Redis+整合SpringDataRedis

2023-11-22 20:36

本文主要是介绍Redis+整合SpringDataRedis,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

Nosql和缓存的背景

数据库架构设计的发展史
第一阶段:单库:随着访问量的增加出现了性能问题
第二阶段:缓存:通过缓存,缓解数据库的压力,优化数据结构和索引
第三阶段:读写分离:数据写入的压力增加,主从复制和读写分离的方案进入视野
第四阶段:分库分表:主表的写压力过高,开始使用InnoDB引擎,以及分库分表技术

核心问题:
传统数据库的扩展性差(需要复杂的技术来实现),大数据下IO压力大,表结构更加困难

持久化方式

持久化:将数据(如内存中的对象)保存到可永久保存的存储设备中

方式一:RDB方式
在指定的时间间隔内对数据进行快照存储。先将数据集写入临时文件,写入成功后,再替换之前的文件,用二进制压缩存储,是一次的全量备份
方式二:AOF方式
以日志文本的形式记录服务器所处理的每一个数据更改指令,然后通过重放来恢复数据,是连续的增量备份

Redis整合SpringDataRedis

Spring Data是Spring公司的顶级项目,里面包含了N多个二级子项目,这些子项目都是相当独立的项目。每个子项目是对不同API的封装
所有Spring Boot整合Spring Data xxx的启动器都叫做spring-boot-starter-data-xxx
Spring Data好处很方便操作对象类型。
把Redis不同值的类型放到一个opsForxxx方法中
opsForValue:String值
opsForList:列表List
opsForHash:哈希表Hash
opsForZSet:有序集合Sorted Set
opsForSet:集合
使用步骤:
1.添加依赖

 <!--导入redis依赖--><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId><version>2.5.0</version></dependency>

2.配置文件

spring.datasource.driver-class-name=com.mysql.jdbc.Driver
spring.datasource.url=jdbc:mysql://localhost:3306/userdb?characterEncoding=utf8
spring.datasource.username=root
spring.datasource.password=123456mybatis.type-aliases-package=com.zuxia.entity
mybatis.mapper-locations=classpath:mapper/*.xml#配置redis 服务参数
spring.redis.database=1
spring.redis.host=127.0.0.1
spring.redis.port=6379
spring.redis.password=spring.redis.jedis.pool.max-active=80
spring.redis.jedis.pool.max-wait=-1spring.redis.jedis.pool.max-idle=50spring.redis.jedis.pool.min-idle=30spring.redis.timeout=500

3.编写配置类

@Configuration
public class RedisConfig {@Beanpublic RedisTemplate<String,Object> redisTemplate(RedisConnectionFactory factory){RedisTemplate<String ,Object> redisTemplate=new RedisTemplate<>();redisTemplate.setKeySerializer(new StringRedisSerializer());redisTemplate.setValueSerializer(new Jackson2JsonRedisSerializer<Object>(Object.class));redisTemplate.setConnectionFactory(factory);return redisTemplate;}
}
  1. Controller类
package com.zuxia.controller;import com.sun.org.apache.xpath.internal.operations.Mod;
import com.zuxia.entity.Product;
import com.zuxia.service.IProduct;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.stereotype.Controller;
import org.springframework.ui.Model;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.ResponseBody;@Controller
public class ProductController {@Autowiredprivate IProduct iProduct;@GetMapping("/show")public String select(Integer id, Model model){Product product = iProduct.findByID(id);model.addAttribute("product",product);return "show";}@RequestMapping("/del")@ResponseBodypublic String del(Integer id, Model model){int i=iProduct.del(id);if(i>0){return "删除成功";}return "删除失败";}@RequestMapping("/update ")@ResponseBodypublic String update(Product product, Model model){int i=iProduct.update(product);if(i>0){return "修改成功";}return "修改失败";}@RequestMapping("/add")@ResponseBodypublic String Add(Product product, Model model){int i=iProduct.insert(product);if(i>0){return "增加成功";}return "曾加失败";}
}
  1. Service类
package com.zuxia.service.impl;import com.zuxia.entity.Product;
import com.zuxia.mapper.ProductMapper;
import com.zuxia.service.IProduct;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
import org.springframework.data.redis.serializer.Jackson2JsonRedisSerializer;
import org.springframework.stereotype.Service;@Service
public class ProductServiceImpl implements IProduct {@Autowired(required = false)private ProductMapper productMapper;@Autowiredprivate RedisTemplate<String,Object> redisTemplate;@Overridepublic Product findByID(Integer id) {String key="product:"+id;//先从redis中获取数据if(redisTemplate.hasKey(key)){//判断id是否在缓存中存在System.out.println("执行缓存");//设置value的值redisTemplate.setValueSerializer(new Jackson2JsonRedisSerializer<Product>(Product.class));//从缓存中获取数据Product product=(Product) redisTemplate.opsForValue().get(key);return product;}System.out.println("执行mysql数据查询");Product product=productMapper.findByID(id);//将查到的值存入缓存中redisTemplate.opsForValue().set(key,product);return product;}@Overridepublic int del(Integer id) {int i=productMapper.del(id);String key="prodoct:"+id;//判断缓存中是否存在boolean ret=  redisTemplate.hasKey(key);if(ret){System.out.println("缓存中的数据删除了");redisTemplate.delete(key);}return i;}@Overridepublic int update(Product product) {int i=productMapper.update(product);if(i>0){String key="product"+product.getId();if(redisTemplate.hasKey(key)){System.out.println("缓存的数据更改了");redisTemplate.opsForValue().set(key,product);}}return i;}@Overridepublic int insert(Product product) {return productMapper.insert(product);}
}

这篇关于Redis+整合SpringDataRedis的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/412749

相关文章

Redis 的 SUBSCRIBE命令详解

《Redis的SUBSCRIBE命令详解》Redis的SUBSCRIBE命令用于订阅一个或多个频道,以便接收发送到这些频道的消息,本文给大家介绍Redis的SUBSCRIBE命令,感兴趣的朋友跟随... 目录基本语法工作原理示例消息格式相关命令python 示例Redis 的 SUBSCRIBE 命令用于订

sky-take-out项目中Redis的使用示例详解

《sky-take-out项目中Redis的使用示例详解》SpringCache是Spring的缓存抽象层,通过注解简化缓存管理,支持Redis等提供者,适用于方法结果缓存、更新和删除操作,但无法实现... 目录Spring Cache主要特性核心注解1.@Cacheable2.@CachePut3.@Ca

Redis实现高效内存管理的示例代码

《Redis实现高效内存管理的示例代码》Redis内存管理是其核心功能之一,为了高效地利用内存,Redis采用了多种技术和策略,如优化的数据结构、内存分配策略、内存回收、数据压缩等,下面就来详细的介绍... 目录1. 内存分配策略jemalloc 的使用2. 数据压缩和编码ziplist示例代码3. 优化的

redis-sentinel基础概念及部署流程

《redis-sentinel基础概念及部署流程》RedisSentinel是Redis的高可用解决方案,通过监控主从节点、自动故障转移、通知机制及配置提供,实现集群故障恢复与服务持续可用,核心组件包... 目录一. 引言二. 核心功能三. 核心组件四. 故障转移流程五. 服务部署六. sentinel部署

基于Redis自动过期的流处理暂停机制

《基于Redis自动过期的流处理暂停机制》基于Redis自动过期的流处理暂停机制是一种高效、可靠且易于实现的解决方案,防止延时过大的数据影响实时处理自动恢复处理,以避免积压的数据影响实时性,下面就来详... 目录核心思路代码实现1. 初始化Redis连接和键前缀2. 接收数据时检查暂停状态3. 检测到延时过

Redis实现分布式锁全过程

《Redis实现分布式锁全过程》文章介绍Redis实现分布式锁的方法,包括使用SETNX和EXPIRE命令确保互斥性与防死锁,Redisson客户端提供的便捷接口,以及Redlock算法通过多节点共识... 目录Redis实现分布式锁1. 分布式锁的基本原理2. 使用 Redis 实现分布式锁2.1 获取锁

Redis中哨兵机制和集群的区别及说明

《Redis中哨兵机制和集群的区别及说明》Redis哨兵通过主从复制实现高可用,适用于中小规模数据;集群采用分布式分片,支持动态扩展,适合大规模数据,哨兵管理简单但扩展性弱,集群性能更强但架构复杂,根... 目录一、架构设计与节点角色1. 哨兵机制(Sentinel)2. 集群(Cluster)二、数据分片

Spring Boot 整合 SSE(Server-Sent Events)实战案例(全网最全)

《SpringBoot整合SSE(Server-SentEvents)实战案例(全网最全)》本文通过实战案例讲解SpringBoot整合SSE技术,涵盖实现原理、代码配置、异常处理及前端交互,... 目录Spring Boot 整合 SSE(Server-Sent Events)1、简述SSE与其他技术的对

Java整合Protocol Buffers实现高效数据序列化实践

《Java整合ProtocolBuffers实现高效数据序列化实践》ProtocolBuffers是Google开发的一种语言中立、平台中立、可扩展的结构化数据序列化机制,类似于XML但更小、更快... 目录一、Protocol Buffers简介1.1 什么是Protocol Buffers1.2 Pro

redis数据结构之String详解

《redis数据结构之String详解》Redis以String为基础类型,因C字符串效率低、非二进制安全等问题,采用SDS动态字符串实现高效存储,通过RedisObject封装,支持多种编码方式(如... 目录一、为什么Redis选String作为基础类型?二、SDS底层数据结构三、RedisObject