Redback 技术文档
2024-12-24 00:44:49作者:温艾琴Wonderful
本文档将详细介绍如何安装和使用 Redback,这是一个高级 Redis 库,它提供了一种易于访问和扩展的接口,以操作 Redis 数据类型,并允许用户轻松创建自定义结构。
1. 安装指南
在开始使用 Redback 前,您需要确保已安装 Node.js。然后,通过以下命令安装 Redback:
$ npm install redback
2. 项目使用说明
Redback 提供了多种内置数据结构,包括 List、Set、SortedSet、Hash、Channel 和 Cache。此外,还提供了以下高级数据结构:
- DensitySet - 一个排序集合,添加元素时增加其分数,删除元素时减少其分数。
- KeyPair - 使用两个哈希结构和一个自动递增的键,为每个唯一值分配一个 ID。
- SocialGraph - 类似于 Twitter 的关注和粉丝模型。
- CappedList - 具有固定长度的列表。
- Queue - 一个简单的 FIFO 或 LIFO 队列。
- RateLimit - 计算在一段时间内事件发生的次数。
- BloomFilter - 一个概率性数据结构,用于测试一个元素是否存在于集合中。
创建和使用数据结构
以下是一些示例用法:
var redback = require('redback').createClient();
// 创建 SocialGraph 结构
var user3 = redback.createSocialGraph(3);
user3.follow(1, callback);
// 创建 CappedList 结构
var log = redback.createCappedList('log', 1000);
log.push('Log message ...');
// 创建 Hash 结构
var user = redback.createHash('user1');
user.set({username: 'chris', password: 'foobar'}, callback);
创建自定义结构
使用 addStructure(name, methods) 方法创建自定义结构。例如,创建一个简单的 FIFO 或 LIFO 队列:
redback.addStructure('SimpleQueue', {
init: function (options) {
options = options || {};
this.fifo = options.fifo;
},
add: function (value, callback) {
this.client.lpush(this.key, value, callback);
},
next: function (callback) {
var method = this.fifo ? 'rpop' : 'lpop';
this.client[method](this.key, callback);
}
});
使用 createSimpleQueue(key, options) 调用队列:
var queue = redback.createSimpleQueue('my_queue', {fifo: true});
queue.add('awesome!');
3. 项目 API 使用文档
Redback 的 API 文档可以在其源代码注释中找到。以下是一些常见操作的示例:
缓存后端
var cache = redback.createCache(namespace);
cache.set('foo', 'bar', callback);
cache.get('foo', function (err, foo) {
console.log(foo); // 输出 'bar'
});
发布/订阅提供者
var channel = redback.createChannel('chat').subscribe();
// 接收消息
channel.on('message', function (msg) {
console.log(msg);
});
// 发送消息
channel.publish(msg);
4. 项目安装方式
如前所述,使用以下命令安装 Redback:
$ npm install redback
确保在运行测试之前,本地 Redis 实例正在运行,并且监听 localhost:6379。测试会清空 Redis 数据库 #11。
$ npm test
结束语
Redback 为 Redis 提供了一个强大且灵活的抽象层,使得创建和管理复杂的数据结构变得简单。通过本文档,用户应该能够轻松地安装和使用 Redback,以及创建自定义数据结构来满足特定需求。
登录后查看全文
热门项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5HunyuanVideo-1.5作为一款轻量级视频生成模型,仅需83亿参数即可提供顶级画质,大幅降低使用门槛。该模型在消费级显卡上运行流畅,让每位开发者和创作者都能轻松使用。本代码库提供生成创意视频所需的实现方案与工具集。00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
8
暂无简介
Dart
643
149
Ascend Extension for PyTorch
Python
203
219
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
654
282
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
248
317
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.13 K
631
本项目是CANN提供的是一款高效、可靠的Transformer加速库,基于华为Ascend AI处理器,提供Transformer定制化场景的高性能融合算子。
C++
77
100
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
130
861
仓颉编程语言运行时与标准库。
Cangjie
134
873