2024-09-02

天猫商城项目基于前后端分离的架构,后端使用SpringBoot和JPA,前端使用Vue.js和Element UI。以下是一个简化的后端SpringBoot应用的代码示例:




// 引入SpringBoot相关依赖
@SpringBootApplication
@EnableJpaRepositories
@EntityScan
public class TmallApplication {
 
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(TmallApplication.class, args);
    }
}
 
// 实体类示例
@Entity
public class Product {
    @Id
    @GeneratedValue(strategy = GenerationType.IDENTITY)
    private Long id;
    private String name;
    private Double price;
    // 省略其他字段、getter和setter方法
}
 
// Repository接口示例
public interface ProductRepository extends JpaRepository<Product, Long> {
    List<Product> findByNameContaining(String name);
}
 
// 服务层示例
@Service
public class ProductService {
    @Autowired
    private ProductRepository productRepository;
 
    public List<Product> searchProductByName(String name) {
        return productRepository.findByNameContaining(name);
    }
}
 
// 控制层示例
@RestController
@RequestMapping("/api/v1/product")
public class ProductController {
    @Autowired
    private ProductService productService;
 
    @GetMapping("/search")
    public ResponseEntity<?> searchProduct(@RequestParam String name) {
        List<Product> products = productService.searchProductByName(name);
        return ResponseEntity.ok(products);
    }
}

前端Vue.js的代码示例:




// 引入axios进行HTTP请求
import axios from 'axios';
 
export default {
    data() {
        return {
            productList: [],
            searchKey: ''
        };
    },
    methods: {
        searchProduct() {
            axios.get('/api/v1/product/search?name=' + this.searchKey)
                .then(response => {
                    this.productList = response.data;
                })
                .catch(error => {
                    console.error('Search product error:', error);
                });
        }
    }
};

以上代码提供了一个简单的后端SpringBoot应用和一个简单的前端Vue.js应用框架,展示了如何进行RESTful API的设计和实现。在实际项目中,还需要考虑更多安全性、认证、权限管理等方面的需求。

2024-09-02

Redis是一个开源的使用C语言编写的、支持网络交互的、可基于内存也可持久化的日志型、Key-Value数据库,并提供多种语言的API。

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。

Redis的9种数据结构如下:

  1. String
  2. List
  3. Set
  4. Sorted Set
  5. Hash
  6. Bitmap
  7. HyperLogLog
  8. Geo
  9. Stream

下面我们来详细解析一下这9种数据结构:

  1. String

String是Redis最基本的类型,你可以理解成与Memcached一模一个的类型,它是二进制安全的,可以存储任何数据,包括图片等。

  1. List

List是一个双向链表,可以从两端进行push和pop操作。

  1. Set

Set是一个无序的集合,集合中的元素都是唯一的。

  1. Sorted Set

Sorted Set是一个有序的集合,每个元素都会关联一个浮点数的分数,通过这个分数来进行排序。

  1. Hash

Hash是一个键值对集合,是一个string类型的field和value的映射表,适合存储对象。

  1. Bitmap

Bitmap是一个非常大的位数组,可以用来做位级别的操作,如计数、状态变更等。

  1. HyperLogLog

HyperLogLog是用来做基数统计的算法,适用于大数据量的基数统计,它只需要很少的内存。

  1. Geo

Geo是用来处理地理位置信息的,可以进行地理位置的查询,比如:距离查询,经纬度的查询等。

  1. Stream

Stream是一个新的数据类型,它是按照时间顺序存储消息的,可以用来实现类似于Kafka的功能,可以用来实现消息队列、事件流等功能。

以上就是Redis的9种数据结构,每种数据结构都有自己的特点和应用场景,可以根据实际需求选择合适的数据结构。

2024-09-02

Redis是一个开源的,基于内存的数据结构存储系统,可以用作数据库、缓存和消息传递队列。

以下是一些Redis的基本操作和示例代码:

  1. 连接Redis服务器



import redis
 
r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)
  1. 设置键值对



r.set('foo', 'bar')
  1. 获取键值



r.get('foo')
  1. 删除键值对



r.delete('foo')
  1. 设置带有过期时间的键值对



r.setex('hello', 10, 'world')  # 键'hello'在10秒后过期
  1. 批量设置键值对



r.mset({'key1': 'value1', 'key2': 'value2'})
  1. 批量获取键值对



r.mget(['key1', 'key2'])
  1. 使用哈希表



r.hset('hash_key', 'field1', 'value1')
r.hget('hash_key', 'field1')
  1. 列表操作



r.rpush('list_key', 'value1')
r.lpush('list_key', 'value2')
r.lrange('list_key', 0, -1)  # 获取列表所有元素
  1. 集合操作



r.sadd('set_key', 'member1')
r.smembers('set_key')  # 获取集合所有成员
  1. 有序集合操作



r.zadd('zset_key', {'member1': 1})
r.zrange('zset_key', 0, -1)  # 获取有序集合所有成员
  1. 通过Lua脚本执行多个命令



script = """
local num = redis.call('incr', KEYS[1])
if num == 1 then
    redis.call('expire', KEYS[1], ARGV[1])
end
return num
"""
r.eval(script, 1, 'mykey', 10)
  1. 监听键空间通知



# 首先在Redis配置文件中开启键空间通知
r.psubscribe(**{'__keyevent@0__:set': lambda *args: print(args)})

以上是Redis操作的基本示例,Redis还有很多高级特性和使用场景,如分布式锁、队列等,需要根据具体需求进行使用。

2024-09-02



import redis
import uuid
 
# 假设这是商品信息
product_id = "123"
product_price = 1000
 
# 连接Redis
r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)
 
# 秒杀业务实现
def seckill(product_id, product_price):
    # 生成唯一订单ID
    order_id = str(uuid.uuid4())
 
    # 检查库存,使用Redis的原子操作
    stock_key = f"product:{product_id}:stock"
    with r.pipeline() as pipe:
        pipe.watch(stock_key)
        stock = r.get(stock_key)
        if stock and int(stock) > 0:
            pipe.multi()
            pipe.decr(stock_key)
            pipe.execute()
            # 扣款成功,创建订单等
            create_order(order_id, product_id, product_price)
        else:
            print("库存不足")
 
# 创建订单
def create_order(order_id, product_id, product_price):
    # 这里可以实现订单的创建逻辑,例如保存到数据库等
    print(f"订单创建成功: 订单ID: {order_id}, 商品ID: {product_id}, 商品价格: {product_price}")
 
# 调用秒杀业务
seckill(product_id, product_price)

这段代码展示了如何使用Redis实现一个简单的秒杀业务。其中,seckill函数负责实现秒杀逻辑,包括生成唯一订单ID、检查库存、扣款以及创建订单。使用Redis的原子操作DECR来实现库存的扣减,并通过watch命令来避免超卖问题。这是一个简化的例子,实际应用中需要考虑更多的安全性、可用性和性能因素。

2024-09-02

Redis Stack是指Redis的集群模式,它是Redis提供的一种方式,可以通过多个Redis节点组成一个集群来提供更高的可用性和数据存储能力。

以下是在Linux环境下使用Redis Stack的简要安装和配置步骤:

  1. 安装Redis



sudo apt-get update
sudo apt-get install redis-server
  1. 修改Redis配置以启用集群模式

    编辑Redis配置文件 /etc/redis/redis.conf,找到下面的配置项并进行修改:




cluster-enabled yes
cluster-config-file nodes.conf
cluster-node-timeout 5000
appendonly yes
  1. 复制Redis服务并创建多个实例



sudo cp /etc/init/redis-server.conf /etc/init/redis-server-6380.conf
sudo cp /etc/init/redis-server.conf /etc/init/redis-server-6381.conf

修改这些新的配置文件,将其中的6379改为新的端口号,例如63806381

  1. 启动Redis实例



sudo service redis-server start
sudo service redis-server-6380 start
sudo service redis-server-6381 start
  1. 使用redis-cli创建集群



redis-cli --cluster create 127.0.0.1:6379 127.0.0.1:6380 127.0.0.1:6381 --cluster-replicas 1

这里--cluster-replicas 1表示每个主节点都有一个副本。

以上步骤可以用于快速部署一个小型的Redis集群。对于生产环境,你可能需要考虑更多的配置细节,比如网络配置、负载均衡器、持久化选项等。

2024-09-02



@RestController
public class LoginController {
 
    @Autowired
    private StringRedisTemplate redisTemplate;
 
    @PostMapping("/login")
    public ResponseEntity<?> login(@RequestBody UserLoginIn userLoginIn){
        // 假设验证用户是通过的
        boolean isVerify = UserVerify.verify(userLoginIn.getUsername(), userLoginIn.getPassword());
        if (!isVerify){
            return ResponseEntity.status(HttpStatus.UNAUTHORIZED).body("登录失败");
        }
        // 生成Token
        String token = JwtUtils.generateToken(userLoginIn.getUsername());
        // 存储Token到Redis,假设有效期为1天
        redisTemplate.opsForValue().set(token, token, 1, TimeUnit.DAYS);
        return ResponseEntity.ok(token);
    }
 
    @GetMapping("/validate")
    public ResponseEntity<?> validateToken(@RequestHeader("Authorization") String token){
        // 从Redis获取Token进行比对
        String redisToken = redisTemplate.opsForValue().get(token);
        if (redisToken == null || !redisToken.equals(token)){
            return ResponseEntity.status(HttpStatus.UNAUTHORIZED).body("Token失效或未认证");
        }
        return ResponseEntity.ok("Token有效");
    }
}
 
// 假设的UserLoginIn类
class UserLoginIn {
    private String username;
    private String password;
    // getter和setter略
}
 
// 假设的UserVerify类
class UserVerify {
    static boolean verify(String username, String password){
        // 假设验证逻辑,返回验证结果
        return "user".equals(username) && "pass".equals(password);
    }
}
 
// 假设的JwtUtils工具类
class JwtUtils {
    static String generateToken(String username){
        // 假设的JWT生成逻辑,返回生成的Token
        return "Bearer ey123...";
    }
}

这个代码示例展示了如何在Spring Boot项目中使用JWT和Redis来完成登录流程和Token验证。在login接口中,用户提交用户名和密码进行登录,成功后生成JWT Token并将其存储到Redis中。在validateToken接口中,通过从Redis获取Token与请求中的Token进行比对,来验证Token的有效性。这个示例假设了一些工具类和方法的实现,实际应用中需要根据项目具体情况进行调整。

2024-09-02

Redis哨兵和集群是Redis高可用性和扩展性的两个解决方案。

  1. 哨兵(Sentinel)

哨兵是Redis高可用性的解决方案,由一个或多个哨兵实例组成的系统可以监控主服务器和其从服务器,并在主服务器下线时自动进行故障转移。

以下是一个基本的哨兵配置文件示例:




sentinel monitor mymaster 127.0.0.1 6379 1
sentinel down-after-milliseconds mymaster 30000
sentinel parallel-syncs mymaster 1
sentinel failover-timeout mymaster 180000

这个配置文件指定了哨兵监控主服务器mymaster,当这个主服务器30秒无法通信时,哨兵将其认定为下线。并且,在故障转移期间,最多只能有1个从服务器同步。

  1. 集群(Cluster)

Redis集群是一种部署方式,它通过多个Redis节点共享数据来提供更高的可用性和更大的数据量。

以下是一个基本的集群配置文件示例:




port 7000
cluster-enabled yes
cluster-config-file nodes.conf
cluster-node-timeout 5000
appendonly yes

这个配置文件启用了集群模式,并指定了集群配置文件和节点超时时间。

在集群环境中,客户端可以连接任何一个节点来进行读写操作,并且当数据跨节点时,集群会自动处理数据分片和同步。

注意:实际部署时,哨兵和集群通常结合使用,以提供更完整的Redis高可用性和数据分布解决方案。

2024-09-02

Redis是一个开源的使用C语言编写的、支持网络交互的、可基于内存也可持久化的Key-Value数据库。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。

Redis的五大数据类型分别是:String、Hash、List、Set和Sorted Set。

  1. String

String是最简单的类型,你可以理解成与Memcached一模一个的类型。一个key对应一个value,其上支持的操作与Memcached的操作类似。

使用场景:

  • 缓存用户信息。
  • 缓存Token。
  • 计数器。
  1. Hash

Hash是一个键值(key-value)集合。

使用场景:

  • 存储用户的属性,比如用户的ID,用户名,年龄,邮箱等。
  • 缓存用户信息,比如用户的ID,用户名,年龄,邮箱等。
  1. List

List是一个链表结构,可以从两端进行插入和删除。

使用场景:

  • 消息队列,生产者消费者模型。
  • 社交网络中的好友列表,可以通过PUSH操作将好友推入列表,也可以通过POP操作将好友移出列表。
  1. Set

Set是一个无序的集合,其中的元素都是唯一的。

使用场景:

  • 用于存储用户的好友列表,通过SISMEMBER可以快速判断一个用户是否是另一个用户的好友。
  • 用于存储用户的标签列表,比如用户的爱好。
  1. Sorted Set

Sorted Set是一个有序的集合,每个成员都有一个分数,根据分数进行排序。

使用场景:

  • 用于存储用户的成绩,其中成员是学生的ID,分数是他们的成绩。
  • 用于存储文章的ID,分数是文章的评分。

以上就是Redis的五大数据类型以及它们的使用场景,下面我们通过Python代码来实现对这五大数据类型的操作。

Python代码实现:




import redis
 
# 连接Redis
r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)
 
# String
r.set('key', 'value')
print(r.get('key'))
 
# Hash
r.hset('hash_key', 'field', 'value')
print(r.hget('hash_key', 'field'))
 
# List
r.lpush('list_key', 'value1')
r.lpush('list_key', 'value2')
print(r.lrange('list_key', 0, -1))
 
# Set
r.sadd('set_key', 'value1')
r.sadd('set_key', 'value2')
print(r.smembers('set_key'))
 
# Sorted Set
r.zadd('zset_key', {'value1': 1, 'value2': 2})
print(r.zrange('zset_key', 0, -1))

以上代码展示了如何在Python中使用redis库来操作Redis的五大数据类型。首先,我们需要连接到Redis服务器,然后我们可以使用对应的方法来进行数据的存取删改查操作。

注意:在运行以上代码之前,你需要确保你的机器上已经安装了redis库,如果没有安装,你可以通过pip install redis命令来进

2024-09-02

在Spring Boot项目中,你可以使用Spring Data Redis和Jedis来实现排行榜功能。以下是一个简单的例子,展示如何使用Spring Data Redis操作Redis数据结构来创建一个简单的排行榜。

首先,确保你的Spring Boot项目中已经包含了Spring Data Redis依赖。




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

然后,你可以使用RedisTemplateStringRedisTemplate来操作Redis。




import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
import org.springframework.stereotype.Service;
 
import java.util.List;
 
@Service
public class LeaderboardService {
 
    @Autowired
    private RedisTemplate<String, Integer> redisTemplate;
 
    public void addScoreToLeaderboard(String leaderboardKey, int score) {
        redisTemplate.opsForZSet().add(leaderboardKey, score, score);
    }
 
    public List<Integer> retrieveTopScores(String leaderboardKey, int limit) {
        return redisTemplate.opsForZSet().reverseRange(leaderboardKey, 0, limit - 1);
    }
}

在上面的代码中,addScoreToLeaderboard方法将一个分数添加到指定的排行榜中,而retrieveTopScores方法则用于获取排行榜上的最高分数。

你可以通过以下方式调用这些方法:




@Autowired
private LeaderboardService leaderboardService;
 
public void addScore(String leaderboardKey, int score) {
    leaderboardService.addScoreToLeaderboard(leaderboardKey, score);
}
 
public List<Integer> getTopScores(String leaderboardKey, int limit) {
    return leaderboardService.retrieveTopScores(leaderboardKey, limit);
}

确保你传入正确的leaderboardKey,并且score是一个整数。limit参数指定了你想要获取的排名上限。

以上代码提供了一个简单的示例,实际应用中可能需要根据具体需求进行扩展,例如添加验证逻辑、异常处理、分页等功能。

2024-09-02

缓存穿透:查询不存在的数据,缓存和数据库都没有,由于缓存中没有,所有请求都会打到数据库,可能会导致数据库压力剧增。

解决方法

  1. 使用布隆过滤器:在缓存之前加一个布隆过滤器,它可以用于检查一个元素是否可能存在于一个集合中。如果布隆过滤器说元素不存在,那么就可以直接返回,不必查询数据库。
  2. 缓存空值:如果数据库中也不存在该数据,也将一个空对象或特殊值进行缓存,并设置一个较短的过期时间。

缓存击穿:缓存失效时大量请求直接打到数据库。

解决方法

  1. 设置热点数据永不过期或过期时间长一些。
  2. 加互斥锁:当缓存失效时,先获取互斥锁,有且只有一个线程查询数据库并更新缓存,其他线程等待。

缓存雪崩:缓存集体失效,大量请求打到数据库。

解决方法

  1. 不同的key设置不同的过期时间,尽量分散失效时间。
  2. 实现热点数据永不过期或过期时间长一些。
  3. 数据预热:在系统启动或者热点数据即将过期前,提前刷新缓存。

分布式锁:在多线程或分布式系统中,保证同一时刻只有一个线程或进程可以执行某个任务。

解决方法

  1. 使用Redlock算法实现分布式锁。
  2. 使用Redis的SETNX和EXPIRE组合实现分布式锁。

以上解决方法需要根据具体场景选择合适的策略和工具。