Redis的INT自减让操作更容易（redis的int自减）

Redis的INT自减让操作更容易

Redis是一个快速，开源的键值内存数据库，可用于多种应用场景，例如缓存、消息队列，等等。其中，对于计数器的管理，Redis提供了一个称为INCR的原子命令，该命令能够实现对计数器的自增操作。而在Redis中，还提供了一个类似的INCR的原子命令——DECR，它能够实现对计数器的自减操作。DECR是非常有用的命令，如同INCR一样，它也可以非常方便的实现某些计数器功能，如浏览量、访问量等场景，但却经常会被忽略。本文将讲述Redis中的DECR命令，以及如何使用DECR命令实现一个简单的计数器，并说明DECR的使用优势。

为什么DECR命令很有用？

DECR命令是一种对计数器进行自减操作的命令。跟INCR命令相比，DECR命令并没有得到应有的重视，多数人对它的认识常常停留在“不就是减一吗”的程度。然而，在实际的开发中，DECR命令却具有明显的应用场景。

举个例子，我们在网站中记录了一个帖子的阅读量，每次有人浏览该帖子时，就对该帖子的阅读量进行一次自增操作。但是在某些情况下，有一些用户可能会手快误点导致阅读量的增加，而实际上并没有真正的浏览该帖子。此时，我们可以使用DECR命令来解决这个问题。当用户误操作时，我们对阅读量进行一次自减操作，就能将误操作的影响平抵掉。

示例代码：

redis> SET views 1000
OK
redis> DECR views
(integer) 999
redis> DECR views
(integer) 998

可以看到，DECR命令需要传入一个Redis Key作为参数，该Key对应的Value应该是一个整数类型，DECR命令会将该Key对应的Value自减1。上述代码中，我们先将一个名为views的Key的Value设置为1000，接着调用DECR命令两次，对views的Value进行两次自减操作，最终的结果为998。

代码实现——使用DECR命令实现一个延迟任务队列

下面，我们来通过一个实例来更深入的了解DECR命令的使用，我们将使用DECR命令实现一个延迟任务队列。

该延迟队列会把需要延迟执行的任务按照过期时间分别放入不同的Bucket中。每个Bucket存放的是任务ID，每隔指定时间查询所有Bucket中ID，检查时间是否过期，若过期，则将ID从Bucket中删掉并执行任务。

1、创建Bucket

我们将新建6个Bucket，分别用来存放在1秒到5秒之间、5秒到10秒之间、10秒到20秒之间、20秒到30秒之间、30秒到1分钟之间以及长于1分钟的任务。

示例代码：

redis-cli> MSET BUCKET1 BUCKET2 BUCKET3 BUCKET4 BUCKET5 BUCKET6

2、将任务添加到Bucket

我们将创建一个函数addTask来实现将任务添加到Bucket内的功能。我们要在Redis中创建一个计数器来生成一个唯一的任务ID，我们需要实现将任务ID添加到对应Bucket内的功能。

示例代码：

“`python

import redis

import time

conn = redis.Redis()

def addTask(task, delay):

task_id = conn.incr(“task_id”)

bucket = 0

if delay

bucket = 1

elif delay

bucket = 2

elif delay

bucket = 3

elif delay

bucket = 4

elif delay

bucket = 5

else:

return

timestamp = int(time.time() + delay)

conn.zadd(“bucket” + str(bucket), {task_id: timestamp})

return task_id

task_id = addTask(“test_task”, 5)

在addTask函数中，我们首先使用incr命令生成一个唯一的任务ID，之后根据延迟时间将任务ID添加到对应的Bucket中。具体地，使用zadd命令将任务ID和过期时间作为参数添加到对应Bucket的有序集合中。

同时，由于我们需要多次调用Redis命令，采用创建Redis连接的方式来提高效率。

3、检查任务是否过期

接下来我们要实现的是检查所有Bucket中的任务ID是否过期的功能。在实现之前，我们需要先了解下zrangebyscore命令。该命令可以按照分数范围返回一个有序集合的结果，并且可以限制返回结果数量。

示例代码：

redis-cli> ZRANGEBYSCORE BUCKET1 -inf +inf LIMIT 0 10

1) “1”

2) “2”

3) “3”

在上述代码中，我们使用ZRANGEBYSCORE命令从Bucket1中提取所有元素，其中-inf表示无限小，+inf表示无限大，即不限定时间范围，LIMIT 0 10表示获取前10个元素，函数返回值为1、2、3三个元素的ID。

回到我们的检查任务过期的功能，我们可以将过期时间的范围设为当前时间减去1秒到10秒之间的任务，这样可以保证不会漏掉任何一个过期的任务。

示例代码：

```python
def checkTask():
    for i in range(1, 7):
        now = int(time.time())
        for task_id in conn.zrangebyscore("bucket" + str(i), 0, now):
            conn.zrem("bucket" + str(i), task_id)
            conn.delete("task" + str(task_id))
            print("task " + str(task_id) + " is done.")

在checkTask函数中，我们首先获取当前时间now，在每个Bucket内查找从0到now之间的元素，若存在一个符合条件的元素，即该任务已过期，我们就将其从Bucket中删除，并执行相关的任务，这里我们只将任务ID打印出来。

4、获取任务

我们的程序还需要提供一个接口，供其他程序创建数据并将其添加到Bucket内，然后获取过期的任务ID并执行任务。

示例代码：

“`python

def loopTask():

while True:

checkTask()

for i in range(1, 7):

task_ids = conn.zrangebyscore(“bucket” + str(i), 0, int(time.time()) + 10)

if len(task_ids) > 0:

tasks = {}

for task_id in task_ids:

tasks[task_id] = conn.get(“task” + str(task_id))

conn.delete(“task” + str(task_id))

conn.zrem(“bucket” + str(i), task_id)

print(tasks)

time.sleep(1)

task_id = addTask(“test_task”, 5)

print(task_id)

loopTask()

在loopTask函数中，我们首先调用checkTask函数，检查Bucket中是否有过期的任务，随后将从过期时间到当前时间加上10s的时间范围内的所有任务提取出来，同时将其从Bucket中删除。我们输出所有获取到的任务ID和对应的数据，并在随后的60秒内等待新任务的到来。

结语

在本文中，我们详细介绍了Redis的DECR命令，并通过实现一个延迟任务队列来介绍其应用场景。虽然DECR命令不如INCR命令那么