Redisson中使用Lua脚本处理JSON数据的注意事项
2025-05-09 13:53:12作者:农烁颖Land
在使用Redisson客户端操作Redis时,Lua脚本是一个非常强大的功能,它允许我们在服务端执行复杂的原子操作。然而,在处理JSON数据时,开发者可能会遇到一些意料之外的问题。
问题现象
当尝试通过Redisson执行包含JSON解析的Lua脚本时,可能会遇到类似以下的错误:
ERR user_script:2: Expected value but found invalid token at character 1
这个错误通常发生在脚本尝试使用cjson.decode()函数解析传入的JSON字符串时。
问题根源
问题的根本原因在于Redisson默认的编码器与JSON数据处理不兼容。Redisson默认使用的是org.redisson.codec.JsonJacksonCodec或其他编码器,这些编码器在处理字符串参数时可能会进行额外的编码转换,导致Lua脚本接收到的参数与预期不符。
解决方案
正确的做法是使用StringCodec编码器来确保参数以原始字符串形式传递给Lua脚本:
redissonClient.getScript(StringCodec.INSTANCE).eval(
RScript.Mode.READ_WRITE,
getSyncHSetRedisStr(),
RScript.ReturnType.VALUE,
Collections.singletonList("aa"),
JSONUtils.toJson(filedMap)
);
技术细节
-
编码器的作用:Redisson的编码器负责在Java对象和Redis存储格式之间进行转换。不同的编码器会对数据进行不同的处理。
-
StringCodec的特殊性:
StringCodec是最简单的编码器,它不会对字符串进行任何额外的处理,确保数据以原始形式传递给Redis。 -
Lua脚本中的JSON处理:Redis的Lua环境内置了cjson库,可以方便地处理JSON数据,但前提是传入的参数必须是有效的JSON字符串。
最佳实践
- 当Lua脚本需要处理JSON数据时,总是使用
StringCodec编码器 - 在Java端确保生成的JSON字符串是有效的
- 在Lua脚本中添加错误处理逻辑,验证JSON解析是否成功
- 考虑对大型JSON数据进行压缩后再传输
扩展思考
这个问题实际上反映了分布式系统中数据序列化的重要性。在不同的系统组件间传递数据时,必须确保序列化和反序列化过程的一致性。Redisson提供的多种编码器正是为了满足不同场景下的序列化需求,开发者需要根据具体场景选择合适的编码器。
通过这个案例,我们可以更深入地理解Redisson的设计哲学和Redis Lua脚本的执行机制,这对于构建稳定可靠的分布式系统至关重要。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
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
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
最新内容推荐
MQTT 3.1.1协议中文版文档:物联网开发者的必备技术指南 Solidcam后处理文件下载与使用完全指南:提升CNC编程效率的必备资源 Python案例资源下载 - 从入门到精通的完整项目代码合集 TortoiseSVN 1.14.5.29465 中文版:高效版本控制的终极解决方案 CrystalIndex资源文件管理系统:高效索引与文件管理的最佳实践指南 QT连接阿里云MySQL数据库完整指南:从环境配置到问题解决 Windows Server 2016 .NET Framework 3.5 SXS文件下载与安装完整指南 Python开发者的macOS终极指南:VSCode安装配置全攻略 瀚高迁移工具migration-4.1.4:企业级数据库迁移的智能解决方案 STM32到GD32项目移植完全指南:从兼容性到实战技巧
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
Ascend Extension for PyTorch
Python
223
246
暂无简介
Dart
672
157
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++
663
313
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
262
324
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
1.2 K
655
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
64
19
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
218
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
330
137