Comment SpringBoot intègre Redis pour utiliser RedisRepositories
SpringBoot intégré Redis
1. Ajouter une dépendance redis
<dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId> </dependency> <dependency> <groupId>org.apache.commons</groupId> <artifactId>commons-pool2</artifactId> </dependency>
2. Dans l'application. Ajoutez des informations de configuration Redis aux propriétés
spring.redis.host=127.0.0.1 # Redis服务器连接端口 spring.redis.port=6379 # Redis服务器连接密码(默认为空) spring.redis.password= # 连接池最大连接数(使用负值表示没有限制) spring.redis.lettuce.pool.max-active=8 # 连接池最大阻塞等待时间(使用负值表示没有限制) spring.redis.lettuce.pool.max-wait=-1 # 连接池中的最大空闲连接 spring.redis.lettuce.pool.max-idle=8 # 连接池中的最小空闲连接 spring.redis.lettuce.pool.min-idle=0 # 连接超时时间(毫秒) spring.redis.timeout=30000
3. Ajoutez une configuration d'annotation à la classe de démarrage SpringBoot
@EnableCaching @EnableRedisRepositories //注解开启使用RedisRepositories //CRUD操作将会操作redis中的数据 @SpringBootApplication public class RedisApplication { public static void main(String[] args) { SpringApplication.run(RedisApplication.class, args); } }
4. Créez une classe d'entité Entity
@Data @RedisHash("user") //RedisHash非常重要 //user表示在redis中新建user集合 //之后所有的UserEntity的保存操作全部会保存在user这个集合中 //保存时Key的格式为——user:id public class UserEntity{ @Id private Long id; private String name; private Integer age; private Date createTime = new Date(); }
5. Créer une couche Dao - couche d'opération de données
@Repository public interface UserDao extends CrudRepository<UserEntity,Long> { }
6. Créer une couche de service - couche de service
@Service public class UserService { @Autowired private UserDao userDao; //因为使用了RedisRepositories,所以简单的crud将不用使用RedisTemplate // @Autowired // private RedisTemplate redisTemplate; /** * 按user:id的方式存入redis * @param user */ public void save(UserEntity user){ //redisTemplate.opsForValue().set(new Random().nextDouble() + "",user); userDao.save(user); } /** * 根据key从redis中查找对应value * @param id * @return */ public UserEntity findOne(Long id){ //UserEntity user = (UserEntity) redisTemplate.opsForValue().get(key); UserEntity user = userDao.findById(id).get(); return user; } }
7. Créer une couche de contrôleur - couche de contrôle
@RestController @RequestMapping("user") public class UserController { @Autowired private UserService userService; /** * 保存到redis中 * @return */ @GetMapping("save") public String save(){ UserEntity user = new UserEntity(); user.setName(String.valueOf(new Random().nextInt(100000))); user.setAge(new Random().nextInt(100000)); userService.save(user); System.out.println(user.toString()); return "success"; } /** * 根据key从redis中查找value * @param id * @return */ @GetMapping("find/{id}") public String find(@PathVariable Long id){ UserEntity user = userService.findOne(id); System.out.println(user); return "success"; } }
. 8.classe de configuration redis
@Configuration public class RedisConfig { @Bean public RedisTemplate<String, Object> redisTemplate(RedisConnectionFactory factory) { RedisTemplate<String, Object> template = new RedisTemplate<String, Object>(); template.setConnectionFactory(factory); Jackson2JsonRedisSerializer jackson2JsonRedisSerializer = new Jackson2JsonRedisSerializer(Object.class); ObjectMapper om = new ObjectMapper(); om.setVisibility(PropertyAccessor.ALL, JsonAutoDetect.Visibility.ANY); om.enableDefaultTyping(ObjectMapper.DefaultTyping.NON_FINAL); jackson2JsonRedisSerializer.setObjectMapper(om); StringRedisSerializer stringRedisSerializer = new StringRedisSerializer(); // key采用String的序列化方式 template.setKeySerializer(stringRedisSerializer); // hash的key也采用String的序列化方式 template.setHashKeySerializer(stringRedisSerializer); // value序列化方式采用jackson template.setValueSerializer(jackson2JsonRedisSerializer); // hash的value序列化方式采用jackson template.setHashValueSerializer(jackson2JsonRedisSerializer); template.afterPropertiesSet(); return template; } }
La structure dans Redis est
redis outils d'encapsulation
@Component public class RedisUtils { @Autowired private RedisTemplate<String, Object> redisTemplate; // =============================common============================ /** * 指定缓存失效时间 * * @param key 键 * @param time 时间(秒) * @return */ public boolean expire(String key, long time) { try { if (time > 0) { redisTemplate.expire(key, time, TimeUnit.SECONDS); } return true; } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); return false; } } /** * 根据key 获取过期时间 * * @param key 键 不能为null * @return 时间(秒) 返回0代表为永久有效 */ public long getExpire(String key) { return redisTemplate.getExpire(key, TimeUnit.SECONDS); } /** * 判断key是否存在 * * @param key 键 * @return true 存在 false不存在 */ public boolean hasKey(String key) { try { return redisTemplate.hasKey(key); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); return false; } } /** * 删除缓存 * * @param key 可以传一个值 或多个 */ @SuppressWarnings("unchecked") public void del(String... key) { if (key != null && key.length > 0) { if (key.length == 1) { redisTemplate.delete(key[0]); } else { redisTemplate.delete(CollectionUtils.arrayToList(key)); } } } // ============================String============================= /** * 普通缓存获取 * * @param key 键 * @return 值 */ public Object get(String key) { return key == null ? null : redisTemplate.opsForValue().get(key); } /** * 普通缓存放入 * * @param key 键 * @param value 值 * @return true成功 false失败 */ public boolean set(String key, Object value) { try { redisTemplate.opsForValue().set(key, value); return true; } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); return false; } } /** * 普通缓存放入并设置时间 * * @param key 键 * @param value 值 * @param time 时间(秒) time要大于0 如果time小于等于0 将设置无限期 * @return true成功 false 失败 */ public boolean set(String key, Object value, long time) { try { if (time > 0) { redisTemplate.opsForValue().set(key, value, time, TimeUnit.SECONDS); } else { set(key, value); } return true; } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); return false; } } /** * 递增 * * @param key 键 * @param delta 要增加几(大于0) * @return */ public long incr(String key, long delta) { if (delta < 0) { throw new RuntimeException("递增因子必须大于0"); } return redisTemplate.opsForValue().increment(key, delta); } /** * 递减 * * @param key 键 * @param delta 要减少几(小于0) * @return */ public long decr(String key, long delta) { if (delta < 0) { throw new RuntimeException("递减因子必须大于0"); } return redisTemplate.opsForValue().increment(key, -delta); } // ================================Map================================= /** * HashGet * * @param key 键 不能为null * @param item 项 不能为null * @return 值 */ public Object hget(String key, String item) { return redisTemplate.opsForHash().get(key, item); } /** * 获取hashKey对应的所有键值 * * @param key 键 * @return 对应的多个键值 */ public Map<Object, Object> hmget(String key) { return redisTemplate.opsForHash().entries(key); } /** * HashSet * * @param key 键 * @param map 对应多个键值 * @return true 成功 false 失败 */ public boolean hmset(String key, Map<String, Object> map) { try { redisTemplate.opsForHash().putAll(key, map); return true; } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); return false; } } /** * HashSet 并设置时间 * * @param key 键 * @param map 对应多个键值 * @param time 时间(秒) * @return true成功 false失败 */ public boolean hmset(String key, Map<String, Object> map, long time) { try { redisTemplate.opsForHash().putAll(key, map); if (time > 0) { expire(key, time); } return true; } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); return false; } } /** * 向一张hash表中放入数据,如果不存在将创建 * * @param key 键 * @param item 项 * @param value 值 * @return true 成功 false失败 */ public boolean hset(String key, String item, Object value) { try { redisTemplate.opsForHash().put(key, item, value); return true; } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); return false; } } /** * 向一张hash表中放入数据,如果不存在将创建 * * @param key 键 * @param item 项 * @param value 值 * @param time 时间(秒) 注意:如果已存在的hash表有时间,这里将会替换原有的时间 * @return true 成功 false失败 */ public boolean hset(String key, String item, Object value, long time) { try { redisTemplate.opsForHash().put(key, item, value); if (time > 0) { expire(key, time); } return true; } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); return false; } } /** * 删除hash表中的值 * * @param key 键 不能为null * @param item 项 可以使多个 不能为null */ public void hdel(String key, Object... item) { redisTemplate.opsForHash().delete(key, item); } /** * 判断hash表中是否有该项的值 * * @param key 键 不能为null * @param item 项 不能为null * @return true 存在 false不存在 */ public boolean hHasKey(String key, String item) { return redisTemplate.opsForHash().hasKey(key, item); } /** * hash递增 如果不存在,就会创建一个 并把新增后的值返回 * * @param key 键 * @param item 项 * @param by 要增加几(大于0) * @return */ public double hincr(String key, String item, double by) { return redisTemplate.opsForHash().increment(key, item, by); } /** * hash递减 * * @param key 键 * @param item 项 * @param by 要减少记(小于0) * @return */ public double hdecr(String key, String item, double by) { return redisTemplate.opsForHash().increment(key, item, -by); } // ============================set============================= /** * 根据key获取Set中的所有值 * * @param key 键 * @return */ public Set<Object> sGet(String key) { try { return redisTemplate.opsForSet().members(key); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); return null; } } /** * 根据value从一个set中查询,是否存在 * * @param key 键 * @param value 值 * @return true 存在 false不存在 */ public boolean sHasKey(String key, Object value) { try { return redisTemplate.opsForSet().isMember(key, value); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); return false; } } /** * 将数据放入set缓存 * * @param key 键 * @param values 值 可以是多个 * @return 成功个数 */ public long sSet(String key, Object... values) { try { return redisTemplate.opsForSet().add(key, values); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); return 0; } } /** * 将set数据放入缓存 * * @param key 键 * @param time 时间(秒) * @param values 值 可以是多个 * @return 成功个数 */ public long sSetAndTime(String key, long time, Object... values) { try { Long count = redisTemplate.opsForSet().add(key, values); if (time > 0) expire(key, time); return count; } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); return 0; } } /** * 获取set缓存的长度 * * @param key 键 * @return */ public long sGetSetSize(String key) { try { return redisTemplate.opsForSet().size(key); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); return 0; } } /** * 移除值为value的 * * @param key 键 * @param values 值 可以是多个 * @return 移除的个数 */ public long setRemove(String key, Object... values) { try { Long count = redisTemplate.opsForSet().remove(key, values); return count; } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); return 0; } } // ===============================list================================= /** * 获取list缓存的内容 * * @param key 键 * @param start 开始 * @param end 结束 0 到 -1代表所有值 * @return */ public List<Object> lGet(String key, long start, long end) { try { return redisTemplate.opsForList().range(key, start, end); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); return null; } } /** * 获取list缓存的长度 * * @param key 键 * @return */ public long lGetListSize(String key) { try { return redisTemplate.opsForList().size(key); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); return 0; } } /** * 通过索引 获取list中的值 * * @param key 键 * @param index 索引 index>=0时, 0 表头,1 第二个元素,依次类推;index<0时,-1,表尾,-2倒数第二个元素,依次类推 * @return */ public Object lGetIndex(String key, long index) { try { return redisTemplate.opsForList().index(key, index); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); return null; } } /** * 将list放入缓存 * * @param key 键 * @param value 值 * @return */ public boolean lSet(String key, Object value) { try { redisTemplate.opsForList().rightPush(key, value); return true; } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); return false; } } /** * 将list放入缓存 * * @param key 键 * @param value 值 * @param time 时间(秒) * @return */ public boolean lSet(String key, Object value, long time) { try { redisTemplate.opsForList().rightPush(key, value); if (time > 0) expire(key, time); return true; } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); return false; } } /** * 将list放入缓存 * * @param key 键 * @param value 值 * @return */ public boolean lSet(String key, List<Object> value) { try { redisTemplate.opsForList().rightPushAll(key, value); return true; } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); return false; } } /** * 将list放入缓存 * * @param key 键 * @param value 值 * @param time 时间(秒) * @return */ public boolean lSet(String key, List<Object> value, long time) { try { redisTemplate.opsForList().rightPushAll(key, value); if (time > 0) expire(key, time); return true; } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); return false; } } /** * 根据索引修改list中的某条数据 * * @param key 键 * @param index 索引 * @param value 值 * @return */ public boolean lUpdateIndex(String key, long index, Object value) { try { redisTemplate.opsForList().set(key, index, value); return true; } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); return false; } } /** * 移除N个值为value * * @param key 键 * @param count 移除多少个 * @param value 值 * @return 移除的个数 */ public long lRemove(String key, long count, Object value) { try { Long remove = redisTemplate.opsForList().remove(key, count, value); return remove; } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); return 0; } } }
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

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Le mode Redis Cluster déploie les instances Redis sur plusieurs serveurs grâce à la rupture, à l'amélioration de l'évolutivité et de la disponibilité. Les étapes de construction sont les suivantes: Créez des instances de redis étranges avec différents ports; Créer 3 instances Sentinel, Moniteur Redis Instances et basculement; Configurer les fichiers de configuration Sentinel, ajouter des informations d'instance Redis de surveillance et des paramètres de basculement; Configurer les fichiers de configuration d'instance Redis, activer le mode de cluster et spécifier le chemin du fichier d'informations de cluster; Créer un fichier nœuds.conf, contenant des informations de chaque instance redis; Démarrez le cluster, exécutez la commande CREATE pour créer un cluster et spécifiez le nombre de répliques; Connectez-vous au cluster pour exécuter la commande d'informations de cluster pour vérifier l'état du cluster; faire

Comment effacer les données Redis: utilisez la commande flushall pour effacer toutes les valeurs de clé. Utilisez la commande flushdb pour effacer la valeur clé de la base de données actuellement sélectionnée. Utilisez SELECT pour commuter les bases de données, puis utilisez FlushDB pour effacer plusieurs bases de données. Utilisez la commande del pour supprimer une clé spécifique. Utilisez l'outil Redis-CLI pour effacer les données.

Pour lire une file d'attente à partir de Redis, vous devez obtenir le nom de la file d'attente, lire les éléments à l'aide de la commande LPOP et traiter la file d'attente vide. Les étapes spécifiques sont les suivantes: Obtenez le nom de la file d'attente: Nommez-le avec le préfixe de "Fitre:" tel que "Fitre: My-Quyue". Utilisez la commande LPOP: éjectez l'élément de la tête de la file d'attente et renvoyez sa valeur, telle que la file d'attente LPOP: My-Queue. Traitement des files d'attente vides: si la file d'attente est vide, LPOP renvoie NIL et vous pouvez vérifier si la file d'attente existe avant de lire l'élément.

L'utilisation de la directive Redis nécessite les étapes suivantes: Ouvrez le client Redis. Entrez la commande (Verbe Key Value). Fournit les paramètres requis (varie de l'instruction à l'instruction). Appuyez sur Entrée pour exécuter la commande. Redis renvoie une réponse indiquant le résultat de l'opération (généralement OK ou -err).

L'utilisation des opérations Redis pour verrouiller nécessite l'obtention du verrouillage via la commande setnx, puis en utilisant la commande Expire pour définir le temps d'expiration. Les étapes spécifiques sont les suivantes: (1) Utilisez la commande setnx pour essayer de définir une paire de valeurs de clé; (2) Utilisez la commande Expire pour définir le temps d'expiration du verrou; (3) Utilisez la commande del pour supprimer le verrouillage lorsque le verrouillage n'est plus nécessaire.

La meilleure façon de comprendre le code source redis est d'aller étape par étape: familiarisez-vous avec les bases de Redis. Sélectionnez un module ou une fonction spécifique comme point de départ. Commencez par le point d'entrée du module ou de la fonction et affichez le code ligne par ligne. Affichez le code via la chaîne d'appel de fonction. Familiez les structures de données sous-jacentes utilisées par Redis. Identifiez l'algorithme utilisé par Redis.

Les causes de la perte de données redis incluent les défaillances de mémoire, les pannes de courant, les erreurs humaines et les défaillances matérielles. Les solutions sont: 1. Stockez les données sur le disque avec RDB ou AOF Persistance; 2. Copiez sur plusieurs serveurs pour une haute disponibilité; 3. Ha avec Redis Sentinel ou Redis Cluster; 4. Créez des instantanés pour sauvegarder les données; 5. Mettre en œuvre les meilleures pratiques telles que la persistance, la réplication, les instantanés, la surveillance et les mesures de sécurité.

Utilisez l'outil de ligne de commande redis (Redis-CLI) pour gérer et utiliser Redis via les étapes suivantes: Connectez-vous au serveur, spécifiez l'adresse et le port. Envoyez des commandes au serveur à l'aide du nom et des paramètres de commande. Utilisez la commande d'aide pour afficher les informations d'aide pour une commande spécifique. Utilisez la commande QUIT pour quitter l'outil de ligne de commande.
