说到redis大家都不陌生,其中包括:共有16个数据库,默认为第0个数据库;数据以key-value键值的形式存储;数据类型包括String、List、Hash、Set等,其中最常用的是字符串;是单线程的、基于内存的,主要受内存和网络带宽的影响… 这些都是基于Redis的基础理论知识储备。接下来我会通过开发中的StringRedisTemplate对象作为切入点,说一说Redis在开发中的那些事儿。
1. jedis还是lettuce?
两者都是redis的客户端,对redis操作进行了封装。其中lettuce是内部使用netty进行网络通信,性能很强,jedis已经停止更新了。lettuce相对于jedis在性能方面更为出色,jedis在单个线程中是线程安全的,功能上更加丰富,支持的数据类型更多。无论Springboot2.0以后默认使用lettuce作为操作redis的客户端,选择jedis还是lettuce,都需要根据具体的业务需求和场景进行评估和测试,以确定最适合的工具库。两者的分别使用如下:
pom依赖
jedis
<!-- redis -->
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
<exclusions>
<exclusion>
<groupId>io.lettuce</groupId>
<artifactId>lettuce-core</artifactId>
</exclusion>
</exclusions>
</dependency>
<dependency>
<groupId>redis.clients</groupId>
<artifactId>jedis</artifactId>
</dependency>
lettuce
<!-- redis -->
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
</dependency>
yaml配置
jedis
spring:
redis:
host: localhost
password:
port: 6379
timeout: 10s # 连接超时时间
jedis:
pool:
max-active: 1000 # 连接池最大连接数(使用负值表示没有限制)
max-wait: -1 # 连接池最大阻塞等待时间(使用负值表示没有限制)
max-idle: 10 # 连接池中的最大空闲连接
min-idle: 5 # 连接池中的最小空闲连接
lettuce
spring:
redis:
host: localhost
password:
port: 6379
timeout: 10s # 连接超时时间
lettuce:
pool:
max-active: 1000 # 连接池最大连接数(使用负值表示没有限制)
max-wait: -1 # 连接池最大阻塞等待时间(使用负值表示没有限制)
max-idle: 10 # 连接池中的最大空闲连接
min-idle: 5 # 连接池中的最小空闲连接
2. 字符串缓存
应用场景1:基础缓存
对于redis有90%的使用场景都是基于String作为基础缓存使用的,对于经常使用的并且修改频率较低的数据存储在Redis缓存中,可以大大提高系统性能和响应速度,避免频繁地从数据库或其他后端服务读取数据。对象、集合等数据也可以通JSON序列化成字符串进行存储,大大提升了系统的并发性能,节省系统资源的消耗。
存字符串、对象、集合到缓存中,redisTemplate.opsForValue().set(key, value)
//存普通字符串
redisTemplate.opsForValue().set("testKey", "123456");
//存某对象
Person person = getPerson(); //TODO 获取到某个实例对象
redisTemplate.opsForValue().set("testObj", JSON.toJSONString(person));
//存某集合
List<Person> persons = getPersonList(); //TODO 获取到某个实例集合
redisTemplate.opsForValue().set("testList", JSON.toJSONString(persons));
存入缓存中,有时效性,超时之后缓存自动删除,redisTemplate.opsForValue().set(key, value, time)
//设置登录token,30分钟有效(第3个参数支持:天、小时、分钟、秒等)
redisTemplate.opsForValue().set("token", "123456", Duration.ofMinutes(30));
从缓存中读取数据,数据为字符串,可按实际存入的值进行序列化,redisTemplate.opsForValue().get(key)
//从缓存中获取某对象
String s1 = redisTemplate.opsForValue().get("testObj");
Person person = JSON.parseObject(s1, Person.class);
//从缓存中获取某集合
String s2 = redisTemplate.opsForValue().get("testList");
List<Person> persons = JSON.parseArray(s2, Person.class);
获取缓存剩余时间,redisTemplate.getExpire(key)
//返回值为long值,单位是秒,如果是-1时代表的是永久保存
Long expire = redisTemplate.getExpire("testKey");
重置缓存时间,redisTemplate.expire(key, time, timeUnit)
//重置时间为2天
redisTemplate.expire("testKey", 2, TimeUnit.DAYS);
判断是否存在,redisTemplate.hasKey(key)
Boolean b = redisTemplate.hasKey("testKey");
模糊匹配获取所有的key值,redisTemplate.keys(“*”);
//获取所有的key值
Set<String> keys = redisTemplate.keys("*");
//获取所有的testKey*模糊的key值
Set<String> keys = redisTemplate.keys("testKey*");
删除缓存,redisTemplate.delete(key)
redisTemplate.delete("testKey");
只是列了部分,还有multiSet、getRange、increment等方法都很实用
应用场景2:重复提交验证
相同请求短时间内请求多次过滤,尤其是用于重要表单信息提交、秒杀请求的应用场景。在每次接收到请求时,生成一个唯一的请求标识(例如,可以使用请求的URL和参数进行哈希计算),在Redis中使用请求标识作为Key,将其存入到缓存中,设置一个合适的时间自动清理缓存中的过期请求标识,避免占用过多内存。这样就可以实现用Redis有效地进行接口重复请求的验证。
以下为请求重复验证工具类实例代码文章来源:https://www.toymoban.com/news/detail-745414.html
@Component
public class RequestValidator {
@Autowired
private StringRedisTemplate redisTemplate;
/**
* 重复请求方法
* @param requestId 请求标识
* @param validSecond 有效时间(单位:秒)
* @return true重复 / false不重复
*/
public boolean isDuplicateRequest(String requestId, Long validSecond) {
String s = redisTemplate.opsForValue().get(requestId);
//缓存中取值不为空,证明是重复请求
if (StringUtils.isNotEmpty(s)) {
return true;
}
//缓存中取值为空,证明非重复请求,把请求标识放入到缓存中
redisTemplate.opsForValue().set(requestId, "DUPLICATE_REQUEST", Duration.ofSeconds(validSecond));
return false;
}
}
3. List缓存
应用场景:高并发场景
opsForList提供了一组简单而直观的方法来操作列表类型的数据,如leftPushAll、rightPushAll等,这使得批量存储变得非常方便,并且代码更易读,可以很好地支持高并发的场景。Redis的列表是按照插入的顺序进行存储的,利用leftPushAll或rightPushAll方法进行批量存储时,元素会按照给定的顺序依次插入到列表中,可以确保存储的顺序是可控的。虽然opsForList提供了方便的批量存储操作,但在实际使用时仍需考虑内存消耗、网络传输等因素,存储数据过大如果来不及消费,就会造成系统内存溢出导致服务器崩溃,存在数据丢失的风险。
✈ 具体怎么使用,在之前的文章中有介绍,在这里Java高并发之Redis批量提交数据库文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-745414.html
到了这里,关于Redis那些事儿(一)的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!