Spring 框架下的 Redis 操作:让你的应用性能飙升!

上篇博客我们讲述了使用Jedis操作Redis,那么如何在Spring中操作Redis?

在Spring中操作Redis

创建项目

 

修改配置

  • 之前使用jedis,是通过jedis对象里的各种方法来操作redis的,此处的Spring中则是通过StringRedisTemplate来操作redis
  • 最原始提供的类是RedisTemplate,StringRedisTemplate是RedisTemplate的子类,专门用来处理文本数据的
  • StringRedisTemplate提供的方法,相比于之前的jedis中的各种方法,还是存在较大的差异的
  • 此处RedisTemplate是把这些操作Redis的方法,分成了几个类别,分门别类的来组织的,作了进一步的封装
  • 就得到了一个专门用来操作字符串的对象opsForValue()
  • 得到了一个专门操作Zset的对象opsForZset()

String

此处提供的一些接口风格,和原始的Redis命令就有一定的差异了,开发者初心是希望通过上述的封装,让接口用来更简单,但是上述初心并没有达成,接口上重新组织指挥,接口的使用并没有更简单,反而因为和Redis原生命令的差异,提高了使用者的学习成本

和原生Redis方法不太一样了

package com.example.demo;

import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.ResponseBody;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;

//后续redis测试的各种方法,都通过这个Controller提供的http接口来触发
@RestController
public class MyController {

    @Autowired
    private StringRedisTemplate redisTemplate;

    @GetMapping("/test")
    @ResponseBody
    public String test() {
        redisTemplate.opsForValue().set("key", "value");
        redisTemplate.opsForValue().set("key2", "value2");
        redisTemplate.opsForValue().set("key3", "value3");

        redisTemplate.opsForValue().get("key");
        return "OK";
    }
}

RedisTemplate留了一个后手,让我们随时能够执行到Redis原生的命令

List

execute方法

函数式接口,相当于一个回调函数,就在这个回调里,写要执行的redis命令,这个回调就会被RedisTemplate内部执行

参数是RedisConnection,代表了Redis连接,对标Jedis对象

package org.springframework.data.redis.core;

import org.springframework.dao.DataAccessException;
import org.springframework.data.redis.connection.RedisConnection;
import org.springframework.lang.Nullable;

public interface RedisCallback<T> {
    @Nullable
    T doInRedis(RedisConnection connection) throws DataAccessException;
}

使用lambda表达式找到Redis原生命令

@GetMapping("/testList")
    @ResponseBody
    public String testList() {
        redisTemplate.execute((RedisConnection  connection)-> {
            //execute 要求回调方法中必须写return语句,返回个东西
            //这个回调返回的对象,返回作为execute本身的返回值
            //删库操作
            connection.flushAll();
            return null;
        });
        redisTemplate.opsForList().set("key",0,"hello");
        return "ok";
    }

一般不使用lambda表达式,而是使用ops里自带的方法

Set

 @GetMapping("/testSet")
    @ResponseBody
    public String testSet() {
        redisTemplate.execute((RedisConnection connection) -> {
            connection.flushAll();
            return null;
        });
        redisTemplate.opsForSet().add("key","value");
        redisTemplate.opsForSet().
        return "ok";
    }

Hash

@GetMapping("/testHash")
    @ResponseBody
    public String testHash() {
        redisTemplate.execute((RedisConnection connection) -> {
            connection.flushAll();
            return null;
        });
        redisTemplate.opsForHash().put("key","value","hello");
        redisTemplate.opsForSet().move("key","value","key");
        return "ok";
    }

Zset 

@GetMapping("/testZSet")
    @ResponseBody
    public String testZSet() {
        redisTemplate.execute((RedisConnection connection) -> {
            connection.flushAll();
            return null;
        });

        redisTemplate.opsForZSet().add("key", "zhangsan", 10);
        redisTemplate.opsForZSet().add("key", "lisi", 20);
        redisTemplate.opsForZSet().add("key", "wangwu", 30);

        Set<String> members = redisTemplate.opsForZSet().range("key", 0, -1);
        System.out.println("members: " + members);

        Set<ZSetOperations.TypedTuple<String>> membersWithScore = redisTemplate.opsForZSet().rangeWithScores("key", 0, -1);
        System.out.println("membersWithScore: " + membersWithScore);

        Double score = redisTemplate.opsForZSet().score("key", "zhangsan");
        System.out.println("score: " + score);

        redisTemplate.opsForZSet().remove("key", "zhangsan");

        Long size = redisTemplate.opsForZSet().size("key");
        System.out.println("size: " + size);

        Long rank = redisTemplate.opsForZSet().rank("key", "lisi");
        System.out.println("rank: " + rank);

        return "OK";
    }

以上就是Spring操作Redis的操作啦!!!

如果想找一些上面操作的api,可以搜索spring redis,就能看到doc了

文档

直接搜索即可 docx

<think>嗯,用户问的是Java的jar包运行一段时间后CPU占用率达到200%可能是什么问题。首先,我需要确认用户的使用场景。通常,CPU占用率高可能出现在服务器应用或者长时间运行的后台服务中。用户提到的是jar包,所以很可能是基于Spring Boot或者其他框架打包的应用。 接下来,我得考虑可能的原因。CPU使用率高通常与线程频繁执行计算密集型操作、死循环、锁竞争、频繁GC或者代码逻辑问题有关。用户提到的是运行一段时间后出现,所以可能不是启动时的问题,而是随着时间累积出现的,比如内存泄漏导致GC频繁,或者某个定时任务出了问题。 用户可能是在生产环境遇到这个问题,需要快速定位和解决。他们可能没有详细的监控工具,所以需要一些基本的排查步骤,比如使用top命令查看进程,jstack获取线程转储,或者jstat查看GC情况。 另外,用户可能对Java内部机制不是很熟悉,所以需要用简单易懂的语言解释可能的原因,并提供具体的解决步骤。比如,如何检查线程状态,如何分析GC日志,或者如何优化代码。 还需要注意,CPU使用率200%意味着在多核系统上,两个核心被完全占用,这通常是因为有多个线程在并行执行高负载任务。可能的原因包括线程池配置不当,导致创建过多线程,或者某个循环没有正确的退出条件。 用户可能没有提到日志信息,所以需要建议他们检查应用日志,看是否有异常或错误信息。同时,也要考虑外部依赖,比如数据库查询变慢,导致线程阻塞,进而引起CPU飙升。 最后,需要给出一个结构化的回答,分点列出可能的原因和解决方法,帮助用户逐步排查问题。可能还需要推荐一些工具,比如Arthas,来帮助诊断问题。</think>--- ### **1. 问题本质** Java进程的CPU占用率达到**200%**(在多核系统中,表示两个CPU核心被完全占用),通常由以下原因导致: - **线程密集计算**:代码中存在死循环、未优化的算法或高并发计算任务。 - **资源争用**:线程锁竞争(如`synchronized`、`ReentrantLock`)导致线程频繁阻塞和唤醒。 - **垃圾回收(GC)频繁**:内存泄漏或堆配置不当引发频繁Full GC,消耗CPU资源。 - **外部依赖阻塞**:如慢SQL查询、网络IO阻塞导致线程池资源耗尽。 - **框架或库的Bug**:第三方库(如Spring、Netty)的异常行为导致CPU空转。 --- ### **2. 排查步骤** #### **步骤1:定位高CPU线程** 1. **查看进程CPU占用**: ```bash top -H -p <java_pid> # 查看线程级别的CPU占用(Linux) ``` - 记录占用最高的线程ID(十进制转十六进制,用于后续分析)。 2. **生成线程快照**: ```bash jstack <java_pid> > thread_dump.txt # 输出线程堆栈 ``` - 在`thread_dump.txt`中搜索对应线程的十六进制ID(如`nid=0x3e7`),分析其堆栈信息。 #### **步骤2:常见问题模式分析** - **死循环/密集计算**: - 线程堆栈中显示长时间停留在同一方法(如`while(true)`、复杂数学运算)。 - **锁竞争**: - 多个线程状态为`BLOCKED`,且等待同一锁(如`synchronized`代码块)。 - **GC频繁**: - 使用`jstat`监控GC情况: ```bash jstat -gcutil <java_pid> 1000 # 每秒输出GC统计 ``` - 若`FGC`(Full GC次数)持续增长且`FGCT`(Full GC时间)显著,可能存在内存泄漏。 #### **步骤3:代码与依赖检查** - **检查高并发代码**: - 线程池配置是否合理(如核心线程数过大)。 - 是否存在未优化的循环或递归调用。 - **外部依赖分析**: - 数据库慢查询、Redis大Key、HTTP接口超时等可能导致线程阻塞。 - 使用`jstack`观察线程状态是否为`RUNNABLE`(CPU占用)或`WAITING`(IO阻塞)。 --- ### **3. 常见原因与解决方案** #### **(1) 代码死循环或密集计算** - **示例场景**: ```java // 错误示例:未设置退出条件的循环 while (true) { // 密集计算(如未批处理的流处理) } ``` - **解决**: - 优化算法复杂度(如减少嵌套循环)。 - 添加合理的退出条件或休眠(如`Thread.sleep()`)。 #### **(2) 线程锁竞争** - **示例场景**: ```java // 错误示例:粗粒度锁导致并发性能差 public synchronized void process() { // 耗时操作 } ``` - **解决**: - 缩小锁范围(如使用细粒度锁或`ConcurrentHashMap`)。 - 替换为无锁数据结构(如`AtomicInteger`)或读写锁(`ReentrantReadWriteLock`)。 #### **(3) 频繁垃圾回收(GC)** - **现象**: - `jstat`显示`FGC`频繁增长,`OU`(老年代使用量)接近100%。 - 日志中频繁出现`Full GC`。 - **解决**: - 分析堆转储(`jmap -dump:format=b,file=heap.hprof <pid>`),用MAT工具查找内存泄漏。 - 调整堆大小(如`-Xmx4g -Xms4g`)或选择更适合的GC算法(如G1)。 #### **(4) 框架或库的异常行为** - **典型问题**: - Spring Boot Actuator端点被频繁调用。 - Netty的EventLoop线程因任务堆积导致CPU满载。 - **解决**: - 检查框架配置(如Actuator的安全限制)。 - 使用`AsyncProfiler`或`Arthas`分析热点方法。 #### **(5) 外部依赖阻塞** - **示例场景**: - 数据库查询未加索引,导致单次查询耗时过长。 - HTTP客户端未设置超时,线程池被占满。 - **解决**: - 优化SQL(添加索引、分页查询)。 - 为外部调用设置超时(如`Feign.client.config.default.readTimeout=5000`)。 --- ### **4. 工具推荐** 1. **Arthas**: - 动态跟踪Java方法调用,定位CPU热点: ```bash trace com.example.Service * '#cost > 100' # 跟踪耗时超过100ms的方法 ``` 2. **AsyncProfiler**: - 生成火焰图,直观展示CPU占用分布: ```bash ./profiler.sh -d 30 -f flamegraph.html <java_pid> ``` 3. **VisualVM**: - 监控线程状态、内存和GC活动。 --- ### **5. 示例场景** **问题**:某电商系统促销期间CPU飙升至200%,接口响应变慢。 **分析**: 1. `top`发现两个线程CPU占用90%以上。 2. `jstack`显示线程处于`RUNNABLE`状态,堆栈指向`JSON.parseObject()`方法。 3. 代码中存在循环解析大JSON文件且未启用流式解析。 **解决**: - 改用`JsonReader`流式解析。 - 增加JVM堆大小:`-Xmx8g -Xms8g`。 - 优化JSON数据结构,减少嵌套层级。 --- ### **6. 预防措施** 1. **代码审查**:避免死循环、未优化的算法和粗粒度锁。 2. **性能测试**:压测阶段使用JMeter模拟高并发,观察CPU和GC。 3. **监控告警**:集成Prometheus + Grafana监控JVM指标。 4. **合理配置**:根据负载调整线程池大小和JVM参数。 --- ### **总结** Java进程CPU占用200%的核心原因是 **线程长期占用CPU资源未释放**,可能由代码逻辑缺陷、锁竞争或GC频繁引发。通过`jstack`定位高CPU线程、结合`jstat`和堆转储分析,可快速定位问题根源。优化代码逻辑、调整JVM参数和合理使用工具是解决问题的关键。
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