Redis目前常用的存储结构有五种,String字符串,List列表,Set集合,Hash散列,ZSet有序集合;本篇则主要集中在String这个数据结构的读写操作之上
对于String的操作,除了常见的get/set之外,还有一些比较有特色的功能,如用于实现redis分布式锁的setnx/getset方法;用于实现计数的incr/decr方法;位图算法的经典实用场景之bitmap的使用方法等也有必要了解一下
在项目中首先需要添加基本的依赖,然后我们使用默认的Redis配置进行操作,即本机启动redis服务,端口号为6379,密码没有
<dependencies>
<dependency>
<groupId>org.springframework.bootgroupId>
<artifactId>spring-boot-starter-data-redisartifactId>
dependency>
dependencies>
直接使用默认的RedisTemplate进行redis的读写操作,因为我们没有指定序列化方式,所以本篇使用中,并没有使用更简单的opsForValue进行操作,具体原因可以参考博文
@Component
public class KVBean {
private final StringRedisTemplate redisTemplate;
public KVBean(StringRedisTemplate redisTemplate) {
this.redisTemplate = redisTemplate;
}
// kv数据结构的测试相关
/**
* 设置并获取之间的结果,要求key,value都不能为空;如果之前没有值,返回null
*
* @param key
* @param value
* @return
*/
public byte[] setAndGetOldValue(String key, String value) {
return redisTemplate.execute((RedisCallback<byte[]>) con -> con.getSet(key.getBytes(), value.getBytes()));
}
public Boolean setValue(String key, String value) {
return redisTemplate
.execute((RedisCallback<Boolean>) connection -> connection.set(key.getBytes(), value.getBytes()));
}
public byte[] getValue(String key) {
return redisTemplate.execute((RedisCallback<byte[]>) connection -> connection.get(key.getBytes()));
}
public Boolean mSetValue(Map<String, String> values) {
Map<byte[], byte[]> map = new HashMap<>(values.size());
for (Map.Entry<String, String> entry : values.entrySet()) {
map.put(entry.getKey().getBytes(), entry.getValue().getBytes());
}
return redisTemplate.execute((RedisCallback<Boolean>) con -> con.mSet(map));
}
public List<byte[]> mGetValue(List<String> keys) {
return redisTemplate.execute((RedisCallback<List<byte[]>>) con -> {
byte[][] bkeys = new byte[keys.size()][];
for (int i = 0; i < keys.size(); i++) {
bkeys[i] = keys.get(i).getBytes();
}
return con.mGet(bkeys);
});
}
}
上面演示了基本的get/set方法的使用,以及批量的读取和写入缓存值;也给出了getSet方法,基本上就是redis命令的一层浅封装;
对于getset方法,表示的是用新的值覆盖旧的值,并返回旧的值,如果旧的不存在,则返回null
统计计数,也算是一个比较常见的case了,虽然对于redis而言,存储的都是String,但是从我们的逻辑上来看,存在redis中的值,应该是数字型,然后就可以直接传入一个增量,实现存储数据的运算效果,并返回最终的结果
因为redis是单进程方式的,因此采用redis的计数方式,可以较简单的实现分布式的计数效果
// 自增、自减方式实现计数
/**
* 实现计数的加/减( value为负数表示减)
*
* @param key
* @param value
* @return 返回redis中的值
*/
public Long incr(String key, long value) {
return redisTemplate.execute((RedisCallback<Long>) con -> con.incrBy(key.getBytes(), value));
}
public Long decr(String key, long value) {
return redisTemplate.execute((RedisCallback<Long>) con -> con.decrBy(key.getBytes(), value));
}
位图操作,什么地方用得比较多呢?一个经典的case就是统计网站的日活,用户首次登陆时,根据用户id,设置位图中下标为userId的值为1,表示这个用户激活了;然后一天结束之后,只需要统计这个位图中为1的个数就可以知道每日的日活;也可以借此来统计每个用户的活跃状况
下面给出几个常用的位图方法
// bitmap的测试相关
public Boolean setBit(String key, Integer index, Boolean tag) {
return redisTemplate.execute((RedisCallback<Boolean>) con -> con.setBit(key.getBytes(), index, tag));
}
public Boolean getBit(String key, Integer index) {
return redisTemplate.execute((RedisCallback<Boolean>) con -> con.getBit(key.getBytes(), index));
}
/**
* 统计bitmap中,value为1的个数,非常适用于统计网站的每日活跃用户数等类似的场景
*
* @param key
* @return
*/
public Long bitCount(String key) {
return redisTemplate.execute((RedisCallback<Long>) con -> con.bitCount(key.getBytes()));
}
public Long bitCount(String key, int start, int end) {
return redisTemplate.execute((RedisCallback<Long>) con -> con.bitCount(key.getBytes(), start, end));
}
public Long bitOp(RedisStringCommands.BitOperation op, String saveKey, String... desKey) {
byte[][] bytes = new byte[desKey.length][];
for (int i = 0; i < desKey.length; i++) {
bytes[i] = desKey[i].getBytes();
}
return redisTemplate.execute((RedisCallback<Long>) con -> con.bitOp(op, saveKey.getBytes(), bytes));
}
前面的setBit和getBit就比较简单了,设置或获取位图中某个小标的值;bitCount主要就是统计为1的个数;下面主要说一下最后一个方法bitOp
BITOP 命令支持 AND 、 OR 、 NOT 、 XOR 这四种操作中的任意一种参数:
除了 NOT 操作之外,其他操作都可以接受一个或多个 key 作为输入,执行结果将始终保持到destkey里面。
上面的几个操作都是持久化的写入到redis,如果希望写入待失效时间的,可以使用setex,在写入值的同时加上失效时间;也可以调用额外的设置key的失效时间的方式;使用姿势比较简单,不单独列出
至于另外一个setnx的使用,则将放在后面的应用篇中,实现一个redis的分布式锁的时候,一并加以说明;而bitmap的更多使用,在也会放在后面的借助bitmap实现某个特殊业务场景的应用篇中详细说明
简单演示下基本的使用姿势
@RestController
@RequestMapping(path = "rest")
public class DemoRest {
@Autowired
private KVBean kvBean;
@GetMapping(path = "show")
public String showKv(String key) {
Map<String, String> result = new HashMap<>(16);
// kv test
String kvKey = "kvKey";
String kvVal = UUID.randomUUID().toString();
kvBean.setValue(kvKey, kvVal);
String kvRes = new String(kvBean.getValue(kvKey));
result.put("kv get set", kvRes + "==>" + kvVal.equals(kvRes));
// kv getSet
// 如果原始数据存在时
String kvOldRes = new String(kvBean.setAndGetOldValue(kvKey, kvVal + "==>new"));
result.put("kv setAndGet", kvOldRes + " # " + new String(kvBean.getValue(kvKey)));
// 如果原始数据不存在时
byte[] kvOldResNull = kvBean.setAndGetOldValue("not exists", "...");
result.put("kv setAndGet not exists", kvOldResNull == null ? "null" : new String(kvOldResNull));
// 自增
String cntKey = "kvIncrKey";
long val = 10L;
long incrRet = kvBean.incr(cntKey, val);
String incrRes = new String(kvBean.getValue(cntKey));
result.put("kv incr", incrRet + "#" + incrRes);
// bitmap 测试
String bitMapKey = "bitmapKey";
kvBean.setBit(bitMapKey, 100, true);
boolean bitRes = kvBean.getBit(bitMapKey, 100);
boolean bitRes2 = kvBean.getBit(bitMapKey, 101);
result.put("bitMap", bitRes + ">> true | " + bitRes2 + ">> false");
return JSONObject.toJSONString(result);
}
}
演示结果如下
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