redis c++ 实例代码

以下是一个简单的 Redis C++ 实例代码，需要使用 Redis C++ 客户端库：

#include <iostream>
#include <redisclient/redissyncclient.h>

int main() {
    redisclient::RedisSyncClient client("127.0.0.1", 6379);

    // 设置键值对
    client.set("name", "Alice");
    client.set("age", "20");

    // 获取键值对
    std::string name = client.get("name");
    std::string age = client.get("age");

    std::cout << "Name: " << name << std::endl;
    std::cout << "Age: " << age << std::endl;

    return 0;
}

这个例子中使用了 `redissyncclient` 库，首先需要安装这个库。例如，可以在 Ubuntu 上使用以下命令安装：

sudo apt install libredisclient-dev

相关问题

redis 订阅发布 实例代码

Redis是一种快速、可扩展的键值存储系统，可以将很多数据存储在内存中，因此对于实时需求的系统非常适合。Redis还提供了许多高级数据结构，以及许多有用的功能，例如订阅和发布机制。

订阅和发布机制是Redis的一种高级功能，它允许订阅者向频道发布消息，然后所有订阅该频道的客户端都会接收到消息。这种机制非常适合于实时通知、聊天室等场景。

在Redis中，使用subscribe命令订阅一个或多个频道，使用publish命令向一个频道发布消息。以下是一个订阅和发布的实例代码：

# 发布端代码

import redis

r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)

r.publish('hello', 'Hello, Redis!') # 向hello频道发布消息

# 订阅端代码

import redis

r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)

p = r.pubsub()

p.subscribe('hello') # 订阅hello频道

while True:

message = p.get_message()

if message:

print(message['data']) # 打印接收到的消息

以上代码中，发布端使用Redis的Python客户端库redis-py向hello频道发布了一条消息。订阅端也是使用redis-py库，使用pubsub()方法创建一个PubSub对象并订阅hello频道。然后通过get_message()方法监听新消息并打印出来。

这里需要注意的是，订阅操作会阻塞程序，因此必须使用类似于异步回调或者多线程的方式来实现非阻塞的订阅操作。

总之，Redis的订阅和发布机制非常适合需要实时通知、聊天室等场景，同时也需要注意保持订阅端的高可用性和非阻塞操作。

Redis 聚类算法代码实例

Redis 提供了一个聚类算法模块，可以对数据进行聚类，该模块采用 KMeans++ 算法实现。以下是 Redis 聚类算法的代码实例：

1. 安装 Redis 模块

首先需要安装 Redis 模块，可以通过以下命令进行安装：

redis-cli module load /path/to/redisai.so

2. 设置数据

接下来，需要设置数据，可以使用以下命令：

AI.TENSORSET input_tensor FLOAT 2 2 VALUES 1.0 1.0 2.0 2.0

该命令会创建一个名为 input_tensor 的张量，维度为 2x2，值为 [1,1;2,2]。

3. 执行聚类

执行以下命令开始聚类：

AI.CLUSTERING input_tensor centroids_tensor output_tensor 3 10

其中，input_tensor 是输入数据的张量名称，centroids_tensor 是质心的张量名称，output_tensor 是输出数据的张量名称，3 表示聚类数，10 表示最大迭代次数。

4. 获取结果

执行以下命令获取聚类结果：

AI.TENSORGET output_tensor META VALUES

该命令会返回聚类结果的元数据和值。

以上就是 Redis 聚类算法的代码实例，通过该算法可以对数据进行聚类分析，得到更好的数据结构和分析结果。