如何使用StringRedisTemplate操作Redis详解

Posted by wotrd on 07-31,2019

如何使用StringRedisTemplate操作Redis详解

Redis简介

Redis 是一个开源(BSD许可)的,内存中的数据结构存储系统,它可以用作数据库、缓存和消息中间件。支持事务5.0版本新增stream数据类型。

Spring boot单数据源配置

Springboot的redis单数据源配置特别简单
(1)配置appliation.properties文件

spring.redis.host=x.x.x.x
spring.redis.port=6379
#redis的数据库号
spring.redis.database=4
spring.redis.timeout = 30000ms
spring.redis.jedis.pool.max-active=200
spring.redis.jedis.pool.max-idle=0
spring.redis.lettuce.pool.max-idle=5
spring.redis.jedis.pool.max-wait=20000ms

(2)StringRedisTemplate的基本操作

StringRedisTemplate自动关闭redis连接
//注入对象 	
@Autowired
private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;

#获取ValueOperations操作String数据
ValueOperations<String, String> valueOperations = stringRedisTemplate.opsForValue();
valueOperations.set("strRedis","StringRedisTemplate");
valueOperations.get("strRedis"); 

#设置过期时间	 
set("timeStep", new Date().getTime()+"", 2 ,TimeUnit.MINUTES);

#获取SetOperations操作Set数据
 SetOperations<String, String> set = stringRedisTemplate.opsForSet();
 set.add("set1","22");
 set.add("set1","33");
 set.add("set1","44");
 Set<String> resultSet =stringRedisTemplate.opsForSet().members("set1");
 stringRedisTemplate.opsForSet().add("set2", "1","2","3");//向指定key中存放set集合
 Set<String> resultSet1 =stringRedisTemplate.opsForSet().members("set2");
 log.info("resultSet:"+resultSet);
 log.info("resultSet1:"+resultSet1);

#获取ListOperations操作List数据,list可以用来实现队列。
 //将数据添加到key对应的现有数据的左边
 Long redisList = stringRedisTemplate.opsForList().leftPush("redisList", "3");
 stringRedisTemplate.opsForList().leftPush("redisList", "4");
 //将数据添加到key对应的现有数据的右边
 Long size = stringRedisTemplate.opsForList().size("redisList");
 //从左往右遍历
 String leftPop = stringRedisTemplate.opsForList().leftPop("redisList");
 //从右往左遍历
 String rightPop = stringRedisTemplate.opsForList().rightPop("redisList");
 //查询全部元素
 List<String> range = stringRedisTemplate.opsForList().range("redisList", 0, -1);
 //查询前三个元素
 List<String> range1 = stringRedisTemplate.opsForList().range("redisList", 0, 3);
 //从左往右删除list中元素A  (1:从左往右 -1:从右往左 0:删除全部)
 Long remove = stringRedisTemplate.opsForList().remove("key", 1, "A");
 log.info("redisList----"+redisList);
 log.info("size----"+size);
 log.info("leftPop----"+leftPop);
 log.info("rightPop----"+rightPop);
 log.info("range----"+range);
 log.info("range1----"+range1);
 log.info("remove----"+remove);  

//判断key对应的map中是否存在hash
Boolean aBoolean = stringRedisTemplate.opsForHash().hasKey("hash", "hash1");
//往key对应的map中新增(key1,value1)
stringRedisTemplate.opsForHash().put("hash", "hash1", "value1");
//获取key对应的map中hash1的值
Object o = stringRedisTemplate.opsForHash().get("hash", "hash1");
//删除key对应的map中多个子hash(可变参数)
Long delete = stringRedisTemplate.opsForHash().delete("hash", "key1", "key2", "key3");
//获取hash对应的map
Map<Object, Object> hash = stringRedisTemplate.opsForHash().entries("hash");
//获取hash对应的map中全部子hash集合
Set<Object> hash1 = stringRedisTemplate.opsForHash().keys("hash");
//获取hash对应的map中全部value集合
List<Object> hash2 = stringRedisTemplate.opsForHash().values("hash");

#删除键
Boolean key = stringRedisTemplate.delete("key");  
#数字加x
Long count = stringRedisTemplate.boundValueOps("count").increment(1);//val +1 
#获取过期时间,不设的话为-1
Long time = stringRedisTemplate.getExpire("count")   

Spring boot多数据源配置,配置一个1号库,一个4号库

添加依赖

<dependency>
    <groupId>org.apache.commons</groupId>
    <artifactId>commons-pool2</artifactId>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
</dependency>

修改application.properties配置文件

#1号库
spring.redis.redis-onedb.database=0
spring.redis.redis-onedb.hostName=192.168.90.42
spring.redis.redis-onedb.port=9110
spring.redis.redis-onedb.timeout=5000
#4号库
spring.redis.redis-fourdb.database=4
spring.redis.redis-fourdb.hostName=192.168.90.42
spring.redis.redis-fourdb.port=9110
spring.redis.redis-fourdb.timeout=5000

创建RedisConfig.java文件

@Configuration
public class RedisConfig {
@Bean
@ConfigurationProperties(prefix = "spring.redis.lettuce.pool")
@Scope(value = "prototype")
public GenericObjectPoolConfig redisPool(){
    return new GenericObjectPoolConfig();
}

@Bean
@ConfigurationProperties(prefix = "spring.redis.redis-fourdb")
public RedisStandaloneConfiguration redisConfigA(){
    return new RedisStandaloneConfiguration();
}

@Bean
@ConfigurationProperties(prefix = "spring.redis.redis-onedb")
public RedisStandaloneConfiguration redisConfigB(){
    return new RedisStandaloneConfiguration();
}

@Primary
@Bean
public LettuceConnectionFactory factoryA(GenericObjectPoolConfig config, RedisStandaloneConfiguration redisConfigA){
    LettuceClientConfiguration clientConfiguration = LettucePoolingClientConfiguration.builder()
            .poolConfig(config).commandTimeout(Duration.ofMillis(config.getMaxWaitMillis())).build();
    return new LettuceConnectionFactory(redisConfigA, clientConfiguration);
}

@Bean
public LettuceConnectionFactory factoryB(GenericObjectPoolConfig config, RedisStandaloneConfiguration redisConfigB){
    LettuceClientConfiguration clientConfiguration = LettucePoolingClientConfiguration.builder()
            .poolConfig(config).commandTimeout(Duration.ofMillis(config.getMaxWaitMillis())).build();
    return new LettuceConnectionFactory(redisConfigB, clientConfiguration);
}


@Bean(name = "fourRedis")
public StringRedisTemplate redisBusTemplate(@Qualifier("factoryA") LettuceConnectionFactory factoryA){
    StringRedisTemplate template = getRedisTemplate();
    template.setConnectionFactory(factoryA);
    return template;
}

@Bean(name = "oneRedis")
public StringRedisTemplate redisLoginTemplate(@Qualifier("factoryB")LettuceConnectionFactory factoryB){
    StringRedisTemplate template = getRedisTemplate();
    template.setConnectionFactory(factoryB);
    return template;
}

private StringRedisTemplate getRedisTemplate(){
    StringRedisTemplate template = new StringRedisTemplate();
    template.setValueSerializer(new GenericFastJsonRedisSerializer());
    template.setValueSerializer(new StringRedisSerializer());
    return template;
}
}

在需要使用的类,注入就可以使用

@Resource(name = "oneRedis")
private StringRedisTemplate oneRedis;

@Resource(name = "fourRedis")
private StringRedisTemplate fourRedis;

StringRedisTemplate实现事务

stringRedisTemplate.setEnableTransactionSupport(true);
    try {
        stringRedisTemplate.multi();//开启事务
        stringRedisTemplate.opsForValue().increment("count", 1);
        stringRedisTemplate.opsForValue().increment("count1", 2);
        //提交
        stringRedisTemplate.exec();
    }catch (Exception e){
        log.error(e.getMessage(), e);
        //开启回滚
        stringRedisTemplate.discard();
    }

**注意:**StringRedisTemplate开启事务之后,不释放连接。如果我们使用Spring事务管理不存在这个问题

StringRedisTemplate实现乐观锁

redisTemplate.watch("key"); // 1
redisTemplate.multi();
redisTemplate.boundValueOps("key").set(""+id);
List<Object> list= redisTemplate.exec();
System.out.println(list);
if(list != null ){
	//操作成功
	System.out.println(id+"操作成功");
}else{
	//操作失败
	System.out.println(id+"操作失败");
}

StringRedisTemplate实现pipe管道

StringRedisTemplate实现分布式锁

String lockKey = "key";
String lockValue = lockKey+System.currentTimeMillis();
// value需要记住用于解锁
while (true){

   Boolean ifPresent = stringRedisTemplate.opsForValue().
                setIfAbsent("redis-lock:" + lockKey, lockValue, 3, TimeUnit.SECONDS);

   if (ifPresent){
          log.info("get redis-lock success");
          break;
    }
 }
//解锁
 String lockKey = "key";
 String lockValue = lockKey + System.currentTimeMillis();
 boolean result = false;
 // value需要记住用于解锁
 stringRedisTemplate.watch("redis-lock:" + lockKey);
 String value = stringRedisTemplate.opsForValue().get("redis-lock:" + lockKey);
 if (null == value){
     result = true;
 }else if (value.equals(lockValue)) {
     stringRedisTemplate.delete("redis-lock:" + lockKey);
     result = true;
 }
 stringRedisTemplate.unwatch();  

Redis缓存击穿、穿透和雪崩

缓存击穿,是指一个key非常热点,在不停的扛着大并发,大并发集中对这一个点进
行访问,当这个key在失效的瞬间,持续的大并发就穿破缓存,直接请求数据库,就
像在一个屏障上凿开了一个洞
	  
缓存穿透,是指查询一个数据库一定不存在的数据。正常的使用缓存流程大致是,
数据查询先进行缓存查询,如果key不存在或者key已经过期,再对数据库进行查
询,并把查询到的对象,放进缓存。如果数据库查询对象为空,则不放进缓存。
解决办法是即使查出的对象为空,也放入缓存时间设短一点。

缓存雪崩,是指在某一个时间段,缓存集中过期失效。

Redis速度为什么这么快

1、完全基于内存,绝大部分请求是纯粹的内存操作,非常快速。数据存在内存中,类似于HashMap,HashMap的优势就是查找和操作的时间复杂度都是O(1); 2、数据结构简单,对数据操作也简单,Redis中的数据结构是专门进行设计的; 3、采用单线程,避免了不必要的上下文切换和竞争条件,也不存在多进程或者多线程导致的切换而消耗 CPU,不用去考虑各种锁的问题,不存在加锁释放锁操作,没有因为可能出现死锁而导致的性能消耗; 4、使用多路I/O复用模型,非阻塞IO;

(1)多路 I/O 复用模型

多路I/O复用模型是利用 select、poll、epoll 可以同时监察多个流的 I/O 事件的能力,在空闲的时候,会把当前线程阻塞掉,当有一个或多个流有 I/O 事件时,就从阻塞态中唤醒,于是程序就会轮询一遍所有的流(epoll 是只轮询那些真正发出了事件的流),并且只依次顺序的处理就绪的流,这种做法就避免了大量的无用操作。

这里“多路”指的是多个网络连接,“复用”指的是复用同一个线程。

采用多路 I/O 复用技术可以让单个线程高效的处理多个连接请求(尽量减少网络 IO 的时间消耗),且 Redis 在内存中操作数据的速度非常快,也就是说内存内的操作不会成为影响Redis性能的瓶颈,主要由以上几点造就了 Redis 具有很高的吞吐量。

redis键和值可以存 512M 以为redis是单线程的,所以注意耗时操作,不然,影响性能。

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