Redis 工具类 spingboot集成Redis

SpingBoot集成spring session redis实现session共享 redis共享session 阅读详情

1、创建config

package com.test.redis.config;

import java.io.Serializable;

import org.springframework.beans.factory.annotation.Value;
import org.springframework.stereotype.Component;
import redis.clients.jedis.JedisPool;
import redis.clients.jedis.JedisPoolConfig;

@Component
public class RedisPoolConfig implements Serializable{
	
	/**
	 * 
	 */
	private static final long serialVersionUID = -6283969761744281011L;

	@Value("${spring.redis.host}")//配置文件读取

	private String hostName;
	
	@Value("${spring.redis.port}")//配置文件读取

	private int port;
	
	@Value("${spring.redis.timeout}")//配置文件读取

	private int timeout;
	
	JedisPool pool;
	
	public JedisPoolConfig getRedisConfig(){
		JedisPoolConfig config = new JedisPoolConfig();
		return config;
	}
	
	public JedisPool getJedisPool(){
		JedisPoolConfig config = getRedisConfig();
		if(pool == null){
			pool = new JedisPool(config, this.hostName, this.port, this.timeout);
		}
		return pool;
	}

	public String getHostName() {
		return hostName;
	}

	public void setHostName(String hostName) {
		this.hostName = hostName;
	}

	public int getPort() {
		return port;
	}

	public void setPort(int port) {
		this.port = port;
	}

	public int getTimeout() {
		return timeout;
	}

	public void setTimeout(int timeout) {
		this.timeout = timeout;
	}
	
}

2、创建工具类

package com.test.redis.util;

import java.util.Iterator;
import java.util.Set;

import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.stereotype.Component;

import com.newsee.redis.config.RedisPoolConfig;

import redis.clients.jedis.Jedis;

/**
 * redis操作工具类
 * @author zrk
 * @desc
 *
 */
@Component
public class RedisUtil {
	
	//redis连接池配置类
	@Autowired
	private RedisPoolConfig redisPoolConfig;

	/**
	 * 获取redis的resource
	 * @return
	 */
	public Jedis getResource() {
		return redisPoolConfig.getJedisPool().getResource();
	}

	/**
	 * 获取redis的resource
	 * @param jedis
	 */
	@SuppressWarnings("deprecation")
	public void returnResource(Jedis jedis) {
		if(jedis != null){
			redisPoolConfig.getJedisPool().returnResourceObject(jedis);
		}
	}

	/**
	 * 将String类型的数据设置到redis中
	 * @param key
	 * @param value
	 */
	public void setStringValue(final String key, final String value) {
		Jedis jedis=null;
		try{
			jedis = getResource();
			jedis.set(key, value);
			//logger.info("Redis set string value success: key: " + key + ", value:" + value);
		} catch (Exception e) {
			e.printStackTrace();
			//logger.error("Redis set error: key:"+ key + ", value:" + value, e);
		}finally{
			returnResource(jedis);
		}
	}
	
	/**
	 * 将String类型的数据设置到redis中
	 * @param key
	 * @param value
	 * @param seconds 多少秒后过期
	 */
	public void setStringValue(final String key, final String value, final int seconds) {
		Jedis jedis=null;
		try{
			jedis = getResource();
			jedis.setex(key, seconds, value);
		} catch (Exception e) {
			e.printStackTrace();
		}finally{
			returnResource(jedis);
		}
	}
	
	/**
	 * 从redis中获取String类型的数据
	 * @param key
	 * @return
	 */
	public String getStringValue(final String key) {
		String result = null;
		Jedis jedis=null;
		try{
			jedis = getResource();
			result = jedis.get(key);
		} catch (Exception e) {
			e.printStackTrace();
		}finally{
			returnResource(jedis);
		}
		return result;
	}
	
	
	/**
	 * 将Object类型的数据设置到redis中
	 * @param key
	 * @param value
	 */
	public void setObjectValue(final String key, final Object value) {
		Jedis jedis=null;
		try{
			jedis = getResource();
			jedis.set(key.getBytes(), SerializeUtil.serialize(value));
		} catch (Exception e) {
			e.printStackTrace();
		}finally{
			returnResource(jedis);
		}
	}
	
	/**
	 * 将Object类型的数据设置到redis中
	 * @param key
	 * @param value
	 * @param seconds 多少秒后过期
	 */
	public void setObjectValue(final String key, final Object value, final int seconds) {
		Jedis jedis=null;
		try{
			jedis = getResource();
			jedis.setex(key.getBytes(), seconds, SerializeUtil.serialize(value));
		} catch (Exception e) {
			e.printStackTrace();
		}finally{
			returnResource(jedis);
		}
	}
	
	
	/**
	 * 从redis中获取String类型的数据
	 * @param key
	 * @return
	 */
	public Object getObjectValue(final String key) {
		Object result = null;
		Jedis jedis=null;
		try{
			jedis = getResource();
			result = (Object) SerializeUtil.unserialize(jedis.get(key.getBytes()));
		} catch (Exception e) {
			e.printStackTrace();
		}finally{
			returnResource(jedis);
		}
		return result;
	}
	
	/**
	 * 检查key是否存在
	 * @param key
	 * @return
	 */
	public boolean isExits(final String key){
		Jedis jedis=null;
		boolean isExits = false;
		try{
			jedis = getResource();
			isExits = jedis.exists(key);
		} catch (Exception e) {
			e.printStackTrace();
		}finally{
			returnResource(jedis);
		}
		return isExits;
	}
	
	/**
	 * 根据key删除村存储对象
	 * @param key
	 * @return
	 */
	public boolean delete(final String key){
		Jedis jedis=null;
		boolean isDeleted = false;
		try{
			jedis = getResource();
			Long count = jedis.del(key);
			if(count.longValue() > 0){
				isDeleted = true;
			}
		} catch (Exception e) {
			e.printStackTrace();
		}finally{
			returnResource(jedis);
		}
		return isDeleted;
	}

	/**
	 * 根据前缀删除redis中的key值
	 * @param keyPrefix
	 * @return
	 */
	public boolean deleteByPrefix(String keyPrefix){
		Jedis jedis=null;
		boolean isDeleted = false;
		try{
			jedis = getResource();
			/*Long count = jedis.del(keyPrefix + "*");
			if(count.longValue() > 0){
				isDeleted = true;
			}*/
			 Set<String> set = jedis.keys(keyPrefix +"*");  
		     Iterator<String> it = set.iterator();  
	         while(it.hasNext()){ 
	            String keyStr = it.next();  
	            Long count = jedis.del(keyStr); 
	            if(count.longValue() > 0){
	                isDeleted = true;
	            }
	          }
		        
		} catch (Exception e) {
			e.printStackTrace();
		}finally{
			returnResource(jedis);
		}
		return isDeleted;
	}
	
}

3、SerializeUtil 工具类

public class SerializeUtil {
	
//	private static Logger logger = Logger.getLogger(SerializeUtil.class);
	
	/**
	 * 序列化对象成二进制数据
	 * @param object
	 * @return 二进制数组
	 */
	public static byte[] serialize(final Object object) {
        ObjectOutputStream oos = null;
        ByteArrayOutputStream baos = null;
        try {
            baos = new ByteArrayOutputStream();
            oos = new ObjectOutputStream(baos);
            oos.writeObject(object);
            return baos.toByteArray();
        } catch (Exception e) {
//        	logger.error("序列化object失败>>SerializeUtil>>serialize", e);
        }
        return null;
    }
	
	/**
     * 将二进制数组反序列化成对象
     * @param bytes
     * @return Object
     */
    public static Object unserialize(final byte[] bytes) {
        ByteArrayInputStream bais = null;
        try {
            bais = new ByteArrayInputStream(bytes);
            ObjectInputStream ois = new ObjectInputStream(bais);
            return ois.readObject();
        } catch (Exception e) {
//        	logger.error("反序列化object失败>>SerializeUtil>>unserialize", e);
        } 
        return null;
    }
}

4、引用 通过MVC的注解 @Autowired 引入工具类即可

@Autowired
	private RedisUtil redisUtil;

 

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. 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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STM32f407中文手册 本参考手册面向应用开发人员,提供有关使用 STM32F405xx/07xx、STM32F415xx/17xx、 STM32F42xxx 和 STM32F43xxx 微控制器存储器与外设的完整信息。STM32F405xx/07xx、STM32F415xx/17xx、STM32F42xxx 和 STM32F43xxx 构成一个微 控制器系列,各产品具有不同的存储器大小、封装和外设。有关订购信息以及器件的机械与电气特性,请参见数据手册。有关 ARM Cortex™-M4F 内核的信息,请参见《Cortex™-M4F 技术参考手册》。

spingBoot集成 mybatis,集成redis

集成MyBatis 导入对应的mvn坐标 除了springboot包外额外导入的包,导入的版本自定义,只要与版本不冲突就可以 <!-- mysql连接--> <dependency> <groupId>mysql</groupId> <artifactId>mysql-connector-java</artifactId> </depende

大撕码的博客 166

springboot 集成 redis 工具类

1、pom文件 <!-- redis --> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId> </dependency> 2、配置文件 spring: redis: # Redis数据库索引(默认为0)

qq_26609087的博客 144

08_SpingBoot 集成Redis

B. 在Spring Boot核心配置文件application.properties中配置redis连接信息 C. 启动redis服务 D. RedisController 类 E. StudentService 接口 F. 在StudentServiceImpl中注入RedisTemplate并修改根据id获取学生的方法 G. Student 实体类 H. StudentMapper 接口 I. StudentMapper.xml......

书启鸿蒙知秋枫 611

SpringBoot集成Redis

文章主要讨论了:特别优化了Java对象以hashValue的格式写入Redis时,去掉默认的@type属性Redis管道读写spingboot提供了一个专门操作Redis的项目sping-boot-starter-data-redis,里面封装了jedis和lettuce两个客户端。若是联网环境下开发,pom文件导入依赖后,直接更新即可自动下载(自己设置maven镜像源,可快速下载);在application.yml文件中配置redis。

Estelle的博客 531

八、Redis主从哨兵SpingBoot集成

redis主从同步 什么是主从复制 ​ 主从复制,是指将一台Redis服务器的数据,复制到其他的Redis服务器。前者称为主节点(master/leader),后者称为从节点(slave/follower);数据的复制是单向的,只能由主节点到从节点。 ​ Master以写为主,Slave 以读为主。默认情况下,每台Redis服务器都是主节点;且一个主节点可以有多个从节点(或没有从节点),但一个从节点只能有一个主节点。主从复制的作用主要包括: 1、数据冗余:主从复制实现了数据的热备份,是持久化之外的一种数据冗

qq_41343166的博客 447

SpringBoot2.0集成redis

1.引入springboot-redis包 <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId> </dependency> 2.sp...

xiaoqing753的博客 251

Redis集成到SpingBoot 的数据结构常见操作

(或在虚拟机上启动,这里为了方便演示在本地启动)

phone15931168209的博客 389

SpingBoot之优雅的使用Redis

1、添加依赖 <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId> </dependency> 2、配置类 @Configur...

小达哥的博客 405

redis基础与spingboot的整合

1.redis初步认识:redis是一个简单的,高效的,分布式的,基于内存的缓存工具。 2.redis的基本数据类型: 应用场景: 一:限时的活动优惠信息。 二:网站的数据缓存。(积分排行榜) 三:手机验证码 四:限制网站的访问频率(用于网站的安全配置) 1>.string类型: 序号 命令及描述 1 SET key value 设置指定 key 的...

alian 214

Spingboot集成Redis之踩坑(二)序列化问题

报错如下: java.lang.ClassCastException: com.test.demo.test.Role cannot be cast to java.lang.String at org.springframework.data.redis.serializer.StringRedisSerializer.serialize(StringRedisSerializer.ja...

crossroads10的博客 3922
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