了这个协议的解析和编码,那么我们就可以完成所有的redis操作。

redis 协议设计的非常易读,也易于实现,关于具体的redis通信协议请参考:通信协议(protocol)。后面我们在实现这个协议的过程中也会简单重复介绍一下具体实现

1. 建立tcp连接

redis客户端和服务端的通信是建立tcp连接之上,所以第一步自然是先建立连接

package main

import (
	"flag"
	"log"
	"net"
)

var host string
var port string

func init() {
	flag.StringVar(&host, "h", "localhost", "hsot")
	flag.StringVar(&port, "p", "6379", "port")
}

func main() {
	flag.Parse()

	tcpAddr := &net.TCPAddr{IP: net.ParseIP(host), Port: port}
	conn, err := net.DialTCP("tcp", nil, tcpAddr)
	if err != nil {
		log.Println(err)
    }
    defer conn.Close()

	// to be continue
}

后续我们发送和接受数据便都可以使用conn.Read()和conn.Write()来进行了

2. 发送请求

发送请求第一个第一个字节是"*",中间是包含命令本身的参数个数,后面跟着"\r\n" 。之后使用"$"加参数字节数量并使用"\r\n"结尾,然后紧跟参数内容同时也使用"\r\n"结尾。如执行 SET key liangwt 客户端发送的请求为"*3\r\n$3\r\nSET\r\n$3\r\nkey\r\n$7\r\nliangwt\r\n"

注意:

  1. 命令本身也作为协议的其中一个参数来发送
  2. \r\n 对应byte的十进制为 13 10

我们可以使用telnet测试下

wentao@bj:~/github.com/liangwt/redis-cli$ telnet 127.0.0.1 6379
Trying 127.0.0.1...
Connected to 127.0.0.1.
Escape character is '^]'.
*3
$3
SET
$3
key
$7
liangwt
+OK

先暂时忽略服务端的回复,通过telnet我们可以看出请求协议非常简单,所以对于请求协议的实现不做过多的介绍了,直接放代码(如下使用基于字符串拼接,只是为了更直观的演示,效率并不高,实际代码中我们使用bytes.Buffer来实现)

func MultiBulkMarshal(args ...string) string {
	var s string
	s = "*"
	s += strconv.Itoa(len(args))
	s += "\r\n"

	// 命令所有参数
	for _, v := range args {
		s += "$"
		s += strconv.Itoa(len(v))
		s += "\r\n"
		s += v
		s += "\r\n"
	}

	return s
}

在实现了对命令和参数进行编码之后,我们便可以通过conn.Write()把数据推送到服务端

func main() {
    // ....
	req := MultiBulkMarshal("SET", "key", "liangwt")
	_, err = conn.Write([]byte(req))
	if err != nil {
		log.Fatal(err)
	}
	// to be continue
}

3. 获取回复

我们首先实现通过tcp获取服务端返回值,就是上面提到过的conn.Read()。

func main() {
    // ....
	p := make([]byte, 1024)
	_, err = conn.Read(p)
	if err != nil {
		log.Fatal(err)
	}
	// to be continue
}

4. 解析回复

我们拿到p之后我们就可以解析返回值了,redis服务端的回复是分为几种情况的

  • 状态回复
  • 错误回复
  • 整数回复
  • 批量回复
  • 多条批量回复

我们把前四种单独看作一组,因为他们都是单一类型的返回值

我们把最后的多条批量回复看成单独的一组,因为它是包含前面几种类型的混合类型。而且你可以发现它和我们的请求协议是一样的

也正是基于以上的考虑我们创建两个函数来分别解析单一类型和混合类型,这样在解析混合类型中的某一类型时就只需要调用单一类型解析的函数即可

在解析具体协议前我们先实现一个是读取到\r\n为止的函数

func ReadLine(p []byte) ([]byte, error) {
	for i := 0; i < len(p); i++ {
		if p[i] == '\r' {
			if p[i+1] != '\n' {
				return []byte{}, errors.New("format error")
			}
			return p[0:i], nil
		}
	}
	return []byte{}, errors.New("format error")
}

第一种状态回复:

状态回复是一段以 "+" 开始, "\r\n" 结尾的单行字符串。如 SET 命令成功的返回值:"+OK\r\n"

所以我们判断第一个字符是否等于 '+' 如果相等,则读取到\r\n

func SingleUnMarshal(p []byte) ([]byte, int, error) {
	var (
		result []byte
		err    error
		length int
	)
	switch p[0] {
	case '+':
		result, err = ReadLine(p[1:])
		length = len(result) + 3
	}

	return result, length, err
}

注:我们在返回实际回复内容的同时也返回了整个回复的长度,方便后面解析多条批量回复时定位下一次的解析位置

第二种错误回复:

错误回复的第一个字节是 "-", "\r\n" 结尾的单行字符串。如执行 SET key缺少参数时返回值:"-ERR wrong number of arguments for 'set' command\r\n"

错误回复和状态回复非常相似,解析方式也是一样到。所以我们只需添加一个case即可

func SingleUnMarshal(p []byte) ([]byte, int, error) {
	var (
		result []byte
		err    error
		length int
	)
	switch p[0] {
	case '+', '-':
		result, err = ReadLine(p[1:])
		length = len(result) + 3
	}
	return result, length, err
}

第三种整数回复:

整数回复的第一个字节是":",中间是字符串表示的整数,"\r\n" 结尾的单行字符串。如执行LLEN mylist命令时返回 ":10\r\n"

整数回复也和上面两种是一样的,只不过返回的是字符串表示的十进制整数

func SingleUnMarshal(p []byte) ([]byte, int, error) {
	var (
		result []byte
		err    error
		length int
	)
	switch p[0] {
	case '+', '-', ':':
		result, err = ReadLine(p[1:])
		length = len(result) + 3
	}
	return result, length, err
}

第四种批量回复:

批量回复的第一个字节为 "$",接下来是字符串表示的整数,它表示实际回复的长度,之后跟着一个 "\r\n",再后面跟着的是实际回复数据,最末尾是另一个 "\r\n"。如GET key 命令的返回值:"$7\r\nliangwt\r\n"

所以批量回复解析的实现:

  • 读取第一行得到实际回复的长度
  • 把字符串类型的长度转换成对应十进制整数
  • 从第二行开始位置往下读对应长度

但是对于某些不存在的key,批量回复会将特殊值 -1 用作回复的长度值, 此时我们不需要继续往下读取实际回复。例如GET NOT_EXIST_KEY 返回值:"$-1", 所以我们需要对此特殊情况判断,让函数返回一个空对象(nil)而不是空值("")

func SingleUnMarshal(p []byte) ([]byte, int, error) {
	// ....
	case '$':
		n, err := ReadLine(p[1:])
		if err != nil {
			return []byte{}, 0, err
		}
		l, err := strconv.Atoi(string(n))
		if err != nil {
			return []byte{}, 0, err
		}
		if l == -1 {
			return nil, 0, nil
		}
		// +3 的原因 $ \r \n 三个字符
		result = p[len(n)+3 : len(n)+3+l]
		length = len(n) + 5 + l
	}
	return result, length, err
}
思考:

为什么redis要使用提前告知字节数,然后往下读取指定长度的方式,而不是直接读取第二行到\r\n为止?

答案很明显:此方式可以让redis读取返回值时不受具体的返回内容影响,在按行读取的情况下,无论使用任何分割符都有可能导致redis在解析具体内容时把内容中的分割符当作时结尾,导致解析错误。

思考一下这种情况:我们SET key "liang\r\nwt" ,那么当我们GET key时,服务端返回值为"$9\r\nliang\r\nwt\r\n" 完全规避了value中的\r\n影响

第五种多条批量回复:

多条批量回复是由多个回复组成的数组,它的第一个字节为"*", 后跟一个字符串表示的整数值, 这个值记录了多条批量回复所包含的回复数量, 再后面是一个"\r\n"。如LRANGE mylist 0 -1的返回值:"*3\r\n$1\r\n3\r\n$1\r\n2\r\n$1\r\n1"。

所以多条批量回复解析的实现:

  • 解析第一行数据获得字符串类型的回复数量
  • 把字符串类型的长度转换成对应十进制整数
  • 按照单条回复依次逐个解析,一共解析成上面得到的数量

在这里我们用到了单条解析时返回的字节长度length,通过这个长度我们可以很方便的知道下次单条解析的开始位置为上一次位置+length

在解析多条批量回复时需要注意两点:

第一,多条批量回复也可以是空白的(empty)。例如执行LRANGE NOT_EXIST_KEY 0 -1 服务端返回值"*0\r\n"。此时客户端返回的应该空数组[][]byte

第二,多条批量回复也可以是无内容的(null multi bulk reply)。例如执行BLPOP key 1 服务端返回值"*-1\r\n"。此时客户端返回的应该是nil

func MultiUnMarsh(p []byte) ([][]byte, error) {
	if p[0] != '*' {
		return [][]byte{}, errors.New("format error")
	}
	n, err := ReadLine(p[1:])
	if err != nil {
		return [][]byte{}, err
	}
	l, err := strconv.Atoi(string(n))
	if err != nil {
		return [][]byte{}, err
	}
	// 多条批量回复也可以是空白的(empty)
	if l == 0 {
		return [][]byte{}, nil
	}

	// 无内容的多条批量回复(null multi bulk reply)也是存在的,
	// 客户端库应该返回一个 null 对象, 而不是一个空数组。
	if l == -1 {
		return nil, nil
	}
	result := make([][]byte, l)
	t := len(n) + 3
	for i := 0; i < l; i++ {
		ret, length, err := SingleUnMarshal(p[t:])
		if err != nil {
			return [][]byte{}, errors.New("format error")
		}
		result[i] = ret
		t += length
	}

	return result, nil
}

5. 命令行模式

一个可用的redis-cli自然是一个交互式的,用户输入指令然后输出返回值。在go中我们可以使用以下代码即可获得一个类似的交互式命令行

func main() {
	// ....
	for {
		fmt.Printf("%s:%d>", host, port)

		bio := bufio.NewReader(os.Stdin)
		input, _, err := bio.ReadLine()
		if err != nil {
			log.Fatal(err)
		}
		fmt.Printf("%s\n", input)
	}
}

我们运行以上代码就可以实现

localhost:6379>set key liang
set key liang
localhost:6379>get key
get key
localhost:6379>

结合上我们的redis发送请求和解析请求即可完成整个redis-cli

func main() {
    // ....
	for {
		fmt.Printf("%s:%d>", host, port)

		// 获取输入命令和参数
		bio := bufio.NewReader(os.Stdin)
		input, err := bio.ReadString('\n')
		if err != nil {
			log.Fatal(err)
		}
		fields := strings.Fields(input)

		// 编码发送请求
		req := MultiBulkMarshal(fields...)

		// 发送请求
		_, err = conn.Write([]byte(req))
		if err != nil {
			log.Fatal(err)
		}

		// 读取返回内容
		p := make([]byte, 1024)
		_, err = conn.Read(p)
		if err != nil {
			log.Fatal(err)
		}

		// 解析返回内容
		if p[0] == '*' {
			result, err := MultiUnMarsh(p)
		} else {
			result, _, err := SingleUnMarshal(p)
		}

    }
    // ....
}

6. 总结

到目前为止我们的cli程序已经全部完成,但其实还有很多不完美地方。但核心的redis协议解析已经完成,使用这个解析我们能完成任何的cli与服务器之间的交互


本文来自云栖社区合作伙伴“开源中国”

本文作者: liangwt 

原文链接

相关实践学习
基于Redis实现在线游戏积分排行榜
本场景将介绍如何基于Redis数据库实现在线游戏中的游戏玩家积分排行榜功能。
云数据库 Redis 版使用教程
云数据库Redis版是兼容Redis协议标准的、提供持久化的内存数据库服务,基于高可靠双机热备架构及可无缝扩展的集群架构,满足高读写性能场景及容量需弹性变配的业务需求。 产品详情:https://www.aliyun.com/product/kvstore &nbsp; &nbsp; ------------------------------------------------------------------------- 阿里云数据库体验:数据库上云实战 开发者云会免费提供一台带自建MySQL的源数据库&nbsp;ECS 实例和一台目标数据库&nbsp;RDS实例。跟着指引,您可以一步步实现将ECS自建数据库迁移到目标数据库RDS。 点击下方链接,领取免费ECS&amp;RDS资源,30分钟完成数据库上云实战!https://developer.aliyun.com/adc/scenario/51eefbd1894e42f6bb9acacadd3f9121?spm=a2c6h.13788135.J_3257954370.9.4ba85f24utseFl
相关文章
|
13小时前
|
缓存 测试技术 持续交付
Golang深入浅出之-Go语言中的持续集成与持续部署(CI/CD)
【5月更文挑战第5天】本文介绍了Go语言项目中的CI/CD实践,包括持续集成与持续部署的基础知识,常见问题及解决策略。测试覆盖不足、版本不一致和构建时间过长是主要问题,可通过全面测试、统一依赖管理和利用缓存优化。文中还提供了使用GitHub Actions进行自动化测试和部署的示例,强调了持续优化CI/CD流程以适应项目需求的重要性。
25 1
|
13小时前
|
负载均衡 监控 Go
Golang深入浅出之-Go语言中的服务网格(Service Mesh)原理与应用
【5月更文挑战第5天】服务网格是处理服务间通信的基础设施层,常由数据平面(代理,如Envoy)和控制平面(管理配置)组成。本文讨论了服务发现、负载均衡和追踪等常见问题及其解决方案,并展示了使用Go语言实现Envoy sidecar配置的例子,强调Go语言在构建服务网格中的优势。服务网格能提升微服务的管理和可观测性,正确应对问题能构建更健壮的分布式系统。
13 1
|
1天前
|
消息中间件 Go API
Golang深入浅出之-Go语言中的微服务架构设计与实践
【5月更文挑战第4天】本文探讨了Go语言在微服务架构中的应用,强调了单一职责、标准化API、服务自治和容错设计等原则。同时,指出了过度拆分、服务通信复杂性、数据一致性和部署复杂性等常见问题,并提出了DDD拆分、使用成熟框架、事件驱动和配置管理与CI/CD的解决方案。文中还提供了使用Gin构建HTTP服务和gRPC进行服务间通信的示例。
10 0
|
1天前
|
Prometheus 监控 Cloud Native
Golang深入浅出之-Go语言中的分布式追踪与监控系统集成
【5月更文挑战第4天】本文探讨了Go语言中分布式追踪与监控的重要性,包括追踪的三个核心组件和监控系统集成。常见问题有追踪数据丢失、性能开销和监控指标不当。解决策略涉及使用OpenTracing或OpenTelemetry协议、采样策略以及聚焦关键指标。文中提供了OpenTelemetry和Prometheus的Go代码示例,强调全面可观测性对微服务架构的意义,并提示选择合适工具和策略以确保系统稳定高效。
13 5
|
1天前
|
监控 算法 Go
Golang深入浅出之-Go语言中的服务熔断、降级与限流策略
【5月更文挑战第4天】本文探讨了分布式系统中保障稳定性的重要策略:服务熔断、降级和限流。服务熔断通过快速失败和暂停故障服务调用来保护系统;服务降级在压力大时提供有限功能以保持整体可用性;限流控制访问频率,防止过载。文中列举了常见问题、解决方案,并提供了Go语言实现示例。合理应用这些策略能增强系统韧性和可用性。
13 0
|
1天前
|
负载均衡 算法 Go
Golang深入浅出之-Go语言中的服务注册与发现机制
【5月更文挑战第4天】本文探讨了Go语言中服务注册与发现的关键原理和实践,包括服务注册、心跳机制、一致性问题和负载均衡策略。示例代码演示了使用Consul进行服务注册和客户端发现服务的实现。在实际应用中,需要解决心跳失效、注册信息一致性和服务负载均衡等问题,以确保微服务架构的稳定性和效率。
11 3
|
1天前
|
中间件 Go
Go语言中的中间件设计与实现
【5月更文挑战第4天】Go语言中的中间件在HTTP请求处理中扮演重要角色,提供了一种插入逻辑层的方式,便于实现日志、认证和限流等功能,而不增加核心代码复杂性。中间件遵循`http.Handler`接口,通过函数组合实现。常见问题包括错误处理(确保中间件能正确处理并传递错误)和请求上下文管理(使用`context.Context`共享数据以避免并发问题)。通过理解中间件机制和最佳实践,可以构建更健壮的Web应用。
15 0
|
3天前
|
前端开发 Go
Golang深入浅出之-Go语言中的异步编程与Future/Promise模式
【5月更文挑战第3天】Go语言通过goroutines和channels实现异步编程,虽无内置Future/Promise,但可借助其特性模拟。本文探讨了如何使用channel实现Future模式,提供了异步获取URL内容长度的示例,并警示了Channel泄漏、错误处理和并发控制等常见问题。为避免这些问题,建议显式关闭channel、使用context.Context、并发控制机制及有效传播错误。理解并应用这些技巧能提升Go语言异步编程的效率和健壮性。
14 5
Golang深入浅出之-Go语言中的异步编程与Future/Promise模式
|
3天前
|
监控 负载均衡 算法
Golang深入浅出之-Go语言中的协程池设计与实现
【5月更文挑战第3天】本文探讨了Go语言中的协程池设计,用于管理goroutine并优化并发性能。协程池通过限制同时运行的goroutine数量防止资源耗尽,包括任务队列和工作协程两部分。基本实现思路涉及使用channel作为任务队列,固定数量的工作协程处理任务。文章还列举了一个简单的协程池实现示例,并讨论了常见问题如任务队列溢出、协程泄露和任务调度不均,提出了解决方案。通过合理设置缓冲区大小、确保资源释放、优化任务调度以及监控与调试,可以避免这些问题,提升系统性能和稳定性。
14 6
|
3天前
|
安全 Go
Golang深入浅出之-Go语言中的并发安全队列:实现与应用
【5月更文挑战第3天】本文探讨了Go语言中的并发安全队列,它是构建高性能并发系统的基础。文章介绍了两种实现方法:1) 使用`sync.Mutex`保护的简单队列,通过加锁解锁确保数据一致性;2) 使用通道(Channel)实现无锁队列,天生并发安全。同时,文中列举了并发编程中常见的死锁、数据竞争和通道阻塞问题,并给出了避免这些问题的策略,如明确锁边界、使用带缓冲通道、优雅处理关闭以及利用Go标准库。
15 5