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SpringBoot教程(十四)

2023-09-13 22:56| 来源: 网络整理| 查看: 265

一、Redis集成简介

Redis是我们Java开发中,使用频次非常高的一个nosql数据库,数据以key-value键值对的形式存储在内存中。redis的常用使用场景,可以做缓存,分布式锁,自增序列等,使用redis的方式和我们使用数据库的方式差不多,首先我们要在自己的本机电脑或者服务器上安装一个redis的服务器,通过我们的java客户端在程序中进行集成,然后通过客户端完成对redis的增删改查操作。redis的Java客户端类型还是很多的,常见的有jedis, redission,lettuce等,所以我们在集成的时候,我们可以选择直接集成这些原生客户端。但是在springBoot中更常见的方式是集成spring-data-redis,这是spring提供的一个专门用来操作redis的项目,封装了对redis的常用操作,里边主要封装了jedis和lettuce两个客户端。相当于是在他们的基础上加了一层门面。

本篇文章我们就来重点介绍,springBoot通过集成spring-data-redis使用对于redis的常用操作。

由于不涉及到兼容问题,我们就直接在feature/MybatisPlus分支上开发。

二、集成步骤2.1 添加依赖

添加redis所需依赖:

org.springframework.boot spring-boot-starter-data-redis

完整pom.xml

4.0.0 com.lsqingfeng.springboot springboot-learning 1.0.0 8 8 org.springframework.boot spring-boot-dependencies 2.6.2 pom import org.springframework.boot spring-boot-starter-web org.projectlombok lombok 1.18.22 provided com.baomidou mybatis-plus-boot-starter 3.5.1 com.baomidou mybatis-plus-generator 3.5.1 org.freemarker freemarker 2.3.31 org.springframework.boot spring-boot-devtools true mysql mysql-connector-java runtime org.springframework.boot spring-boot-starter-data-redis

这里我们直接引入了spring-boot-starter-data-redis这个springBoot本身就已经提供好了的starter, 我们可以点击去看一下这个starter中包含了哪些依赖:

可以发现,里面包含了spring-data-redis和 lettuce-core两个核心包,这就是为什么说我们的spring-boot-starter-data-redis默认使用的就是lettuce这个客户端了。

如果我们想要使用jedis客户端怎么办呢?就需要排除lettuce这个依赖,再引入jedis的相关依赖就可以了。

那么为什么我们只需要通过引入不同的依赖就能让spring-data-redis可以自由切换客户端呢,这其实就涉及到了springBoot的自动化配置原理。我们可以给大家简单讲解一下。

springBoot这个框架之所以可以通过各种starter无缝融合其他技术的一大主要原因就是springBoot本身的自动化配置功能。所谓自动化配置就是springBoot本身已经预先设置好了一些常用框架的整合类。然后通过类似于ConditionOn这样的条件判断注解,去辨别你的项目中是否有相关的类(或配置)了,进而进行相关配置的初始化。

springBoot预设的自动化配置类都位于spring-boot-autoconfigure这个包中,只要我们搭建了springBoot的项目,这个包就会被引入进来。

而这个包下就有一个RedisAutoConfiguration这个类,顾名思义就是Redis的自动化配置。在这个类中,会引入LettuceConnectionConfiguration 和 JedisConnectionConfiguration 两个配置类,分别对应lettuce和jedis两个客户端。

而这个两个类上都是用了ConditionOn注解来进行判断是否加载。

jedis如下;

而由于我们的项目自动引入了lettuce-core,而没有引入jedis相关依赖,所以LettuceConnectionConfiguration这个类的判断成立会被加载,而Jedis的判断不成立,所以不会加载。进而lettuce的配置生效,所以我们在使用的使用, 默认就是lettuce的客户端。

2.2 添加配置

然后我们需要配置连接redis所需的账号密码等信息,这里大家要提前安装好redis,保证我们的本机程序可以连接到我们的redis, 如果不知道redis如何安装,可以参考文章: [Linux系统安装redis6.0.5] https://blog.csdn.net/lsqingfeng/article/details/107359076

常规配置如下: 在application.yml配置文件中配置 redis的连接信息

spring: redis: host: localhost port: 6379 password: 123456 database: 0

如果有其他配置放到一起:

server: port: 19191 spring: datasource: driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver url: jdbc:mysql://localhost:3306/springboot_learning?serverTimezone=Asia/Shanghai&characterEncoding=utf-8 username: root password: root redis: host: localhost port: 6379 password: 123456 database: 0 lettuce: pool: max-idle: 16 max-active: 32 min-idle: 8 devtools: restart: enable: true third: weather: url: http://www.baidu.com port: 8080 username: test cities: - 北京 - 上海 - 广州 list[0]: aaa list[1]: bbb list[2]: ccc

这样我们就可以直接在项目当中操作redis了。如果使用的是集群,那么使用如下配置方式:

spring: redis: password: 123456 cluster: nodes: 10.255.144.115:7001,10.255.144.115:7002,10.255.144.115:7003,10.255.144.115:7004,10.255.144.115:7005,10.255.144.115:7006 max-redirects: 3

但是有的时候我们想要给我们的redis客户端配置上连接池。就像我们连接mysql的时候,也会配置连接池一样,目的就是增加对于数据连接的管理,提升访问的效率,也保证了对资源的合理利用。那么我们如何配置连接池呢,这里大家一定要注意了,很多网上的文章中,介绍的方法可能由于版本太低,都不是特别的准确。 比如很多人使用spring.redis.pool来配置,这个是不对的(不清楚是不是老版本是这样的配置的,但是在springboot-starter-data-redis中这种写法不对)。首先是配置文件,由于我们使用的lettuce客户端,所以配置的时候,在spring.redis下加上lettuce再加上pool来配置,具体如下;

spring: redis: host: 10.255.144.111 port: 6379 password: 123456 database: 0 lettuce: pool: max-idle: 16 max-active: 32 min-idle: 8

如果使用的是jedis,就把lettuce换成jedis(同时要注意依赖也是要换的)。

但是仅仅这在配置文件中加入,其实连接池是不会生效的。这里大家一定要注意,很多同学在配置文件上加上了这段就以为连接池已经配置好了,其实并没有,还少了最关键的一步,就是要导入一个依赖,不导入的话,这么配置也没有用。

org.apache.commons commons-pool2

之后,连接池才会生效。我们可以做一个对比。 在导包前后,观察RedisTemplate对象的值就可以看出来。

导入之前:

导入之后:

到入职后,我们的连接池信息才有值,这也印证了我们上面的结论。

具体的配置信息我们可以看一下源代码,源码中使用RedisProperties 这个类来接收redis的配置参数。

2.3 项目中使用

我们的配置工作准备就绪以后,我们就可以在项目中操作redis了,操作的话,使用spring-data-redis中为我们提供的 RedisTemplate 这个类,就可以操作了。我们先举个简单的例子,插入一个键值对(值为string)。

package com.lsqingfeng.springboot.controller; import com.lsqingfeng.springboot.base.Result; import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate; import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping; import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping; import org.springframework.web.bind.annotation.RestController; /** * @className: RedisController * @description: * @author: sh.Liu * @date: 2022-03-08 14:28 */ @RestController @RequestMapping("redis") public class RedisController { private final RedisTemplate redisTemplate; public RedisController(RedisTemplate redisTemplate) { this.redisTemplate = redisTemplate; } @GetMapping("save") public Result save(String key, String value){ redisTemplate.opsForValue().set(key, value); return Result.success(); } }三、工具类封装

我们在前面的代码中已经通过RedisTemplate成功操作了redis服务器,比如set一个字符串,我们可以使用:

redisTemplate.opsForValue().set(key, value);

来put一个String类型的键值对。而redis中可以支持 string, list, hash,set, zset五种数据格式,这五种数据格式的常用操作,都在RedisTemplate这个类中进行了封装。 操作string类型就是用opsForValue,操作list类型是用listOps, 操作set类型是用setOps等等。我们可以通过查看RedisTemplate这个类中的源码来了解大致有哪些功能。

而这些功能都在这一个类中,使用起来其实并不是很方便,所有一般情况下,我们都是单独封装一个工具类,来把常用的一些方法进行抽象。操作的时候,直接通过工具类来操作。

package com.lsqingfeng.springboot.utils; import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired; import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate; import org.springframework.stereotype.Component; import java.util.List; import java.util.Map; import java.util.Set; import java.util.concurrent.TimeUnit; /** * @className: RedisUtil * @description: * @author: sh.Liu * @date: 2022-03-09 14:07 */ @Component public class RedisUtil { @Autowired private RedisTemplate redisTemplate; /** * 给一个指定的 key 值附加过期时间 * * @param key * @param time * @return */ public boolean expire(String key, long time) { return redisTemplate.expire(key, time, TimeUnit.SECONDS); } /** * 根据key 获取过期时间 * * @param key * @return */ public long getTime(String key) { return redisTemplate.getExpire(key, TimeUnit.SECONDS); } /** * 根据key 获取过期时间 * * @param key * @return */ public boolean hasKey(String key) { return redisTemplate.hasKey(key); } /** * 移除指定key 的过期时间 * * @param key * @return */ public boolean persist(String key) { return redisTemplate.boundValueOps(key).persist(); } //- - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - String类型 - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - /** * 根据key获取值 * * @param key 键 * @return 值 */ public Object get(String key) { return key == null ? null : redisTemplate.opsForValue().get(key); } /** * 将值放入缓存 * * @param key 键 * @param value 值 * @return true成功 false 失败 */ public void set(String key, String value) { redisTemplate.opsForValue().set(key, value); } /** * 将值放入缓存并设置时间 * * @param key 键 * @param value 值 * @param time 时间(秒) -1为无期限 * @return true成功 false 失败 */ public void set(String key, String value, long time) { if (time > 0) { redisTemplate.opsForValue().set(key, value, time, TimeUnit.SECONDS); } else { redisTemplate.opsForValue().set(key, value); } } /** * 批量添加 key (重复的键会覆盖) * * @param keyAndValue */ public void batchSet(Map keyAndValue) { redisTemplate.opsForValue().multiSet(keyAndValue); } /** * 批量添加 key-value 只有在键不存在时,才添加 * map 中只要有一个key存在,则全部不添加 * * @param keyAndValue */ public void batchSetIfAbsent(Map keyAndValue) { redisTemplate.opsForValue().multiSetIfAbsent(keyAndValue); } /** * 对一个 key-value 的值进行加减操作, * 如果该 key 不存在 将创建一个key 并赋值该 number * 如果 key 存在,但 value 不是长整型 ,将报错 * * @param key * @param number */ public Long increment(String key, long number) { return redisTemplate.opsForValue().increment(key, number); } /** * 对一个 key-value 的值进行加减操作, * 如果该 key 不存在 将创建一个key 并赋值该 number * 如果 key 存在,但 value 不是 纯数字 ,将报错 * * @param key * @param number */ public Double increment(String key, double number) { return redisTemplate.opsForValue().increment(key, number); } //- - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - set类型 - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - /** * 将数据放入set缓存 * * @param key 键 * @return */ public void sSet(String key, String value) { redisTemplate.opsForSet().add(key, value); } /** * 获取变量中的值 * * @param key 键 * @return */ public Set members(String key) { return redisTemplate.opsForSet().members(key); } /** * 随机获取变量中指定个数的元素 * * @param key 键 * @param count 值 * @return */ public void randomMembers(String key, long count) { redisTemplate.opsForSet().randomMembers(key, count); } /** * 随机获取变量中的元素 * * @param key 键 * @return */ public Object randomMember(String key) { return redisTemplate.opsForSet().randomMember(key); } /** * 弹出变量中的元素 * * @param key 键 * @return */ public Object pop(String key) { return redisTemplate.opsForSet().pop("setValue"); } /** * 获取变量中值的长度 * * @param key 键 * @return */ public long size(String key) { return redisTemplate.opsForSet().size(key); } /** * 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) { return redisTemplate.opsForSet().isMember(key, value); } /** * 检查给定的元素是否在变量中。 * * @param key 键 * @param obj 元素对象 * @return */ public boolean isMember(String key, Object obj) { return redisTemplate.opsForSet().isMember(key, obj); } /** * 转移变量的元素值到目的变量。 * * @param key 键 * @param value 元素对象 * @param destKey 元素对象 * @return */ public boolean move(String key, String value, String destKey) { return redisTemplate.opsForSet().move(key, value, destKey); } /** * 批量移除set缓存中元素 * * @param key 键 * @param values 值 * @return */ public void remove(String key, Object... values) { redisTemplate.opsForSet().remove(key, values); } /** * 通过给定的key求2个set变量的差值 * * @param key 键 * @param destKey 键 * @return */ public Set difference(String key, String destKey) { return redisTemplate.opsForSet().difference(key, destKey); } //- - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - hash类型 - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - /** * 加入缓存 * * @param key 键 * @param map 键 * @return */ public void add(String key, Map map) { redisTemplate.opsForHash().putAll(key, map); } /** * 获取 key 下的 所有 hashkey 和 value * * @param key 键 * @return */ public Map getHashEntries(String key) { return redisTemplate.opsForHash().entries(key); } /** * 验证指定 key 下 有没有指定的 hashkey * * @param key * @param hashKey * @return */ public boolean hashKey(String key, String hashKey) { return redisTemplate.opsForHash().hasKey(key, hashKey); } /** * 获取指定key的值string * * @param key 键 * @param key2 键 * @return */ public String getMapString(String key, String key2) { return redisTemplate.opsForHash().get("map1", "key1").toString(); } /** * 获取指定的值Int * * @param key 键 * @param key2 键 * @return */ public Integer getMapInt(String key, String key2) { return (Integer) redisTemplate.opsForHash().get("map1", "key1"); } /** * 弹出元素并删除 * * @param key 键 * @return */ public String popValue(String key) { return redisTemplate.opsForSet().pop(key).toString(); } /** * 删除指定 hash 的 HashKey * * @param key * @param hashKeys * @return 删除成功的 数量 */ public Long delete(String key, String... hashKeys) { return redisTemplate.opsForHash().delete(key, hashKeys); } /** * 给指定 hash 的 hashkey 做增减操作 * * @param key * @param hashKey * @param number * @return */ public Long increment(String key, String hashKey, long number) { return redisTemplate.opsForHash().increment(key, hashKey, number); } /** * 给指定 hash 的 hashkey 做增减操作 * * @param key * @param hashKey * @param number * @return */ public Double increment(String key, String hashKey, Double number) { return redisTemplate.opsForHash().increment(key, hashKey, number); } /** * 获取 key 下的 所有 hashkey 字段 * * @param key * @return */ public Set hashKeys(String key) { return redisTemplate.opsForHash().keys(key); } /** * 获取指定 hash 下面的 键值对 数量 * * @param key * @return */ public Long hashSize(String key) { return redisTemplate.opsForHash().size(key); } //- - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - list类型 - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - /** * 在变量左边添加元素值 * * @param key * @param value * @return */ public void leftPush(String key, Object value) { redisTemplate.opsForList().leftPush(key, value); } /** * 获取集合指定位置的值。 * * @param key * @param index * @return */ public Object index(String key, long index) { return redisTemplate.opsForList().index("list", 1); } /** * 获取指定区间的值。 * * @param key * @param start * @param end * @return */ public List range(String key, long start, long end) { return redisTemplate.opsForList().range(key, start, end); } /** * 把最后一个参数值放到指定集合的第一个出现中间参数的前面, * 如果中间参数值存在的话。 * * @param key * @param pivot * @param value * @return */ public void leftPush(String key, String pivot, String value) { redisTemplate.opsForList().leftPush(key, pivot, value); } /** * 向左边批量添加参数元素。 * * @param key * @param values * @return */ public void leftPushAll(String key, String... values) { // redisTemplate.opsForList().leftPushAll(key,"w","x","y"); redisTemplate.opsForList().leftPushAll(key, values); } /** * 向集合最右边添加元素。 * * @param key * @param value * @return */ public void leftPushAll(String key, String value) { redisTemplate.opsForList().rightPush(key, value); } /** * 向左边批量添加参数元素。 * * @param key * @param values * @return */ public void rightPushAll(String key, String... values) { //redisTemplate.opsForList().leftPushAll(key,"w","x","y"); redisTemplate.opsForList().rightPushAll(key, values); } /** * 向已存在的集合中添加元素。 * * @param key * @param value * @return */ public void rightPushIfPresent(String key, Object value) { redisTemplate.opsForList().rightPushIfPresent(key, value); } /** * 向已存在的集合中添加元素。 * * @param key * @return */ public long listLength(String key) { return redisTemplate.opsForList().size(key); } /** * 移除集合中的左边第一个元素。 * * @param key * @return */ public void leftPop(String key) { redisTemplate.opsForList().leftPop(key); } /** * 移除集合中左边的元素在等待的时间里,如果超过等待的时间仍没有元素则退出。 * * @param key * @return */ public void leftPop(String key, long timeout, TimeUnit unit) { redisTemplate.opsForList().leftPop(key, timeout, unit); } /** * 移除集合中右边的元素。 * * @param key * @return */ public void rightPop(String key) { redisTemplate.opsForList().rightPop(key); } /** * 移除集合中右边的元素在等待的时间里,如果超过等待的时间仍没有元素则退出。 * * @param key * @return */ public void rightPop(String key, long timeout, TimeUnit unit) { redisTemplate.opsForList().rightPop(key, timeout, unit); } }

大家也可以通过阅读这个工具类,深入了解RedisTemplate的用法。使用的时候,只需要注入这个工具类就可以了。

四、讲讲序列化

redis的序列化也是我们在使用RedisTemplate的过程中需要注意的事情。上面的案例中,其实我们并没有特殊设置redis的序列化方式,那么它其实使用的是默认的序列化方式。RedisTemplate这个类的泛型是,也就是他是支持写入Object对象的,那么这个对象采取什么方式序列化存入内存中就是它的序列化方式。

那么什么是redis的序列化呢?就是我们把对象存入到redis中到底以什么方式存储的,可以是二进制数据,可以是xml也可以是json。比如说我们经常会将POJO 对象存储到 Redis 中,一般情况下会使用 JSON 方式序列化成字符串,存储到 Redis 中 。

Redis本身提供了一下一种序列化的方式:

GenericToStringSerializer: 可以将任何对象泛化为字符串并序列化Jackson2JsonRedisSerializer: 跟JacksonJsonRedisSerializer实际上是一样的JacksonJsonRedisSerializer: 序列化object对象为json字符串JdkSerializationRedisSerializer: 序列化java对象StringRedisSerializer: 简单的字符串序列化

如果我们存储的是String类型,默认使用的是StringRedisSerializer 这种序列化方式。如果我们存储的是对象,默认使用的是 JdkSerializationRedisSerializer,也就是Jdk的序列化方式(通过ObjectOutputStream和ObjectInputStream实现,缺点是我们无法直观看到存储的对象内容)。

我们可以根据redis操作的不同数据类型,设置对应的序列化方式。

通过观察RedisTemplate的源码我们就可以看出来,默认使用的是JdkSerializationRedisSerializer. 这种序列化最大的问题就是存入对象后,我们很难直观看到存储的内容,很不方便我们排查问题:

而一般我们最经常使用的对象序列化方式是: Jackson2JsonRedisSerializer

设置序列化方式的主要方法就是我们在配置类中,自己来创建RedisTemplate对象,并在创建的过程中指定对应的序列化方式。

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(name = "redisTemplate") public RedisTemplate getRedisTemplate(RedisConnectionFactory factory) { RedisTemplate redisTemplate = new RedisTemplate(); redisTemplate.setConnectionFactory(factory); StringRedisSerializer stringRedisSerializer = new StringRedisSerializer(); redisTemplate.setKeySerializer(stringRedisSerializer); // key的序列化类型 Jackson2JsonRedisSerializer jackson2JsonRedisSerializer = new Jackson2JsonRedisSerializer(Object.class); ObjectMapper objectMapper = new ObjectMapper(); objectMapper.setVisibility(PropertyAccessor.ALL, JsonAutoDetect.Visibility.ANY); // 方法过期,改为下面代码 // objectMapper.enableDefaultTyping(ObjectMapper.DefaultTyping.NON_FINAL); objectMapper.activateDefaultTyping(LaissezFaireSubTypeValidator.instance , ObjectMapper.DefaultTyping.NON_FINAL, JsonTypeInfo.As.PROPERTY); jackson2JsonRedisSerializer.setObjectMapper(objectMapper); jackson2JsonRedisSerializer.setObjectMapper(objectMapper); redisTemplate.setValueSerializer(jackson2JsonRedisSerializer); // value的序列化类型 redisTemplate.setHashKeySerializer(stringRedisSerializer); redisTemplate.setHashValueSerializer(jackson2JsonRedisSerializer); redisTemplate.afterPropertiesSet(); return redisTemplate; } }

这样使用的时候,就会按照我们设置的json序列化方式进行存储,我们也可以在redis中查看内容的时候方便的查看到属性值。

五、分布式锁

参考资料:

Redis实现分布式锁的7种方案 - why414 - 博客园

很多场景中,需要使用分布式事务、分布式锁等技术来保证数据最终一致性。有的时候,我们需要保证某一方法同一时刻只能被一个线程执行。 在单机(单进程)环境中,JAVA提供了很多并发相关API,但在多机(多进程)环境中就无能为力了。

对于分布式锁,最好能够满足以下几点

可以保证在分布式部署的应用集群中,同一个方法在同一时间只能被一台机器上的一个线程执行 这把锁要是一把可重入锁(避免死锁) 这把锁最好是一把阻塞锁 有高可用的获取锁和释放锁功能 获取锁和释放锁的性能要好

分布式锁一般有三种实现方式:1. 数据库乐观锁;2. 基于Redis的分布式锁;3. 基于ZooKeeper的分布式锁。本篇文章主要介绍第二种方式。

一个完美的分布式锁,必须要满足如下四个条件: 1.互斥性。在任意时刻,只有一个客户端能持有锁。 2.不会发生死锁。即使有一个客户端在持有锁的期间崩溃而没有主动解锁,也能保证后续其他客户端能加锁。 3.具有容错性。只要大部分的Redis节点正常运行,客户端就可以加锁和解锁。 4.解铃还须系铃人。加锁和解锁必须是同一个客户端,客户端自己不能把别人加的锁给解了。

Redis分布式锁原理:

锁的实现主要基于redis的SETNX命令

SETNX key value将 key 的值设为 value ,当且仅当 key 不存在。若给定的 key 已经存在,则 SETNX 不做任何动作。SETNX 是『SET if Not eXists』(如果不存在,则 SET)的简写。

**返回值:**设置成功,返回 1 。设置失败,返回 0 。

使用SETNX完成同步锁的流程及事项如下:

使用SETNX命令获取锁,若返回0(key已存在,锁已存在)则获取失败,反之获取成功为了防止获取锁后程序出现异常,导致其他线程/进程调用SETNX命令总是返回0而进入死锁状态,需要为该key设置一个“合理”的过期时间释放锁,使用DEL命令将锁数据删除

这篇文章中对于Redis中的锁的介绍还是比较全面的。

Redis实现分布式锁的8大坑!切记!-技术圈

Redis锁的实现方式很多,到时多多少少都有点问题,相对比较完美的方案是使用lua脚本。最完美的解决方案就是使用Redission这个框架里边的RedissionRedLock。具体实现就不给出了,大家可以按照这个思路去查找相关资料。等到我什么时候有时间和精力了再回来补充一下。



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