


Comment Springboot utilise Redis pour implémenter l'interception d'idempotence d'interface
Texte
Comment utiliser les annotations personnalisées :
①Marquez quelle interface doit être interceptée par l'idempotence
②Chaque interface peut nécessiter une plage de temps d'idempotence différente, par exemple : dans les 2 secondes, vous pouvez Dans les 3 secondes, le le temps sera transmis tout seul
③ Une fois déclenchés, les invites peuvent être différentes, par exemple : interface VIP, interface utilisateur ordinaire, les invites sont différentes (je plaisante)
Effet :
Combat réel Début
Ensemble de trois pièces de base
Annotations, intercepteurs, configuration de l'intercepteur
① RepeatDaMie.java
import java.lang.annotation.ElementType; import java.lang.annotation.Retention; import java.lang.annotation.RetentionPolicy; import java.lang.annotation.Target; /** * @Author: JCccc * @Date: 2022-6-13 9:04 * @Description: 自定义注解,防止重复提交 */ @Target({ElementType.METHOD}) @Retention(RetentionPolicy.RUNTIME) public @interface RepeatDaMie { /** * 时间ms限制 */ public int second() default 1; /** * 提示消息 */ public String describe() default "重复提交了,兄弟"; }
②ApiRepeatInterceptor.java
import com.example.repeatdemo.annotation.RepeatDaMie; import com.example.repeatdemo.util.ContextUtil; import com.example.repeatdemo.util.Md5Encrypt; import com.example.repeatdemo.util.RedisUtils; import com.example.repeatdemo.wrapper.CustomHttpServletRequestWrapper; import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper; import org.slf4j.Logger; import org.slf4j.LoggerFactory; import org.springframework.stereotype.Component; import org.springframework.web.method.HandlerMethod; import org.springframework.web.servlet.HandlerInterceptor; import javax.servlet.http.HttpServletRequest; import javax.servlet.http.HttpServletResponse; import java.io.IOException; import java.util.Objects; /** * @Author: JCccc * @Date: 2022-6-15 9:11 * @Description: 接口幂等性校验拦截器 */ @Component public class ApiRepeatInterceptor implements HandlerInterceptor { private final Logger log = LoggerFactory.getLogger(this.getClass()); private static final String POST="POST"; private static final String GET="GET"; @Override public boolean preHandle(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response, Object handler) throws Exception { try { if (handler instanceof HandlerMethod) { HandlerMethod handlerMethod = (HandlerMethod) handler; // 获取RepeatDaMie注解 RepeatDaMie repeatDaMie = handlerMethod.getMethodAnnotation(RepeatDaMie.class); if (null==repeatDaMie) { return true; } //限制的时间范围 int seconds = repeatDaMie.second(); //这个用户唯一标识,可以自己细微调整,是userId还是token还是sessionId还是不需要 String userUniqueKey = request.getHeader("userUniqueKey"); String method = request.getMethod(); String apiParams = ""; if (GET.equals(method)){ log.info("GET请求来了"); apiParams = new ObjectMapper().writeValueAsString(request.getParameterMap()); }else if (POST.equals(method)){ log.info("POST请求来了"); CustomHttpServletRequestWrapper wrapper = (CustomHttpServletRequestWrapper) request; apiParams = wrapper.getBody(); } log.info("当前参数是:{}",apiParams); // 存储key String keyRepeatDaMie = Md5Encrypt.md5(userUniqueKey+request.getServletPath()+apiParams) ; RedisUtils redisUtils = ContextUtil.getBean(RedisUtils.class); if (Objects.nonNull(redisUtils.get(keyRepeatDaMie))){ log.info("重复请求了,重复请求了,拦截了"); returnData(response,repeatDaMie.describe()); return false; }else { redisUtils.setWithTime(keyRepeatDaMie, true,seconds); } } return true; } catch (Exception e) { log.warn("请求过于频繁请稍后再试"); e.printStackTrace(); } return true; } public void returnData(HttpServletResponse response,String msg) throws IOException { response.setCharacterEncoding("UTF-8"); response.setContentType("application/json; charset=utf-8"); ObjectMapper objectMapper = new ObjectMapper(); //这里传提示语可以改成自己项目的返回数据封装的类 response.getWriter().println(objectMapper.writeValueAsString(msg)); return; } }
③ WebConfig.java
import org.springframework.context.annotation.Configuration; import org.springframework.web.servlet.config.annotation.InterceptorRegistry; import org.springframework.web.servlet.config.annotation.WebMvcConfigurer; /** * @Author: JCccc * @Date: 2022-6-15 9:24 * @Description: */ @Configuration public class WebConfig implements WebMvcConfigurer { @Override public void addInterceptors(InterceptorRegistry registry) { registry.addInterceptor(new ApiRepeatInterceptor()).addPathPatterns("/**"); } }
Ensemble de classes d'outils en trois pièces
①ContextUtil .java
import org.springframework.beans.BeansException; import org.springframework.context.ApplicationContext; import org.springframework.context.ApplicationContextAware; import org.springframework.stereotype.Component; /** * @Author: JCccc * @Date: 2022-6-15 9:24 * @Description: */ @Component public final class ContextUtil implements ApplicationContextAware { protected static ApplicationContext applicationContext ; @Override public void setApplicationContext(ApplicationContext arg0) throws BeansException { if (applicationContext == null) { applicationContext = arg0; } } public static Object getBean(String name) { //name表示其他要注入的注解name名 return applicationContext.getBean(name); } /** * 拿到ApplicationContext对象实例后就可以手动获取Bean的注入实例对象 */ public static <T> T getBean(Class<T> clazz) { return applicationContext.getBean(clazz); } }
②md5encrypt.java
import java.io.UnsupportedEncodingException; import java.security.MessageDigest; import java.security.NoSuchAlgorithmException; /** * @Author: JCccc * @CreateTime: 2018-10-30 * @Description: */ public class Md5Encrypt { private static final char[] DIGITS = {'0', '1', '2', '3', '4', '5', '6', '7', '8', '9', 'a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f'}; /** * 对字符串进行MD5加密 * * @param text 明文 * @return 密文 */ public static String md5(String text) { MessageDigest msgDigest = null; try { msgDigest = MessageDigest.getInstance("MD5"); } catch (NoSuchAlgorithmException e) { throw new IllegalStateException("System doesn't support MD5 algorithm."); } try { // 注意该接口是按照指定编码形式签名 msgDigest.update(text.getBytes("UTF-8")); } catch (UnsupportedEncodingException e) { throw new IllegalStateException("System doesn't support your EncodingException."); } byte[] bytes = msgDigest.digest(); String md5Str = new String(encodeHex(bytes)); return md5Str; } private static char[] encodeHex(byte[] data) { int l = data.length; char[] out = new char[l << 1]; // two characters form the hex value. for (int i = 0, j = 0; i < l; i++) { out[j++] = DIGITS[(0xF0 & data[i]) >>> 4]; out[j++] = DIGITS[0x0F & data[i]]; } return out; } }
③redisutils.java
rreeeredis Class de configuration
redisconfig.java
rreeeécrivez le temps d'interface de test pour voir l'effet (un post, un obtenu):
en intention Si des appels répétés sont émis au sein de la fonction, ceux respectant nos règles d'interception seront interceptés.
TestController.java
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired; import org.springframework.data.redis.core.*; import org.springframework.stereotype.Component; import java.io.Serializable; import java.util.List; import java.util.Set; import java.util.concurrent.TimeUnit; @Component public class RedisUtils { @Autowired private RedisTemplate redisTemplate; /** * 写入String型 [ 键,值] * * @param key * @param value * @return */ public boolean set(final String key, Object value) { boolean result = false; try { ValueOperations<Serializable, Object> operations = redisTemplate.opsForValue(); operations.set(key, value); result = true; } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } return result; } /** * 写入String型,顺便带有过期时间 [ 键,值] * * @param key * @param value * @return */ public boolean setWithTime(final String key, Object value,int seconds) { boolean result = false; try { ValueOperations<Serializable, Object> operations = redisTemplate.opsForValue(); operations.set(key, value,seconds, TimeUnit.SECONDS); result = true; } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } return result; } /** * 批量删除对应的value * * @param keys */ public void remove(final String... keys) { for (String key : keys) { remove(key); } } /** * 批量删除key * * @param pattern */ public void removePattern(final String pattern) { Set<Serializable> keys = redisTemplate.keys(pattern); if (keys.size() > 0) redisTemplate.delete(keys); } /** * 删除对应的value * * @param key */ public void remove(final String key) { if (exists(key)) { redisTemplate.delete(key); } } /** * 判断缓存中是否有对应的value * * @param key * @return */ public boolean exists(final String key) { return redisTemplate.hasKey(key); } /** * 读取缓存 * * @param key * @return */ public Object get(final String key) { Object result = null; ValueOperations<Serializable, Object> operations = redisTemplate.opsForValue(); result = operations.get(key); return result; } /** * 哈希 添加 * hash 一个键值(key->value)对集合 * * @param key * @param hashKey * @param value */ public void hmSet(String key, Object hashKey, Object value) { HashOperations<String, Object, Object> hash = redisTemplate.opsForHash(); hash.put(key, hashKey, value); } /** * Hash获取数据 * * @param key * @param hashKey * @return */ public Object hmGet(String key, Object hashKey) { HashOperations<String, Object, Object> hash = redisTemplate.opsForHash(); return hash.get(key, hashKey); } /** * 列表添加 * list:lpush key value1 * * @param k * @param v */ public void lPush(String k, Object v) { ListOperations<String, Object> list = redisTemplate.opsForList(); list.rightPush(k, v); } /** * 列表List获取 * lrange: key 0 10 (读取的个数 从0开始 读取到下标为10 的数据) * * @param k * @param l * @param l1 * @return */ public List<Object> lRange(String k, long l, long l1) { ListOperations<String, Object> list = redisTemplate.opsForList(); return list.range(k, l, l1); } /** * Set集合添加 * * @param key * @param value */ public void add(String key, Object value) { SetOperations<String, Object> set = redisTemplate.opsForSet(); set.add(key, value); } /** * Set 集合获取 * * @param key * @return */ public Set<Object> setMembers(String key) { SetOperations<String, Object> set = redisTemplate.opsForSet(); return set.members(key); } /** * Sorted set :有序集合添加 * * @param key * @param value * @param scoure */ public void zAdd(String key, Object value, double scoure) { ZSetOperations<String, Object> zset = redisTemplate.opsForZSet(); zset.add(key, value, scoure); } /** * Sorted set:有序集合获取 * * @param key * @param scoure * @param scoure1 * @return */ public Set<Object> rangeByScore(String key, double scoure, double scoure1) { ZSetOperations<String, Object> zset = redisTemplate.opsForZSet(); return zset.rangeByScore(key, scoure, scoure1); } /** * 根据key获取Set中的所有值 * * @param key 键 * @return */ public Set<Integer> 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; } } }
PayOrderApply.java
import com.fasterxml.jackson.annotation.JsonAutoDetect; import com.fasterxml.jackson.annotation.PropertyAccessor; import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper; import org.springframework.cache.CacheManager; 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.connection.RedisConnectionFactory; import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate; import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate; import org.springframework.data.redis.serializer.Jackson2JsonRedisSerializer; import org.springframework.data.redis.serializer.RedisSerializationContext; import org.springframework.data.redis.serializer.StringRedisSerializer; import static org.springframework.data.redis.cache.RedisCacheConfiguration.defaultCacheConfig; /** * @Author: JCccc * @CreateTime: 2018-09-11 * @Description: */ @Configuration @EnableCaching public class RedisConfig { @Bean public CacheManager cacheManager(RedisConnectionFactory connectionFactory) { RedisCacheConfiguration cacheConfiguration = defaultCacheConfig() .disableCachingNullValues() .serializeValuesWith(RedisSerializationContext.SerializationPair.fromSerializer(new Jackson2JsonRedisSerializer(Object.class))); return RedisCacheManager.builder(connectionFactory).cacheDefaults(cacheConfiguration).build(); } @Bean public RedisTemplate<String, Object> redisTemplate(RedisConnectionFactory factory) { RedisTemplate<String, Object> redisTemplate = new RedisTemplate<>(); redisTemplate.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); //序列化设置 ,这样为了存储操作对象时正常显示的数据,也能正常存储和获取 redisTemplate.setKeySerializer(new StringRedisSerializer()); redisTemplate.setValueSerializer(jackson2JsonRedisSerializer); redisTemplate.setHashKeySerializer(new StringRedisSerializer()); redisTemplate.setHashValueSerializer(jackson2JsonRedisSerializer); return redisTemplate; } @Bean public StringRedisTemplate stringRedisTemplate(RedisConnectionFactory factory) { StringRedisTemplate stringRedisTemplate = new StringRedisTemplate(); stringRedisTemplate.setConnectionFactory(factory); return stringRedisTemplate; } }
redis a généré la valeur :
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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

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).

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.

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.

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.

Pour afficher toutes les touches dans Redis, il existe trois façons: utilisez la commande Keys pour retourner toutes les clés qui correspondent au modèle spécifié; Utilisez la commande SCAN pour itérer les touches et renvoyez un ensemble de clés; Utilisez la commande info pour obtenir le nombre total de clés.

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.
