Jedis

Jedis是官网推荐的Java连接工具，类似就是在Java和Redis中增加一层辅助层，辅助你用Java使用Redis。

简单的测试一下使用。

首先创建一个maven项目，导入相关的依赖。

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<!-- Jedis -->
<dependency>
    <groupId>redis.clients</groupId>
    <artifactId>jedis</artifactId>
    <version>3.5.1</version>
</dependency>

连接使用Redis

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package com.yww;
import redis.clients.jedis.Jedis;

public class config {
    public static void main(String[] args) {
        // 创建Jedis对象，连接Redis,jedis对象相当于客户端
        // Redis命令就是使用该对象的方法
        Jedis jedis = new Jedis("127.0.0.1", 6379);
        // 测试连接
        System.out.println(jedis.ping());
        // 关闭连接
        jedis.close();
    }
}

事务的使用。

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package com.yww;
import redis.clients.jedis.Jedis;
import redis.clients.jedis.Transaction;

public class config {
    public static void main(String[] args) {
        Jedis jedis = new Jedis("127.0.0.1", 6379);
        
        // 创建事务
        Transaction multi = jedis.multi();
        try{
            
            // 组成事务的命令 
            
            // 执行事务
            multi.exec();
        } catch(Exception e) {
            // 放弃事务
            multi.discard();
            e.printStackTrace();
        } finally {
            // 关闭连接
            jedis.close();
        }
    }
}

Lettuce

整合就先创建一个SpringBoot的项目，导入SpringData项目的redis依赖。

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<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
    <version>2.4.2</version>
</dependency>

在比较新的SpringBoot版本中，放弃了Jedis对redis的直接连接，因为多个线程会出现线程不安全的情况，所以官方已经替换成了lettuce。
lettuce采用netty，实例可以在多个线程中进行共享，减少线程数量，不存在线程不安全的情况。

在配置文件中，配置Redis的连接。

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# 配置Redis
spring.redis.host=127.0.0.1
spring.redis.port=6379

简单的测试。

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package com.yww;

import org.junit.jupiter.api.Test;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.boot.test.context.SpringBootTest;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;

@SpringBootTest
class RedisTestApplicationTests {

    @Autowired
    private RedisTemplate redisTemplate;

    @Test
    void contextLoads() {
        /*
        *       数据类型的操作
        *   1. opsForValue  操作字符串
        *   2. opsForList   操作list
        *   3. opsForSet    操作set
        *   4. opsForHash   操作hash
        *   5. opsForZSet   操作Zest
        *   6. opsForGeo    操作geospatial
        *   7. opsForHyperLogLog    操作Hyperloglog
        *
        */
        redisTemplate.opsForValue().set("name","yww");
        System.out.println(redisTemplate.opsForValue().get("name"));
        
        // 获取Redis的连接对象
        RedisConnection connection = redisTemplate.getConnectionFactory().getConnection();
        connection.flushDb();
    }

}

上述的测试其实是没有经过序列化的，这是一个很不安全的操作，特别是传输对象的时候，没有序列化就会报错。

先简单的创建一个对象来测试。

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package com.yww;

import lombok.AllArgsConstructor;
import lombok.Data;
import lombok.NoArgsConstructor;
import org.springframework.stereotype.Component;

@Component
@AllArgsConstructor
@NoArgsConstructor
@Data
// 实现Serializable序列化
public class User implements Serializable {
    private String name;
    private int age;
}
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package com.yww;

import com.fasterxml.jackson.core.JsonProcessingException;
import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper;
import org.junit.jupiter.api.Test;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.boot.test.context.SpringBootTest;
import org.springframework.data.redis.connection.RedisConnection;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;

@SpringBootTest
class RedisTestApplicationTests {

    @Autowired
    private RedisTemplate redisTemplate;

    @Test
    void contextLoads() throws JsonProcessingException {
        User user = new User("yww", 20);
        //  转换为JSON字符串，传输的对象要经过序列化，不然会报错
        String json = new ObjectMapper().writeValueAsString(user);
        
        redisTemplate.opsForValue().set("user",json);
        System.out.println(redisTemplate.opsForValue().get("user"));
        
    }
}

默认是会使用jdk的序列化方式，在后期使用会出现一些麻烦，所以开发中一般会自己定义RedisTemplate的序列化方式，所以就需要自己定义一个RedisTemplate来使用。

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/**
 * <p>
 *     Redis的配置类
 * </p>
 * @ClassName RedisConfig
 * @Author yww
 **/
@EnableCaching
@Configuration
public class RedisConfig extends CachingConfigurationSelector {

    /**
     * 自定义RedisTemplate
     * @return RedisTemplate
     */
    @Bean
    @SuppressWarnings(value = { "unchecked", "rawtypes", "deprecation" })
    public RedisTemplate<Object, Object> redisTemplate(RedisConnectionFactory redisConnectionFactory) {
        RedisTemplate<Object, Object> redisTemplate = new RedisTemplate();
        redisTemplate.setConnectionFactory(redisConnectionFactory);
        Jackson2JsonRedisSerializer jackson2JsonRedisSerializer = new Jackson2JsonRedisSerializer(Object.class);
        ObjectMapper mapper = new ObjectMapper();
        mapper.setVisibility(PropertyAccessor.ALL, JsonAutoDetect.Visibility.ANY);
        mapper.enableDefaultTyping(ObjectMapper.DefaultTyping.NON_FINAL);
        jackson2JsonRedisSerializer.setObjectMapper(mapper);
        StringRedisSerializer stringRedisSerializer = new StringRedisSerializer();
        // key采用String的序列化方式
        redisTemplate.setKeySerializer(stringRedisSerializer);
        // hash的key也采用String的序列化方式
        redisTemplate.setHashKeySerializer(stringRedisSerializer);
        // value序列化方式采用jackson
        redisTemplate.setValueSerializer(jackson2JsonRedisSerializer);
        // hash的value序列化方式采用jackson
        redisTemplate.setHashValueSerializer(jackson2JsonRedisSerializer);
        redisTemplate.afterPropertiesSet();
        return redisTemplate;
    }

    /**
     * 缓存管理
     * @param factory Redis连接工厂
     * @return CacheManager
     */
    @Bean
    @SuppressWarnings(value = { "unchecked", "rawtypes" })
    public CacheManager cacheManager(RedisConnectionFactory factory) {
        RedisSerializer<String> redisSerializer = new StringRedisSerializer();
        Jackson2JsonRedisSerializer jackson2JsonRedisSerializer = new Jackson2JsonRedisSerializer(Object.class);
        //解决查询缓存转换异常的问题
        ObjectMapper om = new ObjectMapper();
        om.setVisibility(PropertyAccessor.ALL, JsonAutoDetect.Visibility.ANY);
        om.activateDefaultTyping(LaissezFaireSubTypeValidator.instance ,
                ObjectMapper.DefaultTyping.NON_FINAL, JsonTypeInfo.As.PROPERTY);
        jackson2JsonRedisSerializer.setObjectMapper(om);
        // 配置序列化（解决乱码的问题）,过期时间600秒
        RedisCacheConfiguration config =
                RedisCacheConfiguration.defaultCacheConfig()
                        .entryTtl(Duration.ofSeconds(600))
                        .serializeKeysWith(RedisSerializationContext.SerializationPair.fromSerializer(redisSerializer))
                        .serializeValuesWith(RedisSerializationContext.SerializationPair.fromSerializer(jackson2JsonRedisSerializer))
                        .disableCachingNullValues();
        return RedisCacheManager.builder(factory).cacheDefaults(config).build();
    }

}
测试。
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@SpringBootTest
class RedisTestApplicationTests {

    // 注意要注入的对象是配置类的对象，要是使用了原生的就配置无效了,或者使用resource
    @Autowired
    @Qualifier("redisTemplate")
    private RedisTemplate redisTemplate;

    @Test
    void contextLoads() throws JsonProcessingException {
        User user = new User("yww", 20);
        redisTemplate.opsForValue().set("user",json);
        System.out.println(redisTemplate.opsForValue().get("user"));
    }

}

使用注解

注解的使用会更加方便的为接口返回的数据添加到缓存里。

Cacheable

这个注解有几个参数。

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@Target({ElementType.TYPE, ElementType.METHOD})
@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)
@Inherited
@Documented
public @interface Cacheable {
	// 缓存名（注意这个不是键，类似一个文件夹名）
	@AliasFor("cacheNames")
	String[] value() default {};
	@AliasFor("value")
	String[] cacheNames() default {};
	// 缓存的自定义键
	String key() default "";

	String keyGenerator() default "";

	String cacheManager() default "";

	String cacheResolver() default "";
	// 缓存的条件
	String condition() default "";

	String unless() default "";

	boolean sync() default false;

}

首先在这个注解中，value或者是cacheNames这个参数是必须的。

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@Cacheable("yww")	// 这样就是value的属性
@GetMapping("/")
public Result getInfo() {
    List<User> list = service.list();
    return Result.ok().data("list",list);
}

最经常用的组合。

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@Cacheable(value = "yww",key = "111")
@GetMapping("/")
public Result getInfo() {
    List<User> list = service.list();
    return Result.ok().data("list",list);
}

condition这个参数是用来定义缓存的条件的，比如下面这个例子。

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   // 这样表示id大于50的时候取出的数据才会放入缓存
@Cacheable(value = "yww",condition = "#id > 50")
   @GetMapping("/{id}")
   public Result getInfo(@PathVariable("id") int id) {
   }

CachePut

这个注解和Cacheable作用是一样的，参数也是一样的，不一样的是这个注解是只负责将返回的结果存入缓存，再次查询的时候，是不走缓存的。

CacheEvict

这个注解主要是用来清除缓存的。

主要使用的参数是allEntries，让它为true会将缓存清空

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// value,key,condition和Cacheable一样
@Cacheable(value = "yww",key = "111",condition = "#id > 50",allEntries = true)
   public void clear() {
   }

Zset实现一个排行榜

Zset这个数据结构是一个有序的集合，它会根据score来自动帮你进行排序。以下为Zset的一些操作进行一个封装。

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/**
 * @ClassName RedisUtil
 * @Descriprtion Redis的封装工具类
 * @Author yww
 **/
@Component
@SuppressWarnings(value = { "unchecked", "rawtypes" })
public class RedisUtil {

    @Resource
    private RedisTemplate redisTemplate;

    /**
     * 新增数据
     * @param sortedSetKey  Zset的Key，即用来区分不同的Zset
     * @param member        排序的对象
     * @param score         排序的对象的分数
     */
    public void addZset(String sortedSetKey, Object member, double score) {
        redisTemplate.opsForZSet().add(sortedSetKey,member,score);
    }

    /**
     * 获取排行榜前N的数据
     * @param sortedSetKey  Zset的Key，即用来区分不同的Zset
     * @param number        获取前number的数据
     * @return              排行榜前N的数据
     */
    public Set<Object> getTop(String sortedSetKey, long number) {
        return redisTemplate.opsForZSet().reverseRange(sortedSetKey, 0L, number);
    }

    /**
     * 获取指定Zset中指定member的score值
     * @param sortedSetKey  Zset的Key，即用来区分不同的Zset
     * @param member        排序的对象
     * @return 返回指定对象的score值，若该member不存在，则返回null
     */
    public Double getScore(String sortedSetKey, Object member) {
        return redisTemplate.opsForZSet().score(sortedSetKey, member);
    }

    /**
     * 获取排行榜前N的数据
     * @param sortedSetKey  Zset的Key，即用来区分不同的Zset
     * @param number        获取前number的数据
     * @return              排行榜前N的数据
     */
    public Set<ZSetOperations.TypedTuple<Object>> getTop(String sortedSetKey, long top) {
        return redisTemplate.opsForZSet().reverseRangeWithScores(sortedSetKey, 0, top);
    }

    /**
     * 用于点击后为指定member的score增加值
     * @param sortedSetKey  Zset的Key，即用来区分不同的Zset
     * @param member        排序的对象
     */
    public void incrementScore(String sortedSetKey, Object member, double score) {
        redisTemplate.opsForZSet().incrementScore(sortedSetKey,member,score);
    }

    /**
     * 返回该Zset中存在的对象数，即member的个数
     * @param sortedSetKey Zset的Key，即用来区分不同的Zset
     * @return 返回存在对象的个数
     */
    public Long getTotal(String sortedSetKey) {
        return redisTemplate.opsForZSet().size(sortedSetKey);
    }

    /**
     * 判断指定Zset中指定member的score值是否存在
     * @param sortedSetKey  Zset的Key，即用来区分不同的Zset
     * @param member        排序的对象
     * @return  存在就返回true,不存在就返回false
     */
    public boolean containsZsetKey(String sortedSetKey, Object member) {
        return redisTemplate.opsForZSet().score(sortedSetKey, member) != null;
    }

    /**
     * 用于点击后为指定member的score增加值
     * @param sortedSetKey  Zset的Key，即用来区分不同的Zset
     * @param member        排序的对象
     */
    public void incrementScore(String sortedSetKey, Object member, double score) {
        redisTemplate.opsForZSet().incrementScore(sortedSetKey,member,score);
    }

    /**
     * 返回该Zset中存在的对象数，即member的个数
     * @param sortedSetKey Zset的Key，即用来区分不同的Zset
     * @return 返回存在对象的个数
     */
    public Long getTotal(String sortedSetKey) {
        return redisTemplate.opsForZSet().size(sortedSetKey);
    }

}

然后使用这个封装类的方法，定义出一个Zset，在点击等操作的逻辑中增加一些操作，将需要排行的数据加入到指定的Zset中，就可以实现一个简单排行榜了。

测试。

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@SpringBootTest
class MyprojectApplicationTests {

    @Resource
    private RedisUtil util;

    @Test
    void contextLoads() {
		System.out.println(util.getScore("video","e720a1f03858488b854564954dde7047"));
    }

}