


Comment implémenter un script universel d'ajout, de suppression, de modification et de requête Redis
1. Pensez aux codes en double ?
S'il s'agit simplement d'un simple ajout, suppression, modification et requête, alors il vous suffit de me dire quelle classe doit être sérialisée et désérialisée, et de me dire quel est le préfixe de la clé, n'est-ce pas suffisant ? Quant au délai d'expiration, nous pouvons l'ignorer cette fois. Si nous devons ajouter le délai d'expiration, ce n'est pas difficile. Ensuite, nous y réfléchissons un moment et utilisons des génériques en Java pour obtenir la classe de base suivante :
.2. Classe de service de base
public class BasicDataRedisService<t> { /** * Redis key prefix String * Redis中的key前缀 */ private String prefixString; private Class<t> targetClass; @Autowired private StringRedisTemplate redisTemplate; public BasicDataRedisService(String prefixString, Class targetClass) { this.prefixString = prefixString; this.targetClass = targetClass; } // -------------------------以下为内部使用--------------------------------- protected String generateKey(String id) { return prefixString + "id:" + id; } protected T getByKey(String key) { T result = ValueRedisUtil.getRedisObject(redisTemplate, key, targetClass); return result; } protected boolean setByKey(String key, Object object) { return ValueRedisUtil.setRedisObject(redisTemplate, key, object); } protected boolean deleteByKey(String key) { return ValueRedisUtil.delRedis(redisTemplate, key); } // -------------------------以下对外提供--------------------------------- /** * 根据id获取 * * @param id * @return */ public T getById(String id) { String key = generateKey(id); return getByKey(key); } /** * 根据id刷新 * * @param data * @param id * @return */ public boolean setByModel(Object data, String id) { String key = generateKey(id); return setByKey(key, data); } /** * 根据id删除 * * @param id * @return */ public boolean deleteById(String id) { String key = generateKey(id); return deleteByKey(key); } }</t></t>
3. Personnaliser une classe de service de requête
Supposons que nous voulions interroger les utilisateurs, il nous suffit alors d'écrire comme ceci :
@Service public class UserRedisServiceImpl extends BasicDataRedisService<user> { private static String PREFIX = "henbao:user:"; public UserRedisServiceImpl() { super(PREFIX, User.class); } }</user>
4. Pensez aux inconvénients d'écrire comme ça
Bien que écrire de cette façon enregistre le code Avec le volume, la commodité que vous souhaitez peut être obtenue, mais j'ai toujours l'impression que quelque chose ne va pas et l'opération semble être un peu plus excitante. Garçon, si vous pouvez avoir une telle idée, alors félicitations, vous avez une recherche plus poussée du code. Nous avons maintenant écrit la classe deux fois et écrit des constantes pour montrer quel est le préfixe dans Redis. Lorsque nous utilisons Spring, nous n'indiquons généralement pas ces choses au framework sous-jacent. Nous utilisons généralement des annotations, n'est-ce pas ? C'est pourquoi Redis Repositories
entre en scène.
5. Chacun a ses avantages et ses inconvénients
Bien que nous soyons très heureux d'écrire ceci, certains développeurs espèrent que le contenu stocké dans Redis est complètement cohérent avec le modèle dans la couche base de données, et après avoir modifié la structure de la table de la base de données, une vague de génération inverse sera générée... Alors s'il vous plaît, développez-le vous-même et soumettez un code plus puissant pour Spring ! À l'heure actuelle, il est recommandé d'utiliser cette méthode si vous disposez d'un modèle de couche Redis distinct. Bien sûr, elle présente tous les problèmes qui devraient survenir lors de l'analyse des annotations.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

RedisservisifiedasanosqldatabaseBecauseiSeSakey-ValuedatamodelinSteadoftraDtionalrelationDatabasEmodel.itofferseSpeedAndFlexibibit

Redis améliore les performances et l'évolutivité des applications en mettant en cache des données, implémentant le verrouillage distribué et la persistance des données. 1) Données de cache: utilisez Redis pour mettre en cache les données fréquemment accessibles pour améliorer la vitesse d'accès aux données. 2) Verrouillage distribué: utilisez Redis pour implémenter les verrous distribués pour assurer la sécurité du fonctionnement dans un environnement distribué. 3) Persistance des données: assurer la sécurité des données via les mécanismes RDB et AOF pour éviter la perte de données.

Le modèle et la structure de données de Redis incluent cinq types principaux: 1. String: Utilisé pour stocker des données de texte ou binaires et prend en charge les opérations atomiques. 2. Liste: collection d'éléments commandés, adapté aux files d'attente et aux piles. 3. Ensemble: Éléments uniques non ordonnés Ensemble, soutenant le fonctionnement de l'ensemble. 4. Ensemble ordonné (triset): un ensemble unique d'éléments avec des scores, adaptés aux classements. 5. Table du hachage (hachage): une collection de paires de valeurs clés, adaptées au stockage d'objets.

Les méthodes de base de données de Redis incluent les bases de données en mémoire et le stockage de valeurs de clé. 1) Redis stocke les données en mémoire, lit et écrit rapidement. 2) Il utilise des paires de valeurs clés pour stocker des données, prend en charge des structures de données complexes telles que les listes, les collections, les tables de hachage et les collections ordonnées, adaptées aux caches et aux bases de données NoSQL.

Redis est une puissante solution de base de données car elle offre des performances rapides, de riches structures de données, une haute disponibilité et une évolutivité, des capacités de persistance et un large éventail de support écosystémique. 1) Performances extrêmement rapides: les données de Redis sont stockées en mémoire et ont des vitesses de lecture et d'écriture extrêmement rapides, adaptées aux applications élevées de concurrence et de latence faible. 2) Rich Structure de données: prend en charge plusieurs types de données, tels que des listes, des collections, etc., qui conviennent à une variété de scénarios. 3) Haute disponibilité et évolutivité: prend en charge la réplication maître-esclave et le mode de cluster pour atteindre la haute disponibilité et l'évolutivité horizontale. 4) Persistance et sécurité des données: la persistance des données est obtenue via RDB et AOF pour garantir l'intégrité et la fiabilité des données. 5) Support d'écosystème et communautaire large: avec un énorme écosystème et une communauté active,

Les caractéristiques clés de Redis incluent la vitesse, la flexibilité et le support de structure de données riche. 1) Speed: Redis est une base de données en mémoire, et les opérations de lecture et d'écriture sont presque instantanées, adaptées à la gestion du cache et de la session. 2) Flexibilité: prend en charge plusieurs structures de données, telles que des chaînes, des listes, des collections, etc., qui conviennent au traitement des données complexes. 3) Prise en charge de la structure des données: fournit des chaînes, des listes, des collections, des tables de hachage, etc., qui conviennent aux différents besoins commerciaux.

La fonction centrale de Redis est un système de stockage et de traitement de données en mémoire haute performance. 1) Accès aux données à grande vitesse: Redis stocke les données en mémoire et fournit une vitesse de lecture et d'écriture au niveau microseconde. 2) Rich Structure de données: prend en charge les chaînes, les listes, les collections, etc., et s'adapte à une variété de scénarios d'application. 3) Persistance: Persister les données sur le disque via RDB et AOF. 4) Publier l'abonnement: peut être utilisé dans les files d'attente de messages ou les systèmes de communication en temps réel.

Redis prend en charge une variété de structures de données, notamment: 1. String, adapté au stockage des données à valeur unique; 2. Liste, adaptée aux files d'attente et aux piles; 3. SET, utilisé pour stocker des données non dégonflées; 4. Ensemble ordonné, adapté aux listes de classement et aux files d'attente de priorité; 5. Table du hachage, adapté au stockage des données d'objet ou structurées.


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