Springboot集成Redis

最新推荐文章于 2025-03-25 20:51:00 发布
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分类专栏： Java基础 文章标签： redis spring boot 缓存
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/m0_59961940/article/details/127006604
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一、Redis讲解

1、redis入门

特点：基于 key-value 存储。支持多种数据结构：string（字符串）、list（列表）、set（集合）、zset（sorted set 有序集合）、hash（哈希）。通过内存存储、操作数据，支持持久化将数据存储在硬盘中。支持过期时间、事务。

1.1  数据类型

五种基础类型：string（字符串）、list（列表）、set（集合）、zset（sorted set 有序集合）、hash（哈希）

三种特殊类型：HyperLogLogs（基数统计）、Bitmap （位存储）、geospatial (地理位置)

        作用：

  • HyperLogLogs 举个例子，A = {1, 2, 3, 4, 5}， B = {3, 5, 6, 7, 9}；那么基数（不重复的元素）= 1, 2, 4, 6, 7, 9；这个结构可以非常省内存的去统计各种计数
  • Bitmap 即位图数据结构，都是操作二进制位来进行记录，只有0 和 1 两个状态。
  • geospatial 可推算地理位置的信息: 两地之间的距离, 方圆几里的人

2.1  持久化：RDB和AOF机制详解

RDB 持久化

RDB 就是 Redis DataBase 的缩写，中文名为快照/内存快照，RDB持久化是把当前进程数据生成快照保存到磁盘上的过程，由于是某一时刻的快照，那么快照中的值要早于或者等于内存中的值

 触发方式

触发rdb持久化的方式有2种，分别是手动触发和自动触发。

 手动触发

手动触发分别对应save和bgsave命令

  • save命令：阻塞当前Redis服务器，直到RDB过程完成为止，对于内存 比较大的实例会造成长时间阻塞，线上环境不建议使用

  • bgsave命令：Redis进程执行fork操作创建子进程，RDB持久化过程由子 进程负责，完成后自动结束。阻塞只发生在fork阶段，一般时间很短

具体流程如下：

  • redis客户端执行bgsave命令或者自动触发bgsave命令；
  • 主进程判断当前是否已经存在正在执行的子进程，如果存在，那么主进程直接返回；
  • 如果不存在正在执行的子进程，那么就fork一个新的子进程进行持久化数据，fork过程是阻塞的，fork操作完成后主进程即可执行其他操作；
  • 子进程先将数据写入到临时的rdb文件中，待快照数据写入完成后再原子替换旧的rdb文件；
  • 同时发送信号给主进程，通知主进程rdb持久化完成，主进程更新相关的统计信息（info Persitence下的rdb_*相关选项）。

自动触发

在以下4种情况时会自动触发

  • redis.conf中配置save m n，即在m秒内有n次修改时，自动触发bgsave生成rdb文件；

  • 主从复制时，从节点要从主节点进行全量复制时也会触发bgsave操作，生成当时的快照发送到从节点；

  • 执行debug reload命令重新加载redis时也会触发bgsave操作；

  • 默认情况下执行shutdown命令时，如果没有开启aof持久化，那么也会触发bgsave操作；

 redis.conf中配置RDB

  • Redis中默认的周期新设置
# 周期性执行条件的设置格式为
save <seconds> <changes>

# 默认的设置为：
save 900 1
save 300 10
save 60 10000

# 以下设置方式为关闭RDB快照功能
save ""

  • 如果900秒内有1条Key信息发生变化，则进行快照；

  • 如果300秒内有10条Key信息发生变化，则进行快照；

  • 如果60秒内有10000条Key信息发生变化，则进行快照。读者可以按照这个规则，根据自己的实际请求压力进行设置调整

  • 其它相关配置

# 文件名称
dbfilename dump.rdb

# 文件保存路径
dir /home/work/app/redis/data/

# 如果持久化出错，主进程是否停止写入
stop-writes-on-bgsave-error yes

# 是否压缩
rdbcompression yes

# 导入时是否检查
rdbchecksum yes

RDB优缺点

  • 优点

    • RDB文件是某个时间节点的快照，默认使用LZF算法进行压缩，压缩后的文件体积远远小于内存大小，适用于备份、全量复制等场景；
    • Redis加载RDB文件恢复数据要远远快于AOF方式；

  • 缺点

    • RDB方式实时性不够，无法做到秒级的持久化；
    • 每次调用bgsave都需要fork子进程，fork子进程属于重量级操作，频繁执行成本较高；
    • RDB文件是二进制的，没有可读性，AOF文件在了解其结构的情况下可以手动修改或者补全；
    • 版本兼容RDB文件问题；

针对RDB不适合实时持久化的问题，Redis提供了AOF持久化方式来解决

AOF持久化

Redis是“写后”日志，Redis先执行命令，把数据写入内存，然后才记录日志。日志里记录的是Redis收到的每一条命令，这些命令是以文本形式保存。PS: 大多数的数据库采用的是写前日志（WAL），例如MySQL，通过写前日志和两阶段提交，实现数据和逻辑的一致性。

如何实现AOF

AOF日志记录Redis的每个写命令，步骤分为：命令追加（append）、文件写入（write）和文件同步（sync）

redis.conf中配置AOF

默认情况下，Redis是没有开启AOF的，可以通过配置redis.conf文件来开启AOF持久化，关于AOF的配置如下：

# appendonly参数开启AOF持久化
appendonly no

# AOF持久化的文件名，默认是appendonly.aof
appendfilename "appendonly.aof"

# AOF文件的保存位置和RDB文件的位置相同，都是通过dir参数设置的
dir ./

# 同步策略
# appendfsync always
appendfsync everysec
# appendfsync no

# aof重写期间是否同步
no-appendfsync-on-rewrite no

# 重写触发配置
auto-aof-rewrite-percentage 100
auto-aof-rewrite-min-size 64mb

# 加载aof出错如何处理
aof-load-truncated yes

# 文件重写策略
aof-rewrite-incremental-fsync yes

从持久化中恢复数据

其实想要从这些文件中恢复数据，只需要重新启动Redis即可

二、springboot集成Redis

目录

一、Redis讲解

1、redis入门

1.1  数据类型

2.1  持久化：RDB和AOF机制详解

RDB 持久化

RDB优缺点

AOF持久化

如何实现AOF

redis.conf中配置AOF

从持久化中恢复数据

二、springboot集成Redis

1、yml文件配置redis

2、添加依赖信息

3、新增一个 Redis 配置类 RedisConfig.java，用于自定义配置redis，由于官网给出的redisTemplate不是很好用

4、写一个RedisUtil工具类，方便后面直接调用

5、使用切面RedisAspect来处理redis的异常，保证redis在异常的时候，系统依然可以工作

1、yml文件配置redis

【yml：】
spring:
  # Redis 配置
  redis:
    # Redis 服务器地址
    host: 121.26.184.41
    # 连接端口号
    port: 6379
    # 数据库索引（0 - 15）
    database: 0
    # 连接超时时间（毫秒）
    timeout: 10000
    # lettuce 参数
    lettuce:
      pool:
        # 最大连接数(使用负值表示没有限制) 默认为 8
        max-active: 10
        # 最大阻塞等待时间(使用负值表示没有限制) 默认为 -1 ms
        max-wait: -1
        # 最大空闲连接 默认为 8
        max-idle: 5
        # 最小空闲连接 默认为 0
        min-idle: 0

【properties：】
# Redis 服务器地址
spring.redis.host=121.26.184.41
# 连接端口号
spring.redis.port=6379
# 数据库（0 - 15）
spring.redis.database= 0
# 超时时间（毫秒）
spring.redis.timeout=600000

# lettuce 参数
# 最大连接数(使用负值表示没有限制) 默认为 8
spring.redis.lettuce.pool.max-active=20
# 最大阻塞等待时间(使用负值表示没有限制) 默认为 -1
spring.redis.lettuce.pool.max-wait=-1
# 最大空闲连接 默认为 8
spring.redis.lettuce.pool.max-idle=5
# 最小空闲连接 默认为 0
spring.redis.lettuce.pool.min-idle=0

2、添加依赖信息

<!-- redis -->
<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
</dependency>
<!-- spring2.X集成redis所需common-pool2-->
<dependency>
    <groupId>org.apache.commons</groupId>
    <artifactId>commons-pool2</artifactId>
    <version>2.6.0</version>
</dependency>

3、新增一个 Redis 配置类 RedisConfig.java，用于自定义配置redis，由于官网给出的redisTemplate不是很好用

@Configuration
public class RedisConfig {

    @Bean
    public RedisTemplate<String, Object> redisTemplate(RedisConnectionFactory redisConnectionFactory) {
        RedisTemplate<String, Object> template = new RedisTemplate<>();
        template.setConnectionFactory(redisConnectionFactory);
        //Json序列化器
        Jackson2JsonRedisSerializer jackson2JsonRedisSerializer = new Jackson2JsonRedisSerializer(Object.class);
        ObjectMapper om = new ObjectMapper();
        om.setVisibility(PropertyAccessor.ALL, JsonAutoDetect.Visibility.ANY);
        om.activateDefaultTyping(LaissezFaireSubTypeValidator.instance, ObjectMapper.DefaultTyping.NON_FINAL, JsonTypeInfo.As.PROPERTY);
        jackson2JsonRedisSerializer.setObjectMapper(om);

        //String序列化器
        StringRedisSerializer stringRedisSerializer = new StringRedisSerializer();

        //key采用String序列化器
        template.setKeySerializer(stringRedisSerializer);
        template.setHashKeySerializer(stringRedisSerializer);
        //value采用Json序列化器
        template.setValueSerializer(jackson2JsonRedisSerializer);
        template.setHashValueSerializer(jackson2JsonRedisSerializer);
        template.afterPropertiesSet();
        return template;
    }
}

4、写一个RedisUtil工具类，方便后面直接调用

/**
 * @author yu_xuanyuan
 * @date 2022/9/23 10:16
 */
@Component
public class RedisUtil {
    @Autowired
    RedisTemplate<String,Object> redisTemplate;
    /**
     * setex
     * @param key  key
     * @param value  value
     * @param time 过期时间
     */
    public void setex(String key,Object value,long time){
        redisTemplate.opsForValue().set(key, value, time, TimeUnit.SECONDS);
    }

    /**
     * set
     * String类型的set,无过期时间
     * @param key key
     * @param value value
     */
    public void set(String key, Object value){
        redisTemplate.opsForValue().set(key,value);
    }

    /**
     * 批量设置key和value
     * @param map key和value的集合
     */
    public void mset(Map<String,Object> map){
        redisTemplate.opsForValue().multiSet(map);
    }

    /**
     * 如果key不存在，则设置
     * @param key  key
     * @param value value
     * @return 返回是否成功
     */
    public Boolean setnx(String key,Object value){
        return redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(key, value);
    }

    /**
     * 批量插入key，如果key不存在的话
     * @param map key和value的集合
     * @return 是否成功
     */
    public Boolean msetnx(Map<String,Object> map){
        return redisTemplate.opsForValue().multiSetIfAbsent(map);
    }

    /**
     * String类型的get
     * @param key key
     * @return 返回value对应的对象
     */
    public Object get(String key){
        return redisTemplate.opsForValue().get(key);
    }

    /**
     * 删除对应key
     * @param key key
     * @return 返回是否删除成功
     */
    public Boolean del(String key){
        return redisTemplate.delete(key);
    }

    /**
     * 批量删除key
     * @param keys key的集合
     * @return 返回删除成功的个数
     */
    public Long del(List<String> keys){
        return redisTemplate.delete(keys);
    }

    /**
     * 给某个key设置过期时间
     * @param key key
     * @param time 过期时间
     * @return 返回是否设置成功
     */
    public Boolean expire(String key, long time){
        return redisTemplate.expire(key, time, TimeUnit.SECONDS);
    }

    /**
     * 返回某个key的过期时间
     * @param key key
     * @return 返回key剩余的过期时间
     */
    public Long ttl(String key){
        return redisTemplate.getExpire(key);
    }

    /**
     * 返回是否存在该key
     * @param key key
     * @return 是否存在该key
     */
    public Boolean exists(String key){
        return redisTemplate.hasKey(key);
    }

    /**
     * 给key的值加上delta值
     * @param key key
     * @param delta 参数
     * @return 返回key+delta的值
     */
    public Long incrby(String key, long delta){
        return redisTemplate.opsForValue().increment(key, delta);
    }

    /**
     * 给key的值减去delta
     * @param key key
     * @param delta 参数
     * @return 返回key - delta的值
     */
    public Long decrby(String key, long delta){
        return redisTemplate.opsForValue().decrement(key, delta);
    }

    //hash类型

    /**
     * set hash类型
     * @param key key
     * @param hashKey  hashKey
     * @param value value
     */
    public void hset(String key,String hashKey, Object value){
        redisTemplate.opsForHash().put(key, hashKey, value);
    }

    /**
     * set hash类型,并设置过期时间
     * @param key  key
     * @param hashKey hashKey
     * @param value value
     * @param time 过期时间
     * @return 返回是否成功
     */
    public Boolean hset(String key, String hashKey,Object value, long time){
        hset(key, hashKey, value);
        return expire(key, time);
    }

    /**
     * 批量设置hash
     * @param key key
     * @param map hashKey和value的集合
     * @param time 过期时间
     * @return 是否成功
     */
    public Boolean hmset(String key, Map<String,Object> map, long time){
        redisTemplate.opsForHash().putAll(key, map);
        return expire(key, time);
    }

    /**
     * 获取hash类型的值
     * @param key key
     * @param hashKey hashKey
     * @return 返回对应的value
     */
    public Object hget(String key, String hashKey){
        return redisTemplate.opsForHash().get(key, hashKey);
    }

    /**
     * 获取key下所有的hash值以及hashKey
     * @param key key
     * @return 返回数据
     */
    public Map<Object,Object> hgetall(String key){
        return redisTemplate.opsForHash().entries(key);
    }

    /**
     * 批量删除
     * @param key  key
     * @param hashKey hashKey数组集合
     */
    public void hdel(String key, Object... hashKey){
        redisTemplate.opsForHash().delete(key, hashKey);
    }

    /**
     * 判断是否存在hashKey
     * @param key  key
     * @param hashKey hashKey
     * @return 是否存在
     */
    public Boolean hexists(String key, String hashKey){
        return redisTemplate.opsForHash().hasKey(key, hashKey);
    }

}

5、使用切面RedisAspect来处理redis的异常，保证redis在异常的时候，系统依然可以工作

/**
 * @author yu_xuanyuan
 * @date 2022/9/23 10:28
 */
@Aspect
@Slf4j
public class RedisAspect {
    @Pointcut("execution(* com.study.springboot.common.utils.*(..))")
    public void pointcut(){
    }
    @Around("pointcut()")
    public Object handleException(ProceedingJoinPoint joinPoint){
        Object result = null;
        try {
            result= joinPoint.proceed();
        } catch (Throwable throwable) {
            log.error("redis may be some wrong");
        }
        return result;
    }

}

SpringBoot集成Redis
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一、SpringBoot简介 SpringBoot操作数据：Spring-data 、jpa 、jdbc、mongodb、redis lettuce：采用netty，实例可在多个线程中共享，不存在线程不安全的情况，可以减少线程数量，更像NIO模式 而Jedis：采用的直连，对个线程操作的话，如果想要避免不安全，使用jedispool连接池，更像BIO模式。 注意：以下所用行为请打开redis-server.exe 1、导入依赖 2、配置连接 3、测试 新建Module(选择Spri.
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例如，在电商网站中，商品详情页的访问量非常高，将商品信息缓存在 Redis 中，可以快速响应用户的请求，避免频繁查询数据库。Spring Boot 提供了丰富的 Starter POMs，这些 Starter POMs 包含了开发特定功能所需的依赖，开发者只需添加对应的 Starter POM，即可快速引入所需的依赖。需要注意的是，Redis 默认提供了 16 个数据库（从 0 到 15），但在实际开发中，通常不建议使用不同的数据库索引来分隔数据，而是通过不同的实例或 Redis 集群来隔离数据。
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