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。

存儲過程是MySQL中的預編譯SQL語句集合,用於提高性能和簡化複雜操作。 1.提高性能:首次編譯後,後續調用無需重新編譯。 2.提高安全性:通過權限控制限制數據表訪問。 3.簡化複雜操作:將多條SQL語句組合,簡化應用層邏輯。

MySQL查詢緩存的工作原理是通過存儲SELECT查詢的結果,當相同查詢再次執行時,直接返回緩存結果。 1)查詢緩存提高數據庫讀取性能,通過哈希值查找緩存結果。 2)配置簡單,在MySQL配置文件中設置query_cache_type和query_cache_size。 3)使用SQL_NO_CACHE關鍵字可以禁用特定查詢的緩存。 4)在高頻更新環境中,查詢緩存可能導致性能瓶頸,需通過監控和調整參數優化使用。

MySQL被廣泛應用於各種項目中的原因包括:1.高性能與可擴展性,支持多種存儲引擎;2.易於使用和維護,配置簡單且工具豐富;3.豐富的生態系統,吸引大量社區和第三方工具支持;4.跨平台支持,適用於多種操作系統。

MySQL數據庫升級的步驟包括:1.備份數據庫,2.停止當前MySQL服務,3.安裝新版本MySQL,4.啟動新版本MySQL服務,5.恢復數據庫。升級過程需注意兼容性問題,並可使用高級工具如PerconaToolkit進行測試和優化。

MySQL備份策略包括邏輯備份、物理備份、增量備份、基於復制的備份和雲備份。 1.邏輯備份使用mysqldump導出數據庫結構和數據,適合小型數據庫和版本遷移。 2.物理備份通過複製數據文件,速度快且全面,但需數據庫一致性。 3.增量備份利用二進制日誌記錄變化,適用於大型數據庫。 4.基於復制的備份通過從服務器備份,減少對生產系統的影響。 5.雲備份如AmazonRDS提供自動化解決方案,但成本和控制需考慮。選擇策略時應考慮數據庫大小、停機容忍度、恢復時間和恢復點目標。

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在MySQL中優化數據庫模式設計可通過以下步驟提升性能:1.索引優化:在常用查詢列上創建索引,平衡查詢和插入更新的開銷。 2.表結構優化:通過規範化或反規範化減少數據冗餘,提高訪問效率。 3.數據類型選擇:使用合適的數據類型,如INT替代VARCHAR,減少存儲空間。 4.分區和分錶:對於大數據量,使用分區和分錶分散數據,提升查詢和維護效率。

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