昨天在使用node redis的时候报了这样一个错: TypeError: Object [object Object] has no method 'send_command' at RedisClient.(anonymous function) (D:\index.js:991:25) at null._onTimeout (D:\index.js:17:22) at Timer.listOnTimeout [as ontimeout]
昨天在使用node redis的时候报了这样一个错:
TypeError: Object [object Object] has no method 'send_command' at RedisClient.(anonymous function) (D:\index.js:991:25) at null._onTimeout (D:\index.js:17:22) at Timer.listOnTimeout [as ontimeout] (timers.js:110:15)
这个bug比较隐蔽,一步一步来看:
起因
我要实现的是批量插入redis的列表(list),相关的api是这样的:client.rpush(key, [value1, value2, ..., callback])
,参数必须一个一个列出来,要想批量添加(数组),只能使用apply
方法了:
var array = ['list', '1', '2', '3', '4', function() { console.log('success'); } ]; client.rpush.apply(this, array);
数组的第一参数是key,最后一个是回调函数,之间全部是要添加的数据。构造这样一个数组,使用apply
就很完美的解决了批量添加的问题。但是还是太年轻啊,执行demo的时候很正常,但是放入正式代码中就有问题了。
解决
正式代码的数据一般是异步得到的,用setTimeout
模拟一下:
var redis = require('redis'), client = redis.createClient(6379, '127.0.0.1', { auth_pass: 'home.local.17173.com' }); client.on('error', function(err) { console.log('redis错误:' + err); }); client.on('connect', function() { setTimeout(function() { var array = ['list', '1', '2', '3', '4', function() { console.log('success'); } ]; client.rpush.apply(this, array); }, 1000); });
执行上面的代码会报出文章开头的错误,提示“Object [object Object] has no method ‘send_command’”,联系到apply
的this,问题可能出在作用域上,修改倒数第三行代码:
client.rpush.apply(client, array);
执行后就ok了:
所以问题就是出在作用域上,apply
这样的比较明显,但是使用async等就不是那么明显了。在stackoverflow上找到一个问题,有bug的代码是这样的:
var async = require('async'); var redis = require('redis'); var keys = ['key1', 'key2', 'key3']; var client = redis.createClient(); var multi = client.multi(); for (var key in keys) { multi.hmset(key, {'some': 'value'}); } multi.exec(function(err, res) { if (err) throw err; console.dir(res); var myCallback = function(err, res) { console.log('in myCallback'); console.dir(res); client.quit(); process.exit(); }; async.concat(keys, client.hgetall, myCallback); });
错误还是和文章开头的一样,解决方法是使用bind
函数。修改倒数第二行代码如下:
async.concat(keys, client.hgetall.bind(client), myCallback);
bind
函数可以用来设置this
参数,具体用法看这里。
原文地址:在异步回调中操作redis的一个异常, 感谢原作者分享。

저장된 절차는 성능을 향상시키고 복잡한 작업을 단순화하기 위해 MySQL에서 사전 컴파일 된 SQL 문입니다. 1. 성능 향상 : 첫 번째 편집 후 후속 통화를 다시 컴파일 할 필요가 없습니다. 2. 보안 향상 : 권한 제어를 통해 데이터 테이블 액세스를 제한합니다. 3. 복잡한 작업 단순화 : 여러 SQL 문을 결합하여 응용 프로그램 계층 로직을 단순화합니다.

MySQL 쿼리 캐시의 작동 원리는 선택 쿼리 결과를 저장하는 것이며 동일한 쿼리가 다시 실행되면 캐시 된 결과가 직접 반환됩니다. 1) 쿼리 캐시는 데이터베이스 읽기 성능을 향상시키고 해시 값을 통해 캐시 된 결과를 찾습니다. 2) MySQL 구성 파일에서 간단한 구성, query_cache_type 및 query_cache_size를 설정합니다. 3) SQL_NO_CACHE 키워드를 사용하여 특정 쿼리의 캐시를 비활성화하십시오. 4) 고주파 업데이트 환경에서 쿼리 캐시는 성능 병목 현상을 유발할 수 있으며 매개 변수의 모니터링 및 조정을 통해 사용하기 위해 최적화해야합니다.

MySQL이 다양한 프로젝트에서 널리 사용되는 이유에는 다음이 포함됩니다. 1. 고성능 및 확장 성, 여러 스토리지 엔진을 지원합니다. 2. 사용 및 유지 관리, 간단한 구성 및 풍부한 도구; 3. 많은 지역 사회 및 타사 도구 지원을 유치하는 풍부한 생태계; 4. 여러 운영 체제에 적합한 크로스 플랫폼 지원.

MySQL 데이터베이스를 업그레이드하는 단계에는 다음이 포함됩니다. 1. 데이터베이스 백업, 2. 현재 MySQL 서비스 중지, 3. 새 버전의 MySQL 설치, 4. 새 버전의 MySQL 서비스 시작, 5. 데이터베이스 복구. 업그레이드 프로세스 중에 호환성 문제가 필요하며 Perconatoolkit과 같은 고급 도구를 테스트 및 최적화에 사용할 수 있습니다.

MySQL 백업 정책에는 논리 백업, 물리적 백업, 증분 백업, 복제 기반 백업 및 클라우드 백업이 포함됩니다. 1. 논리 백업은 MySQLDump를 사용하여 데이터베이스 구조 및 데이터를 내보내며 소규모 데이터베이스 및 버전 마이그레이션에 적합합니다. 2. 물리적 백업은 데이터 파일을 복사하여 빠르고 포괄적이지만 데이터베이스 일관성이 필요합니다. 3. 증분 백업은 이진 로깅을 사용하여 변경 사항을 기록합니다. 이는 큰 데이터베이스에 적합합니다. 4. 복제 기반 백업은 서버에서 백업하여 생산 시스템에 미치는 영향을 줄입니다. 5. AmazonRDS와 같은 클라우드 백업은 자동화 솔루션을 제공하지만 비용과 제어를 고려해야합니다. 정책을 선택할 때 데이터베이스 크기, 가동 중지 시간 허용 오차, 복구 시간 및 복구 지점 목표를 고려해야합니다.

mysqlclusteringenhancesdatabaserobustness andscalabilitydaturedingdataacrossmultiplenodes.itusesthendbenginefordatareplicationandfaulttolerance, highavailability를 보장합니다

MySQL에서 데이터베이스 스키마 설계 최적화는 다음 단계를 통해 성능을 향상시킬 수 있습니다. 1. 인덱스 최적화 : 공통 쿼리 열에서 인덱스 생성, 쿼리의 오버 헤드 균형 및 업데이트 삽입. 2. 표 구조 최적화 : 정규화 또는 정상화를 통한 데이터 중복성을 줄이고 액세스 효율을 향상시킵니다. 3. 데이터 유형 선택 : 스토리지 공간을 줄이기 위해 Varchar 대신 Int와 같은 적절한 데이터 유형을 사용하십시오. 4. 분할 및 하위 테이블 : 대량 데이터 볼륨의 경우 파티션 및 하위 테이블을 사용하여 데이터를 분산시켜 쿼리 및 유지 보수 효율성을 향상시킵니다.

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