Redis作为高性能缓存中间件早就深入人心，但在Go语言生态里，咱要是想用好Redis，得找个趁手的工具才行。go-redis 这个库就是个不错的选择，不过大伙儿用得最多的就是那几个简单操作，今儿个咱聊点不一样的玩法。
连接池调优小技巧
连接池配置看着简单，但是调优起来还真有点门道。瞧瞧这段代码：
rdb ：= redis.NewClient(&redis.Options{
PoolSize： 30，
MinIdleConns： 10，
MaxConnAge： 20 * time.Minute，
PoolTimeout： 4 * time.Second，
})
有意思的是，PoolSize设多大合适完全得看场景。要是设小了，高峰期连接不够用，队列堵得老长；设太大吧，又浪费资源。我一般是按照最大并发量的1.5倍来设置。
温馨提示：MinIdleConns别设太小，不然每次都要建连接，多费事啊。
Pipeline批处理大杀器
一个一个命令发送？太慢了！用Pipeline批量处理，效率蹭蹭往上涨：
pipe ：= rdb.Pipeline() var incr *redis.IntCmd for i ：= 0；i < 100；i++ {
key ：= fmt.Sprintf(“key：%d”， i)
incr = pipe.Incr(ctx， key)
}
_， err ：= pipe.Exec(ctx) if err ！= nil {
panic(err)
}
这么写比一条条执行快好几倍！不过也得当心，攒的命令太多也不好，容易占内存。我觉得每次100到200条比较合适。
分布式锁进阶玩法
分布式锁不是简单的SetNX就完事了，还得加上过期时间和唯一标识：
lockKey := "order:lock" // 用UUID作为锁值,这样只能自己解锁 lockValue := uuid.New().String()
ok, err := rdb.SetNX(ctx, lockKey, lockValue, 10*time.Second).Result() if !ok { return errors.New("获取锁失败")
} // 解锁要用Lua脚本,保证原子性 unlockScript:= `
if redis.call("get",KEYS[1]) == ARGV[1] then
return redis.call("del",KEYS[1])
else
return 0
end`
加锁的时候顺手设个过期时间，省得自己忘记解锁了。
事务处理有点绕
Redis事务跟咱常见的数据库事务不太一样，得用Watch来防止并发修改：
key := "money" err := rdb.Watch(ctx, func(tx *redis.Tx) error {
// 拿到值 n, err := tx.Get(ctx, key).Int()
if err != nil {
return err
}
// 在事务里修改 _, err = tx.TxPipelined(ctx, func(pipe redis.Pipeliner) error {
pipe.Set(ctx, key, n+100, 0)
return nil })
return err
}, key)
写得有点啰嗦？没办法，这就是Redis事务的味道。不过用好了还是挺好使的。
自动重试机制
网络不稳定的时候，自动重试就派上用场了：
rdb := redis.NewClient(&redis.Options{
MaxRetries: 3,
MinRetryBackoff: time.Millisecond * 100,
MaxRetryBackoff: time.Second,
})
不过话说回来，重试也不是万能的，关键命令该加超时控制还得加：
ctx, cancel := context.WithTimeout(context.Background(), time.Second*2) defer cancel()
val, err := rdb.Get(ctx, "key").Result()
这样写代码稳当多了，出问题也不至于一直卡着。
其实go-redis还有好多高级玩法，比如集群模式、哨兵模式、读写分离啥的。不过这些都得配合实际场景，盲目上就是给自己找麻烦。写代码讲究的就是实用，用多了自然就知道啥时候该用啥功能。
记住几个关键点：连接池要调优、批量处理提效率、分布式锁要严谨、事务处理要当心。这些都整明白了，基本上就能应付日常开发了。
