SpringSession怎么通过Redis统计在线用户数量
因为系统原先的逻辑是使用Spring Session加上Redis做的会话共享实现的单点登录,登录之后会在session设置一个key值表示用户已经登录过,同时重写HttpServletRequestWrapper 设置remoteUser数据值
class RemoteUserRequestWrapper extends HttpServletRequestWrapper { String userCode; RemoteUserRequestWrapper(HttpServletRequest request) { super(request); this.userCode = (String) request.getSession() .getAttribute(org.apache.commons.lang3.StringUtils.isBlank(sessionKeyName)?DEFAULT_SESSION_KEY_NAME:sessionKeyName); } @Override public String getRemoteUser() { return userCode; } }
Spring Session缓存在redis里的数据
这个ssoLoginUser
key是自己登录时候设置的,根据业务修改,经过测试,在登出系统时候,session设置过期获取removeAttribute不能清redis里的key数据,所以只能在登出系统逻辑加上:
Set<String> keys = RedisUtils.redisTemplate.keys("spring:session:sessions:*"); for(String key : keys){ if(key.indexOf("expires")==-1){ String s = (String)RedisUtils.redisTemplate.opsForHash().get(key, "sessionAttr:ssoLoginUser"); if(request.getRemoteUser().equals(s)) { logger.info("loginusername:{}",s) RedisUtils.redisTemplate.opsForHash().delete(key, "sessionAttr:ssoLoginUser"); } } }
进行数据统计:
List<Map<String,Object>> list = new ArrayList<Map<String, Object>>(); List<Map<String,Object>> data = new ArrayList<Map<String, Object>>(); Set<String> keys = redisTemplate.keys("spring:session:sessions:*"); for(String key : keys){ if(key.indexOf("expires")==-1){ String s = (String)redisTemplate.opsForHash().get(key, "sessionAttr:ssoLoginUser"); if(StringUtils.isNotBlank(s)) { System.out.println(s); Map<String,Object> map = new HashMap<String,Object>(16); map.put("usercode", s); list.add(map); } } } return list;
pom.xml:
<dependency> <groupId>org.springframework.session</groupId> <artifactId>spring-session-data-redis</artifactId> <version>1.2.2.RELEASE</version> <type>pom</type> </dependency> <dependency> <groupId>biz.paluch.redis</groupId> <artifactId>lettuce</artifactId> <version>3.5.0.Final</version> </dependency>
RedisUtils.java:
package com.common.utils.redis; import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate; import org.springframework.web.context.ContextLoader; import org.springframework.web.context.WebApplicationContext; import java.util.Collection; import java.util.List; import java.util.Map; import java.util.concurrent.TimeUnit; public class RedisUtils { private RedisUtils() { } @SuppressWarnings("unchecked") public static RedisTemplate<String, Object> redisTemplate = ContextLoader.getCurrentWebApplicationContext().getBean(RedisTemplate.class); /** * 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 static 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 static boolean expire(final String key, final long timeout, final TimeUnit unit) { Boolean ret = redisTemplate.expire(key, timeout, unit); return ret != null && ret; } /** * 删除单个key * * @param key 键 * @return true=删除成功;false=删除失败 */ public static boolean del(final String key) { redisTemplate.delete(key); return true; } /** * 删除多个key * * @param keys 键集合 * @return 成功删除的个数 */ public static long del(final Collection<String> keys) { redisTemplate.delete(keys); return 0; } /** * 存入普通对象 * * @param key Redis键 * @param value 值 */ public static void set(final String key, final Object value) { redisTemplate.opsForValue().set(key, value, 1, TimeUnit.MINUTES); } // 存储普通对象操作 /** * 存入普通对象 * * @param key 键 * @param value 值 * @param timeout 有效期,单位秒 */ public static void set(final String key, final Object value, final long timeout) { redisTemplate.opsForValue().set(key, value, timeout, TimeUnit.SECONDS); } /** * 获取普通对象 * * @param key 键 * @return 对象 */ public static Object get(final String key) { return redisTemplate.opsForValue().get(key); } // 存储Hash操作 /** * 往Hash中存入数据 * * @param key Redis键 * @param hKey Hash键 * @param value 值 */ public static void hPut(final String key, final String hKey, final Object value) { redisTemplate.opsForHash().put(key, hKey, value); } /** * 往Hash中存入多个数据 * * @param key Redis键 * @param values Hash键值对 */ public static void hPutAll(final String key, final Map<String, Object> values) { redisTemplate.opsForHash().putAll(key, values); } /** * 获取Hash中的数据 * * @param key Redis键 * @param hKey Hash键 * @return Hash中的对象 */ public static Object hGet(final String key, final String hKey) { return redisTemplate.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 static List<Object> hMultiGet(final String key, final Collection<Object> hKeys) { return redisTemplate.opsForHash().multiGet(key, hKeys); } // 存储Set相关操作 /** * 往Set中存入数据 * * @param key Redis键 * @param values 值 * @return 存入的个数 */ public static long sSet(final String key, final Object... values) { Long count = redisTemplate.opsForSet().add(key, values); return count == null ? 0 : count; } /** * 删除Set中的数据 * * @param key Redis键 * @param values 值 * @return 移除的个数 */ public static long sDel(final String key, final Object... values) { Long count = redisTemplate.opsForSet().remove(key, values); return count == null ? 0 : count; } // 存储List相关操作 /** * 往List中存入数据 * * @param key Redis键 * @param value 数据 * @return 存入的个数 */ public static long lPush(final String key, final Object value) { Long count = redisTemplate.opsForList().rightPush(key, value); return count == null ? 0 : count; } /** * 往List中存入多个数据 * * @param key Redis键 * @param values 多个数据 * @return 存入的个数 */ public static long lPushAll(final String key, final Collection<Object> values) { Long count = redisTemplate.opsForList().rightPushAll(key, values); return count == null ? 0 : count; } /** * 往List中存入多个数据 * * @param key Redis键 * @param values 多个数据 * @return 存入的个数 */ public static long lPushAll(final String key, final Object... values) { Long count = redisTemplate.opsForList().rightPushAll(key, values); return count == null ? 0 : count; } /** * 从List中获取begin到end之间的元素 * * @param key Redis键 * @param start 开始位置 * @param end 结束位置(start=0,end=-1表示获取全部元素) * @return List对象 */ public static List<Object> lGet(final String key, final int start, final int end) { return redisTemplate.opsForList().range(key, start, end); } }
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Redis 使用哈希表存储数据,支持字符串、列表、哈希表、集合和有序集合等数据结构。Redis 通过快照 (RDB) 和追加只写 (AOF) 机制持久化数据。Redis 使用主从复制来提高数据可用性。Redis 使用单线程事件循环处理连接和命令,保证数据原子性和一致性。Redis 为键设置过期时间,并使用 lazy 删除机制删除过期键。

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Redis集群是一种分布式部署模式,允许水平扩展Redis实例,通过节点间通信、哈希槽划分键空间、节点选举、主从复制和命令重定向来实现:节点间通信:通过集群总线实现虚拟网络通信。哈希槽:将键空间划分为哈希槽,确定负责键的节点。节点选举:至少需要三个主节点,通过选举机制确保仅有一个活动主节点。主从复制:主节点负责写请求,从节点负责读请求和数据复制。命令重定向:客户端连接到负责键的节点,节点重定向不正确的请求。故障处理:故障检测、标记下线和重新

要查看 Redis 版本号,可以使用以下三种方法:(1) 输入 INFO 命令,(2) 使用 --version 选项启动服务器,(3) 查看配置文件。

Redis 有序集合(ZSet)用于存储有序元素集合,并按关联分数进行排序。ZSet 的用法步骤包括:1. 创建 ZSet;2. 添加成员;3. 获取成员分数;4. 获取排名;5. 获取排名范围的成员;6. 删除成员;7. 获取元素个数;8. 获取分数范围内的成员个数。

Redis采用五种策略确保键的唯一性:1. 名称空间分隔;2. HASH数据结构;3. SET数据结构;4. 字符串键的特殊字符;5. Lua脚本验证。具体策略的选择取决于数据组织、性能和扩展性需求。

要查看 Redis 中的所有键,共有三种方法:使用 KEYS 命令返回所有匹配指定模式的键;使用 SCAN 命令迭代键并返回一组键;使用 INFO 命令获取键的总数。
