


Bagaimana SpringBoot menyepadukan Redis untuk mendayakan mekanisme caching
集成springboot+redis+mybatis plus的一个小demo
pom文件
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 https://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd"> <modelVersion>4.0.0</modelVersion> <groupId>com.wlient</groupId> <artifactId>springboot_mq_redis</artifactId> <version>0.0.1-SNAPSHOT</version> <name>springboot_mq_redis</name> <description>Demo project for Spring Boot</description> <properties> <java.version>1.8</java.version> <project.build.sourceEncoding>UTF-8</project.build.sourceEncoding> <project.reporting.outputEncoding>UTF-8</project.reporting.outputEncoding> <spring-boot.version>2.3.7.RELEASE</spring-boot.version> </properties> <dependencies> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-amqp</artifactId> </dependency> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId> </dependency> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId> </dependency> <dependency> <groupId>com.baomidou</groupId> <artifactId>mybatis-plus-boot-starter</artifactId> <version>3.4.2</version> </dependency> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-devtools</artifactId> <scope>runtime</scope> <optional>true</optional> </dependency> <dependency> <groupId>mysql</groupId> <artifactId>mysql-connector-java</artifactId> <scope>runtime</scope> </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> <exclusions> <exclusion> <groupId>org.junit.vintage</groupId> <artifactId>junit-vintage-engine</artifactId> </exclusion> </exclusions> </dependency> <dependency> <groupId>junit</groupId> <artifactId>junit</artifactId> <scope>test</scope> </dependency> <dependency> <groupId>org.springframework.amqp</groupId> <artifactId>spring-rabbit-test</artifactId> <scope>test</scope> </dependency> <dependency> <groupId>org.aspectj</groupId> <artifactId>aspectjweaver</artifactId> <version>1.9.6</version> </dependency> <!--jedis--> <dependency> <groupId>redis.clients</groupId> <artifactId>jedis</artifactId> <version>3.2.0</version> </dependency> <!-- swagger --> <dependency> <groupId>com.github.xiaoymin</groupId> <artifactId>knife4j-spring-boot-starter</artifactId> <version>2.0.7</version> </dependency> <dependency> <groupId>com.alibaba</groupId> <artifactId>fastjson</artifactId> <version>1.2.76</version> </dependency> </dependencies> <dependencyManagement> <dependencies> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-dependencies</artifactId> <version>${spring-boot.version}</version> <type>pom</type> <scope>import</scope> </dependency> </dependencies> </dependencyManagement> <build> <plugins> <plugin> <groupId>org.apache.maven.plugins</groupId> <artifactId>maven-compiler-plugin</artifactId> <version>3.8.1</version> <configuration> <source>1.8</source> <target>1.8</target> <encoding>UTF-8</encoding> </configuration> </plugin> <plugin> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-maven-plugin</artifactId> <version>2.3.7.RELEASE</version> <configuration> <mainClass>com.wlient.springboot_mq_redis.SpringbootMqRedisApplication</mainClass> </configuration> <executions> <execution> <id>repackage</id> <goals> <goal>repackage</goal> </goals> </execution> </executions> </plugin> </plugins> </build> </project>
yaml文件
spring: redis: host: 1.117.89.11 port: 6378 password: Terry123456. timeout: 60s database: 2 lettuce: pool: # 连接池中的最小空闲连接 min-idle: 0 # 连接池中的最大空闲连接 max-idle: 8 # 连接池的最大数据库连接数 max-active: 8 # #连接池最大阻塞等待时间(使用负值表示没有限制) max-wait: -1ms #spring cache 配置 cache: type: redis redis: # key过期时间 半小时 time-to-live: 1800000 #毫秒
CacheConfig
@Configuration public class CacheConfig { @Bean CacheManager cacheManager(RedisConnectionFactory connectionFactory) { RedisCacheConfiguration defaultCacheConfig = RedisCacheConfiguration.defaultCacheConfig(); //common信息缓存配置 RedisCacheConfiguration userCacheConfiguration = defaultCacheConfig // 设置 key为string序列化 .serializeKeysWith(RedisSerializationContext.SerializationPair.fromSerializer(new StringRedisSerializer())) // 设置value为json序列化 .serializeValuesWith(RedisSerializationContext.SerializationPair.fromSerializer(new GenericJackson2JsonRedisSerializer())).disableCachingNullValues(); Map<String, RedisCacheConfiguration> redisCacheConfigurationMap = new HashMap<>(); //entryTtl设置缓存失效时间,单位是秒 redisCacheConfigurationMap.put("common", userCacheConfiguration.entryTtl(Duration.ofSeconds(30))); //设置CacheManager的值序列化方式为JdkSerializationRedisSerializer,但其实RedisCacheConfiguration默认就是使用StringRedisSerializer序列化key,JdkSerializationRedisSerializer序列化value,所以以下注释代码为默认实现 //ClassLoader loader = this.getClass().getClassLoader(); //JdkSerializationRedisSerializer jdkSerializer = new JdkSerializationRedisSerializer(loader); //RedisSerializationContext.SerializationPair<Object> pair = RedisSerializationContext.SerializationPair.fromSerializer(jdkSerializer); //RedisCacheConfiguration defaultCacheConfig=RedisCacheConfiguration.defaultCacheConfig().serializeValuesWith(pair); Set<String> cacheNames = new HashSet<>(); cacheNames.add("common"); //初始化RedisCacheManager RedisCacheManager cacheManager = RedisCacheManager.builder(connectionFactory).cacheDefaults(defaultCacheConfig).initialCacheNames(cacheNames).withInitialCacheConfigurations(redisCacheConfigurationMap).build(); return cacheManager; } }
RedisConfig
package com.wlient.springboot_mq_redis.Configuar; import com.fasterxml.jackson.annotation.JsonAutoDetect; import com.fasterxml.jackson.annotation.PropertyAccessor; import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper; import org.springframework.context.annotation.Bean; import org.springframework.context.annotation.Configuration; 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.StringRedisSerializer; @Configuration public class RedisConfig { @Bean @SuppressWarnings("all") 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; } }
SpringCacheConfig
package com.wlient.springboot_mq_redis.Configuar; import org.springframework.boot.autoconfigure.cache.CacheProperties; import org.springframework.boot.context.properties.EnableConfigurationProperties; 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.serializer.RedisSerializationContext; import org.springframework.data.redis.serializer.RedisSerializer; /** * spring cache 配置 */ @EnableConfigurationProperties(CacheProperties.class) @Configuration @EnableCaching public class SpringCacheConfig { @Bean public RedisCacheConfiguration redisCacheConfiguration(CacheProperties cacheProperties) { RedisCacheConfiguration config = RedisCacheConfiguration.defaultCacheConfig() .serializeKeysWith(RedisSerializationContext.SerializationPair.fromSerializer(RedisSerializer.string())) .serializeValuesWith(RedisSerializationContext.SerializationPair.fromSerializer(RedisSerializer.json())); CacheProperties.Redis redisProperties = cacheProperties.getRedis(); //将配置文件中所有的配置都生效 if (redisProperties.getTimeToLive() != null) { config = config.entryTtl(redisProperties.getTimeToLive()); } if (redisProperties.getKeyPrefix() != null) { config = config.prefixKeysWith(redisProperties.getKeyPrefix()); } if (!redisProperties.isCacheNullValues()) { config = config.disableCachingNullValues(); } if (!redisProperties.isUseKeyPrefix()) { config = config.disableKeyPrefix(); } return config; } }
RedisService
package com.wlient.springboot_mq_redis.service; import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired; import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate; import org.springframework.stereotype.Service; import org.springframework.util.CollectionUtils; import javax.annotation.Resource; import java.util.Collection; import java.util.List; import java.util.Map; import java.util.Set; import java.util.concurrent.TimeUnit; @Service public class RedisService { @Resource 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); } /** * 删除hash表中的值 * @param key 键 不能为null * @param items 项 可以使多个 不能为null */ public void hdel(String key, Collection items) { redisTemplate.opsForHash().delete(key, items.toArray()); } /** * 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 delta 要增加几(大于0) * @return */ public double hincr(String key, String item, double delta) { if (delta < 0) { throw new RuntimeException("递增因子必须大于0"); } return redisTemplate.opsForHash().increment(key, item, delta); } /** * hash递减 * @param key 键 * @param item 项 * @param delta 要减少记(小于0) * @return */ public double hdecr(String key, String item, double delta) { if (delta < 0) { throw new RuntimeException("递减因子必须大于0"); } return redisTemplate.opsForHash().increment(key, item, -delta); } // ============================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, Collection values) { try { return redisTemplate.opsForSet().add(key, values.toArray()); } 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; } } }
Application
@SpringBootApplication @MapperScan("com.wlient.springboot_mq_redis.dao") @EnableCaching public class SpringbootMqRedisApplication { public static void main(String[] args) { SpringApplication.run(SpringbootMqRedisApplication.class, args); } }
主要是添加@EnableCaching注解开启缓存
缓存有两种方式:
方式一:直接使用对RedisTemplate进行封装的RedisService进行缓存操作
controller层
@Autowired RedisService redisService; @GetMapping("selectOne2") public ServiceResult<User> selectOne2(Integer id) { User user = (User) redisService.get("selectOne2::"+id); if (user == null){ user = userService.queryById2(id); redisService.set("selectOne2::"+id,user); } System.out.println(user); return ServiceResult.ok(user); }
方式二:使用注解
作用于Service层
@Service("userService") @CacheConfig(cacheNames = "departmentsService") public class UserServiceImpl implements UserService { @Resource private UserDao userDao; /** * 通过ID查询单条数据 * * @param id 主键 * @return 实例对象 */ @Override @Cacheable(key = "#root.methodName+':'+#id") public User queryById(Integer id) { User user = this.userDao.selectById(id); return user; } }
使用注解比较方便,但是不够灵活。
使用封装类增加了代码量,但是可以满足大部分需求
配置文件详解
RedisConfig:redis cache,设置key,value的序列化方式等
SpringCacheConfig:spring cache 配置
这两个文件缺一不可,缺失SpringCacheConfig配置文件,那么存入redis的数据会乱码
CacheConfig:可有可无,只是根据需求采用的配置(从项目里copy的)
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana SpringBoot menyepadukan Redis untuk mendayakan mekanisme caching. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas



Mod Redis cluster menyebarkan contoh Redis ke pelbagai pelayan melalui sharding, meningkatkan skalabilitas dan ketersediaan. Langkah -langkah pembinaan adalah seperti berikut: Buat contoh Redis ganjil dengan pelabuhan yang berbeza; Buat 3 contoh sentinel, memantau contoh redis dan failover; Konfigurasi fail konfigurasi sentinel, tambahkan pemantauan maklumat contoh dan tetapan failover; Konfigurasi fail konfigurasi contoh Redis, aktifkan mod kluster dan tentukan laluan fail maklumat kluster; Buat fail nodes.conf, yang mengandungi maklumat setiap contoh Redis; Mulakan kluster, laksanakan perintah Buat untuk membuat kluster dan tentukan bilangan replika; Log masuk ke kluster untuk melaksanakan perintah maklumat kluster untuk mengesahkan status kluster; buat

Menggunakan Arahan Redis memerlukan langkah -langkah berikut: Buka klien Redis. Masukkan arahan (nilai kunci kata kerja). Menyediakan parameter yang diperlukan (berbeza dari arahan ke arahan). Tekan Enter untuk melaksanakan arahan. Redis mengembalikan tindak balas yang menunjukkan hasil operasi (biasanya OK atau -r).

Untuk melihat semua kunci di Redis, terdapat tiga cara: Gunakan perintah kunci untuk mengembalikan semua kunci yang sepadan dengan corak yang ditentukan; Gunakan perintah imbasan untuk melangkah ke atas kunci dan kembalikan satu set kunci; Gunakan arahan maklumat untuk mendapatkan jumlah kunci.

Redis menggunakan jadual hash untuk menyimpan data dan menyokong struktur data seperti rentetan, senarai, jadual hash, koleksi dan koleksi yang diperintahkan. Redis berterusan data melalui snapshots (RDB) dan menambah mekanisme tulis sahaja (AOF). Redis menggunakan replikasi master-hamba untuk meningkatkan ketersediaan data. Redis menggunakan gelung acara tunggal untuk mengendalikan sambungan dan arahan untuk memastikan atom dan konsistensi data. Redis menetapkan masa tamat tempoh untuk kunci dan menggunakan mekanisme memadam malas untuk memadamkan kunci tamat tempoh.

Kaunter Redis adalah satu mekanisme yang menggunakan penyimpanan pasangan nilai utama REDIS untuk melaksanakan operasi pengiraan, termasuk langkah-langkah berikut: mewujudkan kekunci kaunter, meningkatkan tuduhan, mengurangkan tuduhan, menetapkan semula, dan mendapatkan tuduhan. Kelebihan kaunter Redis termasuk kelajuan cepat, konkurensi tinggi, ketahanan dan kesederhanaan dan kemudahan penggunaan. Ia boleh digunakan dalam senario seperti pengiraan akses pengguna, penjejakan metrik masa nyata, skor permainan dan kedudukan, dan pengiraan pemprosesan pesanan.

Langkah -langkah untuk memulakan pelayan Redis termasuk: Pasang Redis mengikut sistem operasi. Mulakan perkhidmatan Redis melalui Redis-server (Linux/macOS) atau redis-server.exe (Windows). Gunakan redis-cli ping (linux/macOS) atau redis-cli.exe ping (windows) perintah untuk memeriksa status perkhidmatan. Gunakan klien Redis, seperti redis-cli, python, atau node.js untuk mengakses pelayan.

Cara terbaik untuk memahami kod sumber REDIS adalah dengan langkah demi langkah: Dapatkan akrab dengan asas -asas Redis. Pilih modul atau fungsi tertentu sebagai titik permulaan. Mulakan dengan titik masuk modul atau fungsi dan lihat baris kod mengikut baris. Lihat kod melalui rantaian panggilan fungsi. Berhati -hati dengan struktur data asas yang digunakan oleh REDIS. Kenal pasti algoritma yang digunakan oleh Redis.

Menggunakan REDIS untuk mengunci operasi memerlukan mendapatkan kunci melalui arahan SETNX, dan kemudian menggunakan perintah luput untuk menetapkan masa tamat tempoh. Langkah-langkah khusus adalah: (1) Gunakan arahan SETNX untuk cuba menetapkan pasangan nilai utama; (2) Gunakan perintah luput untuk menetapkan masa tamat tempoh untuk kunci; (3) Gunakan perintah DEL untuk memadam kunci apabila kunci tidak lagi diperlukan.
