redis redisson 集合的使用案例(RList、Rset、RMap)

 更新时间:2021年07月03日 11:29:41   作者:o_瓜田李下_o  
这篇文章主要介绍了redis redisson 集合的使用案例(RList、Rset、RMap),具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教

redis redisson 集合操作

相关类及接口

Rlist:链表

public interface RList<V> extends List<V>, RExpirable, RListAsync<V>, RSortable<List<V>>, RandomAccess { 
    List<V> get(int... var1);              //获取指定的节点值 
    int addAfter(V var1, V var2);          //在var1前添加var2
    int addBefore(V var1, V var2);         //在var1后添加var2
    void fastSet(int var1, V var2);        //修改var1处的只为var2
 
    List<V> readAll();                     //获取链表的所有值
    RList<V> subList(int var1, int var2);  //获取var1到var2的子链表
    List<V> range(int var1);               //返回var1往后的链表
    List<V> range(int var1, int var2);     //返回var1到var2的链表
 
    void trim(int var1, int var2);         //保留var1到var2处的链表,其余删除 
    void fastRemove(int var1);             //删除var1处的值
    boolean remove(Object var1, int var2); //判断元素是否删除 
    <KOut, VOut> RCollectionMapReduce<V, KOut, VOut> mapReduce();  //mapreduce操作 
}

RSet:无序集合

public interface RSet<V> extends Set<V>, RExpirable, RSetAsync<V>, RSortable<Set<V>> {  
    V removeRandom();
    Set<V> removeRandom(int var1);     //删除对象 
    V random();
    Set<V> random(int var1);           //随机返回对象 
    boolean move(String var1, V var2); //判断集合var1中是否存在var2,类似contains()方法 
    Set<V> readAll();                  //获取所有对象 
    int union(String... var1);         //集合并集对象个数
    Set<V> readUnion(String... var1);  //集合并集 
    int diff(String... var1);          //集合差集对象个数
    Set<V> readDiff(String... var1);   //集合差集
 
    int intersection(String... var1);         //集合交集的对象个数
    Set<V> readIntersection(String... var1);  //集合交集 
    Iterator<V> iterator(int var1);
    Iterator<V> iterator(String var1, int var2);
    Iterator<V> iterator(String var1);        //遍历集合
 
    <KOut, VOut> RCollectionMapReduce<V, KOut, VOut> mapReduce();  
    RSemaphore getSemaphore(V var1);
    RCountDownLatch getCountDownLatch(V var1);
    RPermitExpirableSemaphore getPermitExpirableSemaphore(V var1);  //信号量
 
    RLock getLock(V var1);
    RLock getFairLock(V var1);
    RReadWriteLock getReadWriteLock(V var1); //锁操作
 
    Stream<V> stream(int var1);
    Stream<V> stream(String var1, int var2);
    Stream<V> stream(String var1);          //流操作 
}

RMap:键值对

public interface RMap<K, V> extends ConcurrentMap<K, V>, RExpirable, RMapAsync<K, V> { 
    void loadAll(boolean var1, int var2);
    void loadAll(Set<? extends K> var1, boolean var2, int var3);
 
    V get(Object var1);                       //获取var1的值
    V put(K var1, V var2);                    //添加对象
    V putIfAbsent(K var1, V var2);            //对象不存在则设置 
    V replace(K var1, V var2);                //替换对象
    boolean replace(K var1, V var2, V var3);  //替换对象 
    V remove(Object var1);                    //移除对象
    boolean remove(Object var1, Object var2); //移除对象 
    void putAll(Map<? extends K, ? extends V> var1);
    void putAll(Map<? extends K, ? extends V> var1, int var2);   //添加对象
 
    Map<K, V> getAll(Set<K> var1);                               //获取key在集合var1中的键值对 
    int valueSize(K var1);                   //key为var1的value大小 
    V addAndGet(K var1, Number var2);        //key为var1的value加var2 
    long fastRemove(K... var1);              //移除对象
    boolean fastPut(K var1, V var2);         //添加对象
    boolean fastReplace(K var1, V var2);     //替换key为var1的值为var2
    boolean fastPutIfAbsent(K var1, V var2); //如果不存在则设置
 
    Set<K> readAllKeySet();                  //获取所有key,以set形式返回
    Collection<V> readAllValues();           //获取所有value,以collection返回
    Set<Entry<K, V>> readAllEntrySet();      //遍历键值对
    Map<K, V> readAllMap();                  //集合形式转换为map类型
 
    Set<K> keySet();
    Set<K> keySet(int var1);
    Set<K> keySet(String var1, int var2);
    Set<K> keySet(String var1);              //获取key集合
 
    Collection<V> values();
    Collection<V> values(String var1);
    Collection<V> values(String var1, int var2);
    Collection<V> values(int var1);          //获取所有value
 
    Set<Entry<K, V>> entrySet();
    Set<Entry<K, V>> entrySet(String var1);
    Set<Entry<K, V>> entrySet(String var1, int var2);
    Set<Entry<K, V>> entrySet(int var1);     //遍历键值对 
    <KOut, VOut> RMapReduce<K, V, KOut, VOut> mapReduce();  
    RSemaphore getSemaphore(K var1);
    RCountDownLatch getCountDownLatch(K var1);
    RPermitExpirableSemaphore getPermitExpirableSemaphore(K var1);  //信号量操作
 
    RLock getLock(K var1);
    RLock getFairLock(K var1);
    RReadWriteLock getReadWriteLock(K var1);  //锁操作
}

使用示例

public class MyTest { 
    public static void main(String[] args){
        Config config=new Config();
        config.useSingleServer().setAddress("redis://******:6379").setPassword("123456"); 
        RedissonClient client= Redisson.create(config);
         RList<String> list=client.getList("list");
        for (int i=0;i<10;i++){
            list.add("瓜田李下 "+i);
        }
 
        list.readAll().forEach(System.out::println);
        System.out.println("list的数量为:"+list.size()+"\n"); 
        RSet<String> set=client.getSet("set");
        for (int i=0;i<10;i++){
            set.add("瓜田李下 "+i);
        }
 
        for (String s : set) {
            System.out.println(s);
        }
        System.out.println("set的大小为:"+set.size()+"\n"); 
        RMap<Integer,String> map=client.getMap("map");
        for (int i=0;i<10;i++){
            map.put(i,"瓜田李下 "+i);
        }
 
        for (Map.Entry<Integer,String> entry:map.entrySet()){
            System.out.println(entry.getKey()+" ==> "+entry.getValue());
        }
        System.out.println("map的大小为:"+map.size());
    }
}

控制台输出

瓜田李下 0
瓜田李下 1
瓜田李下 2
瓜田李下 3
瓜田李下 4
瓜田李下 5
瓜田李下 6
瓜田李下 7
瓜田李下 8
瓜田李下 9
list的数量为:10

瓜田李下 0
瓜田李下 1
瓜田李下 7
瓜田李下 3
瓜田李下 5
瓜田李下 4
瓜田李下 9
瓜田李下 8
瓜田李下 6
瓜田李下 2
set的大小为:10

0 ==> 瓜田李下 0
1 ==> 瓜田李下 1
2 ==> 瓜田李下 2
3 ==> 瓜田李下 3
4 ==> 瓜田李下 4
5 ==> 瓜田李下 5
6 ==> 瓜田李下 6
7 ==> 瓜田李下 7
8 ==> 瓜田李下 8
9 ==> 瓜田李下 9
map的大小为:10

Redisson使用注意事项

Redisson 是一个在 Redis 的基础上实现的 Java 驻内存数据网格,相较于暴露底层操作的Jedis,Redisson提供了一系列的分布式的 Java 常用对象,还提供了许多分布式服务。

特性 & 功能:

  • 支持 Redis 单节点(single)模式、哨兵(sentinel)模式、主从(Master/Slave)模式以及集群(Redis Cluster)模式
  • 程序接口调用方式采用异步执行和异步流执行两种方式
  • 数据序列化,Redisson 的对象编码类是用于将对象进行序列化和反序列化,以实现对该对象在 Redis 里的读取和存储
  • 单个集合数据分片,在集群模式下,Redisson 为单个 Redis 集合类型提供了自动分片的功能
  • 提供多种分布式对象,如:Object Bucket,Bitset,AtomicLong,Bloom Filter 和 HyperLogLog 等
  • 提供丰富的分布式集合,如:Map,Multimap,Set,SortedSet,List,Deque,Queue 等
  • 分布式锁和同步器的实现,可重入锁(Reentrant Lock),公平锁(Fair Lock),联锁(MultiLock),红锁(Red Lock),信号量(Semaphonre),可过期性信号锁(PermitExpirableSemaphore)等
  • 提供先进的分布式服务,如分布式远程服务(Remote Service),分布式实时对象(Live Object)服务,分布式执行服务(Executor Service),分布式调度任务服务(Schedule Service)和分布式映射归纳服务(MapReduce)
  • 更多特性和功能,请关注官网:http://redisson.org

实现原理

redis本身是不支持上述的分布式对象和集合,Redisson是通过利用redis的特性在客户端实现了高级数据结构和特性,例如优先队列的实现,是通过客户端排序整理后再存入redis。

客户端实现,意味着当没有任何客户端在线时,这些所有的数据结构和特性都不会保留,也不会自动生效,例如过期事件的触发或原来优先队列的元素增加。

注意事项

实时性

RMap中有一个功能是可以设置键值对的过期时间的,并可以注册键值对的事件监听器

  • 元素淘汰功能(Eviction)
  • Redisson的分布式的RMapCache Java对象在基于RMap的前提下实现了针对单个元素的淘汰机制。同时仍然保留了元素的插入顺序。由于RMapCache是基于RMap实现的,使它同时继承了java.util.concurrent.ConcurrentMap接口和java.util.Map接口。Redisson提供的Spring Cache整合以及JCache正是基于这样的功能来实现的。
  • 目前的Redis自身并不支持散列(Hash)当中的元素淘汰,因此所有过期元素都是通过org.redisson.EvictionScheduler实例来实现定期清理的。为了保证资源的有效利用,每次运行最多清理300个过期元素。任务的启动时间将根据上次实际清理数量自动调整,间隔时间趋于1秒到1小时之间。比如该次清理时删除了300条元素,那么下次执行清理的时间将在1秒以后(最小间隔时间)。一旦该次清理数量少于上次清理数量,时间间隔将增加1.5倍。

正如官方wiki所述,这个功能是通过后台线程定时去清理的, 所以这个是非实时的(issue-1234:on expired event is not executed in real-time.),延迟在5秒到2小时之间,因此对实时性要求比较高的场景就得自己衡量了。

由于过期时间的非实时性,所以导致过期事件的发生也是非实时的,相应的监听器可能会延迟了一会儿才收到通知,在我的测试中,ttl设置在秒级误差是比较大的,分钟级别的ttl倒还好(左侧设置值,右侧实际耗时):

1s _ 5s
3s _ 5s
4s _ 5s
5s _ 9s
6s _ 10s
10s _ 15s
1m _ 1m11s

序列化

由Redisson默认的编码器为JsonJacksonCodec,JsonJackson在序列化有双向引用的对象时,会出现无限循环异常。而fastjson在检查出双向引用后会自动用引用符$ref替换,终止循环。

在我的情况中,我序列化了一个service,这个service已被spring托管,而且和另一个service之间也相互注入了,用fastjson能 正常序列化到redis,而JsonJackson则抛出无限循环异常。

为了序列化后的内容可见,所以不用redission其他自带的二进制编码器,自行实现编码器:

import com.alibaba.fastjson.JSON;
import com.alibaba.fastjson.serializer.SerializerFeature;
import io.netty.buffer.ByteBuf;
import io.netty.buffer.ByteBufAllocator;
import io.netty.buffer.ByteBufInputStream;
import io.netty.buffer.ByteBufOutputStream;
import org.redisson.client.codec.BaseCodec;
import org.redisson.client.protocol.Decoder;
import org.redisson.client.protocol.Encoder;​
import java.io.IOException;
​
public class FastjsonCodec extends BaseCodec {​
 private final Encoder encoder = in -> {
 ByteBuf out = ByteBufAllocator.DEFAULT.buffer();
 try {
 ByteBufOutputStream os = new ByteBufOutputStream(out);
 JSON.writeJSONString(os, in,SerializerFeature.WriteClassName);
 return os.buffer();
 } catch (IOException e) {
 out.release();
 throw e;
 } catch (Exception e) {
 out.release();
 throw new IOException(e);
 }
 };
​
 private final Decoder<Object> decoder = (buf, state) ->
 JSON.parseObject(new ByteBufInputStream(buf), Object.class);
​
 @Override
 public Decoder<Object> getValueDecoder() {
 return decoder;
 }
​
 @Override
 public Encoder getValueEncoder() {
 return encoder;
 }
}

订阅发布

Redisson对订阅发布的封装是RTopic,这也是Redisson中很多事件监听的实现原理(例如键值对的事件监听)。

使用单元测试时发现,在事件发布后,订阅方需要延时一下才能收到事件。具体原因待查

以上为个人经验,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持脚本之家。

相关文章

  • 利用Java实体bean对象批量数据传输处理方案小结

    利用Java实体bean对象批量数据传输处理方案小结

    javabean是对面向对象思想的一种具体实施的表现,本文重点给大家介绍利用Java实体bean对象批量数据传输处理方案小结,本文通过两种方案给大家介绍的非常详细,感兴趣的朋友跟随小编一起看看吧
    2021-05-05
  • SpringBoot找不到映射文件的处理方式

    SpringBoot找不到映射文件的处理方式

    这篇文章主要介绍了SpringBoot找不到映射文件的处理方式,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教
    2022-10-10
  • java BigDecimal精度丢失及常见问分析

    java BigDecimal精度丢失及常见问分析

    这篇文章主要为大家介绍了java BigDecimal精度丢失及常见问分析,有需要的朋友可以借鉴参考下,希望能够有所帮助,祝大家多多进步,早日升职加薪
    2023-02-02
  • 程序猿必须要掌握的多线程安全问题之锁策略详解

    程序猿必须要掌握的多线程安全问题之锁策略详解

    在笔者面试过程时,经常会被问到各种各样的锁,如乐观锁、读写锁等等,非常繁多,在此做一个总结,介绍的内容如下,需要的朋友可以参考下
    2021-06-06
  • 浅析Bean Searcher 与 MyBatis Plus 区别介绍

    浅析Bean Searcher 与 MyBatis Plus 区别介绍

    Bean Searcher号称任何复杂的查询都可以一行代码搞定,但 Mybatis Plus 似乎也有类似的动态查询功能,最近火起的 Bean Searcher 与 MyBatis Plus 倒底有啥区别?带着这个问题一起通过本文学习下吧
    2022-05-05
  • SpringMVC bean加载控制的实现分析

    SpringMVC bean加载控制的实现分析

    SpringMVC是一种基于Java,实现了Web MVC设计模式,请求驱动类型的轻量级Web框架,即使用了MVC架构模式的思想,将Web层进行职责解耦。基于请求驱动指的就是使用请求-响应模型,框架的目的就是帮助我们简化开发,SpringMVC也是要简化我们日常Web开发
    2023-02-02
  • Java分布式锁的概念与实现方式详解

    Java分布式锁的概念与实现方式详解

    今天小编就为大家分享一篇关于Java分布式锁的概念与实现方式详解,小编觉得内容挺不错的,现在分享给大家,具有很好的参考价值,需要的朋友一起跟随小编来看看吧
    2019-01-01
  • JVM中-D、-X、-XX参数的区别

    JVM中-D、-X、-XX参数的区别

    本文主要介绍了JVM中-D、-X、-XX参数的区别,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
    2023-06-06
  • 详解spring cloud config整合gitlab搭建分布式的配置中心

    详解spring cloud config整合gitlab搭建分布式的配置中心

    这篇文章主要介绍了详解spring cloud config整合gitlab搭建分布式的配置中心,小编觉得挺不错的,现在分享给大家,也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧
    2018-01-01
  • IntelliJ IDEA2019 安装lombok的实现

    IntelliJ IDEA2019 安装lombok的实现

    这篇文章主要介绍了IntelliJ IDEA2019 安装lombok的实现,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
    2019-10-10

最新评论