jfinal 使用 redis 缓存数据

最新推荐文章于 2024-12-05 16:19:16 发布
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分类专栏： Jfinal中配置Redis 文章标签： redis
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_43900855/article/details/119150172
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本文介绍了一个简单的Java方法用于配置Redis插件，并展示了如何通过依赖管理引入所需的库来实现Redis的功能，包括设置带有过期时间的数据及获取数据。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

public void configPlugin(Plugins me) {

//redisPlugin

RedisPlugin redis = new RedisPlugin("user","127.0.0.1");

me.add(redis)}

<dependency>

<groupId>org.apache.commons</groupId>

<artifactId>commons-pool2</artifactId>

<version>2.5.0</version>

</dependency>

<dependency>

<groupId>redis.clients</groupId>

<artifactId>jedis</artifactId>

<version>2.9.0</version>

</dependency>

<dependency>

<groupId>de.ruedigermoeller</groupId>

<artifactId>fst</artifactId>

<version>2.50</version>

</dependency>

Cache userCache = Redis.use("user");

userCache.setex("xu", 3600, "码农");//setex（）可以设置过期时间，无需设置使用set()

userCache.get("xu");

SpringBoot使用Redis缓存技术
AI天才研究院
07-29 1840
随着互联网应用的普及、网站功能越来越复杂、数据量增长速度加快，单个服务器性能不足已经成为一个无法避免的问题。为了应对这个挑战，很多公司开始采用分布式缓存方案，比如Redis。本文将详细介绍如何在Spring Boot项目中集成Redis，并使用它来作为缓存服务。Redis是一个开源的高级键值存储数据库，它支持多种类型的数据结构，如字符串、哈希、列表、集合、有序集合等。它提供内存保护机制，可以有效防止缓存击穿和雪崩效应。如果你的应用程序需要高速缓存访问且对可靠性要求较高，那么Redis就是一个很好的选择。
利用Redis进行数据缓存
Serendipity的博客
04-26 8464
1. 引言 缓存有啥用？ 降低对数据库的请求，减轻服务器压力 提高了读写效率 缓存有啥缺点？ 如何保证数据库与缓存的数据一致性问题？ 维护缓存代码 搭建缓存一般是以集群的形式进行搭建，需要运维的成本 2. 将信息添加到缓存的业务流程 上图可以清晰的了解Redis在项目中所处的位置，是数据库与客户端之间的一个中间件，也是数据库的保护伞。有了Redis可以帮助数据库进行请求的阻挡，阻止请求直接打入数据库，提高响应速率，极大的提升了系统的稳定性。 3. 实现代码 下面将根据查询商铺信息来作为背景进行代
JFinal + Redis 实现action的数据缓存
03-30
JFinal + Redis 实现action的数据缓存 在Controller的public void 方法上写上 @Before(RedisCacheInterceptor.class) 即可实现redis缓存 需要在Appconfig中configPlugin代码进行插件加入 RedisPlugin appRedis = new RedisPlugin("demo_app", "127.0.0.1", 6378); me.add(appRedis);
jfinal 使用 redis 缓存数据
xuzhicheng2014的博客
10-31 4019
项目使用的框架是jfinal + vue  + iview ,  然后接口是c#  项目，由于c# 的 framework 的版本是 2.0 的，导致引用类名空间一直不兼容，做选择在java web  那边做缓存处理。 web  是jfinal  框架搭建的，具体的可以参照 jfinal 技术文档 http://www.jfinal.com/doc  RedisPlugin是作为JFinal的...
JFinal 将EChache缓存改为Redis缓存
weixin_44389353的博客
06-14 394
一、官方文档：https://jfinal.com/doc/8-1 二、实用场景 其实官网说的比较详细了，我就把我碰到的问题解析出来。 public void configPlugin(Plugins me) { // 用于缓存bbs模块的redis服务 RedisPlugin bbsRedis = new RedisPlugin("bbs", "localhost"); me.add(bbsRedis); } 1、这里一般我们都是会放在JFinal启动类中， ...
jfinal使用Redis
weixin_42579328的博客
08-01 2311
1、在配置文件中进行相关配置： public void configPlugin(Plugins me) { // 用于存取第三方聊天的签名 RedisPlugin redis = new RedisPlugin("test","127.0.0.1","123456"); me.add(redis); } ①、启动报错： 解决方法： ①、在pom.xml文件maven ...
jfinal集成redis教程
qq_33471403的博客
06-19 6240
Redis 简介Redis 是完全开源免费的，遵守BSD协议，是一个高性能的key-value数据库。Redis 与其他 key - value 缓存产品有以下三个特点：· Redis支持数据的持久化，可以将内存中的数据保存在磁盘中，重启的时候可以再次加载进行使用。· Redis不仅仅支持简单的key-value类型的数据，同时还提供list，set，zset，hash等数据结构的存储。· Red...
redis的使用场景-热点数据缓存
wuzhaoyang11的博客
07-25 1608
把一些经常访问的数据放入缓存中，减少访问数据库的频率，减少数据库的压力，从而提高程序的性能。【内存中存储】
【Redis缓存机制】缓存更新、缓存穿透、缓存雪崩、缓存击穿
acm_pn的博客
12-05 2170
当缓存区缓存了用户信息后，客户端就都会从redis中访问读取数据了。而如果这时候用户更新了数据库中的值，就会导致数据库存储的数据与redis存储数据不一致，在这之后进行读写操作就会发生各种意想不到的错误了因此，当我们要对数据库数据进行更新时，也要尽可能让edis中的数据也能跟着变化，避免用户读到错误的信息缓存穿透是指客户端请求的数据在缓存中和数据库中都不存在，这样每次查询缓存都不会命中，最后都会对数据库进行查询。就像是缓存被穿透了一样，每次请求都会直接到达数据库。
Redis缓存技术详解与实战
zj的博客
06-11 1448
Redis作为一个开源的内存数据结构存储系统，它可以用作数据库、缓存和消息代理。在现代高并发、大数据量处理的系统中，Redis作为缓存层的应用越来越广泛。本文将详细讲解Redis在查询、添加缓存、更新缓存、缓存预热、缓存穿透、缓存雪崩、缓存击穿等场景下的应用及解决方案，并通过实例代码来加深理解。
jfinal 配置redis缓存token与问题解决
bittermoon2014的专栏
04-27 531
一、App.java文件配置 configPlugin方法添加如下代码： //配置缓存插件 me.add(new EhCachePlugin()); RedisPlugin tokenRedisPlugin = new RedisPlugin("weixin", "你的redis地址",6379); tokenRedisPlugin...
jfinal redis的使用
weixin_43886319的博客
07-11 874
参考jfinal官方文档：http://www.jfinal.com/doc/8-2 首先：把redis下载下来，下载地址：https://github.com/MSOpenTech/redis/releases 选择需要版本下载解压并解压 启动redis： 首先cd到解压之后的文件位置，输入命令redis-server.exe redis.windows.conf即可 下面是jfinal中...
jfinal 重写保存验证码
深蓝之翼的博客
02-27 525
因为jfianl 生成的验证码保存在当前的Web应用中，浏览器中只有键。在验证验证码的时候，是通过读取cookie中的键，然后在服务器中通过键读取到值，然后进行比较的。在集群部署的情况下，将会出现验证码输入正常。而服务器返回错误的问题。这个时候，我们只需要重新实现ICaptchaCache接口，使用Redis 或者其他方式集中保存就好了 1.实现ICaptchaCache接口 import ...
Redis设置过期时间
热门推荐
m0_67402026的博客
08-24 1万+
在使用redis作为缓存存储值的时候，一般都是需要设置值的过期时间，否则日积月累的垃圾数据就会占用大量的内存空间；设置过期时间可以分开设置也可以一条语句设置。
redis key 过期时间
极客on之路
09-01 1296
EXPIRE key 100 设置了过期时间，100秒后，key将自动被删除。 过期时间删除的方法有三种： 1、删除这个key，使用del command 2、用set or getset 命令会将key的expiration清空，事实上set和getset命令是替换了key对应的value，所以key的过期时间也就不复存在。所以，需要注意的是：incr，LPUSH，HSET命令是不会改变
（转）Redis的过期策略及内存满删除策略
AAA821的专栏
10-16 1260
转自：https://www.cnblogs.com/lukexwang/p/4694094.html 设置过期时间可以用 EXPIRE key seconds 为给定key设置生存时间，当key过期时(生存时间为0)，它会被自动删除 更新生存时间 可以对一个已经带有生存时间的key执行EXPIRE命令，新指定的生存时间会取代旧的生存时间。 过期键的处理就是把过期键...
关于redis缓存时间过期处理 ----在项目中的使用
aoaoxiaoxian的博客
01-17 9365
一.项目目录 二.关于redis处理类 JedisClient.java package com.taotao.rest.dao; public interface JedisClient { /** * 获取String数据类型 * @param key * @return */ String get(String key); /**
java 标签系统使用redis缓存热门标签
最新发布
04-16
<think>好的，我现在需要帮助用户解决在Java标签系统中使用Redis缓存热门标签的实现方案。首先，我需要理解用户的需求。用户想要一个具体的实现方案或代码示例，可能涉及到如何利用Redis来存储和获取热门标签，以及如何保持缓存与数据库的一致性。 根据用户提供的引用内容，特别是引用[1]、[2]、[3]、[4]和[5]，我需要结合这些信息来构建一个合理的方案。首先，引用[1]提到使用Redis作为缓存的流程，当数据存在时直接从Redis获取，否则查询数据库并写入缓存。引用[3]讨论了缓存更新策略，引用[2]分析了不同一致性方案的优缺点，而引用[4]则强调了Redis的高效性和数据结构支持。 首先，热门标签通常具有较高的读取频率，但更新可能不是特别频繁。因此，可以采用定时更新缓存的策略，比如每隔一段时间从数据库加载最新的热门标签到Redis中。这样可以减少对数据库的频繁访问，提升响应速度，如引用[3]中提到的加速请求响应。 接下来，数据结构的选择。Redis支持多种数据结构，对于热门标签，可以使用有序集合（Sorted Set），因为可以根据标签的热度（如点击量）进行排序。这样，获取热门标签时可以直接获取排名靠前的元素。引用[5]提到了集合相关的命令，但有序集合更适合需要排序的场景。 然后是缓存更新策略。需要考虑如何维护缓存与数据库的一致性。根据引用[2]，对于读多写少的场景，可以采用延时双删策略，即在更新数据库后，先删除缓存，延迟一段时间后再删除一次，以防止旧数据被重新写入缓存。但如果是定时更新的话，可能只需要在每次定时任务时全量更新缓存，这样虽然有一定的延迟，但实现简单，适合对一致性要求不是特别高的场景。 另外，缓存击穿和雪崩的问题也需要考虑。对于热点数据，可以使用互斥锁防止缓存击穿，或者设置不同的过期时间来避免雪崩。不过如果使用定时任务主动更新，可能不需要设置过期时间，而是每次更新时覆盖旧数据。 代码实现方面，需要Java中使用Redis的客户端，比如Jedis或Lettuce。示例代码可以包括从数据库查询热门标签，然后存储到Redis的有序集合中，每次获取时从Redis读取。同时，定时任务可以使用Spring的@Scheduled注解来定期执行更新。 可能还需要考虑分页获取热门标签，使用ZREVRANGE命令来分页获取有序集合中的元素。此外，对于标签的点击事件，每次点击后需要增加对应标签的分数，这可以通过ZINCRBY命令实现，并且这个操作可以直接在Redis中完成，减少数据库的压力。 总结一下，实现方案应包括数据结构选择、缓存加载策略、数据同步机制、异常处理以及具体的代码示例。需要确保方案既高效又能保持一定程度的数据一致性，同时处理可能出现的缓存问题。</think>### Java中使用Redis缓存热门标签的实现方案 #### 一、技术选型与数据结构设计 1. **数据结构选择** 使用Redis的有序集合$Sorted\ Set$存储标签数据，以标签点击量作为排序依据。 优点：天然支持按分值排序，便于快速获取TopN热门标签，时间复杂度为$O(\log(N)+M)$[^3] 2. **存储格式** $$ key: "hot_tags:${category}", value: {tagName:score} $$ 示例：$ZADD\ hot_tags:tech\ 1000\ "Java"\ 800\ "Python"$ #### 二、核心实现流程 ```java // Spring Boot + Lettuce 示例 @Service public class TagService { @Autowired private RedisTemplate<String, String> redisTemplate; private static final String CACHE_KEY = "hot_tags:all"; // 1. 定时加载数据到缓存（每小时执行） @Scheduled(cron = "0 0 * * * *") public void loadHotTagsToCache() { List<Tag> hotTags = tagMapper.selectHotTags(100); // 从数据库获取前100热门标签 redisTemplate.executePipelined((RedisCallback<Object>) connection -> { connection.del(CACHE_KEY.getBytes()); hotTags.forEach(tag -> connection.zAdd(CACHE_KEY.getBytes(), tag.getClickCount(), tag.getName().getBytes()) ); return null; }); } // 2. 获取热门标签（带分页） public List<String> getHotTags(int page, int size) { return redisTemplate.opsForZSet() .reverseRange(CACHE_KEY, (page-1)*size, page*size-1); } // 3. 标签点击事件处理 @Transactional public void handleTagClick(String tagName) { // 数据库更新 tagMapper.incrementClickCount(tagName); // 缓存更新（原子操作） redisTemplate.opsForZSet() .incrementScore(CACHE_KEY, tagName, 1); } } ``` #### 三、关键策略说明 1. **缓存加载策略** - 定时全量更新：每小时从数据库加载最新数据，使用管道(pipeline)批量写入，吞吐量可达10W+/秒[^4] - 增量更新：点击事件同时更新数据库和缓存，使用`ZINCRBY`保证原子性 2. **数据同步机制** - 采用**延时双删策略**保证最终一致性： ```java public void updateTag(Tag tag) { // 第一次删除 redisTemplate.delete(CACHE_KEY); // 更新数据库 tagMapper.update(tag); // 延迟二次删除（异步执行） executor.schedule(() -> redisTemplate.delete(CACHE_KEY), 500, TimeUnit.MILLISECONDS); } ``` 3. **异常处理** - 缓存击穿：使用互斥锁控制数据库查询 - 缓存雪崩：随机化定时任务的启动时间偏移 - 降级策略：当Redis不可用时直接访问数据库 #### 四、性能优化建议 1. 使用`ZREVRANGE`替代`ZRANGE`获取倒序结果 2. 热点标签设置独立Key进行分片存储 3. 超过1000个标签时采用分段扫描： $$ SCAN\ 0\ MATCH\ hot_tags:*\ COUNT\ 100 $$
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