前言
在实际项目开发过程中，相信很多人都有用到过 redis 这个NoSQL,这篇文章就详细讲讲springboot如何整合 redis
Redis 简介
简单介绍下Redis：
Redis是一个开源的使用 ANSI C语言编写，支持网络，可基于内存也可持久化的日志型，Key-Value数据库，并提供了多种语言的 API ,相比 Memcached 它支持存储的类型相对更多 (字符，哈希，集合，有序集合，列表等)，同时Redis是线程安全的。
Redis 连接池简介
在后面 springboot 整合 redis 的时候会用到连接池，所以这里先来介绍下 Redis中的连接池:
客户端连接 Redis 使用的是 TCP协议，直连的方式每次需要建立 TCP连接，而连接池的方式是可以预先初始化好客户端连接，所以每次只需要从 连接池借用即可，而借用和归还操作是在本地进行的，只有少量的并发同步开销，远远小于新建TCP连接的开销。另外，直连的方式无法限制 redis客户端对象的个数，在极端情况下可能会造成连接泄漏，而连接池的形式可以有效的保护和控制资源的使用。
下面以Jedis客户端为例，再来总结下 客户端直连方式和连接池方式的对比
| 优点
| 缺点
|
直连
| 简单方便，适用于少量长期连接的场景
| 1. 存在每次新建/关闭TCP连接开销 2. 资源无法控制，极端情况下出现连接泄漏 3. Jedis对象线程不安全(Lettuce对象是线程安全的)
|
连接池
| 1. 无需每次连接生成Jedis对象，降低开销 2. 使用连接池的形式保护和控制资源的使用
| 相对于直连，使用更加麻烦，尤其在资源的管理上需要很多参数来保证，一旦规划不合理也会出现问题
|
Jedis vs Lettuce
redis官方提供的java client有如图所示几种：
比较突出的是 Lettuce 和 jedis。Lettuce 和 jedis 的都是连接 Redis Server的客户端，Jedis 在实现上是直连 redis server，多线程环境下非线程安全，除非使用连接池，为每个 redis实例增加 物理连接。
Lettuce 是 一种可伸缩，线程安全，完全非阻塞的Redis客户端，多个线程可以共享一个RedisConnection,它利用Netty NIO 框架来高效地管理多个连接，从而提供了异步和同步数据访问方式，用于构建非阻塞的反应性应用程序。
在 springboot 1.5.x版本的默认的Redis客户端是 Jedis实现的，springboot 2.x版本中默认客户端是用 lettuce实现的。
Jedis 和 Lettuce 是 Java 操作 Redis 的客户端。在 Spring Boot 1.x 版本默认使用的是 jedis ，而在 Spring Boot 2.x 版本默认使用的就是Lettuce。关于 Jedis 跟 Lettuce 的区别如下：
- Jedis在实现上是直接连接的redis server，如果在多线程环境下是非线程安全的，这个时候只有使用连接池，为每个Jedis实例增加物理连接
- Lettuce的连接是基于Netty的，连接实例（StatefulRedisConnection）可以在多个线程间并发访问，应为StatefulRedisConnection是线程安全的，所以一个连接实例（StatefulRedisConnection）就可以满足多线程环境下的并发访问，当然这个也是可伸缩的设计，一个连接实例不够的情况也可以按需增加连接实例。
springboot 2.0 通过 lettuce集成Redis服务
导入依赖
<dependencies>
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter</artifactId>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
<scope>test</scope>
</dependency><dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.commons</groupId>
<artifactId>commons-pool2</artifactId>
</dependency>
</dependencies>
application.properties配置文件
spring.redis.host=localhost
spring.redis.port=6379
spring.redis.password=root
# 连接池最大连接数(使用负值表示没有限制) 默认为8
spring.redis.lettuce.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) 默认为-1
spring.redis.lettuce.pool.max-wait=-1ms
# 连接池中的最大空闲连接 默认为8
spring.redis.lettuce.pool.max-idle=8
# 连接池中的最小空闲连接 默认为 0
spring.redis.lettuce.pool.min-idle=0
复制代码
自定义 RedisTemplate
默认情况下的模板只能支持 RedisTemplate<String,String>，只能存入字符串，很多时候，我们需要自定义 RedisTemplate ，设置序列化器，这样我们可以很方便的操作实例对象。如下所示：
@Configuration
public class RedisConfig {
@Bean
public RedisTemplate<String, Serializable> redisTemplate(LettuceConnectionFactory connectionFactory) {
RedisTemplate<String, Serializable> redisTemplate = new RedisTemplate<>();
redisTemplate.setKeySerializer(new StringRedisSerializer());
redisTemplate.setValueSerializer(new GenericJackson2JsonRedisSerializer());
redisTemplate.setConnectionFactory(connectionFactory);
return redisTemplate;
}
}
复制代码
定义测试实体类
public class User implements Serializable {
private static final long serialVersionUID = 4220515347228129741L;
private Integer id;
private String username;
private Integer age;
public User(Integer id, String username, Integer age) {
this.id = id;
this.username = username;
this.age = age;
}
public User() {
}
//getter/setter 省略
}
复制代码测试
@RunWith(SpringRunner.class)
@SpringBootTest
public class RedisTest {
private Logger logger = LoggerFactory.getLogger(RedisTest.class);
@Autowired
private RedisTemplate<String, Serializable> redisTemplate;
@Test
public void test() {
String key = "user:1";
redisTemplate.opsForValue().set(key, new User(1,"pjmike",20));
User user = (User) redisTemplate.opsForValue().get(key);
logger.info("uesr: "+user.toString());
}
}
复制代码
springboot 2.0 通过 jedis 集成Redis服务
导入依赖
因为 springboot2.0中默认是使用 Lettuce来集成Redis服务，spring-boot-starter-data-redis默认只引入了 Lettuce包，并没有引入 jedis包支持。所以在我们需要手动引入 jedis的包，并排除掉 lettuce的包，pom.xml配置如下:
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter</artifactId>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
</dependency>
<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>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
<scope>test</scope>
</dependency>
<dependency>
<groupId>redis.clients</groupId>
<artifactId>jedis</artifactId>
</dependency>
application.properties配置
使用jedis的连接池
spring.redis.host=localhost
spring.redis.port=6379
spring.redis.password=root
spring.redis.jedis.pool.max-idle=8
spring.redis.jedis.pool.max-wait=-1ms
spring.redis.jedis.pool.min-idle=0
spring.redis.jedis.pool.max-active=8
配置 JedisConnectionFactory
因为在 springoot 2.x版本中，默认采用的是 Lettuce实现的，所以无法初始化出 Jedis的连接对象 JedisConnectionFactory，所以我们需要手动配置并注入：
public class RedisConfig {
@Bean
JedisConnectionFactory jedisConnectionFactory() {
JedisConnectionFactory factory = new JedisConnectionFactory();
return factory;
}
}但是启动项目后发现报出了如下的异常：
redis连接失败，springboot2.x通过以上方式集成Redis并不会读取配置文件中的 spring.redis.host等这样的配置，需要手动配置,如下：
@Configuration
public class RedisConfig2 {
@Value("${spring.redis.host}")
private String host;
@Value("${spring.redis.port}")
private int port;
@Value("${spring.redis.password}")
private String password;
@Bean
public RedisTemplate<String, Serializable> redisTemplate(JedisConnectionFactory connectionFactory) {
RedisTemplate<String, Serializable> redisTemplate = new RedisTemplate<>();
redisTemplate.setKeySerializer(new StringRedisSerializer());
redisTemplate.setValueSerializer(new GenericJackson2JsonRedisSerializer());
redisTemplate.setConnectionFactory(jedisConnectionFactory());
return redisTemplate;
}
@Bean
public JedisConnectionFactory jedisConnectionFactory() {
RedisStandaloneConfiguration config = new RedisStandaloneConfiguration();
config.setHostName(host);
config.setPort(port);
config.setPassword(RedisPassword.of(password));
JedisConnectionFactory connectionFactory = new JedisConnectionFactory(config);
return connectionFactory;
}
}
通过以上方式就可以连接上 redis了，不过这里要提醒的一点就是，在springboot 2.x版本中 JedisConnectionFactory设置连接的方法已过时，如图所示：
在 springboot 2.x版本中推荐使用 RedisStandaloneConfiguration类来设置连接的端口，地址等属性
那么问题来了，
Springboot2.x是如何默认使用了lettuce，这得去研究下里面的部分代码。我们可以可进入到Springboot2.x自动装配模块的redis部分，其中有一个RedisAutoConfiguration类，其主要作用是对Springboot自动配置连接redis类：
@Configuration( proxyBeanMethods = false )
@ConditionalOnClass({RedisOperations.class})
@EnableConfigurationProperties({RedisProperties.class})
@Import({LettuceConnectionConfiguration.class, JedisConnectionConfiguration.class})
public class RedisAutoConfiguration {
public RedisAutoConfiguration() {
}
......省略
}
这里只需要关注里面的一行注解：
@Import({LettuceConnectionConfiguration.class, JedisConnectionConfiguration.class})
这就意味着使用spring-boot-starter-data-redis依赖时，可自动导入lettuce和jedis两种驱动，按理来说，不会同时存在两种驱动，这样没有太大意义，因此，这里的先后顺序就很重要了，为什么这么说呢？
分别进入到LettuceConnectionConfiguration.class与JedisConnectionConfiguration.class当中，各自展示本文需要涉及到的核心代码：
//LettuceConnectionConfiguration
@ConditionalOnClass({RedisClient.class})
class LettuceConnectionConfiguration extends RedisConnectionConfiguration {
......省略
@Bean
@ConditionalOnMissingBean({RedisConnectionFactory.class})
LettuceConnectionFactory redisConnectionFactory(ObjectProvider<LettuceClientConfigurationBuilderCustomizer> builderCustomizers, ClientResources clientResources) throws UnknownHostException {
LettuceClientConfiguration clientConfig = this.getLettuceClientConfiguration(builderCustomizers, clientResources, this.getProperties().getLettuce().getPool());
return this.createLettuceConnectionFactory(clientConfig);
}
}
//JedisConnectionConfiguration
@ConditionalOnClass({GenericObjectPool.class, JedisConnection.class, Jedis.class})
class JedisConnectionConfiguration extends RedisConnectionConfiguration {
......省略
@Bean
@ConditionalOnMissingBean({RedisConnectionFactory.class})
JedisConnectionFactory redisConnectionFactory(ObjectProvider<JedisClientConfigurationBuilderCustomizer> builderCustomizers) throws UnknownHostException {
return this.createJedisConnectionFactory(builderCustomizers);
}
}
可见，LettuceConnectionConfiguration.class与JedisConnectionConfiguration.class当中都有一个相同的注解 @ConditionalOnMissingBean({RedisConnectionFactory.class})，这是说，假如RedisConnectionFactory这个bean已经被注册到容器里，那么与它相似的其他Bean就不会再被加载注册，
简单点说，对LettuceConnectionConfiguration与JedisConnectionConfiguration各自加上 @ConditionalOnMissingBean({RedisConnectionFactory.class})注解，两者当中只能加载注册其中一个到容器里，另外一个就不会再进行加载注册。
那么，问题就来了，谁会先被注册呢？
这就回到了上面提到的一句，
@Import({LettuceConnectionConfiguration.class, JedisConnectionConfiguration.class})这一句里的先后顺序很关键，LettuceConnectionConfiguration在前面，就意味着，LettuceConnectionConfiguration将会被注册。
可见，Springboot默认是使用lettuce来连接redis的。
当我们引入spring-boot-starter-data-redis依赖包时，其实就相当于引入lettuce包，这时就会使用lettuce驱动，若不想使用该默认的lettuce驱动，直接将lettuce依赖排除即可。
1 <dependency>
2 <groupId>org.springframework.boot</groupId>
3 <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
4 <exclusions>
5 <exclusion>
6 <groupId>io.lettuce</groupId>
7 <artifactId>lettuce-core</artifactId>
8 </exclusion>
9 </exclusions>
10 </dependency>
然后再引入jedis依赖——
1 <dependency>
2 <groupId>redis.clients</groupId>
3 <artifactId>jedis</artifactId>
4 </dependency>
这样，在进行RedisAutoConfiguration的导入注解时，因为没有找到lettuce依赖，故而这注解@Import({LettuceConnectionConfiguration.class, JedisConnectionConfiguration.class})的第二个位置上的JedisConnectionConfiguration就有效了，就可以被注册到容器了，当做springboot操作redis的驱动。
lettuce与jedis两者有什么区别呢？
- lettuce：底层是用netty实现，线程安全，默认只有一个实例。
- jedis：可直连redis服务端，配合连接池使用，可增加物理连接。
根据异常提示找到出现错误的方法，在下列代码里的LettuceConverters.toBoolean(this.getConnection().zadd(key, score, value))——
1 public Boolean zAdd(byte[] key, double score, byte[] value) {
2 Assert.notNull(key, "Key must not be null!");
3 Assert.notNull(value, "Value must not be null!");
4
5 try {
6 if (this.isPipelined()) {
7 this.pipeline(this.connection.newLettuceResult(this.getAsyncConnection().zadd(key, score, value), LettuceConverters.longToBoolean()));
8 return null;
9 } else if (this.isQueueing()) {
10 this.transaction(this.connection.newLettuceResult(this.getAsyncConnection().zadd(key, score, value), LettuceConverters.longToBoolean()));
11 return null;
12 } else {
13 return LettuceConverters.toBoolean(this.getConnection().zadd(key, score, value));
14 }
15 } catch (Exception var6) {
16 throw this.convertLettuceAccessException(var6);
17 }
18 }
LettuceConverters.toBoolean（）是将long转为Boolean，正常情况下，this.getConnection().zadd(key, score, value)如果新增成功话，那么返回1，这样LettuceConverters.toBoolean(1)得到的是true，反之，如果新增失败，则返回0，即LettuceConverters.toBoolean(0)，还有第三种情况，就是这个this.getConnection().zadd(key, score, value)方法出现异常，什么情况下会出现异常呢？
应该是，connection连接失败的时候。
这就意味着，以lettuce驱动连接redis的过程当中，会出现连接断开的情况，导致无法新增成功，超过一定时间还没有正常，就会出现连接超时的情况。
最后发现，阿里云官网上关于redis的客户端连接，是不推荐使用Lettuce客户端——
但是Lettuce后续版本可能会解决这个问题，让我们拭目以待，关注版本更新吧。
其他例子
2.1 配置文件
lettuce的默认配置已经基本满足需求了，如果有需要可以自行配置
##端口号
server.port=8888
# Redis数据库索引（默认为0）
spring.redis.database=0
# Redis服务器地址
spring.redis.host=localhost
# 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） 默认8
#spring.redis.lettuce.pool.max-active=8
## 连接池中的最大空闲连接 默认8
#spring.redis.lettuce.pool.max-idle=8
## 连接池中的最小空闲连接 默认0
#spring.redis.lettuce.pool.min-idle=0
## 连接池最大阻塞等待时间（使用负值表示没有限制） 默认 -1
#spring.redis.lettuce.pool.max-wait=-1
# 连接超时时间（毫秒）
spring.redis.timeout=200
2.2 RredisTemplate 配置
2.2.1 RredisTemplate自动配置
在引入redis的依赖后，RredisTemplate会自动配置，可以直接注入RedisTemplate使用。
@Configuration
@ConditionalOnClass(RedisOperations.class)
@EnableConfigurationProperties(RedisProperties.class)
@Import({ LettuceConnectionConfiguration.class, JedisConnectionConfiguration.class })
public class RedisAutoConfiguration {
@Bean
@ConditionalOnMissingBean(name = "redisTemplate")
public RedisTemplate<Object, Object> redisTemplate(
RedisConnectionFactory redisConnectionFactory) throws UnknownHostException {
RedisTemplate<Object, Object> template = new RedisTemplate<>();
template.setConnectionFactory(redisConnectionFactory);
return template;
}
@Bean
@ConditionalOnMissingBean
public StringRedisTemplate stringRedisTemplate(
RedisConnectionFactory redisConnectionFactory) throws UnknownHostException {
StringRedisTemplate template = new StringRedisTemplate();
template.setConnectionFactory(redisConnectionFactory);
return template;
}
}
Spring Boot 自动帮我们在容器中生成了一个RedisTemplate和一个StringRedisTemplate。但是，这个RedisTemplate的泛型是<Object,Object>。这样在写代码就很不方便，要写好多类型转换的代码。
因为有@ConditionalOnMissingBean(name = "redisTemplate")注解,所以如果Spring容器中有一个name 为redisTemplate 的 RedisTemplate 对象那么这个自动配置的RedisTemplate就不会实例化。
2.2.2 配置一个RredisTemplate
我们需要一个泛型为<String,Object>形式的RedisTemplate，并且设置这个RedisTemplate在数据存在Redis时key及value的序列化方式(默认使用的JdkSerializationRedisSerializer 这样的会导致我们通过redis desktop manager显示的我们key跟value的时候显示不是正常字符)。
@Configuration
public class RedisConfig {
@Bean
public RedisTemplate<String,Object> redisTemplate(RedisConnectionFactory factory){
RedisTemplate<String,Object> template = new RedisTemplate <>();
template.setConnectionFactory(factory);
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);
StringRedisSerializer stringRedisSerializer = new StringRedisSerializer();
// key采用String的序列化方式
template.setKeySerializer(stringRedisSerializer);
// hash的key也采用String的序列化方式
template.setHashKeySerializer(stringRedisSerializer);
// value序列化方式采用jackson
template.setValueSerializer(jackson2JsonRedisSerializer);
// hash的value序列化方式采用jackson
template.setHashValueSerializer(jackson2JsonRedisSerializer);
template.afterPropertiesSet();
return template;
}
}
注意
方法名一定要叫redisTemplate 因为@Bean注解是根据方法名配置这个bean的name的，覆盖默认配置
2.3 Redis 操作的工具类
下面这个工具类包含Redis的一些基本操作，大家可以参考
/**
* redis 工具类
*
* @author simon
* @date 2018-11-28 10:35
**/
@Component
public class RedisUtils {
/**
* 注入redisTemplate bean
*/
@Autowired
private RedisTemplate <String,Object> redisTemplate;
/**
* 指定缓存失效时间
*
* @param key 键
* @param time 时间(秒)
* @return
*/
public boolean expire(String key, long time) {
try {
if (time > 0) {
redisTemplate.expire(key, time, TimeUnit.SECONDS);
}
return true;
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
return false;
}
}
/**
* 根据key获取过期时间
*
* @param key 键 不能为null
* @return 时间(秒) 返回0代表为永久有效
*/
public long getExpire(String key) {
return redisTemplate.getExpire(key, TimeUnit.SECONDS);
}
/**
* 判断key是否存在
*
* @param key 键
* @return true 存在 false不存在
*/
public boolean hasKey(String key) {
try {
return redisTemplate.hasKey(key);
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
return false;
}
}
/**
* 删除缓存
*
* @param key 可以传一个值 或多个
*/
@SuppressWarnings("unchecked")
public void del(String... key) {
if (key != null && key.length > 0) {
if (key.length == 1) {
redisTemplate.delete(key[0]);
} else {
redisTemplate.delete(CollectionUtils.arrayToList(key));
}
}
}
// ============================String(字符串)=============================
/**
* 普通缓存获取
*
* @param key 键
* @return 值
*/
public Object get(String key) {
return key == null ? null : redisTemplate.opsForValue().get(key);
}
/**
* 普通缓存放入
*
* @param key 键
* @param value 值
* @return true成功 false失败
*/
public boolean set(String key, Object value) {
try {
redisTemplate.opsForValue().set(key, value);
return true;
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
return false;
}
}
/**
* 普通缓存放入并设置时间
*
* @param key 键
* @param value 值
* @param time 时间(秒) time要大于0 如果time小于等于0 将设置无限期
* @return true成功 false 失败
*/
public boolean set(String key, Object value, long time) {
try {
if (time > 0) {
redisTemplate.opsForValue().set(key, value, time, TimeUnit.SECONDS);
} else {
set(key, value);
}
return true;
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
return false;
}
}
/**
* 递增
*
* @param key 键
* @param delta 要增加几(大于0)
* @return
*/
public long incr(String key, long delta) {
if (delta < 0) {
throw new RuntimeException("递增因子必须大于0");
}
return redisTemplate.opsForValue().increment(key, delta);
}
/**
* 递减
*
* @param key 键
* @param delta 要减少几(小于0)
* @return
*/
public long decr(String key, long delta) {
if (delta < 0) {
throw new RuntimeException("递减因子必须大于0");
}
return redisTemplate.opsForValue().increment(key, -delta);
}
// ================================Hash(哈希)=================================
/**
* HashGet
*
* @param key 键 不能为null
* @param item 项 不能为null
* @return 值
*/
public Object hget(String key, String item) {
return redisTemplate.opsForHash().get(key, item);
}
/**
* 获取hashKey对应的所有键值
*
* @param key 键
* @return 对应的多个键值
*/
public Map <Object, Object> hmget(String key) {
return redisTemplate.opsForHash().entries(key);
}
/**
* HashSet
*
* @param key 键
* @param map 对应多个键值
* @return true 成功 false 失败
*/
public boolean hmset(String key, Map <String, Object> map) {
try {
redisTemplate.opsForHash().putAll(key, map);
return true;
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
return false;
}
}
/**
* HashSet 并设置时间
*
* @param key 键
* @param map 对应多个键值
* @param time 时间(秒)
* @return true成功 false失败
*/
public boolean hmset(String key, Map <String, Object> map, long time) {
try {
redisTemplate.opsForHash().putAll(key, map);
if (time > 0) {
expire(key, time);
}
return true;
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
return false;
}
}
/**
* 向一张hash表中放入数据,如果不存在将创建
*
* @param key 键
* @param item 项
* @param value 值
* @return true 成功 false失败
*/
public boolean hset(String key, String item, Object value) {
try {
redisTemplate.opsForHash().put(key, item, value);
return true;
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
return false;
}
}
/**
* 向一张hash表中放入数据,如果不存在将创建
*
* @param key 键
* @param item 项
* @param value 值
* @param time 时间(秒) 注意:如果已存在的hash表有时间,这里将会替换原有的时间
* @return true 成功 false失败
*/
public boolean hset(String key, String item, Object value, long time) {
try {
redisTemplate.opsForHash().put(key, item, value);
if (time > 0) {
expire(key, time);
}
return true;
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
return false;
}
}
/**
* 删除hash表中的值
*
* @param key 键 不能为null
* @param item 项 可以使多个 不能为null
*/
public void hdel(String key, Object... item) {
redisTemplate.opsForHash().delete(key, item);
}
/**
* 判断hash表中是否有该项的值
*
* @param key 键 不能为null
* @param item 项 不能为null
* @return true 存在 false不存在
*/
public boolean hHasKey(String key, String item) {
return redisTemplate.opsForHash().hasKey(key, item);
}
/**
* hash递增 如果不存在,就会创建一个 并把新增后的值返回
*
* @param key 键
* @param item 项
* @param by 要增加几(大于0)
* @return
*/
public double hincr(String key, String item, double by) {
return redisTemplate.opsForHash().increment(key, item, by);
}
/**
* hash递减
*
* @param key 键
* @param item 项
* @param by 要减少记(小于0)
* @return
*/
public double hdecr(String key, String item, double by) {
return redisTemplate.opsForHash().increment(key, item, -by);
}
// ============================Set(集合)=============================
/**
* 根据key获取Set中的所有值
*
* @param key 键
* @return
*/
public Set <Object> sGet(String key) {
try {
return redisTemplate.opsForSet().members(key);
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
return null;
}
}
/**
* 根据value从一个set中查询,是否存在
*
* @param key 键
* @param value 值
* @return true 存在 false不存在
*/
public boolean sHasKey(String key, Object value) {
try {
return redisTemplate.opsForSet().isMember(key, value);
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
return false;
}
}
/**
* 将数据放入set缓存
*
* @param key 键
* @param values 值 可以是多个
* @return 成功个数
*/
public long sSet(String key, Object... values) {
try {
return redisTemplate.opsForSet().add(key, values);
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
return 0;
}
}
/**
* 将set数据放入缓存
*
* @param key 键
* @param time 时间(秒)
* @param values 值 可以是多个
* @return 成功个数
*/
public long sSetAndTime(String key, long time, Object... values) {
try {
Long count = redisTemplate.opsForSet().add(key, values);
if (time > 0)
expire(key, time);
return count;
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
return 0;
}
}
/**
* 获取set缓存的长度
*
* @param key 键
* @return
*/
public long sGetSetSize(String key) {
try {
return redisTemplate.opsForSet().size(key);
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
return 0;
}
}
/**
* 移除值为value的
*
* @param key 键
* @param values 值 可以是多个
* @return 移除的个数
*/
public long setRemove(String key, Object... values) {
try {
Long count = redisTemplate.opsForSet().remove(key, values);
return count;
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
return 0;
}
}
// ===============================List(列表)=================================
/**
* 获取list缓存的内容
*
* @param key 键
* @param start 开始
* @param end 结束 0 到 -1代表所有值
* @return
*/
public List <Object> lGet(String key, long start, long end) {
try {
return redisTemplate.opsForList().range(key, start, end);
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
return null;
}
}
/**
* 获取list缓存的长度
*
* @param key 键
* @return
*/
public long lGetListSize(String key) {
try {
return redisTemplate.opsForList().size(key);
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
return 0;
}
}
/**
* 通过索引 获取list中的值
*
* @param key 键
* @param index 索引 index>=0时， 0 表头，1 第二个元素，依次类推；index<0时，-1，表尾，-2倒数第二个元素，依次类推
* @return
*/
public Object lGetIndex(String key, long index) {
try {
return redisTemplate.opsForList().index(key, index);
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
return null;
}
}
/**
* 将list放入缓存
*
* @param key 键
* @param value 值
* @return
*/
public boolean lSet(String key, Object value) {
try {
redisTemplate.opsForList().rightPush(key, value);
return true;
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
return false;
}
}
/**
* 将list放入缓存
*
* @param key 键
* @param value 值
* @param time 时间(秒)
* @return
*/
public boolean lSet(String key, Object value, long time) {
try {
redisTemplate.opsForList().rightPush(key, value);
if (time > 0)
expire(key, time);
return true;
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
return false;
}
}
/**
* 将list放入缓存
*
* @param key 键
* @param value 值
* @return
*/
public boolean lSet(String key, List <Object> value) {
try {
redisTemplate.opsForList().rightPushAll(key, value);
return true;
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
return false;
}
}
/**
* 将list放入缓存
*
* @param key 键
* @param value 值
* @param time 时间(秒)
* @return
*/
public boolean lSet(String key, List <Object> value, long time) {
try {
redisTemplate.opsForList().rightPushAll(key, value);
if (time > 0)
expire(key, time);
return true;
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
return false;
}
}
/**
* 根据索引修改list中的某条数据
*
* @param key 键
* @param index 索引
* @param value 值
* @return
*/
public boolean lUpdateIndex(String key, long index, Object value) {
try {
redisTemplate.opsForList().set(key, index, value);
return true;
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
return false;
}
}
/**
* 移除N个值为value
*
* @param key 键
* @param count 移除多少个
* @param value 值
* @return 移除的个数
*/
public long lRemove(String key, long count, Object value) {
try {
Long remove = redisTemplate.opsForList().remove(key, count, value);
return remove;
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
return 0;
}
}
}
具体测试部分就省略了。
源代码下载
SpringBoot2.X整合Redis(单机+集群+多数据源)-Lettuce版
Redis 三大客户端
简介
Jedis：是Redis 老牌的Java实现客户端，提供了比较全面的Redis命令的支持，
Redisson：实现了分布式和可扩展的Java数据结构。
Lettuce：高级Redis客户端，用于线程安全同步，异步和响应使用，支持集群，Sentinel，管道和编码器。
优点：
Jedis：比较全面的提供了Redis的操作特性
Redisson：促使使用者对Redis的关注分离，提供很多分布式相关操作服务，例如分布式锁，分布式集合，可通过Redis支持延迟队列
Lettuce：主要在一些分布式缓存框架上使用比较多
可伸缩：
Jedis：使用阻塞的I/O，且其方法调用都是同步的，程序流需要等到sockets处理完I/O才能执行，不支持异步。Jedis客户端实例不是线程安全的，所以需要通过连接池来使用Jedis。
Redisson：基于Netty框架的事件驱动的通信层，其方法调用是异步的。Redisson的API是线程安全的，所以可以操作单个Redisson连接来完成各种操作
Lettuce：基于Netty框架的事件驱动的通信层，其方法调用是异步的。Lettuce的API是线程安全的，所以可以操作单个Lettuce连接来完成各种操作
pipeline 的支持
jedis 通过一定的改造后可以支持pipeline, 具体可以看 Redis 批量操作之 pipeline
但是 Lettuce 的pipeline行为很奇怪. 在 Spring RedisTemplate 中的 executePipelined 方法中的情况:
有时完全是一条一条命令地发送
有时全合并几条命令发送
但跟完全 pipeline 的方式不同, 测试多次, 但没发现有一次是完整 pipeline 的
复制代码
所以如果需要使用pipeline的话, 建议还是使用Jedis
Lettuce 接入
单机版
配置文件
host: 192.168.131.118
port: 4884
password: dsgs548
database: 0
# lettuce简单配置
lettuce:
pool:
# 最大活跃链接数 默认8
max-active: 5
# 最大空闲连接数 默认8
max-idle: 10
# 最小空闲连接数 默认0
min-idle: 0
复制代码
redis配置类
@Configuration
public class RedisConfig {
@Bean
public RedisTemplate redisTemplate(RedisConnectionFactory factory) {
RedisTemplate<String, Object> template = new RedisTemplate<>();
template.setConnectionFactory(factory);
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);
StringRedisSerializer stringRedisSerializer = new StringRedisSerializer();
// key采用String的序列化方式
template.setKeySerializer(stringRedisSerializer);
// hash的key也采用String的序列化方式
template.setHashKeySerializer(stringRedisSerializer);
// value序列化方式采用jackson
template.setValueSerializer(jackson2JsonRedisSerializer);
// hash的value序列化方式采用jackson
template.setHashValueSerializer(jackson2JsonRedisSerializer);
template.afterPropertiesSet();
return template;
}
}
复制代码
直接引入RedisTemplate 即可, 单机版比较简单
集群版+多数据源
配置文件
spring:
redis:
cluster:
nodes: 192.168.131.118:4883,192.168.131.118:4884,192.168.131.118:4885
# nodes:
# - 192.168.131.118:4883
# - 1192.168.131.118:4884
# - 192.168.131.118:4885
password: adfafsas
lettuce:
pool:
# 最大活跃链接数 默认8
max-active: 5
# 最大空闲连接数 默认8
max-idle: 10
# 最小空闲连接数 默认0
min-idle: 0
secondaryRedis:
cluster:
nodes: 192.168.131.118:4883,192.168.131.118:4884,192.168.131.118:4885
# nodes:
# - 192.168.131.118:4883
# - 192.168.131.118:4884
# - 192.168.131.118:4885
password: advfafasfsa
复制代码
redis配置类
@Configuration
public class RedisConfig {
@Autowired
private Environment environment;
/**
* 配置lettuce连接池
*
* @return
*/
@Bean
@Primary
@ConfigurationProperties(prefix = "spring.redis.cluster.lettuce.pool")
public GenericObjectPoolConfig redisPool() {
return new GenericObjectPoolConfig();
}
/**
* 配置第一个数据源的
*
* @return
*/
@Bean("redisClusterConfig")
@Primary
public RedisClusterConfiguration redisClusterConfig() {
Map<String, Object> source = new HashMap<>(8);
source.put("spring.redis.cluster.nodes", environment.getProperty("spring.redis.cluster.nodes"));
RedisClusterConfiguration redisClusterConfiguration;
redisClusterConfiguration = new RedisClusterConfiguration(new MapPropertySource("RedisClusterConfiguration", source));
redisClusterConfiguration.setPassword(environment.getProperty("spring.redis.password"));
return redisClusterConfiguration;
}
/**
* 配置第一个数据源的连接工厂
* 这里注意：需要添加@Primary 指定bean的名称，目的是为了创建两个不同名称的LettuceConnectionFactory
*
* @param redisPool
* @param redisClusterConfig
* @return
*/
@Bean("lettuceConnectionFactory")
@Primary
public LettuceConnectionFactory lettuceConnectionFactory(GenericObjectPoolConfig redisPool, @Qualifier("redisClusterConfig") RedisClusterConfiguration redisClusterConfig) {
LettuceClientConfiguration clientConfiguration = LettucePoolingClientConfiguration.builder().poolConfig(redisPool).build();
return new LettuceConnectionFactory(redisClusterConfig, clientConfiguration);
}
/**
* 配置第一个数据源的RedisTemplate
* 注意：这里指定使用名称=factory 的 RedisConnectionFactory
* 并且标识第一个数据源是默认数据源 @Primary
*
* @param redisConnectionFactory
* @return
*/
@Bean("redisTemplate")
@Primary
public RedisTemplate redisTemplate(@Qualifier("lettuceConnectionFactory") RedisConnectionFactory redisConnectionFactory) {
return getRedisTemplate(redisConnectionFactory);
}
/**
* 配置第二个数据源
*
* @return
*/
@Bean("secondaryRedisClusterConfig")
public RedisClusterConfiguration secondaryRedisConfig() {
Map<String, Object> source = new HashMap<>(8);
source.put("spring.redis.cluster.nodes", environment.getProperty("spring.secondaryRedis.cluster.nodes"));
RedisClusterConfiguration redisClusterConfiguration;
redisClusterConfiguration = new RedisClusterConfiguration(new MapPropertySource("RedisClusterConfiguration", source));
redisClusterConfiguration.setPassword(environment.getProperty("spring.redis.password"));
return redisClusterConfiguration;
}
@Bean("secondaryLettuceConnectionFactory")
public LettuceConnectionFactory secondaryLettuceConnectionFactory(GenericObjectPoolConfig redisPool, @Qualifier("secondaryRedisClusterConfig")RedisClusterConfiguration secondaryRedisClusterConfig) {
LettuceClientConfiguration clientConfiguration = LettucePoolingClientConfiguration.builder().poolConfig(redisPool).build();
return new LettuceConnectionFactory(secondaryRedisClusterConfig, clientConfiguration);
}
/**
* 配置第一个数据源的RedisTemplate
* 注意：这里指定使用名称=factory2 的 RedisConnectionFactory
*
* @param redisConnectionFactory
* @return
*/
@Bean("secondaryRedisTemplate")
public RedisTemplate secondaryRedisTemplate(@Qualifier("secondaryLettuceConnectionFactory") RedisConnectionFactory redisConnectionFactory) {
return getRedisTemplate(redisConnectionFactory);
}
private RedisTemplate getRedisTemplate(RedisConnectionFactory factory) {
RedisTemplate<String, Object> template = new RedisTemplate<>();
template.setConnectionFactory(factory);
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);
StringRedisSerializer stringRedisSerializer = new StringRedisSerializer();
// key采用String的序列化方式
template.setKeySerializer(stringRedisSerializer);
// hash的key也采用String的序列化方式
template.setHashKeySerializer(stringRedisSerializer);
// value序列化方式采用jackson
template.setValueSerializer(jackson2JsonRedisSerializer);
// hash的value序列化方式采用jackson
template.setHashValueSerializer(jackson2JsonRedisSerializer);
template.afterPropertiesSet();
return template;
}
}
参考：
https://www.jianshu.com/p/071bae3834b0
https://www.jianshu.com/p/071bae3834b0https://www.tapme.top/blog/detail/2019-02-22-14-59/https://www.tapme.top/blog/detail/2019-02-22-14-59/
https://www.nonelonely.com/article/1556289630491
