Comment intégrer Redis avec Springboot
1. Ajouter des dépendances à pom.xml
<dependencies> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter</artifactId> </dependency> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId> </dependency> <dependency> <groupId>org.projectlombok</groupId> <artifactId>lombok</artifactId> <optional>true</optional> </dependency> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId> <scope>test</scope> </dependency> <!--集成redis--> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId> </dependency> </dependencies>Copier après la connexion
2. Configuration Application-dev.xml
#单机模式 spring: redis: host: 192.168.56.101 # Redis服务器地址 database: 0 # Redis数据库索引(默认为0) port: 6379 # Redis服务器连接端口 password: redis # Redis服务器连接密码(默认为空) timeout: 300ms # 连接超时时间(毫秒)Copier après la connexion
# Sentry mode
spring: redis: sentinel: master: mymaster nodes: 192.168.56.101:26379,192.168.56.102:26379,192.168.56.103:26379 password: redisCopier après la connexion
3. Configuration de la configuration Java (nœud unique)
package com.powertrade.redis.common.config; import com.fasterxml.jackson.annotation.JsonAutoDetect; import com.fasterxml.jackson.annotation.PropertyAccessor; import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper; import com.fasterxml.jackson.databind.jsontype.impl.LaissezFaireSubTypeValidator; import org.springframework.cache.annotation.EnableCaching; import org.springframework.context.annotation.Bean; import org.springframework.context.annotation.Configuration; import org.springframework.data.redis.cache.RedisCacheConfiguration; import org.springframework.data.redis.cache.RedisCacheManager; import org.springframework.data.redis.cache.RedisCacheWriter; import org.springframework.data.redis.connection.RedisConnectionFactory; import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate; import org.springframework.data.redis.serializer.Jackson2JsonRedisSerializer; import org.springframework.data.redis.serializer.RedisSerializationContext; import org.springframework.data.redis.serializer.RedisSerializer; import org.springframework.data.redis.serializer.StringRedisSerializer; import java.time.Duration; /** * Redis单机配置 */ @EnableCaching @Configuration public class BaseRedisConfig { @Bean public RedisTemplate<String, Object> redisTemplate(RedisConnectionFactory redisConnectionFactory) { RedisSerializer<Object> serializer = redisSerializer(); RedisTemplate<String, Object> redisTemplate = new RedisTemplate<>(); redisTemplate.setConnectionFactory(redisConnectionFactory); redisTemplate.setKeySerializer(new StringRedisSerializer()); redisTemplate.setValueSerializer(serializer); redisTemplate.setHashKeySerializer(new StringRedisSerializer()); redisTemplate.setHashValueSerializer(serializer); redisTemplate.afterPropertiesSet(); return redisTemplate; } @Bean public RedisSerializer<Object> redisSerializer() { //创建JSON序列化器 Jackson2JsonRedisSerializer<Object> serializer = new Jackson2JsonRedisSerializer<>(Object.class); ObjectMapper objectMapper = new ObjectMapper(); objectMapper.setVisibility(PropertyAccessor.ALL, JsonAutoDetect.Visibility.ANY); //必须设置,否则无法将JSON转化为对象,会转化成Map类型 objectMapper.activateDefaultTyping(LaissezFaireSubTypeValidator.instance,ObjectMapper.DefaultTyping.NON_FINAL); serializer.setObjectMapper(objectMapper); return serializer; } @Bean public RedisCacheManager redisCacheManager(RedisConnectionFactory redisConnectionFactory) { RedisCacheWriter redisCacheWriter = RedisCacheWriter.nonLockingRedisCacheWriter(redisConnectionFactory); //设置Redis缓存有效期为1天 RedisCacheConfiguration redisCacheConfiguration = RedisCacheConfiguration.defaultCacheConfig() .serializeValuesWith(RedisSerializationContext.SerializationPair.fromSerializer(redisSerializer())).entryTtl(Duration.ofDays(1)); return new RedisCacheManager(redisCacheWriter, redisCacheConfiguration); } }
4. el mécanisme (configuration multi-nœuds)
package com.powertrade.redis.common.config; import com.fasterxml.jackson.annotation.JsonAutoDetect; import com.fasterxml.jackson.annotation.PropertyAccessor; import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper; import com.fasterxml.jackson.databind.jsontype.impl.LaissezFaireSubTypeValidator; import org.springframework.beans.factory.annotation.Value; import org.springframework.cache.annotation.EnableCaching; import org.springframework.context.annotation.Bean; import org.springframework.context.annotation.Configuration; import org.springframework.data.redis.cache.RedisCacheConfiguration; import org.springframework.data.redis.cache.RedisCacheManager; import org.springframework.data.redis.cache.RedisCacheWriter; import org.springframework.data.redis.connection.RedisConnectionFactory; import org.springframework.data.redis.connection.RedisNode; import org.springframework.data.redis.connection.RedisPassword; import org.springframework.data.redis.connection.RedisSentinelConfiguration; import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate; import org.springframework.data.redis.serializer.Jackson2JsonRedisSerializer; import org.springframework.data.redis.serializer.RedisSerializationContext; import org.springframework.data.redis.serializer.RedisSerializer; import org.springframework.data.redis.serializer.StringRedisSerializer; import java.time.Duration; /** * Redis哨兵机制配置 */ @EnableCaching @Configuration public class BaseRedisConfig { @Value("${spring.redis.sentinel.nodes}") private String redisNodes; @Value("${spring.redis.sentinel.master}") private String master; @Value("${spring.redis.sentinel.password}") private String password; /** * redis哨兵配置 */ @Bean public RedisSentinelConfiguration redisSentinelConfiguration(){ RedisSentinelConfiguration configuration = new RedisSentinelConfiguration(); String[] host = redisNodes.split(","); for(String redisHost : host){ String[] item = redisHost.split(":"); String ip = item[0]; String port = item[1]; configuration.addSentinel(new RedisNode(ip, Integer.parseInt(port))); } configuration.setPassword(RedisPassword.of(password)); configuration.setMaster(master); return configuration; } @Bean public RedisTemplate<String, Object> redisTemplate(RedisConnectionFactory redisConnectionFactory) { RedisSerializer<Object> serializer = redisSerializer(); RedisTemplate<String, Object> redisTemplate = new RedisTemplate<>(); redisTemplate.setConnectionFactory(redisConnectionFactory); redisTemplate.setKeySerializer(new StringRedisSerializer()); redisTemplate.setValueSerializer(serializer); redisTemplate.setHashKeySerializer(new StringRedisSerializer()); redisTemplate.setHashValueSerializer(serializer); redisTemplate.afterPropertiesSet(); return redisTemplate; } @Bean public RedisSerializer<Object> redisSerializer() { //创建JSON序列化器 Jackson2JsonRedisSerializer<Object> serializer = new Jackson2JsonRedisSerializer<>(Object.class); ObjectMapper objectMapper = new ObjectMapper(); objectMapper.setVisibility(PropertyAccessor.ALL, JsonAutoDetect.Visibility.ANY); //必须设置,否则无法将JSON转化为对象,会转化成Map类型 objectMapper.activateDefaultTyping(LaissezFaireSubTypeValidator.instance,ObjectMapper.DefaultTyping.NON_FINAL); serializer.setObjectMapper(objectMapper); return serializer; } @Bean public RedisCacheManager redisCacheManager(RedisConnectionFactory redisConnectionFactory) { RedisCacheWriter redisCacheWriter = RedisCacheWriter.nonLockingRedisCacheWriter(redisConnectionFactory); //设置Redis缓存有效期为1天 RedisCacheConfiguration redisCacheConfiguration = RedisCacheConfiguration.defaultCacheConfig() .serializeValuesWith(RedisSerializationContext.SerializationPair.fromSerializer(redisSerializer())).entryTtl(Duration.ofDays(1)); return new RedisCacheManager(redisCacheWriter, redisCacheConfiguration); } }
5. classe d'outils Redis
package com.powertrade.redis.common.utils; import lombok.RequiredArgsConstructor; import org.springframework.data.redis.core.BoundSetOperations; import org.springframework.data.redis.core.HashOperations; import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate; import org.springframework.data.redis.core.ValueOperations; import org.springframework.stereotype.Component; import java.util.Collection; import java.util.Iterator; import java.util.List; import java.util.Map; import java.util.Set; import java.util.concurrent.TimeUnit; @Component @RequiredArgsConstructor public class RedisCache { public final RedisTemplate redisTemplate; /** * 缓存基本的对象,Integer、String、实体类等 * * @param key 缓存的键值 * @param value 缓存的值 */ public <T> void setCacheObject(final String key, final T value) { redisTemplate.opsForValue().set(key, value); } /** * 缓存基本的对象,Integer、String、实体类等 * * @param key 缓存的键值 * @param value 缓存的值 * @param timeout 时间 * @param timeUnit 时间颗粒度 */ public <T> void setCacheObject(final String key, final T value, final Integer timeout, final TimeUnit timeUnit) { redisTemplate.opsForValue().set(key, value, timeout, timeUnit); } /** * 设置有效时间 * * @param key Redis键 * @param timeout 超时时间 * @return true=设置成功;false=设置失败 */ public boolean expire(final String key, final long timeout) { return expire(key, timeout, TimeUnit.SECONDS); } /** * 设置有效时间 * * @param key Redis键 * @param timeout 超时时间 * @param unit 时间单位 * @return true=设置成功;false=设置失败 */ public boolean expire(final String key, final long timeout, final TimeUnit unit) { return redisTemplate.expire(key, timeout, unit); } /** * 获得缓存的基本对象。 * * @param key 缓存键值 * @return 缓存键值对应的数据 */ public <T> T getCacheObject(final String key) { ValueOperations<String, T> operation = redisTemplate.opsForValue(); return operation.get(key); } /** * 删除单个对象 * * @param key */ public boolean deleteObject(final String key) { return redisTemplate.delete(key); } /** * 删除集合对象 * * @param collection 多个对象 * @return */ public long deleteObject(final Collection collection) { return redisTemplate.delete(collection); } /** * 缓存List数据 * * @param key 缓存的键值 * @param dataList 待缓存的List数据 * @return 缓存的对象 */ public <T> long setCacheList(final String key, final List<T> dataList) { Long count = redisTemplate.opsForList().rightPushAll(key, dataList); return count == null ? 0 : count; } /** * 获得缓存的list对象 * * @param key 缓存的键值 * @return 缓存键值对应的数据 */ public <T> List<T> getCacheList(final String key) { return redisTemplate.opsForList().range(key, 0, -1); } /** * 缓存Set * * @param key 缓存键值 * @param dataSet 缓存的数据 * @return 缓存数据的对象 */ public <T> BoundSetOperations<String, T> setCacheSet(final String key, final Set<T> dataSet) { BoundSetOperations<String, T> setOperation = redisTemplate.boundSetOps(key); Iterator<T> it = dataSet.iterator(); while (it.hasNext()) { setOperation.add(it.next()); } return setOperation; } /** * 获得缓存的set * * @param key * @return */ public <T> Set<T> getCacheSet(final String key) { return redisTemplate.opsForSet().members(key); } /** * 缓存Map * * @param key * @param dataMap */ public <T> void setCacheMap(final String key, final Map<String, T> dataMap) { if (dataMap != null) { redisTemplate.opsForHash().putAll(key, dataMap); } } /** * 获得缓存的Map * * @param key * @return */ public <T> Map<String, T> getCacheMap(final String key) { return redisTemplate.opsForHash().entries(key); } /** * 往Hash中存入数据 * * @param key Redis键 * @param hKey Hash键 * @param value 值 */ public <T> void setCacheMapValue(final String key, final String hKey, final T value) { redisTemplate.opsForHash().put(key, hKey, value); } /** * 获取Hash中的数据 * * @param key Redis键 * @param hKey Hash键 * @return Hash中的对象 */ public <T> T getCacheMapValue(final String key, final String hKey) { HashOperations<String, String, T> opsForHash = redisTemplate.opsForHash(); return opsForHash.get(key, hKey); } /** * 获取多个Hash中的数据 * * @param key Redis键 * @param hKeys Hash键集合 * @return Hash对象集合 */ public <T> List<T> getMultiCacheMapValue(final String key, final Collection<Object> hKeys) { return redisTemplate.opsForHash().multiGet(key, hKeys); } /** * 获得缓存的基本对象列表 * * @param pattern 字符串前缀 * @return 对象列表 */ public Collection<String> keys(final String pattern) { return redisTemplate.keys(pattern); } }
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.

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.

Redis utilise une architecture filetée unique pour fournir des performances élevées, une simplicité et une cohérence. Il utilise le multiplexage d'E / S, les boucles d'événements, les E / S non bloquantes et la mémoire partagée pour améliorer la concurrence, mais avec des limites de limitations de concurrence, un point d'échec unique et inadapté aux charges de travail à forte intensité d'écriture.

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.

Redis utilise des tables de hachage pour stocker les données et prend en charge les structures de données telles que les chaînes, les listes, les tables de hachage, les collections et les collections ordonnées. Redis persiste les données via des instantanés (RDB) et ajoutez les mécanismes d'écriture uniquement (AOF). Redis utilise la réplication maître-esclave pour améliorer la disponibilité des données. Redis utilise une boucle d'événement unique pour gérer les connexions et les commandes pour assurer l'atomicité et la cohérence des données. Redis définit le temps d'expiration de la clé et utilise le mécanisme de suppression paresseux pour supprimer la clé d'expiration.

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.
