本篇文章带大家了解一下如何使用springBoot集成redis。有一定的参考价值,有需要的朋友可以参考一下,希望对大家有所帮助。
REmote DIctionary Server(Redis) 是一个由Salvatore Sanfilippo写的key-value存储系统。
Redis是一个开源的使用ANSI C语言编写、遵守BSD协议、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、Key-Value数据库,并提供多种语言的API。
它通常被称为数据结构服务器,因为值(value)可以是 字符串(String), 哈希(Map), 列表(list), 集合(sets) 和 有序集合(sorted sets)等类型。【相关推荐:Redis视频教程】
reids的优点
以下是Redis的一些优点。
异常快 - Redis非常快,每秒可执行大约110000次的设置(SET)操作,每秒大约可执行81000次的读取/获取(GET)操作。
支持丰富的数据类型 - Redis支持开发人员常用的大多数数据类型,例如列表,集合,排序集和散列等等。这使得Redis很容易被用来解决各种问题,因为我们知道哪些问题可以更好使用地哪些数据类型来处理解决。
操作具有原子性 - 所有Redis操作都是原子操作,这确保如果两个客户端并发访问,Redis服务器能接收更新的值。
多实用工具 - Redis是一个多实用工具,可用于多种用例,如:缓存,消息队列(Redis本地支持发布/订阅),应用程序中的任何短期数据,例如,web应用程序中的会话,网页命中计数等。
Redis 安装
Window 下安装
下载地址:https://github.com/MSOpenTech/redis/releases。
Redis 支持 32 位和 64 位。这个需要根据你系统平台的实际情况选择,这里我们下载 Redis-x64-xxx.zip压缩包到 C 盘,解压后,将文件夹重新命名为 redis。
打开一个 cmd 窗口 使用cd命令切换目录到 C:\redis
运行 redis-server.exe redis.windows.conf
如果想方便的话,可以把 redis 的路径加到系统的环境变量里,这样就省得再输路径了,后面的那个 redis.windows.conf 可以省略,如果省略,会启用默认的。输入之后,会显示如下界面:
集成redis
我们还是延用上一章的项目:Springboot集成springcloud-config实现dataSource热部署
1、添加依赖
<!--集成redis--> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-redis</artifactId> <version>1.4.1.RELEASE</version> </dependency> <dependency> <groupId>com.alibaba</groupId> <artifactId>fastjson</artifactId> <version>1.2.3</version> </dependency> <dependency> <groupId>com.fasterxml.jackson.core</groupId> <artifactId>jackson-databind</artifactId> </dependency>
2、在配置中心里添加redis配置
spring.redis.host=127.0.0.1 #Redis服务器连接端口 spring.redis.port=6379 #Redis服务器连接密码(默认为空) spring.redis.password= #连接池最大连接数(使用负值表示没有限制) spring.redis.pool.max-active=8 #连接池最大阻塞等待时间(使用负值表示没有限制) spring.redis.pool.max-wait=-1 #连接池中的最大空闲连接 spring.redis.pool.max-idle=8 #连接池中的最小空闲连接 spring.redis.pool.min-idle=0 #连接超时时间(毫秒) spring.redis.timeout=30000
3、配置类RedisConfig
import java.lang.reflect.Method; import org.springframework.beans.factory.annotation.Value; import org.springframework.cache.CacheManager; import org.springframework.cache.annotation.CachingConfigurerSupport; import org.springframework.cache.annotation.EnableCaching; import org.springframework.cache.interceptor.KeyGenerator; import org.springframework.cloud.context.config.annotation.RefreshScope; import org.springframework.context.annotation.Bean; import org.springframework.context.annotation.Configuration; import org.springframework.data.redis.cache.RedisCacheManager; import org.springframework.data.redis.connection.RedisConnectionFactory; import org.springframework.data.redis.connection.jedis.JedisConnectionFactory; import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate; import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate; import org.springframework.data.redis.serializer.Jackson2JsonRedisSerializer; import com.fasterxml.jackson.annotation.PropertyAccessor; import com.fasterxml.jackson.annotation.JsonAutoDetect; import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper; @Configuration @EnableCaching @RefreshScope public class RedisConfig extends CachingConfigurerSupport{ @Value("${spring.redis.host}") private String host; @Value("${spring.redis.port}") private int port; @Value("${spring.redis.timeout}") private int timeout; @Value("${spring.redis.password}") private String password; @Value("${spring.redis.pool.max-active}") private int maxActive; @Value("${spring.redis.pool.max-wait}") private int maxWait; @Value("${spring.redis.pool.max-idle}") private int maxIdle; @Value("${spring.redis.pool.min-idle}") private int minIdle; @RefreshScope @Bean public KeyGenerator wiselyKeyGenerator(){ return new KeyGenerator() { @Override public Object generate(Object target, Method method, Object... params) { StringBuilder sb = new StringBuilder(); sb.append(target.getClass().getName()); sb.append(method.getName()); for (Object obj : params) { sb.append(obj.toString()); } return sb.toString(); } }; } @RefreshScope @Bean public JedisConnectionFactory redisConnectionFactory() { JedisConnectionFactory factory = new JedisConnectionFactory(); factory.setHostName(host); factory.setPort(port); factory.setTimeout(timeout); //设置连接超时时间 factory.setPassword(password); factory.getPoolConfig().setMaxIdle(maxIdle); factory.getPoolConfig().setMinIdle(minIdle); factory.getPoolConfig().setMaxTotal(maxActive); factory.getPoolConfig().setMaxWaitMillis(maxWait); return factory; } @RefreshScope @Bean public CacheManager cacheManager(RedisTemplate redisTemplate) { RedisCacheManager cacheManager = new RedisCacheManager(redisTemplate); // Number of seconds before expiration. Defaults to unlimited (0) cacheManager.setDefaultExpiration(10); //设置key-value超时时间 return cacheManager; } @RefreshScope @Bean public RedisTemplate<String, String> redisTemplate(RedisConnectionFactory factory) { StringRedisTemplate template = new StringRedisTemplate(factory); setSerializer(template); //设置序列化工具,这样ReportBean不需要实现Serializable接口 template.afterPropertiesSet(); return template; } @RefreshScope private void setSerializer(StringRedisTemplate template) { Jackson2JsonRedisSerializer jackson2JsonRedisSerializer = new Jackson2JsonRedisSerializer(Object.class); ObjectMapper om = new ObjectMapper(); om.setVisibility(PropertyAccessor.ALL, JsonAutoDetect.Visibility.ANY); om.enableDefaultTyping(ObjectMapper.DefaultTyping.NON_FINAL); jackson2JsonRedisSerializer.setObjectMapper(om); template.setValueSerializer(jackson2JsonRedisSerializer); } }
4、RedisUtils类
import java.io.Serializable; import java.util.List; import java.util.Set; import java.util.concurrent.TimeUnit; import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired; import org.springframework.data.redis.core.HashOperations; import org.springframework.data.redis.core.ListOperations; import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate; import org.springframework.data.redis.core.SetOperations; import org.springframework.data.redis.core.ValueOperations; import org.springframework.data.redis.core.ZSetOperations; import org.springframework.stereotype.Service; @Service public class RedisUtils { @Autowired private RedisTemplate redisTemplate; /** * 写入缓存 * @param key * @param value * @return */ public boolean set(final String key, Object value) { boolean result = false; try { ValueOperations<Serializable, Object> operations = redisTemplate.opsForValue(); operations.set(key, value); result = true; } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } return result; } /** * 写入缓存设置时效时间 * @param key * @param value * @return */ public boolean set(final String key, Object value, Long expireTime ,TimeUnit timeUnit) { boolean result = false; try { ValueOperations<Serializable, Object> operations = redisTemplate.opsForValue(); operations.set(key, value); redisTemplate.expire(key, expireTime, timeUnit); result = true; } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } return result; } /** * 批量删除对应的value * @param keys */ public void remove(final String... keys) { for (String key : keys) { remove(key); } } /** * 批量删除key * @param pattern */ public void removePattern(final String pattern) { Set<Serializable> keys = redisTemplate.keys(pattern); if (keys.size() > 0){ redisTemplate.delete(keys); } } /** * 删除对应的value * @param key */ public void remove(final String key) { if (exists(key)) { redisTemplate.delete(key); } } /** * 判断缓存中是否有对应的value * @param key * @return */ public boolean exists(final String key) { return redisTemplate.hasKey(key); } /** * 读取缓存 * @param key * @return */ public Object get(final String key) { Object result = null; ValueOperations<Serializable, Object> operations = redisTemplate.opsForValue(); result = operations.get(key); return result; } /** * 哈希 添加 * @param key * @param hashKey * @param value */ public void hmSet(String key, Object hashKey, Object value){ HashOperations<String, Object, Object> hash = redisTemplate.opsForHash(); hash.put(key,hashKey,value); } /** * 哈希获取数据 * @param key * @param hashKey * @return */ public Object hmGet(String key, Object hashKey){ HashOperations<String, Object, Object> hash = redisTemplate.opsForHash(); return hash.get(key,hashKey); } /** * 列表添加 * @param k * @param v */ public void lPush(String k,Object v){ ListOperations<String, Object> list = redisTemplate.opsForList(); list.rightPush(k,v); } /** * 列表获取 * @param k * @param l * @param l1 * @return */ public List<Object> lRange(String k, long l, long l1){ ListOperations<String, Object> list = redisTemplate.opsForList(); return list.range(k,l,l1); } /** * 集合添加 * @param key * @param value */ public void add(String key,Object value){ SetOperations<String, Object> set = redisTemplate.opsForSet(); set.add(key,value); } /** * 集合获取 * @param key * @return */ public Set<Object> setMembers(String key){ SetOperations<String, Object> set = redisTemplate.opsForSet(); return set.members(key); } /** * 有序集合添加 * @param key * @param value * @param scoure */ public void zAdd(String key,Object value,double scoure){ ZSetOperations<String, Object> zset = redisTemplate.opsForZSet(); zset.add(key,value,scoure); } /** * 有序集合获取 * @param key * @param scoure * @param scoure1 * @return */ public Set<Object> rangeByScore(String key,double scoure,double scoure1){ ZSetOperations<String, Object> zset = redisTemplate.opsForZSet(); return zset.rangeByScore(key, scoure, scoure1); }
5、测试,修改controller
import java.util.concurrent.TimeUnit; import org.slf4j.Logger; import org.slf4j.LoggerFactory; import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired; import org.springframework.web.bind.annotation.PathVariable; import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping; import org.springframework.web.bind.annotation.RestController; import com.chenqi.springboot.redis.RedisUtils; import com.chenqi.springboot.service.TestService; @RestController public class SpringBootController { public static final Logger log = LoggerFactory.getLogger(SpringBootController.class); @Autowired TestService testService; @Autowired private RedisUtils redisUtils; @RequestMapping(value = "/hello/{id}") public String hello(@PathVariable(value = "id") String id){ //查询缓存中是否存在 boolean hasKey = redisUtils.exists(id); String str = ""; if(hasKey){ //获取缓存 Object object = redisUtils.get(id); log.info("从缓存获取的数据"+ object); str = object.toString(); }else{ //从数据库中获取信息 log.info("从数据库中获取数据"); str = testService.test(); //数据插入缓存(set中的参数含义:key值,user对象,缓存存在时间10(long类型),时间单位) redisUtils.set(id,str,10L,TimeUnit.MINUTES); log.info("数据插入缓存" + str); } return str; } }
启动项目,第一次访问:http://localhost:8002/hello/111
通过控制台输出,我们可以看到是从数据库中获取的数据,并且存入了redis缓存中。
我们再次刷新浏览器
可以看到,第二次是从缓存中读取的,我们试试不断刷新浏览器
可以看到,之后都是从缓存中获取的。
到此我们的redis就配置好了。
SpringBoot集成Redis-demo下载
急需demo的兄弟就自行下载吧,不急可以留言邮箱,一般48小时内会发。
更多编程相关知识,请访问:编程视频!!
以上是详解如何使用springBoot集成redis?的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

Redis的核心功能是高性能的内存数据存储和处理系统。1)高速数据访问:Redis将数据存储在内存中,提供微秒级别的读写速度。2)丰富的数据结构:支持字符串、列表、集合等,适应多种应用场景。3)持久化:通过RDB和AOF方式将数据持久化到磁盘。4)发布订阅:可用于消息队列或实时通信系统。

Redis支持多种数据结构,具体包括:1.字符串(String),适合存储单一值数据;2.列表(List),适用于队列和栈;3.集合(Set),用于存储不重复数据;4.有序集合(SortedSet),适用于排行榜和优先级队列;5.哈希表(Hash),适合存储对象或结构化数据。

Redis计数器是一种使用Redis键值对存储来实现计数操作的机制,包含以下步骤:创建计数器键、增加计数、减少计数、重置计数和获取计数。Redis计数器的优势包括速度快、高并发、持久性和简单易用。它可用于用户访问计数、实时指标跟踪、游戏分数和排名以及订单处理计数等场景。

使用 Redis 命令行工具 (redis-cli) 可通过以下步骤管理和操作 Redis:连接到服务器,指定地址和端口。使用命令名称和参数向服务器发送命令。使用 HELP 命令查看特定命令的帮助信息。使用 QUIT 命令退出命令行工具。

Redis集群模式通过分片将Redis实例部署到多个服务器,提高可扩展性和可用性。搭建步骤如下:创建奇数个Redis实例,端口不同;创建3个sentinel实例,监控Redis实例并进行故障转移;配置sentinel配置文件,添加监控Redis实例信息和故障转移设置;配置Redis实例配置文件,启用集群模式并指定集群信息文件路径;创建nodes.conf文件,包含各Redis实例的信息;启动集群,执行create命令创建集群并指定副本数量;登录集群执行CLUSTER INFO命令验证集群状态;使

要从 Redis 读取队列,需要获取队列名称、使用 LPOP 命令读取元素,并处理空队列。具体步骤如下:获取队列名称:以 "queue:" 前缀命名,如 "queue:my-queue"。使用 LPOP 命令:从队列头部弹出元素并返回其值,如 LPOP queue:my-queue。处理空队列:如果队列为空,LPOP 返回 nil,可先检查队列是否存在再读取元素。

Redis 集群中使用 zset:zset 是一种有序集合,将元素与评分关联。分片策略: a. 哈希分片:根据 zset 键的哈希值分布。 b. 范围分片:根据元素评分划分为范围,并将每个范围分配给不同的节点。读写操作: a. 读操作:如果 zset 键属于当前节点的分片,则在本地处理;否则,路由到相应的分片。 b. 写入操作:始终路由到持有 zset 键的分片。

如何清空 Redis 数据:使用 FLUSHALL 命令清除所有键值。使用 FLUSHDB 命令清除当前选定数据库的键值。使用 SELECT 切换数据库,再使用 FLUSHDB 清除多个数据库。使用 DEL 命令删除特定键。使用 redis-cli 工具清空数据。


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