因為系統原先的邏輯是使用Spring Session加上Redis做的會話共享實現的單一登錄,登入之後會在session設定一個key值表示用戶已經登入過,同時重寫HttpServletRequestWrapper 設定remoteUser資料值
class RemoteUserRequestWrapper extends HttpServletRequestWrapper { String userCode; RemoteUserRequestWrapper(HttpServletRequest request) { super(request); this.userCode = (String) request.getSession() .getAttribute(org.apache.commons.lang3.StringUtils.isBlank(sessionKeyName)?DEFAULT_SESSION_KEY_NAME:sessionKeyName); } @Override public String getRemoteUser() { return userCode; } }
Spring Session快取在redis裡的資料
這個ssoLoginUser
key是自己登入時設定的,根據業務修改,經過測試,在登出系統時候,session設定過期取得removeAttribute不能清redis裡的key數據,所以只能在登出系統邏輯加上:
Set<String> keys = RedisUtils.redisTemplate.keys("spring:session:sessions:*"); for(String key : keys){ if(key.indexOf("expires")==-1){ String s = (String)RedisUtils.redisTemplate.opsForHash().get(key, "sessionAttr:ssoLoginUser"); if(request.getRemoteUser().equals(s)) { logger.info("loginusername:{}",s) RedisUtils.redisTemplate.opsForHash().delete(key, "sessionAttr:ssoLoginUser"); } } }
進行數據統計:
List<Map<String,Object>> list = new ArrayList<Map<String, Object>>(); List<Map<String,Object>> data = new ArrayList<Map<String, Object>>(); Set<String> keys = redisTemplate.keys("spring:session:sessions:*"); for(String key : keys){ if(key.indexOf("expires")==-1){ String s = (String)redisTemplate.opsForHash().get(key, "sessionAttr:ssoLoginUser"); if(StringUtils.isNotBlank(s)) { System.out.println(s); Map<String,Object> map = new HashMap<String,Object>(16); map.put("usercode", s); list.add(map); } } } return list;
pom .xml:
<dependency> <groupId>org.springframework.session</groupId> <artifactId>spring-session-data-redis</artifactId> <version>1.2.2.RELEASE</version> <type>pom</type> </dependency> <dependency> <groupId>biz.paluch.redis</groupId> <artifactId>lettuce</artifactId> <version>3.5.0.Final</version> </dependency>
RedisUtils.java:
package com.common.utils.redis; import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate; import org.springframework.web.context.ContextLoader; import org.springframework.web.context.WebApplicationContext; import java.util.Collection; import java.util.List; import java.util.Map; import java.util.concurrent.TimeUnit; public class RedisUtils { private RedisUtils() { } @SuppressWarnings("unchecked") public static RedisTemplate<String, Object> redisTemplate = ContextLoader.getCurrentWebApplicationContext().getBean(RedisTemplate.class); /** * 设置有效时间 * * @param key Redis键 * @param timeout 超时时间 * @return true=设置成功;false=设置失败 */ public static boolean expire(final String key, final long timeout) { return expire(key, timeout, TimeUnit.SECONDS); } /** * 设置有效时间 * * @param key Redis键 * @param timeout 超时时间 * @param unit 时间单位 * @return true=设置成功;false=设置失败 */ public static boolean expire(final String key, final long timeout, final TimeUnit unit) { Boolean ret = redisTemplate.expire(key, timeout, unit); return ret != null && ret; } /** * 删除单个key * * @param key 键 * @return true=删除成功;false=删除失败 */ public static boolean del(final String key) { redisTemplate.delete(key); return true; } /** * 删除多个key * * @param keys 键集合 * @return 成功删除的个数 */ public static long del(final Collection<String> keys) { redisTemplate.delete(keys); return 0; } /** * 存入普通对象 * * @param key Redis键 * @param value 值 */ public static void set(final String key, final Object value) { redisTemplate.opsForValue().set(key, value, 1, TimeUnit.MINUTES); } // 存储普通对象操作 /** * 存入普通对象 * * @param key 键 * @param value 值 * @param timeout 有效期,单位秒 */ public static void set(final String key, final Object value, final long timeout) { redisTemplate.opsForValue().set(key, value, timeout, TimeUnit.SECONDS); } /** * 获取普通对象 * * @param key 键 * @return 对象 */ public static Object get(final String key) { return redisTemplate.opsForValue().get(key); } // 存储Hash操作 /** * 往Hash中存入数据 * * @param key Redis键 * @param hKey Hash键 * @param value 值 */ public static void hPut(final String key, final String hKey, final Object value) { redisTemplate.opsForHash().put(key, hKey, value); } /** * 往Hash中存入多个数据 * * @param key Redis键 * @param values Hash键值对 */ public static void hPutAll(final String key, final Map<String, Object> values) { redisTemplate.opsForHash().putAll(key, values); } /** * 获取Hash中的数据 * * @param key Redis键 * @param hKey Hash键 * @return Hash中的对象 */ public static Object hGet(final String key, final String hKey) { return redisTemplate.opsForHash().get(key, hKey); } /** * 获取多个Hash中的数据 * * @param key Redis键 * @param hKeys Hash键集合 * @return Hash对象集合 */ public static List<Object> hMultiGet(final String key, final Collection<Object> hKeys) { return redisTemplate.opsForHash().multiGet(key, hKeys); } // 存储Set相关操作 /** * 往Set中存入数据 * * @param key Redis键 * @param values 值 * @return 存入的个数 */ public static long sSet(final String key, final Object... values) { Long count = redisTemplate.opsForSet().add(key, values); return count == null ? 0 : count; } /** * 删除Set中的数据 * * @param key Redis键 * @param values 值 * @return 移除的个数 */ public static long sDel(final String key, final Object... values) { Long count = redisTemplate.opsForSet().remove(key, values); return count == null ? 0 : count; } // 存储List相关操作 /** * 往List中存入数据 * * @param key Redis键 * @param value 数据 * @return 存入的个数 */ public static long lPush(final String key, final Object value) { Long count = redisTemplate.opsForList().rightPush(key, value); return count == null ? 0 : count; } /** * 往List中存入多个数据 * * @param key Redis键 * @param values 多个数据 * @return 存入的个数 */ public static long lPushAll(final String key, final Collection<Object> values) { Long count = redisTemplate.opsForList().rightPushAll(key, values); return count == null ? 0 : count; } /** * 往List中存入多个数据 * * @param key Redis键 * @param values 多个数据 * @return 存入的个数 */ public static long lPushAll(final String key, final Object... values) { Long count = redisTemplate.opsForList().rightPushAll(key, values); return count == null ? 0 : count; } /** * 从List中获取begin到end之间的元素 * * @param key Redis键 * @param start 开始位置 * @param end 结束位置(start=0,end=-1表示获取全部元素) * @return List对象 */ public static List<Object> lGet(final String key, final int start, final int end) { return redisTemplate.opsForList().range(key, start, end); } }
以上是SpringSession怎麼透過Redis統計線上使用者數量的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

Redis和SQL數據庫的主要區別在於:Redis是內存數據庫,適用於高性能和靈活性需求;SQL數據庫是關係型數據庫,適用於復雜查詢和數據一致性需求。具體來說,1)Redis提供高速數據訪問和緩存服務,支持多種數據類型,適用於緩存和實時數據處理;2)SQL數據庫通過表格結構管理數據,支持複雜查詢和事務處理,適用於電商和金融系統等需要數據一致性的場景。

REDISACTSASBOTHADATASTOREANDASERVICE.1)ASADATASTORE,ITUSESIN-MEMORYSTOOGATOFORFOFFASTESITION,支持VariousDatharptructuresLikeKey-valuepairsandsortedsetsetsetsetsetsetsets.2)asaservice,ItprovidespunctionslikeItionitionslikepunikeLikePublikePublikePlikePlikePlikeAndluikeAndluAascriptingiationsmpleplepleclexplectiations

Redis與其他數據庫相比,具有以下獨特優勢:1)速度極快,讀寫操作通常在微秒級別;2)支持豐富的數據結構和操作;3)靈活的使用場景,如緩存、計數器和發布訂閱。選擇Redis還是其他數據庫需根據具體需求和場景,Redis在高性能、低延遲應用中表現出色。

Redis在數據存儲和管理中扮演著關鍵角色,通過其多種數據結構和持久化機製成為現代應用的核心。 1)Redis支持字符串、列表、集合、有序集合和哈希表等數據結構,適用於緩存和復雜業務邏輯。 2)通過RDB和AOF兩種持久化方式,Redis確保數據的可靠存儲和快速恢復。

Redis是一種NoSQL數據庫,適用於大規模數據的高效存儲和訪問。 1.Redis是開源的內存數據結構存儲系統,支持多種數據結構。 2.它提供極快的讀寫速度,適合緩存、會話管理等。 3.Redis支持持久化,通過RDB和AOF方式確保數據安全。 4.使用示例包括基本的鍵值對操作和高級的集合去重功能。 5.常見錯誤包括連接問題、數據類型不匹配和內存溢出,需注意調試。 6.性能優化建議包括選擇合適的數據結構和設置內存淘汰策略。

Redis在現實世界中的應用包括:1.作為緩存系統加速數據庫查詢,2.存儲Web應用的會話數據,3.實現實時排行榜,4.作為消息隊列簡化消息傳遞。 Redis的多功能性和高性能使其在這些場景中大放異彩。

Redis脫穎而出是因為其高速、多功能性和豐富的數據結構。 1)Redis支持字符串、列表、集合、散列和有序集合等數據結構。 2)它通過內存存儲數據,支持RDB和AOF持久化。 3)從Redis6.0開始引入多線程處理I/O操作,提升了高並發場景下的性能。

RedisisclassifiedasaNoSQLdatabasebecauseitusesakey-valuedatamodelinsteadofthetraditionalrelationaldatabasemodel.Itoffersspeedandflexibility,makingitidealforreal-timeapplicationsandcaching,butitmaynotbesuitableforscenariosrequiringstrictdataintegrityo


熱AI工具

Undresser.AI Undress
人工智慧驅動的應用程序,用於創建逼真的裸體照片

AI Clothes Remover
用於從照片中去除衣服的線上人工智慧工具。

Undress AI Tool
免費脫衣圖片

Clothoff.io
AI脫衣器

Video Face Swap
使用我們完全免費的人工智慧換臉工具,輕鬆在任何影片中換臉!

熱門文章

熱工具

SublimeText3漢化版
中文版,非常好用

SAP NetWeaver Server Adapter for Eclipse
將Eclipse與SAP NetWeaver應用伺服器整合。

WebStorm Mac版
好用的JavaScript開發工具

SublimeText3 Linux新版
SublimeText3 Linux最新版

MinGW - Minimalist GNU for Windows
這個專案正在遷移到osdn.net/projects/mingw的過程中,你可以繼續在那裡關注我們。 MinGW:GNU編譯器集合(GCC)的本機Windows移植版本,可自由分發的導入函式庫和用於建置本機Windows應用程式的頭檔;包括對MSVC執行時間的擴展,以支援C99功能。 MinGW的所有軟體都可以在64位元Windows平台上運作。