1. どのような重複コードがあるか考えてみてください。
単純な追加、削除、変更、クエリの場合は、どのクラスをシリアル化および逆シリアル化する必要があるのか、キーのプレフィックスが何なのかを教えていただくだけで済みますね。それで十分ですか?有効期限については、今回は無視して問題ありません。有効期限を追加する必要がある場合は、それほど難しいことではありません。その後、しばらく考えて、Java のジェネリックスを使用して、次の基本クラスを取得します。
##2. 基本サービス クラス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. クエリ サービス クラスのカスタマイズ# ユーザーにクエリを実行すると仮定すると、次のように記述するだけです:
@Service public class UserRedisServiceImpl extends BasicDataRedisService<user> { private static String PREFIX = "henbao:user:"; public UserRedisServiceImpl() { super(PREFIX, User.class); } }</user>4. このように書くことのデメリットを考える このように書くとコード量が減り、望む利便性が実現できるのですが、常に何かがおかしいと感じ、動作がおかしいように感じます。もう少し刺激的になってください。もしあなたがそのようなアイデアを思いつくことができたら、おめでとうございます。あなたはさらにコードを追求していることになります。これまでにクラスを 2 回作成し、Redis のプレフィックスが何であるかを示す定数を作成しました。 Spring を使用するときは、通常、基礎となるフレームワークにこれらのことを伝えず、アノテーションを使用します。したがって、
Redis リポジトリがステージに登場します。
以上がユニバーサル Redis の追加、削除、変更、クエリ スクリプトを実装する方法の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

redisisclassifiedsaNosqldatabasebasesakey-valuedataModelinsteaded ofthetraditionaldatabasemodel.itoffersspeedand andffficability、makingidealforreal-timeaplications andcaching、butmaynotbesbesutable fors cenariois requiring datientiantientioniity

Redisは、データをキャッシュし、分散ロックとデータの持続性を実装することにより、アプリケーションのパフォーマンスとスケーラビリティを向上させます。 1)キャッシュデータ:Redisを使用して頻繁にアクセスしたデータをキャッシュして、データアクセス速度を向上させます。 2)分散ロック:Redisを使用して分散ロックを実装して、分散環境での操作のセキュリティを確保します。 3)データの持続性:データの損失を防ぐために、RDBおよびAOFメカニズムを介してデータセキュリティを確保します。

Redisのデータモデルと構造には、5つの主要なタイプが含まれます。1。文字列:テキストまたはバイナリデータの保存に使用され、原子操作をサポートします。 2。リスト:キューとスタックに適した注文された要素コレクション。 3.セット:順序付けられていない一意の要素セット、セット操作をサポートします。 4。注文セット(sortedset):ランキングに適したスコアを持つ一意の要素セット。 5。ハッシュテーブル(ハッシュ):オブジェクトの保存に適したキー価値ペアのコレクション。

Redisのデータベースメソッドには、メモリ内データベースとキー価値ストレージが含まれます。 1)Redisはデータをメモリに保存し、速く読み取り、書き込みます。 2)キー価値のペアを使用してデータを保存し、キャッシュやNOSQLデータベースに適したリスト、コレクション、ハッシュテーブル、注文コレクションなどの複雑なデータ構造をサポートします。

Redisは、高速パフォーマンス、リッチデータ構造、高可用性とスケーラビリティ、持続性能力、幅広いエコシステムサポートを提供するため、強力なデータベースソリューションです。 1)非常に速いパフォーマンス:Redisのデータはメモリに保存され、非常に速い読み取り速度と書き込み速度が高く、高い並行性と低レイテンシアプリケーションに適しています。 2)豊富なデータ構造:さまざまなシナリオに適したリスト、コレクションなど、複数のデータ型をサポートします。 3)高可用性とスケーラビリティ:マスタースレーブの複製とクラスターモードをサポートして、高可用性と水平スケーラビリティを実現します。 4)持続性とデータセキュリティ:データの整合性と信頼性を確保するために、データの持続性がRDBとAOFを通じて達成されます。 5)幅広い生態系とコミュニティのサポート:巨大なエコシステムとアクティブなコミュニティにより、

Redisの主な機能には、速度、柔軟性、豊富なデータ構造のサポートが含まれます。 1)速度:Redisはメモリ内データベースであり、読み取り操作はほとんど瞬間的で、キャッシュとセッション管理に適しています。 2)柔軟性:複雑なデータ処理に適した文字列、リスト、コレクションなど、複数のデータ構造をサポートします。 3)データ構造のサポート:さまざまなビジネスニーズに適した文字列、リスト、コレクション、ハッシュテーブルなどを提供します。

Redisのコア関数は、高性能のメモリ内データストレージおよび処理システムです。 1)高速データアクセス:Redisはデータをメモリに保存し、マイクロ秒レベルの読み取り速度と書き込み速度を提供します。 2)豊富なデータ構造:文字列、リスト、コレクションなどをサポートし、さまざまなアプリケーションシナリオに適応します。 3)永続性:RDBとAOFを介してディスクにデータを持続します。 4)サブスクリプションを公開:メッセージキューまたはリアルタイム通信システムで使用できます。

Redisは、次のようなさまざまなデータ構造をサポートしています。1。文字列、単一価値データの保存に適しています。 2。キューやスタックに適したリスト。 3.非重複データの保存に使用されるセット。 4。ランキングリストと優先キューに適した注文セット。 5。オブジェクトまたは構造化されたデータの保存に適したハッシュテーブル。


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