微服务中使用redis

微服务中使用redis

• ​​1. 微服务集成redis​​
• ​​2. 配置​​
• ​​3. String​​
• ​​4. Hash​​
• ​​5. List​​
• ​​6. Set​​
• ​​7. Sorted Set​​

1. 微服务集成redis

2. 配置

spring:
# redis 服务器配置
redis:
host: 10.0.228.117
port: 6379
password: ""
timeout: 60000
database: 0
# 连接池属性配置
lettuce:
pool:
# 最小空闲连接数
min-idle: 5
# 最大空闲连接数
max-idle: 10
# 最大活动的连接数
max-active: 10
# 连接最大等待数
max-wait: 3000

spring boos 1.x使用jedis作为redisTemplate的客户端。spring boot 2.x使用lettuce作为redisTemplate的客户端。

Lettuce 和 Jedis 都是Redis的client，所以他们都可以连接 Redis Server。
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。
每个线程都去拿自己的 Jedis 实例，当连接数量增多时，资源消耗阶梯式增大，连接成本就较高了。

Lettuce的连接是基于Netty的，Netty 是一个多线程、事件驱动的 I/O 框架。连接实例可以在多个线程间共享，当多线程使用同一连接实例时，是线程安全的。
所以，一个多线程的应用可以使用同一个连接实例，而不用担心并发线程的数量。
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。

通过异步的方式可以让我们更好的利用系统资源，而不用浪费线程等待网络或磁盘I/O。
所以 Lettuce 可以帮助我们充分利用异步的优势。

在spring boot 2.x。即使application.yaml中配置了​​spring.redis.jedis.pool....​​真正用的仍然是letturce。

如果必须要切换，需要在starter中处理。

配置了连接池和服务器的属性，Spring Boot的自动装配机制就会读取这些配置来生成有关Redis的操作对象。自动生成RedisConnectionFactory、RedisTemplate、StringRedisTemplate等常用的Redis操作对象。RedisTemplate会默认使用JdkSerializationRedisSerializer进行序列化，然后存储到Redis中。如果需要在Redis中存储字符串，那么可以使用Spring Boot自动生成的StringRedisTemplate。

@Test
public void testStringRedisTemplate() {
stringRedisTemplate.opsForValue().set("string-redis-template", "string-redis-template");
}

但是StringRedisTemplate只能存储字符串，不能存储对象。

为了解决这个问题，可以通过设置RedisTemplate的序列化器来处理。

• 首先将原来的config里面的redisTemplate注释掉



• 然后在application中增加初始化方法



• 验证



• 
  

3. String

@SpringBootTest
public class StringRedisTests {

@Autowired
private RedisTemplate redisTemplate;

@Test
public void testRedis(){
redisTemplate.opsForValue().set("int_key", "1");
System.out.println(redisTemplate.opsForValue().get("int_key"));
redisTemplate.opsForValue().increment("int_key", 1);
System.out.println(redisTemplate.opsForValue().get("int_key"));
redisTemplate.opsForValue().increment("int_key", -1);
System.out.println(redisTemplate.opsForValue().get("int_key"));
}

}

4. Hash

@SpringBootTest
public class HashRedisTests {

@Autowired
private RedisTemplate redisTemplate;

@Test
public void testHashRedis(){
Map<String, String> map = new LinkedHashMap<>();
map.put("keys1", "keys1");
map.put("keys2", "keys2");
redisTemplate.opsForHash().putAll("hashredis", map);
System.out.println(redisTemplate.opsForHash().get("hashredis", "keys1"));
System.out.println(redisTemplate.opsForHash().get("hashredis", "keys2"));

}

}

5. List

@SpringBootTest
public class ListRedisTests {

@Autowired
private RedisTemplate redisTemplate;

@Test
public void testListRedis() {
redisTemplate.opsForList().leftPushAll("left", "l1", "l2", "l3", "l4", "l5");
redisTemplate.opsForList().rightPushAll("right", "r1", "r2", "r3", "r4", "r5");
System.out.println(redisTemplate.opsForList().leftPop("left"));
System.out.println(redisTemplate.opsForList().rightPop("right"));
System.out.println("index" + redisTemplate.opsForList().index("left", 3L));
System.out.println("size of right" + redisTemplate.opsForList().size("right"));
List list = redisTemplate.opsForList().range("left", 0, -1);
System.out.println(list);
}

}

6. Set

@SpringBootTest
public class SetRedisTests {

@Autowired
private RedisTemplate redisTemplate;

@Test
public void testSetRedis() {

redisTemplate.opsForSet().add("set1", "s1", "s2", "s3", "s4", "s5");
redisTemplate.opsForSet().add("set2", "s4", "s5", "s6", "s7", "s8", "s9");
redisTemplate.opsForSet().add("set1", "tt");
redisTemplate.opsForSet().remove("set1", "tt");
System.out.println(redisTemplate.opsForSet().members("set1"));
System.out.println(redisTemplate.opsForSet().members("set2"));
System.out.println(redisTemplate.opsForSet().size("set1"));
System.out.println(redisTemplate.opsForSet().size("set2"));
// 交集
System.out.println("交集");
Set inte = redisTemplate.opsForSet().intersect("set1", "set2");
System.out.println(inte);
redisTemplate.opsForSet().intersectAndStore("set1", "set2", "setand");
System.out.println(redisTemplate.opsForSet().members("setand"));
// 差集
// set1 - set2
System.out.println("set1 - set2");
Set diff = redisTemplate.opsForSet().difference("set1", "set2");
System.out.println(diff);
System.out.println("set2 - set1");
System.out.println(redisTemplate.opsForSet().difference("set2", "set1"));
redisTemplate.opsForSet().differenceAndStore("set1", "set2", "setxx1");
System.out.println(redisTemplate.opsForSet().members("setxx1"));
redisTemplate.opsForSet().differenceAndStore("set2", "set1", "setxx2");
System.out.println(redisTemplate.opsForSet().members("setxx2"));
// 并集
System.out.println("并集");
Set union = redisTemplate.opsForSet().union("set1", "set2");
redisTemplate.opsForSet().unionAndStore("set1", "set2", "setmm");
System.out.println(redisTemplate.opsForSet().members("setmm"));
}

}

7. Sorted Set

有序集合比集合多个分数scope的属性，因此，spring提供了TypedTuple接口用于存储。

@SpringBootTest
public class SortedSetRedisTests {

@Autowired
private RedisTemplate redisTemplate;

public void testSortedSet() {
int sum = 1000;
var dataSet = new HashSet<ZSetOperations.TypedTuple<String>>(sum);
for(int i = 0;i < sum; i++) {
dataSet.add(new DefaultTypedTuple<>("value"+i, i/1000.0));
}
redisTemplate.opsForZSet().add("zset", dataSet);
System.out.println("size = " + redisTemplate.opsForZSet().size("zset"));
redisTemplate.opsForZSet().add("zset", "test", 1.0);
System.out.println(redisTemplate.opsForZSet().range("zset", -1, -10));
System.out.println(redisTemplate.opsForZSet().rangeByScore("zset", 0.966, 1.000));
System.out.println(redisTemplate.opsForZSet().score("zset", "test"));
redisTemplate.opsForZSet().remove("zset", "test");
System.out.println(redisTemplate.opsForZSet().rangeWithScores("zset", 0, 10));
System.out.println(redisTemplate.opsForZSet().reverseRange("zset", 0, 10));
System.out.println(redisTemplate.opsForZSet().reverseRangeWithScores("zset", 0, 10));

}

}