2024-09-02

在Spring Boot 3.0中,要集成Redis缓存,你需要做以下几步:

  1. 添加依赖:确保你的pom.xml包含Spring Boot Starter Data Redis的依赖。



<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
</dependency>
  1. 配置Redis:在application.propertiesapplication.yml中配置Redis连接信息。



# application.properties
spring.redis.host=localhost
spring.redis.port=6379

或者使用YAML格式:




# application.yml
spring:
  redis:
    host: localhost
    port: 6379
  1. 使用RedisTemplateStringRedisTemplate操作Redis。



import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
import org.springframework.stereotype.Component;
 
@Component
public class RedisService {
 
    @Autowired
    private RedisTemplate<String, Object> redisTemplate;
 
    public void setKey(String key, Object value) {
        redisTemplate.opsForValue().set(key, value);
    }
 
    public Object getKey(String key) {
        return redisTemplate.opsForValue().get(key);
    }
}
  1. 使用上述服务类进行缓存操作。



@RestController
public class CacheController {
 
    @Autowired
    private RedisService redisService;
 
    @GetMapping("/set")
    public String setCache(@RequestParam String key, @RequestParam String value) {
        redisService.setKey(key, value);
        return "Cache set successfully";
    }
 
    @GetMapping("/get")
    public String getCache(@RequestParam String key) {
        Object value = redisService.getKey(key);
        return value != null ? value.toString() : "Cache not found";
    }
}

确保你的Redis服务器正在运行,并且你的Spring Boot应用程序可以成功连接到它。这样你就可以通过上述控制器方法来设置和获取缓存数据了。

2024-09-02



import org.redisson.Redisson;
import org.redisson.api.RDelayedQueue;
import org.redisson.api.RedissonClient;
import org.redisson.config.Config;
 
import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;
 
public class RedissonDelayQueueExample {
 
    // 初始化Redisson客户端
    private static RedissonClient redisson = Redisson.create(new Config());
 
    // 创建延迟队列
    private static RDelayedQueue<String> delayedQueue = redisson.getDelayedQueue();
 
    // 创建线程池
    private static ExecutorService executorService = Executors.newFixedThreadPool(10);
 
    public static void main(String[] args) {
        // 延迟5秒执行
        delayedQueue.offer("myTask", RDelayedQueue.ScheduledDelay.of(5, TimeUnit.SECONDS), executorService);
 
        // 延迟10秒执行
        delayedQueue.offer("myTask2", RDelayedQueue.ScheduledDelay.of(10, TimeUnit.SECONDS), executorService);
 
        // 延迟15秒执行
        delayedQueue.offer("myTask3", RDelayedQueue.ScheduledDelay.of(15, TimeUnit.SECONDS), executorService);
 
        // 关闭Redisson客户端和线程池资源
        redisson.shutdown();
        executorService.shutdown();
    }
 
    // 需要执行的任务
    public static void myTask() {
        // 执行任务的逻辑
        System.out.println("任务执行了");
    }
}

这个示例代码展示了如何使用Redisson的RDelayedQueue来实现延迟任务的功能。我们创建了一个RedissonClient实例,并获取了一个RDelayedQueue对象。然后我们通过offer方法向队列中添加了几个任务,并指定了它们的延迟执行时间。最后,我们关闭了Redisson客户端和线程池资源。这个例子简单明了地展示了如何使用Redisson的延迟队列来处理异步延时任务。

2024-09-02



import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
import org.springframework.cloud.client.discovery.EnableDiscoveryClient;
import org.springframework.cloud.context.config.annotation.RefreshScope;
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.RedisMessageListenerContainer;
 
@SpringBootApplication
@EnableDiscoveryClient
public class RedisServiceApplication {
 
    @Bean
    public StringRedisTemplate redisTemplate(RedisConnectionFactory factory) {
        return new StringRedisTemplate(factory);
    }
 
    @Bean
    public RedisMessageListenerContainer container(RedisConnectionFactory connectionFactory) {
        final RedisMessageListenerContainer container = new RedisMessageListenerContainer();
        container.setConnectionFactory(connectionFactory);
        container.setTaskExecutor(Executors.newFixedThreadPool(10));
        return container;
    }
 
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(RedisServiceApplication.class, args);
    }
}

这段代码定义了一个Spring Boot应用,它使用Spring Cloud的服务发现功能,并配置了Redis的基础设施。它创建了一个StringRedisTemplate bean,该模板用于与Redis进行交互,并定义了一个RedisMessageListenerContainer bean,该容器用于处理来自Redis的消息。这个例子展示了如何在微服务架构中使用Redis作为服务间通信的一个重要部分。

2024-09-02

在实现API接口的AOP(面向切面编程)和使用Redis进行限流时,可以使用Spring Boot框架结合Spring Data Redis和AspectJ来实现。以下是使用固定窗口和滑动窗口两种算法的示例代码:

  1. 引入依赖(Maven示例):



<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-aop</artifactId>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.aspectj</groupId>
    <artifactId>aspectjweaver</artifactId>
</dependency>
  1. 配置Redis:



@Configuration
public class RedisConfig {
    @Bean
    public RedisTemplate<String, Object> redisTemplate(RedisConnectionFactory redisConnectionFactory) {
        RedisTemplate<String, Object> template = new RedisTemplate<>();
        template.setConnectionFactory(redisConnectionFactory);
        return template;
    }
}
  1. 实现限流的AOP切面:



@Aspect
@Component
public class RateLimitAspect {
 
    @Autowired
    private RedisTemplate<String, Object> redisTemplate;
 
    @Before("@annotation(rateLimit)")
    public void rateLimit(JoinPoint joinPoint, RateLimit rateLimit) {
        MethodSignature signature = (MethodSignature) joinPoint.getSignature();
        Method method = signature.getMethod();
        String key = method.getAnnotation(RateLimit.class).key();
        int limit = method.getAnnotation(RateLimit.class).limit();
        long windowSize = method.getAnnotation(RateLimit.class).windowSize();
 
        long now = System.currentTimeMillis();
        List<Long> timestamps = redisTemplate.opsForList().range(key, 0, -1);
        if (timestamps == null) {
            timestamps = new ArrayList<>();
        }
 
        // 固定窗口限流
        if (windowSize > 0) {
            while (timestamps.size() > 0 && now - timestamps.get(0) > windowSize) {
                timestamps.remove(0);
            }
            if (timestamps.size() >= limit) {
                throw new RuntimeException("Rate limit exceeded");
            }
        }
 
        // 滑动窗口限流
        if (timestamps.size() >= limit) {
            throw new RuntimeException("Rate limit exceeded");
        }
 
        timestamps.add(now);
        redisTemplate.opsForList().trim(key, 0, limit - 1);
        redisTemplate.opsForList().rightPush(key, now);
    }
}
  1. 定义注解RateLimit



@Target(ElementType.METHOD)
@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)
public @interface RateLimit {
2024-09-02



import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate;
import org.springframework.data.redis.core.ValueOperations;
import org.springframework.stereotype.Component;
 
@Component
public class RedisIdGenerator {
 
    private static final String KEY_PREFIX = "unique_id:";
 
    @Autowired
    private StringRedisTemplate redisTemplate;
 
    public synchronized Long generate() {
        ValueOperations<String, String> opsForValue = redisTemplate.opsForValue();
        String key = KEY_PREFIX + "counter";
        Long id;
        // 使用Redis的INCR命令来原子性地递增
        // 如果键不存在,INCR命令就会先初始化为0,然后执行递增操作
        // 返回的结果是递增后的值
        id = opsForValue.increment(key, 1);
        // 如果需要,可以在ID的基础上再做其他的格式化或者转换
        return id;
    }
}

这段代码使用了Spring Data Redis的StringRedisTemplate来操作Redis,并通过increment方法实现了全局唯一ID的生成。这个方法是线程安全的,因为它使用了Redis的原子性操作INCR来递增计数器。这个解决方案适合需要生成全局唯一ID的场景,例如分布式数据库中的主键生成策略。

2024-09-02

Redis缓存淘汰策略是指在内存不足时,Redis如何决定淘汰哪些数据。Redis支持以下淘汰策略:

  1. noeviction: 不进行淘汰,当内存不足时,新写入操作会报错。
  2. allkeys-lru: 当内存不足以容纳更多数据时,使用最近最少使用算法(LRU)淘汰键。
  3. allkeys-random: 随机淘汰键,不考虑使用频率。
  4. volatile-lru: 只对设置了过期时间的键进行LRU淘汰。
  5. volatile-random: 随机淘汰设置了过期时间的键。
  6. volatile-ttl: 淘汰即将过期的键,优先淘汰TTL更短的键。

LRU是Least Recently Used的缩写,即最近最少使用,是一种常用的页面置换算法,选择最近最久未使用的页面淘汰。

LFU是Least Frequently Used的缩写,即最不常用,根据统计信息选择最近未被使用频率最少的页面进行淘汰。

以下是Redis配置淘汰策略和使用示例:




# 设置Redis的maxmemory-policy
maxmemory-policy allkeys-lru

在实际应用中,可以根据数据的访问频率选择合适的淘汰策略。如果是频繁访问的热数据,可以选择LRU或者LFU策略;如果是不经常访问的冷数据,可以选择随机淘汰或者TTL淘汰策略。

2024-09-02

Redis 的主从复制功能通过将一个 Redis 服务器的数据复制到其他服务器,实现数据的多点备份。主从复制一般用于读写分离场景,主节点负责处理写操作,并将数据同步到从节点,从节点可以处理读操作,以提高系统的并发能力。

以下是一个简单的主从复制配置示例:

  1. 在主节点的 redis.conf 配置文件中,确保以下设置:



bind 0.0.0.0
port 6379
  1. 在从节点的 redis.conf 配置文件中,确保以下设置:



bind 0.0.0.0
port 6380
slaveof <主节点IP> <主节点端口>

<主节点IP><主节点端口> 替换为主节点的实际IP地址和端口号。

  1. 启动主节点和从节点的 Redis 服务。
  2. 连接到从节点的 Redis,验证复制是否成功:



redis-cli -p 6380
127.0.0.1:6380> info replication

在从节点的输出中,你应该能看到主从复制的相关信息,确认从节点成功连接到主节点。

注意:在生产环境中,主从复制配置可能需要更多的考量,如身份验证、持久化配置等,以确保数据的一致性和完整性。

2024-09-02

在Spring Boot项目中使用Redisson队列,首先需要添加Redisson的依赖,然后配置RedissonClient,接着就可以使用Redisson提供的RQueue接口来操作队列。

  1. 添加Redisson依赖到pom.xml



<dependency>
    <groupId>org.redisson</groupId>
    <artifactId>redisson-spring-boot-starter</artifactId>
    <version>3.16.2</version>
</dependency>
  1. application.ymlapplication.properties中配置Redisson:



# application.yml
redisson:
  address: redis://127.0.0.1:6379
  password: your_password
  1. 注入RQueue使用队列:



import org.redisson.api.RQueue;
import org.redisson.api.RedissonClient;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.stereotype.Component;
 
@Component
public class RedissonQueueExample {
 
    @Autowired
    private RQueue<String> queue;
 
    public void push(String element) {
        queue.push(element);
    }
 
    public String poll() {
        return queue.poll();
    }
 
    // 其他队列操作...
}

在这个例子中,我们定义了一个名为RedissonQueueExample的组件,它包含了入队(push)和出队(poll)操作。这些操作都是通过注入的RQueue接口实现的。

Redisson提供了各种队列操作,如push, poll, peek, add, remove, contains等,可以根据需要使用。此外,Redisson还支持阻塞队列、延迟队列、优先级队列等高级特性。

2024-09-02

如果你想从一个简单的内存缓存系统迁移到Redis,你可以遵循以下步骤:

  1. 安装Redis服务器并确保它正在运行。
  2. 在你的应用程序中安装Redis客户端库。
  3. 修改你的应用程序代码,将所有缓存操作(如get、set、delete)从内存缓存系统转移到Redis。

以下是一个使用Python和redis-py库的示例,它演示了如何将内存缓存的简单字典操作迁移到Redis:




import redis
 
# 假设你之前有这样的内存缓存操作:
# cache = {}
#
# def get_from_cache(key):
#     return cache.get(key)
#
# def set_in_cache(key, value):
#     cache[key] = value
#
# def delete_from_cache(key):
#     cache.pop(key, None)
 
# 连接到Redis
redis_client = redis.StrictRedis(host='localhost', port=6379, db=0)
 
# 修改函数以使用Redis
def get_from_cache(key):
    return redis_client.get(key)
 
def set_in_cache(key, value):
    redis_client.set(key, value)
 
def delete_from_cache(key):
    redis_client.delete(key)
 
# 使用Redis进行缓存操作
set_in_cache('my_key', 'my_value')
value = get_from_cache('my_key')
print(value)  # 输出 b'my_value'
delete_from_cache('my_key')

请注意,Redis客户端返回的值通常是字节字符串,你可能需要对这些值进行解码。此外,你可能需要根据Redis的数据类型(字符串、哈希、列表、集合、有序集合)来调整你的代码。

2024-09-02

RediSearch是一个为Redis设计的全文搜索引擎,它可以用来在数据库中进行复杂的、高性能的文本搜索操作。以下是一个使用RediSearch进行全文搜索的Python代码示例:




from redisearch import Client, TextField, SearchResult
 
# 连接到Redis
redis_client = redis.StrictRedis(host='localhost', port=6379, db=0)
 
# 创建一个RediSearch客户端
client = Client('my_index', redis_client)
 
# 定义文本字段
client.add_field(TextField('name'))
client.add_field(TextField('description'))
 
# 定义文档并添加到索引中
doc1 = {'name': 'Redis', 'description': 'Redis is an open source, BSD licensed, advanced key-value store.'}
client.add_document('doc1', doc1)
 
doc2 = {'name': 'RediSearch', 'description': 'Redis Full-text Search Engine with Prefix Tree and N-Gram Indexes.'}
client.add_document('doc2', doc2)
 
# 使索引生效
client.create_index()
 
# 执行搜索查询
query = 'Redis'
result = client.search(query)
 
# 打印搜索结果
for doc in result.docs:
    print(doc.id, doc.score, doc.data)

这段代码展示了如何在Python中使用RediSearch客户端库来创建一个全文搜索索引,并执行搜索查询。首先,它连接到Redis服务器,然后定义了一个索引和一些文本字段,并添加了几个文档。最后,它创建了索引并执行了一个搜索查询,打印出了搜索结果。