文章目录
- 前言
- Java 操作 Redis
- Jedis 操作-测试
- Jedis 实例-手机验证码
- Redis与Spring Boot整合
- 整合步骤
- Redis 的事务操作
- Redis的事务定义
- Multi、Exec、discard 基本命令
- 事务冲突的问题
- 为什么要做成事务
- 悲观锁
- 乐观锁
- WATCH key [key ... ]
- Redis事务三特性
- Redis事务秒杀案例
- 解决计数器和人员记录的事务操作
前言
📋前言📋
💝博客:【无聊大侠hello word】💝
✍有一点思考,有一点想法,有一点理性!✍
✍本文由在下【无聊大侠hello word】原创,首发于CSDN✍
Java 操作 Redis
Jedis 操作-测试
- 引入依赖
<!--jedis操作-->
<dependency>
<groupId>redis.clients</groupId>
<artifactId>jedis</artifactId>
<version>3.8.0</version>
</dependency>
<!--Test依赖-->
<dependency>
<groupId>junit</groupId>
<artifactId>junit</artifactId>
<version>4.13.2</version>
<scope>compile</scope>
</dependency>
- 简单测试
package com.jedis.example;
import org.junit.Test;
import redis.clients.jedis.Jedis;
import java.util.List;
import java.util.Set;
public class JedisDemo1
{
public static void main(String[] args)
{
// 创建Jedis对象
Jedis jedis = new Jedis("127.0.0.1", 6379);
// 测试
String value = jedis.ping();
System.out.println(value);
jedis.close();
}
/**
* 描述:操作 key [String]
*/
@Test
public void Demo1()
{
// 创建Jedis对象
Jedis jedis = new Jedis("127.0.0.1", 6379);
// 添加
jedis.set("name", "lucy");
// 获取
String name = jedis.get("name");
System.out.println(name);
// 设置多个key-value
jedis.mset("k1", "v1", "k2", "v2");
List<String> mget = jedis.mget("k1", "k2");
System.out.println(mget);
Set<String> keys = jedis.keys("*");
for (String key : keys)
{
System.out.println(key);
}
jedis.close();
}
/**
* 描述:操作 List [List]
*/
@Test
public void Demo2()
{
// 创建Jedis对象
Jedis jedis = new Jedis("127.0.0.1", 6379);
// 添加List数据
jedis.lpush("key1", "lucy", "mary", "jack");
List<String> list = jedis.lrange("key1", 0, -1);
System.out.println(list);
jedis.close();
}
/**
* 描述:操作 set
*/
@Test
public void Demo3()
{
// 创建Jedis对象
Jedis jedis = new Jedis("127.0.0.1", 6379);
// 添加Set数据
jedis.sadd("names", "lucy");
jedis.sadd("names", "jack");
Set<String> name = jedis.smembers("name");
System.out.println(name);
jedis.close();
}
/**
* 描述:操作 Hash
*/
@Test
public void Demo4()
{
// 创建Jedis对象
Jedis jedis = new Jedis("127.0.0.1", 6379);
// 添加Hash数据
jedis.hset("users", "age", "20");
String value = jedis.hget("users", "age");
System.out.println(value);
jedis.close();
}
/**
* 描述:操作 zset
*/
@Test
public void Demo5()
{
// 创建Jedis对象
Jedis jedis = new Jedis("127.0.0.1", 6379);
// 添加zset数据
jedis.zadd("china", 100d, "shanghai");
Set<String> value = jedis.zrange("china", 0, -1);
System.out.println(value);
jedis.close();
}
}
更多Redis数据类型命令操作
Jedis 实例-手机验证码
要求:
1、输入手机号,点击发送后随机生成6位数字码,2分钟有效
2、输入验证码,点击验证,返回成功或失败
3、每个手机号每天只能输入3次
只实现Java操作
分析:
代码实现:
package com.jedis.example;
import redis.clients.jedis.Jedis;
import java.util.Random;
/**
* 描述:Jedis 实例-手机验证码
*
* @author 为一道彩虹
*/
public class PhoneCode
{
/**
* 描述:1.生成6位数字验证码
*/
public static String getCode()
{
Random random = new Random();
String code = "";
for (int i = 0; i < 6; i++)
{
int rand = random.nextInt(10);
code += rand;
}
return code;
}
/**
* 描述:2.每个手机每天只能发送三次,验证码放到redis中,设置过期时间120秒
*/
public static void verifyCode(String phone, String code)
{
// 连接redis
Jedis jedis = new Jedis("127.0.0.1", 6379);
// 拼接key [制定规则]
// 手机号发送次数key
String countKey = "VerifyCode" + phone + ":count";
// 验证码key
String codeKey = "VerifyCode" + phone + ":code";
// 每个手机每天只能发送三次
String count = jedis.get(countKey);
if (count == null)
{
// 没有发送次数,第一次发送, 设置发送次数是1
jedis.setex(countKey, 24*60*60, "1");
}
else if(Integer.parseInt(count) <= 2)
{
// 发送次数+1
jedis.incr(countKey);
}
else if (Integer.parseInt(count) > 2)
{
// 发送三次,不能再发送
System.out.println("今天发送次数已经超过三次");
jedis.close();
return;
}
// 发送验证码放到redis里面
jedis.setex(codeKey, 120, code);
jedis.close();
}
/**
* 描述:3.验证码校验
*/
public static void getRedisCode(String phone, String code)
{
// 连接redis
Jedis jedis = new Jedis("127.0.0.1", 6379);
// 验证码key
String codeKey = "VerifyCode" + phone + ":code";
// 从redis获取验证码
String redisCode = jedis.get(codeKey);
// 判断
if (redisCode.equals(code))
{
System.out.println("成功");
}
else{
System.out.println("失败");
}
jedis.close();
}
public static void main(String[] args)
{
// 生成6位数字验证码
String code = getCode();
// 模拟验证码发送
verifyCode("1613075408", code);
// 验证码校验
// getRedisCode("1613075408", "466604");
}
}
Redis与Spring Boot整合
Spring Boot整合Redis非常简单,只需要按如下步骤整合即可
整合步骤
1、在pom.xml文件中引入redis相关依赖
<!--redis-->
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
</dependency>
<!--spring2.X集成redis 所需common-pooL2-->
<dependency>
<groupId>org.apache.commons</groupId>
<artifactId>commons-pool2</artifactId>
<version>2.6.0</version>
</dependency>
2、application.properties配置redis配置
#Redis服务器地址
spring.redis.host=127.0.0.1
#Redis服务器连接端口
spring.redis.port=6379
#Redis数据库素引(默认为0)
spring.redis.database=0
#连接超时时间(毫秒)
spring.redis.timeout=1800000
#连接池最太连接数(使用负值表示没有限制)
spring.redis.lettuce.pool.max-active=20
#最大阻塞等待时间(负数表示没限制)
spring.redis.lettuce.pool.max-wait=-1
#连接池中的最大空闲连接
spring.redis.lettuce.pool.max-idle=5
#连接池中的最小空闲连接
spring.redis.lettuce.pool.min-idle=0
3、添加redis配置类
package com.redis.spring.boot.config;
import com.fasterxml.jackson.annotation.JsonAutoDetect;
import com.fasterxml.jackson.annotation.PropertyAccessor;
import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper;
import org.springframework.cache.CacheManager;
import org.springframework.cache.annotation.CachingConfigurerSupport;
import org.springframework.cache.annotation.EnableCaching;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.data.redis.cache.RedisCacheConfiguration;
import org.springframework.data.redis.cache.RedisCacheManager;
import org.springframework.data.redis.connection.RedisConnectionFactory;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
import org.springframework.data.redis.serializer.Jackson2JsonRedisSerializer;
import org.springframework.data.redis.serializer.RedisSerializationContext;
import org.springframework.data.redis.serializer.RedisSerializer;
import org.springframework.data.redis.serializer.StringRedisSerializer;
import java.time.Duration;
/**
* 描述:Redis配置类
*
* @author 为一道彩虹
*/
@EnableCaching
@Configuration
public class RedisConfig extends CachingConfigurerSupport
{
@Bean
public RedisTemplate<String, Object> redisTemplate(RedisConnectionFactory factory)
{
RedisTemplate<String, Object> template = new RedisTemplate<>();
RedisSerializer<String> redisSerializer = new StringRedisSerializer();
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);
template.setConnectionFactory(factory);
// key序列化方式
template.setKeySerializer(redisSerializer);
// value序列化
template.setValueSerializer(jackson2JsonRedisSerializer);
// value hashmap序列化
template.setHashValueSerializer(jackson2JsonRedisSerializer);
return template;
}
@Bean
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.enableDefaultTyping(ObjectMapper.DefaultTyping.NON_FINAL);
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();
RedisCacheManager cacheManager = RedisCacheManager.builder(factory)
.cacheDefaults(config)
.build();
return cacheManager;
}
}
4、测试一下
package com.redis.spring.boot.controller;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
/**
* 描述:RedisTestController
*
* @author 为一道彩虹
*/
@RestController
@RequestMapping("/redisTest")
public class RedisTestController
{
@Autowired
private RedisTemplate redisTemplate = null;
@GetMapping
public String testRedis()
{
// 设置值到Redis
redisTemplate.opsForValue().set("name", "lucy");
// 从Redis获取值
Object name = redisTemplate.opsForValue().get("name");
return name.toString();
}
}
Redis 的事务操作
Redis的事务定义
Redis 事务是一个单独的隔离操作:事务中的所有命令都会序列化、按顺序地执行。事务在执行的过程中,不会被其他客户端发送来的命令请求所打断。
Redis 事务的主要作用就是串联多个命令
防止别的命令插队。
Multi、Exec、discard 基本命令
从输入Multi 命令开始,输入的命令都会依次进入命令队列中,但不会执行,直到输入Exec后,Redis会将之前的命令队列中的命令依次执行。
组队的过程中可以通过discard来放弃组队。
事务的错误处理
- 组队中某个命令出现了报告错误,执行时整个的所有队列都会被取消。
- 如果执行价段果个命令报出了错误,则只有报错的命令不会被执行,而其也的命令都会执行,不会回滚。
事务冲突的问题
为什么要做成事务
想想一个场景:有很多人有你的账户,同时去参加双十一抢购
例子:
- 一个请求想给金额减8000
- 一个请求想给金额减5000
- 一 个请求想给金额减1000
悲观锁
悲观锁( Pessimistic Lock)
,顾名思义,就是很悲观,每次去拿数据的时候都认为别人会修改,所以每次在拿数据的时候都会上锁,这样别人想拿这个数据就会 block 直到它拿到锁。传统的关系型数据库里边就用到了很多这种锁机制
,比如行锁
,表锁
等,读锁
,写锁
等,都是在做操作之前先上锁
。
乐观锁
乐观锁 (Optimistic Lock)
,顾名思义,就是很乐观,每次去拿数据的时候都认为别人不会修改,所以不会上锁,但是在更新的时候会判断一下在此期间别人有没有去更新这个数据,可以使用版本号等机制。乐观锁适用于多读的应用类型,这样可以提高吞吐量。Redis就是利用这种check-and-set机制实现事务的
。
WATCH key [key … ]
在执行 multi 之前,先执行 watch key1 [key2],可以监视一个(或多个)key,如果在事务执行之前这个(或这些)key被其他命令所改动,那么事务将被打断。
Redis事务三特性
单独的隔离操作:
- 事务中的所有命令都会序列化、按顺序地执行。事务在执行的过程中,不会被其他客户端发送来的命令请求所打断。
没有隔离级别的概念:
- 队列中的命令没有提交之前都不会实际被执行,因为事务提交前任何指令都不会被实际执行
不保证原子性:
- 事务中如果有一条命令执行失败,其后的命令仍然会被执行,没有回滚
Redis事务秒杀案例
解决计数器和人员记录的事务操作
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