2024-08-29

以下是一个简化的Spring Boot应用程序示例,它展示了如何整合MVC,实现增删改查,并包括事务管理和异步任务:




// 引入Spring Boot相关的依赖
@SpringBootApplication
public class DemoApplication {
 
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(DemoApplication.class, args);
    }
 
}
 
@Controller
public class ItemController {
 
    private final ItemService itemService;
 
    @Autowired
    public ItemController(ItemService itemService) {
        this.itemService = itemService;
    }
 
    @GetMapping("/items")
    public String list(Model model) {
        model.addAttribute("items", itemService.findAll());
        return "itemsList";
    }
 
    @GetMapping("/items/new")
    public String newItemForm(Model model) {
        model.addAttribute("item", new Item());
        return "itemForm";
    }
 
    @PostMapping("/items")
    public String create(Item item) {
        itemService.save(item);
        return "redirect:/items";
    }
 
    // 省略其他CRUD方法
 
}
 
@Service
public class ItemService {
 
    private final ItemRepository itemRepository;
 
    @Autowired
    public ItemService(ItemRepository itemRepository) {
        this.itemRepository = itemRepository;
    }
 
    @Transactional
    public void save(Item item) {
        itemRepository.save(item);
    }
 
    // 省略其他CRUD方法
 
}
 
@Repository
public interface ItemRepository extends JpaRepository<Item, Long> {
    // 自定义查询方法,Spring Data JPA会自动实现
}
 
@Entity
public class Item {
    @Id
    @GeneratedValue(strategy = GenerationType.AUTO)
    private Long id;
 
    // 实体属性
 
    // 省略getter和setter
}
 
// 配置类
@Configuration
public class AsyncConfig implements AsyncConfigurer {
 
    @Override
    @Bean
    public Executor getAsyncExecutor() {
        ThreadPoolTaskExecutor executor = new ThreadPoolTaskExecutor();
        executor.setCorePoolSize(5);
        executor.setMaxPoolSize(10);
        executor.setQueueCapacity(25);
        executor.initialize();
        return executor;
    }
}
 
// 事务管理器配置
@Configuration
public class TransactionConfig {
 
    @Bean
    public PlatformTransactionManager transactionManager(EntityManagerFactory factory) {
        return new JpaTransactionManager(factory);
    }
}
 
// 异步任务的使用
@Service
public class AsyncService {
 
    @Async
    public void executeAsyncTask() {
        // 异步执行的任务
    }
}

这个示例展示了如何在Spring Boot应用程序中设置Spring MVC控制器,服务和仓库。同时,它演示了如何使用@Transactional注解来管理事务,以及如何使用@Async注解来异步执行任务。这些是开发现代Web应用程序时常用的

2024-08-29

在Redis 5.0及以上版本,可以使用Redis Cluster来搭建分布式数据存储系统。以下是使用redis-cli来搭建Redis Cluster的基本步骤:

  1. 准备至少三个Redis节点实例,每个实例使用不同的端口。
  2. 配置每个Redis实例的redis.conf文件,启用集群模式并指定集群配置文件。
  3. 使用redis-cli创建集群。

以下是一个简单的例子:

  1. 假设你有三个Redis实例运行在7000, 7001, 和7002端口。
  2. 配置redis.conf文件:



port 7000
cluster-enabled yes
cluster-config-file nodes.conf
cluster-node-timeout 5000
appendonly yes
  1. 启动这三个Redis实例。
  2. 使用redis-cli创建集群:



redis-cli --cluster create 127.0.0.1:7000 127.0.0.1:7001 127.0.0.1:7002 --cluster-replicas 1

这个命令会创建一个带有主节点和副本节点的集群。--cluster-replicas 1参数指定每个主节点都有一个副本。

扩缩容分片时,可以添加或者删除节点:

扩容:




redis-cli --cluster add-node 127.0.0.1:7003 127.0.0.1:7000

缩容:




redis-cli --cluster del-node 127.0.0.1:7003 <node-id>

其中<node-id>是要删除的节点ID,可以通过redis-cli --cluster info 127.0.0.1:7000获取。

注意:在实际操作中,应该在控制台监视集群状态,并在稳定状态下进行节点的添加或删除。

2024-08-29

报错信息org.springframework.data.redis.RedisConnectionFailureException: Unable to connect to Redis表明Spring Data Redis尝试连接到Redis服务器时失败了。

报错解释:

这个异常通常表示Spring应用程序无法建立与Redis服务器的连接。可能的原因包括:

  1. Redis服务器未运行或不可达(可能是网络问题或服务未启动)。
  2. 配置的Redis服务器地址、端口或密码不正确。
  3. 网络问题,如防火墙设置导致连接被拒绝。
  4. Redis服务器过载或达到最大连接数。

解决方法:

  1. 确认Redis服务器正在运行并且可以接受连接。
  2. 检查应用程序的配置文件,确保Redis服务器的地址、端口和密码设置正确。
  3. 检查网络连接,确保没有防火墙或其他网络设备阻止连接。
  4. 如果Redis服务器过载,尝试增加最大连接数或优化应用程序的Redis使用。

在解决问题时,可以尝试重启Redis服务,检查网络连接,并验证应用程序的配置设置。如果问题依然存在,可能需要查看更详细的日志信息或使用网络分析工具进一步诊断问题。

2024-08-29

Redis 的数据同步通常指的是主从同步,即数据被写入主服务器后,自动同步到从服务器。Redis 实现数据同步的方式主要有以下几种:

  1. 基于 RDB 的数据同步:在指定的时间间隔内将内存中的数据集快照写入磁盘,并在 Redis 启动时加载。
  2. 基于 AOF 的数据同步:记录每个写操作,在 Redis 启动时重新执行这些操作。
  3. 基于复制的数据同步:在服务器运行时,将一个服务器的数据复制到其他服务器。

以下是一个 Redis 配置文件的例子,展示了如何配置主从同步:




# 主服务器的配置
port 6379
 
# 从服务器的配置
port 6380
slaveof 127.0.0.1 6379

在这个配置中,从服务器指定 slaveof 指令来指定它的主服务器地址和端口。当从服务器启动后,它会连接到主服务器,并开始接收主服务器发送的数据同步操作。

Redis 的复制功能是基于内存快照的持久化策略,并使用了一个叫做“心跳”的机制来保持主从服务器的数据同步。当主服务器数据发生变化时,它会创建一个新的 RDB 快照文件,并将其发送给从服务器,从服务器接收这个文件并加载到内存中。此外,从服务器会定期发送一个“心跳”来请求更新部分数据,而不是每次都接收完整的 RDB 文件。

2024-08-29



import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate;
import org.springframework.web.bind.annotation.*;
 
@RestController
public class RedisController {
 
    @Autowired
    private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;
 
    @GetMapping("/get/{key}")
    public String get(@PathVariable("key") String key) {
        return stringRedisTemplate.opsForValue().get(key);
    }
 
    @PostMapping("/set/{key}/{value}")
    public String set(@PathVariable("key") String key, @PathVariable("value") String value) {
        stringRedisTemplate.opsForValue().set(key, value);
        return "success";
    }
}

这段代码提供了一个简单的Redis存取数据的例子。它使用了Spring Data Redis的StringRedisTemplate来操作Redis。get方法用于获取存储在Redis中的值,而set方法则用于将新的键值对存储到Redis中。这个例子展示了如何使用SpringBoot创建一个简单的RESTful API来与Redis交互。

2024-08-29

在Spring Boot中整合Redis,你可以使用spring-boot-starter-data-redis依赖。以下是整合Redis的步骤和示例代码:

  1. 添加依赖到你的pom.xml文件中:



<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
</dependency>
  1. 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 setKeyValue(String key, Object value) {
        redisTemplate.opsForValue().set(key, value);
    }
 
    public Object getValueByKey(String key) {
        return redisTemplate.opsForValue().get(key);
    }
}
  1. 在Spring Boot应用的主类或配置类中启用Redis功能:



import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
 
@SpringBootApplication
public class RedisDemoApplication {
 
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(RedisDemoApplication.class, args);
    }
}

以上步骤和代码展示了如何在Spring Boot应用中简单地整合Redis。这样,你就可以使用RedisTemplate来操作Redis了。

2024-08-29



import redis.clients.jedis.Jedis;
 
public class RedisTypeAnalysis {
    public static void main(String[] args) {
        Jedis jedis = new Jedis("localhost");
 
        // 清空数据库
        jedis.flushDB();
 
        // 设置不同类型的键值对
        jedis.set("stringKey", "stringValue");
        jedis.lpush("listKey", "listValue1", "listValue2");
        jedis.sadd("setKey", "setValue1", "setValue2");
        jedis.hset("hashKey", "field1", "field1Value");
        jedis.zadd("zsetKey", 1, "zsetValue1");
 
        // 获取并打印所有键的类型
        System.out.println("stringKey的类型: " + jedis.type("stringKey"));
        System.out.println("listKey的类型: " + jedis.type("listKey"));
        System.out.println("setKey的类型: " + jedis.type("setKey"));
        System.out.println("hashKey的类型: " + jedis.type("hashKey"));
        System.out.println("zsetKey的类型: " + jedis.type("zsetKey"));
 
        // 关闭连接
        jedis.close();
    }
}

这段代码使用了Jedis客户端连接本地的Redis服务,并展示了如何使用type命令来获取Redis中键的类型。代码首先清空当前数据库,然后设置了不同类型的键值对,并最后打印出每个键的类型。最后,代码关闭了连接。这个例子简单直观地展示了Redis中键的类型,对开发者理解Redis数据结构有很好的教育意义。

2024-08-29

在上一部分中,我们讨论了Redis的基本数据类型和它的内存存储特性。在这一部分,我们将讨论Redis的持久化特性和复制特性。

Redis的持久化主要有两种方式:RDB(Redis DataBase)和AOF(Append Only File)。

  1. RDB:定时将内存中的数据快照保存到磁盘的一个压缩二进制文件中。可以配置定时任务来完成此操作。



# 配置文件中的例子
save 900 1      # 900秒内至少1个键被修改则触发保存
save 300 10     # 300秒内至少10个键被修改则触发保存
save 60 10000   # 60秒内至少10000个键被修改则触发保存
  1. AOF:每个写命令都通过append操作保存到文件中。在服务重启时,通过重放这些命令来恢复数据。



# 配置文件中的例子
appendonly yes       # 开启AOF
appendfsync everysec # 每秒同步一次至磁盘

Redis的复制特性允许将一个Redis服务器的数据复制到其他服务器。这是实现Redis高可用和分布式的基础。




# 配置文件中的例子
slaveof <master-ip> <master-port> # 设置当前实例为某个主实例的从实例

在实际应用中,可以根据数据的重要性和性能需求,选择合适的持久化方式,或者将两者结合使用。同时,可以通过Redis的Sentinel或者Cluster功能来管理和维护Redis的高可用和分布式环境。

2024-08-29

在Java中,使用RedisTemplate操作Redis的Hash数据结构时,可以限制FTP登录尝试的方法如下:




import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
import org.springframework.data.redis.core.HashOperations;
import org.springframework.stereotype.Component;
 
@Component
public class LoginAttemptService {
 
    private static final String LOGIN_ATTEMPTS_KEY = "login_attempts";
    private static final int MAX_ATTEMPTS = 5;
 
    @Autowired
    private RedisTemplate<String, Integer> redisTemplate;
 
    public boolean isBlocked(String username) {
        Integer attempts = redisTemplate.opsForHash().get(LOGIN_ATTEMPTS_KEY, username);
        return attempts != null && attempts >= MAX_ATTEMPTS;
    }
 
    public void registerFailedLoginAttempt(String username) {
        HashOperations<String, String, Integer> opsForHash = redisTemplate.opsForHash();
        Integer attempts = opsForHash.get(LOGIN_ATTEMPTS_KEY, username);
        if (attempts == null) {
            attempts = 0;
        }
        attempts++;
        opsForHash.put(LOGIN_ATTEMPTS_KEY, username, attempts);
    }
 
    public void resetLoginAttempts(String username) {
        redisTemplate.opsForHash().delete(LOGIN_ATTEMPTS_KEY, username);
    }
}

在这个例子中,我们定义了一个LoginAttemptService类,它有三个方法:

  1. isBlocked(String username):检查指定用户名是否已经达到了登录尝试的最大次数,如果是,则用户会被视为被阻止。
  2. registerFailedLoginAttempt(String username):记录失败的登录尝试,每次调用该方法时,用户的尝试次数会增加1。
  3. resetLoginAttempts(String username):重置指定用户的登录尝试次数。

这个服务类可以被FTP登录逻辑调用,以确定用户是否应该被阻止登录,并在登录失败时记录失败尝试。如果用户超过了允许的尝试次数,他们会被标记为“blocked”,并在某个时间段之后自动解锁,或者可以通过管理员手动重置登录尝试计数。

2024-08-29

Redis的内存淘汰策略主要是指当Redis的内存超过了配置的最大内存值时,如何选择和清除数据以释放内存。Redis提供了以下几种策略:

  1. noeviction: 不进行内存淘汰,当内存不足时,新写入命令会报错。
  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)进行数据淘汰。
  3. allkeys-random: 随机淘汰数据。
  4. volatile-lru: 只对设置了过期时间的键进行LRU算法的淘汰。
  5. volatile-random: 随机淘汰设置了过期时间的键。
  6. volatile-ttl: 根据键值对的ttl属性来淘汰,移除即将过期的键。

可以通过配置文件或者CONFIG SET命令动态设置淘汰策略。

例如,在redis.conf配置文件中设置内存淘汰策略:




maxmemory-policy allkeys-lru

或者使用Redis命令动态设置:




redis-cli CONFIG SET maxmemory-policy allkeys-lru

在实际应用中,选择哪种淘汰策略取决于你的应用需求和数据的重要性。对于需要保证数据一致性的系统,可以选择volatile-lru或allkeys-lru策略,而对于缓存系统,可能更倾向于随机淘汰volatile-random或allkeys-random策略以避免热数据(long-term hot key)问题。