Java教程
Spring Boot 整合Redisson基础篇
本文主要是介绍Spring Boot 整合Redisson基础篇，对大家解决编程问题具有一定的参考价值，需要的程序猿们随着小编来一起学习吧！
摘要：介绍Redisson中分布式对象和集合的基础操作，包括对象桶、集合、列表和散列。
综述
测试环境为：Spring Boot版本 2.5.x 和 Redisson 单机。关于如何中Spring Boot项目集成Redisson，请戳《Spring Boot 整合Redisson配置篇》。
RedissonClient是线程安全的，由于其内部是通过Netty通信，所以除了同步执行方式，也支持异步执行。
Redisson 工具类
首先提供一个Redisson 工具类，方便下文用于演示。
import org.redisson.api.*;
import org.redisson.client.codec.StringCodec;
import org.springframework.stereotype.Component;
import javax.annotation.Resource;
import java.util.Map;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
import java.util.function.BiConsumer;
@Component
public class RedisUtils {
private RedisUtils() {
}
/**
* 默认缓存时间
*/
private static final Long DEFAULT_EXPIRED = 32000L;
/**
* 自动装配redisson client对象
*/
@Resource
private RedissonClient redissonClient;
/**
* 用于操作key
* @return RKeys 对象
*/
public RKeys getKeys() {
return redissonClient.getKeys();
}
/**
* 移除缓存
*
* @param key
*/
public void delete(String key) {
redissonClient.getBucket(key).delete();
}
/**
* 获取getBuckets 对象
*
* @return RBuckets 对象
*/
public RBuckets getBuckets() {
return redissonClient.getBuckets();
}
/**
* 读取缓存中的字符串，永久有效
*
* @param key 缓存key
* @return 字符串
*/
public String getStr(String key) {
RBucket<String> bucket = redissonClient.getBucket(key);
return bucket.get();
}
/**
* 缓存字符串
*
* @param key
* @param value
*/
public void setStr(String key, String value) {
RBucket<String> bucket = redissonClient.getBucket(key);
bucket.set(value);
}
/**
* 缓存带过期时间的字符串
*
* @param key 缓存key
* @param value 缓存值
* @param expired 缓存过期时间，long类型，必须传值
*/
public void setStr(String key, String value, long expired) {
RBucket<String> bucket = redissonClient.getBucket(key, StringCodec.INSTANCE);
bucket.set(value, expired <= 0L ? DEFAULT_EXPIRED : expired, TimeUnit.SECONDS);
}
/**
* string 操作，如果不存在则写入缓存（string方式，不带有redisson的格式信息）
*
* @param key 缓存key
* @param value 缓存值
* @param expired 缓存过期时间
*/
public Boolean setIfAbsent(String key, String value, long expired) {
RBucket<String> bucket = redissonClient.getBucket(key, StringCodec.INSTANCE);
return bucket.trySet(value, expired <= 0L ? DEFAULT_EXPIRED : expired, TimeUnit.SECONDS);
}
/**
* 如果不存在则写入缓存（string方式，不带有redisson的格式信息），永久保存
*
* @param key 缓存key
* @param value 缓存值
*/
public Boolean setIfAbsent(String key, String value) {
RBucket<String> bucket = redissonClient.getBucket(key, StringCodec.INSTANCE);
return bucket.trySet(value);
}
/**
* 判断缓存是否存在
*
* @param key
* @return true 存在
*/
public Boolean isExists(String key) {
return redissonClient.getBucket(key).isExists();
}
/**
* 获取RList对象
*
* @param key RList的key
* @return RList对象
*/
public <T> RList<T> getList(String key) {
return redissonClient.getList(key);
}
/**
* 获取RMapCache对象
*
* @param key
* @return RMapCache对象
*/
public <K, V> RMapCache<K, V> getMap(String key) {
return redissonClient.getMapCache(key);
}
/**
* 获取RSET对象
*
* @param key
* @return RSET对象
*/
public <T> RSet<T> getSet(String key) {
return redissonClient.getSet(key);
}
/**
* 获取RScoredSortedSet对象
*
* @param key
* @param <T>
* @return RScoredSortedSet对象
*/
public <T> RScoredSortedSet<T> getScoredSortedSet(String key) {
return redissonClient.getScoredSortedSet(key);
}
}
常用RKeys的API操作
每个Redisson对象实例都会有一个与之对应的Redis数据实例，可以通过调用getName方法来取得Redis数据实例的名称（key）。所有与Redis key相关的操作都归纳在RKeys这个接口里：
RKeys keys = client.getKeys();
//获取所有key值
Iterable<String> allKeys = keys.getKeys();
//模糊查询所有包含关键字key的值
Iterable<String> foundedKeys = keys.getKeysByPattern("key");
//删除多个key值
long numOfDeletedKeys = keys.delete("obj1", "obj2", "obj3");
//模糊删除key值
long deletedKeysAmount = keys.deleteByPattern("test?");
//随机获取key
String randomKey = keys.randomKey();
//查询当前有多少个key
long keysAmount = keys.count();
具体demo如下：
private void getKeys() {
RKeys keys = redisUtils.getRedisKeys();
Iterable<String> allKeys = keys.getKeys();
StringBuilder sb = new StringBuilder();
for (String key : allKeys) {
sb = sb.append(key).append(",");
}
log.info("所有的key：{}", sb.substring(0, sb.length() - 1));
// 模糊查询以 map 打头的所有 key
allKeys = keys.getKeysByPattern("map*");
sb = new StringBuilder();
for (String key : allKeys) {
sb = sb.append(key).append(",");
}
log.info("模糊匹配到的key：{}", sb.substring(0, sb.length() - 1));
}
其中，getKeysByPattern是基于redis 的 scan 命令实现的，匹配规则示例如下：
- h?llo subscribes to hello, hallo and hxllo
- h*llo subscribes to hllo and heeeello
- h[ae]llo subscribes to hello and hallo, but not hillo
通用对象桶（Object Bucket）
Redisson的分布式RBucket Java对象是一种通用对象桶，可以用来存放任意类型的对象。除了同步接口外，还提供了异步（Async）、反射式（Reactive）和RxJava2标准的接口。还可以通过RBuckets接口实现批量操作多个RBucket对象：
/**
* String 数据类型
*/
private void strDemo() {
redisUtils.setStr(DEMO_STR, "Hello, String.");
log.info("String 测试数据：{}", redisUtils.getStr(DEMO_STR));
redisUtils.setStr("myBucket", "myBucketIsXxx");
RBuckets buckets = redisUtils.getBuckets();
Map<String, String> foundBuckets = buckets.get("myBucket*");
Map<String, Object> map = new HashMap<>();
map.put("myBucket1", "value1");
map.put("myBucket2", 30L);
// 同时保存全部通用对象桶。
buckets.set(map);
Map<String, String> loadedBuckets = buckets.get("myBucket1", "myBucket2", "myBucket3");
log.info("跨桶String 测试数据：{}", loadedBuckets);
map.put("myBucket3", 320L);
}
散列（Hash）
基于Redisson的分布式映射结构的RMap Java对象实现了java.util.concurrent.ConcurrentMap接口和java.util.Map接口。与HashMap不同的是，RMap保持了元素的插入顺序。该对象的最大容量受Redis限制，最大元素数量是4 294 967 295个。
/**
* Hash类型
*/
private void hashDemo() {
RMap<Object, Object> map = redisUtils.getMap("mapDemo");
map.put("demoId1", "123");
map.put("demoId100", "13000");
Object demoId1Obj = map.get("demoId1");
log.info("Hash 测试数据：{}", demoId1Obj);
}
集合（Set）
基于Redisson的分布式Set结构的RSet Java对象实现了java.util.Set接口。通过元素的相互状态比较保证了每个元素的唯一性。该对象的最大容量受Redis限制，最大元素数量是4 294 967 295个。
/**
* Set 测试
*/
private void setDemo() {
RSet<String> set = redisUtils.getSet("setKey");
set.add("value777");
log.info("Set 测试数据");
Iterator<String> iterator = set.iterator();
while (iterator.hasNext()) {
String next = iterator.next();
log.info(next);
}
}
列表（List）
基于Redisson分布式列表（List）结构的RList Java对象在实现了java.util.List接口的同时，确保了元素插入时的顺序。该对象的最大容量受Redis限制，最大元素数量是4 294 967 295个。
/**
* List数据类型
*/
private void listDemo() {
RList<String> list = redisUtils.getList("listDemo");
list.add("listValue1");
list.add("listValue2");
log.info("List 测试数据：{}", list.get(1));
}
综合示例
将上述各个demo放入一个API中，以便快速测试：
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.redisson.api.*;
import org.springframework.web.bind.annotation.ModelAttribute;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMethod;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
import javax.annotation.Resource;
import java.util.HashMap;
import java.util.Iterator;
import java.util.Map;
@Slf4j
@RestController
@RequestMapping(value = "/redisson", method = RequestMethod.POST)
public class StudyRedissonController {
@Resource
private RedisUtils redisUtils;
private static String DEMO_STR = "demoStr";
@PostMapping("/learnRedisson")
public void learnRedisson() {
//三种数据结构使用示例
strDemo();
hashDemo();
listDemo();
setDemo();
getKeys();
}
private void getKeys() {
RKeys keys = redisUtils.getKeys();
Iterable<String> allKeys = keys.getKeys();
StringBuilder sb = new StringBuilder();
for (String key : allKeys) {
sb = sb.append(key).append(",");
}
log.info("所有的key：{}", sb.substring(0, sb.length() - 1));
// 模糊查询以 map 打头的所有 key
allKeys = keys.getKeysByPattern("map*");
sb = new StringBuilder();
for (String key : allKeys) {
sb = sb.append(key).append(",");
}
log.info("模糊匹配到的key：{}", sb.substring(0, sb.length() - 1));
}
/**
* Hash类型
*/
private void hashDemo() {
RMap<Object, Object> map = redisUtils.getMap("mapDemo");
map.put("demoId1", "123");
map.put("demoId100", "13000");
Object demoId1Obj = map.get("demoId1");
log.info("Hash 测试数据：{}", demoId1Obj);
}
/**
* String 数据类型
*/
private void strDemo() {
redisUtils.setStr(DEMO_STR, "Hello, String.");
log.info("String 测试数据：{}", redisUtils.getStr(DEMO_STR));
redisUtils.setStr("myBucket", "myBucketIsXxx");
RBuckets buckets = redisUtils.getBuckets();
Map<String, String> foundBuckets = buckets.get("myBucket*");
Map<String, Object> map = new HashMap<>();
map.put("myBucket1", "value1");
map.put("myBucket2", 30L);
// 同时保存全部通用对象桶。
buckets.set(map);
Map<String, String> loadedBuckets = buckets.get("myBucket1", "myBucket2", "myBucket3");
log.info("跨桶String 测试数据：{}", loadedBuckets);
map.put("myBucket3", 320L);
}
/**
* List数据类型
*/
private void listDemo() {
RList<String> list = redisUtils.getList("listDemo");
list.add("listValue1");
list.add("listValue2");
log.info("List 测试数据：{}", list.get(1));
}
/**
* Set 测试
*/
private void setDemo() {
RSet<String> set = redisUtils.getSet("setKey");
set.add("value777");
log.info("Set 测试数据");
Iterator<String> iterator = set.iterator();
while (iterator.hasNext()) {
String next = iterator.next();
log.info(next);
}
}
}
启动服务，调用如上API，则控制台打印的执行结果如下：
操作redis的执行结果
结束语
本文中，Wiener介绍了基于Redisson的redis基础操作，包括对象桶、集合、列表和哈希表。大家对于这件事都是怎么看的呢？欢迎在文章下方留言讨论，三人行必有我师焉！小编会仔仔细细地看每条留言。
Reference
- https://wenku.baidu.com/view/7999dc79322b3169a45177232f60ddccda38e627.html
- https://www.bookstack.cn/read/redisson-wiki-zh/spilt.4.2.-配置方法.md
这篇关于Spring Boot 整合Redisson基础篇的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对大家有所帮助，也希望大家多多支持为之网！
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