使用Redis进行消息传递

使用 Redis 进行消息传递 本指南将引导您完成使用 Spring Data Redis 发布和订阅通过 Redis 发送的消息的过程。 阅读详情

你需要什么

  • 大约 15 + 15 分钟
  • IntelliJ IDEA或其他编辑器
  • JDK 1.8或更高版本
  • Maven 3.2+
  • Redis server

你会建立什么

您将构建一个使用StringRedisTemplate发布字符串消息的应用程序,并使用MessageListenerAdapter为其提供POJO订阅。

使用Spring Data Redis作为发布消息的手段可能听起来很奇怪,但正如您将发现的那样,Redis不仅提供了NoSQL数据存储,还提供了消息传递系统。

构建步骤

1、安装redis

2、添加maven依赖。

        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter</artifactId>
        </dependency>

        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
        </dependency>

3、新建 Redis 消息接收器
Receiver是一个简单的POJO,它定义了一种接收消息的方法。正如您将Receiver注册为消息侦听器时所看到的,您可以根据需要命名消息处理方法。

import java.util.concurrent.CountDownLatch;

import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;

public class Receiver {
    private static final Logger LOGGER = LoggerFactory.getLogger(Receiver.class);

    private CountDownLatch latch;

    @Autowired
    public Receiver(CountDownLatch latch) {
        this.latch = latch;
    }

    public void receiveMessage(String message) {
        LOGGER.info("Received <" + message + ">");
        latch.countDown();
    }
}

4、注册侦听器(listener )并发送消息(message)
Spring Data Redis提供了使用Redis发送和接收消息所需的所有组件。具体来说,你需要配置:

  • 连接工厂
  • 消息侦听器容器
  • Redis模板

您将使用 Redis模板 发送消息,并且您将向 Receiver 注册 消息侦听器容器,以便它可以接收消息。
连接工厂 驱动 模板 和 消息侦听器容器,使它们能够连接到 Redis服务器。

import java.util.concurrent.CountDownLatch;

import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;
import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
import org.springframework.context.ApplicationContext;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.data.redis.connection.RedisConnectionFactory;
import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate;
import org.springframework.data.redis.listener.PatternTopic;
import org.springframework.data.redis.listener.RedisMessageListenerContainer;
import org.springframework.data.redis.listener.adapter.MessageListenerAdapter;

@SpringBootApplication
public class Application {

    private static final Logger LOGGER = LoggerFactory.getLogger(Application.class);

    /**  RedisConnectionFactory 一个基于Jedis Redis库的JedisConnectionFactory实例。连接工厂被注入到消息监听器容器和Redis模板中。  */
    @Bean
    RedisMessageListenerContainer container(RedisConnectionFactory connectionFactory,
                                            MessageListenerAdapter listenerAdapter) {

        RedisMessageListenerContainer container = new RedisMessageListenerContainer();
        container.setConnectionFactory(connectionFactory);
        /**  通过MessageListenerAdapter包装Receiver后,添加到消息侦听器容器中,并制定监听"chat" topic */
        container.addMessageListener(listenerAdapter, new PatternTopic("chat"));

        return container;
    }

    /**   消息侦听器适配器还配置为在消息到达时调用Receiver上的receiveMessage()方法 */
    @Bean
    MessageListenerAdapter listenerAdapter(Receiver receiver) {
        return new MessageListenerAdapter(receiver, "receiveMessage");
    }

    @Bean
    Receiver receiver(CountDownLatch latch) {
        return new Receiver(latch);
    }

    @Bean
    CountDownLatch latch() {
        return new CountDownLatch(1);
    }

    @Bean
    StringRedisTemplate template(RedisConnectionFactory connectionFactory) {
        return new StringRedisTemplate(connectionFactory);
    }

    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {

        ApplicationContext ctx = SpringApplication.run(Application.class, args);

        StringRedisTemplate template = ctx.getBean(StringRedisTemplate.class);
        CountDownLatch latch = ctx.getBean(CountDownLatch.class);

        LOGGER.info("Sending message...");
        template.convertAndSend("chat", "Hello from Redis!");

        latch.await();

        System.exit(0);
    }
}

5、配置 redis 服务。

# Redis 数据库索引(默认为0)
spring.redis.database=0  
# Redis 服务器地址
spring.redis.host=192.168.56.101
# Redis 服务器连接端口
spring.redis.port=6379  
# Redis 服务器连接密码(默认为空)
spring.redis.password=
# 连接池最大连接数(使用负值表示没有限制)
spring.redis.pool.max-active=8  
# 连接池最大阻塞等待时间(使用负值表示没有限制)
spring.redis.pool.max-wait=-1  
# 连接池中的最大空闲连接
spring.redis.pool.max-idle=8  
# 连接池中的最小空闲连接
spring.redis.pool.min-idle=0  
# 连接超时时间(毫秒)
spring.redis.timeout=10000 

测试结果

启动 redis,然后确定能够远程连接了。执行结果如下:

原文地址 https://spring.io/guides/gs/messaging-redis/

17、Spring Boot 消息传递:RabbitMQ 与 Redis 实战 本文详细介绍了在Spring Boot应用中集成RabbitMQ和Redis实现消息传递的方法。RabbitMQ适用于需要可靠消息传递和复杂路由的场景,而Redis则更适合高性能的发布/订阅消息系统。文章涵盖了两者的配置、代码实现、运行步骤以及适用场景,并通过流程图和实际案例帮助读者更好地理解和应用。 阅读详情

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Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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She_lock
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