class RedisDB:
def __init__(self,
ip_ports=None,
db=None,
user_pass=None,
url=None,
decode_responses=True,
service_name=None,
max_connections=32,
**kwargs):
"""
redis的封装
Args:
ip_ports: ip:port 多个可写为列表或者逗号隔开 如 ip1:port1,ip2:port2 或 ["ip1:port1", "ip2:port2"]
db:
user_pass:
url:
decode_responses:
service_name: 适用于redis哨兵模式
"""
# 可能会改setting中的值，所以此处不能直接赋值为默认值，需要后加载赋值
if ip_ports is None:
ip_ports = setting.REDISDB_IP_PORTS
if db is None:
db = setting.REDISDB_DB
if user_pass is None:
user_pass = setting.REDISDB_USER_PASS
if service_name is None:
service_name = setting.REDISDB_SERVICE_NAME
self._is_redis_cluster = False
try:
if not url:
ip_ports = (ip_ports if isinstance(ip_ports, list) else
ip_ports.split(","))
if len(ip_ports) > 1:
startup_nodes = []
for ip_port in ip_ports:
ip, port = ip_port.split(":")
startup_nodes.append({"host": ip, "port": port})
if service_name:
log.debug("使用redis哨兵模式")
hosts = [(node["host"], node["port"])
for node in startup_nodes]
sentinel = Sentinel(hosts, socket_timeout=3, **kwargs)
self._redis = sentinel.master_for(
service_name,
password=user_pass,
db=db,
redis_class=redis.StrictRedis,
decode_responses=decode_responses,
max_connections=max_connections,
**kwargs)
else:
log.debug("使用redis集群模式")
self._redis = StrictRedisCluster(
startup_nodes=startup_nodes,
decode_responses=decode_responses,
password=user_pass,
max_connections=max_connections,
**kwargs)
self._is_redis_cluster = True
else:
ip, port = ip_ports[0].split(":")
self._redis = redis.StrictRedis(
host=ip,
port=port,
db=db,
password=user_pass,
decode_responses=decode_responses,
max_connections=max_connections,
**kwargs)
else:
self._redis = redis.StrictRedis.from_url(
url, decode_responses=decode_responses)
except Exception as e:
raise
else:
if not url:
log.debug("连接到redis数据库 %s db%s" % (ip_ports, db))
else:
log.debug("连接到redis数据库 %s" % (url))
self._ip_ports = ip_ports
self._db = db
self._user_pass = user_pass
self._url = url
def __repr__(self):
if self._url:
return "<Redisdb url:{}>".format(self._url)
return "<Redisdb ip_ports: {} db:{} user_pass:{}>".format(
self._ip_ports, self._db, self._user_pass)
@classmethod
def from_url(cls, url):
return cls(url=url)
def sadd(self, table, values):
"""
@summary: 使用无序set集合存储数据， 去重
---------
@param table:
@param values: 值； 支持list 或 单个值
---------
@result: 若库中存在 返回0，否则入库，返回1。 批量添加返回None
"""
if isinstance(values, list):
pipe = self._redis.pipeline(
transaction=True
) # redis-py默认在执行每次请求都会创建（连接池申请连接）和断开（归还连接池）一次连接操作，如果想要在一次请求中指定多个命令，则可以使用pipline实现一次请求指定多个命令，并且默认情况下一次pipline 是原子性操作。
if not self._is_redis_cluster:
pipe.multi()
for value in values:
pipe.sadd(table, value)
pipe.execute()
else:
return self._redis.sadd(table, values)
def sget(self, table, count=1, is_pop=True):
"""
返回 list 如 ['1'] 或 []
@param table:
@param count:
@param is_pop:
@return:
"""
datas = []
if is_pop:
count = count if count <= self.sget_count(
table) else self.sget_count(table)
if count:
if count > 1:
pipe = self._redis.pipeline(
transaction=True
) # redis-py默认在执行每次请求都会创建（连接池申请连接）和断开（归还连接池）一次连接操作，如果想要在一次请求中指定多个命令，则可以使用pipline实现一次请求指定多个命令，并且默认情况下一次pipline 是原子性操作。
if not self._is_redis_cluster:
pipe.multi()
while count:
pipe.spop(table)
count -= 1
datas = pipe.execute()
else:
datas.append(self._redis.spop(table))
else:
datas = self._redis.srandmember(table, count)
return datas
def srem(self, table, values):
"""
@summary: 移除集合中的指定元素
---------
@param table:
@param values: 一个或者列表
---------
@result:
"""
if isinstance(values, list):
pipe = self._redis.pipeline(
transaction=True
) # redis-py默认在执行每次请求都会创建（连接池申请连接）和断开（归还连接池）一次连接操作，如果想要在一次请求中指定多个命令，则可以使用pipline实现一次请求指定多个命令，并且默认情况下一次pipline 是原子性操作。
if not self._is_redis_cluster:
pipe.multi()
for value in values:
pipe.srem(table, value)
pipe.execute()
else:
self._redis.srem(table, values)
def sget_count(self, table):
return self._redis.scard(table)
def sdelete(self, table):
"""
@summary: 删除set集合的大键（数据量大的表）
删除大set键，使用sscan命令，每次扫描集合中500个元素，再用srem命令每次删除一个键
若直接用delete命令，会导致Redis阻塞，出现故障切换和应用程序崩溃的故障。
---------
@param table:
---------
@result:
"""
# 当 SCAN 命令的游标参数被设置为 0 时， 服务器将开始一次新的迭代， 而当服务器向用户返回值为 0 的游标时， 表示迭代已结束
cursor = "0"
while cursor != 0:
cursor, data = self._redis.sscan(table, cursor=cursor, count=500)
for item in data:
# pipe.srem(table, item)
self._redis.srem(table, item)
# pipe.execute()
def sismember(self, table, key):
"Return a boolean indicating if ``value`` is a member of set ``name``"
return self._redis.sismember(table, key)
def zadd(self, table, values, prioritys=0):
"""
@summary: 使用有序set集合存储数据， 去重(值存在更新)
---------
@param table:
@param values: 值； 支持list 或 单个值
@param prioritys: 优先级； double类型，支持list 或 单个值。 根据此字段的值来排序, 值越小越优先。 可不传值，默认value的优先级为0
---------
@result:若库中存在 返回0，否则入库，返回1。 批量添加返回 [0, 1 ...]
"""
if isinstance(values, list):
if not isinstance(prioritys, list):
prioritys = [prioritys] * len(values)
else:
assert len(values) == len(prioritys), "values值要与prioritys值一一对应"
pipe = self._redis.pipeline(transaction=True)
if not self._is_redis_cluster:
pipe.multi()
for value, priority in zip(values, prioritys):
pipe.zadd(table, priority, value)
return pipe.execute()
else:
return self._redis.zadd(table, prioritys, values)
def zget(self, table, count=1, is_pop=True):
"""
@summary: 从有序set集合中获取数据 优先返回分数小的（优先级高的）
---------
@param table:
@param count: 数量 -1 返回全部数据
@param is_pop:获取数据后，是否在原set集合中删除，默认是
---------
@result: 列表
"""
start_pos = 0 # 包含
end_pos = count - 1 if count > 0 else count
pipe = self._redis.pipeline(
transaction=True
) # redis-py默认在执行每次请求都会创建（连接池申请连接）和断开（归还连接池）一次连接操作，如果想要在一次请求中指定多个命令，则可以使用pipline实现一次请求指定多个命令，并且默认情况下一次pipline 是原子性操作。
if not self._is_redis_cluster:
pipe.multi(
) # 标记事务的开始 参考 http://www.runoob.com/redis/redis-transactions.html
pipe.zrange(table, start_pos, end_pos) # 取值
if is_pop:
pipe.zremrangebyrank(table, start_pos, end_pos) # 删除
results, *count = pipe.execute()
return results
def zremrangebyscore(self, table, priority_min, priority_max):
"""
根据分数移除成员 闭区间
@param table:
@param priority_min:
@param priority_max:
@return: 被移除的成员个数
"""
return self._redis.zremrangebyscore(table, priority_min, priority_max)
def zrangebyscore(self,
table,
priority_min,
priority_max,
count=None,
is_pop=True):
"""
@summary: 返回指定分数区间的数据 闭区间
---------
@param table:
@param priority_min: 优先级越小越优先
@param priority_max:
@param count: 获取的数量，为空则表示分数区间内的全部数据
@param is_pop: 是否删除
---------
@result:
"""
# 使用lua脚本， 保证操作的原子性
lua = """
local key = KEYS[1]
local min_score = ARGV[2]
local max_score = ARGV[3]
local is_pop = ARGV[4]
local count = ARGV[5]
-- 取值
local datas = nil
if count then
datas = redis.call('zrangebyscore', key, min_score, max_score, 'limit', 0, count)
else
datas = redis.call('zrangebyscore', key, min_score, max_score)
end
-- 删除redis中刚取到的值
if (is_pop) then
for i=1, #datas do
redis.call('zrem', key, datas[i])
end
end
return datas
"""
cmd = self._redis.register_script(lua)
if count:
res = cmd(keys=[table],
args=[table, priority_min, priority_max, is_pop, count])
else:
res = cmd(keys=[table],
args=[table, priority_min, priority_max, is_pop])
return res
def zrangebyscore_increase_score(self,
table,
priority_min,
priority_max,
increase_score,
count=None):
"""
@summary: 返回指定分数区间的数据 闭区间， 同时修改分数
---------
@param table:
@param priority_min: 最小分数
@param priority_max: 最大分数
@param increase_score: 分数值增量 正数则在原有的分数上叠加，负数则相减
@param count: 获取的数量，为空则表示分数区间内的全部数据
---------
@result:
"""
# 使用lua脚本， 保证操作的原子性
lua = """
local key = KEYS[1]
local min_score = ARGV[1]
local max_score = ARGV[2]
local increase_score = ARGV[3]
local count = ARGV[4]
-- 取值
local datas = nil
if count then
datas = redis.call('zrangebyscore', key, min_score, max_score, 'limit', 0, count)
else
datas = redis.call('zrangebyscore', key, min_score, max_score)
end
--修改优先级
for i=1, #datas do
redis.call('zincrby', key, increase_score, datas[i])
end
return datas
"""
cmd = self._redis.register_script(lua)
if count:
res = cmd(keys=[table],
args=[priority_min, priority_max, increase_score, count])
else:
res = cmd(keys=[table],
args=[priority_min, priority_max, increase_score])
return res
def zrangebyscore_set_score(self,
table,
priority_min,
priority_max,
score,
count=None):
"""
@summary: 返回指定分数区间的数据 闭区间， 同时修改分数
---------
@param table:
@param priority_min: 最小分数
@param priority_max: 最大分数
@param score: 分数值
@param count: 获取的数量，为空则表示分数区间内的全部数据
---------
@result:
"""
# 使用lua脚本， 保证操作的原子性
lua = """
local key = KEYS[1]
local min_score = ARGV[1]
local max_score = ARGV[2]
local set_score = ARGV[3]
local count = ARGV[4]
-- 取值
local datas = nil
if count then
datas = redis.call('zrangebyscore', key, min_score, max_score, 'withscores','limit', 0, count)
else
datas = redis.call('zrangebyscore', key, min_score, max_score, 'withscores')
end
local real_datas = {} -- 数据
--修改优先级
for i=1, #datas, 2 do
local data = datas[i]
local score = datas[i+1]
table.insert(real_datas, data) -- 添加数据
redis.call('zincrby', key, set_score - score, datas[i])
end
return real_datas
"""
cmd = self._redis.register_script(lua)
if count:
res = cmd(keys=[table],
args=[priority_min, priority_max, score, count])
else:
res = cmd(keys=[table], args=[priority_min, priority_max, score])
return res
def zget_count(self, table, priority_min=None, priority_max=None):
"""
@summary: 获取表数据的数量
---------
@param table:
@param priority_min:优先级范围 最小值（包含）
@param priority_max:优先级范围 最大值（包含）
---------
@result:
"""
if priority_min != None and priority_max != None:
return self._redis.zcount(table, priority_min, priority_max)
else:
return self._redis.zcard(table)
def zrem(self, table, values):
"""
@summary: 移除集合中的指定元素
---------
@param table:
@param values: 一个或者列表
---------
@result:
"""
if isinstance(values, list):
pipe = self._redis.pipeline(
transaction=True
) # redis-py默认在执行每次请求都会创建（连接池申请连接）和断开（归还连接池）一次连接操作，如果想要在一次请求中指定多个命令，则可以使用pipline实现一次请求指定多个命令，并且默认情况下一次pipline 是原子性操作。
if not self._is_redis_cluster:
pipe.multi()
for value in values:
pipe.zrem(table, value)
pipe.execute()
else:
self._redis.zrem(table, values)
def zexists(self, table, values):
"""
利用zscore判断某元素是否存在
@param values:
@return:
"""
is_exists = []
if isinstance(values, list):
pipe = self._redis.pipeline(
transaction=True
) # redis-py默认在执行每次请求都会创建（连接池申请连接）和断开（归还连接池）一次连接操作，如果想要在一次请求中指定多个命令，则可以使用pipline实现一次请求指定多个命令，并且默认情况下一次pipline 是原子性操作。
pipe.multi()
for value in values:
pipe.zscore(table, value)
is_exists_temp = pipe.execute()
for is_exist in is_exists_temp:
if is_exist != None:
is_exists.append(1)
else:
is_exists.append(0)
else:
is_exists = self._redis.zscore(table, values)
is_exists = 1 if is_exists != None else 0
return is_exists
def lpush(self, table, values):
if isinstance(values, list):
pipe = self._redis.pipeline(
transaction=True
) # redis-py默认在执行每次请求都会创建（连接池申请连接）和断开（归还连接池）一次连接操作，如果想要在一次请求中指定多个命令，则可以使用pipline实现一次请求指定多个命令，并且默认情况下一次pipline 是原子性操作。
if not self._is_redis_cluster:
pipe.multi()
for value in values:
pipe.rpush(table, value)
pipe.execute()
else:
return self._redis.rpush(table, values)
def lpop(self, table, count=1):
"""
@summary:
---------
@param table:
@param count:
---------
@result: count>1时返回列表
"""
datas = None
count = count if count <= self.lget_count(table) else self.lget_count(
table)
if count:
if count > 1:
pipe = self._redis.pipeline(
transaction=True
) # redis-py默认在执行每次请求都会创建（连接池申请连接）和断开（归还连接池）一次连接操作，如果想要在一次请求中指定多个命令，则可以使用pipline实现一次请求指定多个命令，并且默认情况下一次pipline 是原子性操作。
if not self._is_redis_cluster:
pipe.multi()
while count:
pipe.lpop(table)
count -= 1
datas = pipe.execute()
else:
datas = self._redis.lpop(table)
return datas
def rpoplpush(self, from_table, to_table=None):
"""
将列表 from_table 中的最后一个元素(尾元素)弹出，并返回给客户端。
将 from_table 弹出的元素插入到列表 to_table ，作为 to_table 列表的的头元素。
如果 from_table 和 to_table 相同，则列表中的表尾元素被移动到表头，并返回该元素，可以把这种特殊情况视作列表的旋转(rotation)操作
@param from_table:
@param to_table:
@return:
"""
if not to_table:
to_table = from_table
return self._redis.rpoplpush(from_table, to_table)
def lget_count(self, table):
return self._redis.llen(table)
def lrem(self, table, value, num=0):
return self._redis.lrem(table, value, num)
def hset(self, table, key, value):
"""
@summary:
如果 key 不存在，一个新的哈希表被创建并进行 HSET 操作。
如果域 field 已经存在于哈希表中，旧值将被覆盖
---------
@param table:
@param key:
@param value:
---------
@result: 1 新插入； 0 覆盖
"""
return self._redis.hset(table, key, value)
def hset_batch(self, table, datas):
"""
批量插入
Args:
datas:
[[key, value]]
Returns:
"""
pipe = self._redis.pipeline(transaction=True)
if not self._is_redis_cluster:
pipe.multi()
for key, value in datas:
pipe.hset(table, key, value)
return pipe.execute()
def hincrby(self, table, key, increment):
return self._redis.hincrby(table, key, increment)
def hget(self, table, key, is_pop=False):
if not is_pop:
return self._redis.hget(table, key)
else:
lua = """
local key = KEYS[1]
local field = ARGV[1]
-- 取值
local datas = redis.call('hget', key, field)
-- 删除值
redis.call('hdel', key, field)
return datas
"""
cmd = self._redis.register_script(lua)
res = cmd(keys=[table], args=[key])
return res
def hgetall(self, table):
return self._redis.hgetall(table)
def hexists(self, table, key):
return self._redis.hexists(table, key)
def hdel(self, table, *keys):
"""
@summary: 删除对应的key 可传多个
---------
@param table:
@param *keys:
---------
@result:
"""
self._redis.hdel(table, *keys)
def hget_count(self, table):
return self._redis.hlen(table)
def setbit(self, table, offsets, values):
"""
设置字符串数组某一位的值， 返回之前的值
@param table:
@param offsets: 支持列表或单个值
@param values: 支持列表或单个值
@return: list / 单个值
"""
if isinstance(offsets, list):
if not isinstance(values, list):
values = [values] * len(offsets)
else:
assert len(offsets) == len(values), "offsets值要与values值一一对应"
pipe = self._redis.pipeline(
transaction=True
) # redis-py默认在执行每次请求都会创建（连接池申请连接）和断开（归还连接池）一次连接操作，如果想要在一次请求中指定多个命令，则可以使用pipline实现一次请求指定多个命令，并且默认情况下一次pipline 是原子性操作。
pipe.multi()
for offset, value in zip(offsets, values):
pipe.setbit(table, offset, value)
return pipe.execute()
else:
return self._redis.setbit(table, offsets, values)
def getbit(self, table, offsets):
"""
取字符串数组某一位的值
@param table:
@param offsets: 支持列表
@return: list / 单个值
"""
if isinstance(offsets, list):
pipe = self._redis.pipeline(
transaction=True
) # redis-py默认在执行每次请求都会创建（连接池申请连接）和断开（归还连接池）一次连接操作，如果想要在一次请求中指定多个命令，则可以使用pipline实现一次请求指定多个命令，并且默认情况下一次pipline 是原子性操作。
pipe.multi()
for offset in offsets:
pipe.getbit(table, offset)
return pipe.execute()
else:
return self._redis.getbit(table, offsets)
def bitcount(self, table):
return self._redis.bitcount(table)
def strset(self, table, value, **kwargs):
return self._redis.set(table, value, **kwargs)
def str_incrby(self, table, value):
return self._redis.incrby(table, value)
def strget(self, table):
return self._redis.get(table)
def strlen(self, table):
return self._redis.strlen(table)
def getkeys(self, regex):
return self._redis.keys(regex)
def exists_key(self, key):
return self._redis.exists(key)
def set_expire(self, key, seconds):
"""
@summary: 设置过期时间
---------
@param key:
@param seconds: 秒
---------
@result:
"""
self._redis.expire(key, seconds)
def clear(self, table):
try:
self._redis.delete(table)
except Exception as e:
log.error(e)
def get_redis_obj(self):
return self._redis
class RedisDB():
def __init__(self, ip_ports = IP_PORTS, db = DB, user_pass = USER_PASS):
# super(RedisDB, self).__init__()
if not hasattr(self,'_redis'):
self._is_redis_cluster = False
try:
if len(ip_ports) > 1:
startup_nodes = []
for ip_port in ip_ports:
ip, port = ip_port.split(':')
startup_nodes.append({"host":ip, "port":port})
self._redis = StrictRedisCluster(startup_nodes=startup_nodes, decode_responses=True)
self._pipe = self._redis.pipeline(transaction=False)
self._is_redis_cluster = True
else:
ip, port = ip_ports[0].split(':')
self._redis = redis.Redis(host = ip, port = port, db = db, password = user_pass, decode_responses=True) # redis默认端口是6379
self._pipe = self._redis.pipeline(transaction=True) # redis-py默认在执行每次请求都会创建（连接池申请连接）和断开（归还连接池）一次连接操作，如果想要在一次请求中指定多个命令，则可以使用pipline实现一次请求指定多个命令，并且默认情况下一次pipline 是原子性操作。
except Exception as e:
raise
else:
log.info('连接到redis数据库 %s'%(tools.dumps_json(ip_ports)))
def sadd(self, table, values):
'''
@summary: 使用无序set集合存储数据， 去重
---------
@param table:
@param values: 值； 支持list 或 单个值
---------
@result: 若库中存在 返回0，否则入库，返回1。 批量添加返回None
'''
if isinstance(values, list):
if not self._is_redis_cluster: self._pipe.multi()
for value in values:
self._pipe.sadd(table, value)
self._pipe.execute()
else:
return self._redis.sadd(table, values)
def sget(self, table, count = 0, is_pop = True):
datas = []
if is_pop:
count = count if count <= self.sget_count(table) else self.sget_count(table)
if count:
if count > 1:
if not self._is_redis_cluster: self._pipe.multi()
while count:
self._pipe.spop(table)
count -= 1
datas = self._pipe.execute()
else:
datas.append(self._redis.spop(table))
else:
datas = self._redis.srandmember(table, count)
return datas
def sget_count(self, table):
return self._redis.scard(table)
def sdelete(self, table):
'''
@summary: 删除set集合的大键（数据量大的表）
删除大set键，使用sscan命令，每次扫描集合中500个元素，再用srem命令每次删除一个键
若直接用delete命令，会导致Redis阻塞，出现故障切换和应用程序崩溃的故障。
---------
@param table:
---------
@result:
'''
# 当 SCAN 命令的游标参数被设置为 0 时， 服务器将开始一次新的迭代， 而当服务器向用户返回值为 0 的游标时， 表示迭代已结束
cursor = '0'
while cursor != 0:
cursor, data = self._redis.sscan(table, cursor = cursor, count = 10000)
for item in data:
# self._redis.srem(table,item)
self._pipe.srem(table, item)
# print('sdelete %s data size %s'%(table, len(data)))
self._pipe.execute()
def zadd(self, table, values, prioritys = 0):
'''
@summary: 使用有序set集合存储数据， 去重(值存在更新)
---------
@param table:
@param values: 值； 支持list 或 单个值
@param prioritys: 优先级； double类型，支持list 或 单个值。 根据此字段的值来排序, 值越小越优先。 可不传值，默认value的优先级为0
---------
@result:若库中存在 返回0，否则入库，返回1。 批量添加返回None
'''
if isinstance(values, list):
if not isinstance(prioritys, list):
prioritys = [prioritys] * len(values)
else:
assert len(values) == len(prioritys), 'values值要与prioritys值一一对应'
if not self._is_redis_cluster: self._pipe.multi()
for value, priority in zip(values, prioritys):
if self._is_redis_cluster:
self._pipe.zadd(table, priority, value)
else:
self._pipe.zadd(table, value, priority)
self._pipe.execute()
else:
if self._is_redis_cluster:
return self._redis.zadd(table, prioritys, values)
else:
return self._redis.zadd(table, values, prioritys)
def zget(self, table, count = 0, is_pop = True):
'''
@summary: 从有序set集合中获取数据
---------
@param table:
@param count: 数量
@param is_pop:获取数据后，是否在原set集合中删除，默认是
---------
@result: 列表
'''
start_pos = 0 # 包含
end_pos = 0 if count == 0 else count - 1 # 包含
if not self._is_redis_cluster: self._pipe.multi() # 标记事务的开始 参考 http://www.runoob.com/redis/redis-transactions.html
self._pipe.zrange(table, start_pos, end_pos) # 取值
if is_pop: self._pipe.zremrangebyrank(table, start_pos, end_pos) # 删除
results, count = self._pipe.execute()
return results
def zget_count(self, table, priority_min = None, priority_max = None):
'''
@summary: 获取表数据的数量
---------
@param table:
@param priority_min:优先级范围 最小值（包含）
@param priority_max:优先级范围 最大值（包含）
---------
@result:
'''
if priority_min != None and priority_max != None:
return self._redis.zcount(table, priority_min, priority_max)
else:
return self._redis.zcard(table)
def lpush(self, table, values):
if isinstance(values, list):
if not self._is_redis_cluster: self._pipe.multi()
for value in values:
self._pipe.rpush(table, value)
self._pipe.execute()
else:
return self._redis.rpush(table, values)
def lpop(self, table, count = 1):
'''
@summary:
---------
@param table:
@param count:
---------
@result: 返回列表
'''
datas = []
count = count if count <= self.lget_count(table) else self.lget_count(table)
if count:
if count > 1:
if not self._is_redis_cluster: self._pipe.multi()
while count:
data = self._pipe.lpop(table)
count -= 1
datas = self._pipe.execute()
else:
datas.append(self._redis.lpop(table))
return datas
def lget_count(self, table):
return self._redis.llen(table)
def setbit(self, table, offset, value):
self._redis.setbit(table, offset, value)
def getbit(self, table, offset):
return self._redis.getbit(table, offset)
def clear(self, table):
try:
self._redis.delete(table)
except Exception as e:
log.error(e)
