package com.yk.code.aspect;
import com.github.pagehelper.Page;
import com.github.pagehelper.PageHelper;
import com.github.pagehelper.PageInfo;
import com.yk.code.util.PageBean;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.aspectj.lang.ProceedingJoinPoint;
import org.aspectj.lang.annotation.Around;
import org.aspectj.lang.annotation.Aspect;
import org.springframework.stereotype.Component;
/**
* @author yk
*/
@Component
@Aspect
@Slf4j
PageAspect切面
public class PageAspect {
@Around(value = "execution(* *..*Service.*Pager(..))")
public Object invoke(ProceedingJoinPoint point) throws Throwable {
PageBean pageBean = null;
for (Object e : point.getArgs()) {
if (e instanceof PageBean) {
pageBean = (PageBean) e;
break;
}
}
if (pageBean != null && pageBean.isPagination()) {
PageHelper.startPage(pageBean.getPage(), pageBean.getRows());
}
Object obj = point.proceed(point.getArgs());
if (obj != null) {
if (obj instanceof Page) {
Page page = (Page) obj;
PageInfo pageInfo = new PageInfo(page);
pageBean.setTotal(new Long(pageInfo.getTotal()).intValue());
return pageInfo.getList();
}
}
return null;
}
}
//conf帮助类
package com.yk.code.conf;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.web.servlet.config.annotation.CorsRegistry;
import org.springframework.web.servlet.config.annotation.WebMvcConfigurerAdapter;
/**
* @author 银喾
*/
@Configuration
public class CrossConfiguration extends WebMvcConfigurerAdapter {
@Override
public void addCorsMappings(CorsRegistry registry) {
registry
/*可以跨域的路径*/
.addMapping("/**")
/*可以跨域的ip*/
.allowedOrigins("*")
/*可以跨域的方法*/
.allowedMethods("*")
/*设置预检请求多就失效*/
.maxAge(6000)
/*允许携带的头部*/
.allowedHeaders("*");
}
}
package com.yk.code.conf;
import org.springframework.cache.CacheManager;
import org.springframework.cache.annotation.CachingConfigurerSupport;
import org.springframework.cache.annotation.EnableCaching;
import org.springframework.cache.interceptor.KeyGenerator;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.context.annotation.Primary;
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.GenericJackson2JsonRedisSerializer;
import org.springframework.data.redis.serializer.RedisSerializationContext;
import org.springframework.data.redis.serializer.RedisSerializer;
import org.springframework.data.redis.serializer.StringRedisSerializer;
import org.springframework.util.ClassUtils;
import java.lang.reflect.Array;
import java.lang.reflect.Method;
import java.time.Duration;
import java.time.LocalDateTime;
/**
* @author 银喾
*/
@Configuration
@EnableCaching
public class RedisConfiguration extends CachingConfigurerSupport {
//Bean相当于controller
@Bean
@Primary
CacheManager cacheManager(RedisConnectionFactory factory) {
RedisCacheConfiguration cacheConfiguration = RedisCacheConfiguration.defaultCacheConfig()
.computePrefixWith(cacheName -> cacheName + ":-cache-:")
/*设置缓存过期时间*/
.entryTtl(Duration.ofHours(1))
/*禁用缓存空值,不缓存null校验*/
.disableCachingNullValues()
/*设置CacheManager的值序列化方式为json序列化,可使用加入@Class属性*/
.serializeValuesWith(RedisSerializationContext.SerializationPair.fromSerializer(
new GenericJackson2JsonRedisSerializer()
));
/*使用RedisCacheConfiguration创建RedisCacheManager*/
RedisCacheManager manager = RedisCacheManager.builder(factory)
.cacheDefaults(cacheConfiguration)
.build();
return manager;
}
@Bean
CacheManager yzmManager(RedisConnectionFactory factory) {
RedisCacheConfiguration cacheConfiguration = RedisCacheConfiguration.defaultCacheConfig()
.computePrefixWith(cacheName -> cacheName + ":-yzm-:")
/*设置缓存过期时间*/
.entryTtl(Duration.ofSeconds(60))
/*禁用缓存空值,不缓存null校验*/
.disableCachingNullValues()
/*设置CacheManager的值序列化方式为json序列化,可使用加入@Class属性*/
.serializeValuesWith(RedisSerializationContext.SerializationPair.fromSerializer(
new GenericJackson2JsonRedisSerializer()
));
/*使用RedisCacheConfiguration创建RedisCacheManager*/
RedisCacheManager manager = RedisCacheManager.builder(factory)
.cacheDefaults(cacheConfiguration)
.build();
return manager;
}
@Bean
@Primary
public RedisTemplate redisTemplate(RedisConnectionFactory factory) {
RedisTemplate redisTemplate = new RedisTemplate();
redisTemplate.setConnectionFactory(factory);
RedisSerializer stringSerializer = new StringRedisSerializer();
/* key序列化 */
redisTemplate.setKeySerializer(stringSerializer);
/* value序列化 */
redisTemplate.setValueSerializer(new GenericJackson2JsonRedisSerializer());
/* Hash key序列化 */
redisTemplate.setHashKeySerializer(stringSerializer);
/* Hash value序列化 */
redisTemplate.setHashValueSerializer(new GenericJackson2JsonRedisSerializer());
redisTemplate.afterPropertiesSet();
return redisTemplate;
}
@Bean
@Primary
@Override
public KeyGenerator keyGenerator() {
return (Object target, Method method, Object... params) -> {
final int NO_PARAM_KEY = 0;
final int NULL_PARAM_KEY = 53;
StringBuilder key = new StringBuilder();
/* Class.Method: */
key.append(target.getClass().getSimpleName())
.append(".")
.append(method.getName())
.append(":");
if (params.length == 0) {
return key.append(NO_PARAM_KEY).toString();
}
int count = 0;
for (Object param : params) {
/* 参数之间用,进行分隔 */
if (0 != count) {
key.append(',');
}
if (param == null) {
key.append(NULL_PARAM_KEY);
} else if (ClassUtils.isPrimitiveArray(param.getClass())) {
int length = Array.getLength(param);
for (int i = 0; i < length; i++) {
key.append(Array.get(param, i));
key.append(',');
}
} else if (ClassUtils.isPrimitiveOrWrapper(param.getClass()) || param instanceof String) {
key.append(param);
} else {
/*JavaBean一定要重写hashCode和equals*/
key.append(param.hashCode());
}
count++;
}
return key.toString();
};
}
}
//Controller层
package com.yk.code.controller;
import com.yk.code.pojo.Student;
import com.yk.code.sercice.StudentService;
import com.yk.code.util.PageBean;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.stereotype.Controller;
import org.springframework.ui.Model;
import org.springframework.web.bind.annotation.*;
import javax.servlet.http.HttpServletRequest;
@RestController
@RequestMapping("/stu")
public class StudentController {
@Autowired
private StudentService service;
@GetMapping("/index")
public Object index(HttpServletRequest request){
PageBean pageBean = new PageBean();
pageBean.setRequest(request);
return service.findPager(pageBean);
}
}
//mapper层
package com.yk.code.mapper;
import com.yk.code.pojo.Student;
import org.springframework.stereotype.Repository;
import tk.mybatis.mapper.common.Mapper;
@Repository
public interface StudentMapper extends Mapper {
}
//pojo类
package com.yk.code.pojo;
import lombok.AllArgsConstructor;
import lombok.Data;
import lombok.NoArgsConstructor;
import lombok.experimental.Accessors;
import javax.persistence.*;
/**
* student
* @author zsq
* @date 2022-01-20T18:13:32.288
*/
@Data
@NoArgsConstructor
@AllArgsConstructor
@Accessors(chain = true)
@Table(name ="student")
public class Student {
/**
*
*/
@Id
private Long stuId;
/**
*
*/
private String stuName;
/**
*
*/
private String stuPhone;
/**
*
*/
private Long stuClass;
/**
*
*/
private String stuAddress;
}
//service层
package com.yk.code.sercice;
import com.yk.code.pojo.Student;
import com.yk.code.util.PageBean;
import java.util.List;
public interface StudentService {
List findPager(PageBean pageBean);
}
//service层实现类
package com.yk.code.sercice;
import com.yk.code.mapper.StudentMapper;
import com.yk.code.pojo.Student;
import com.yk.code.util.PageBean;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.cache.annotation.CacheConfig;
import org.springframework.cache.annotation.CacheEvict;
import org.springframework.cache.annotation.CachePut;
import org.springframework.cache.annotation.Cacheable;
import org.springframework.stereotype.Service;
import java.util.List;
@Service
@CacheConfig(cacheNames = "student",cacheManager = "cacheManager")
public class StudentServiceImpl implements StudentService{
@Autowired
private StudentMapper mapper;
//@Cacheable //只加载缓存有的数据
// @CachePut //直接去数据库里面加载数据
//allEntries 删除该区块地下所有的缓存
@Override
@CacheEvict(allEntries = true)
public List findPager(PageBean pageBean) {
return mapper.selectAll();
}
}
//分页帮助类
package com.yk.code.util;
import lombok.AllArgsConstructor;
import lombok.Data;
import lombok.NoArgsConstructor;
import javax.servlet.http.HttpServletRequest;
import java.util.Map;
/**
* @author 银喾
*/
@Data
@NoArgsConstructor
@AllArgsConstructor
public class PageBean {
private int total;
private int page = 1;
private int rows = 5;
private boolean pagination = true;
private String url;
private Map ms;
public void setMs(Map ms) {
this.ms = ms;
}
public int calcStartIndex() {
return (page - 1) * rows;
}
public int calcMaxPage() {
return total % rows == 0 ? total / rows : total / rows + 1;
}
public int nextPage() {
return page + 1 > calcMaxPage() ? calcMaxPage() : page + 1;
}
public int prevPage() {
return page - 1 > 1 ? page - 1 : 1;
}
public void setRequest(HttpServletRequest req) {
setUrl(req.getRequestURL().toString());
setMs(req.getParameterMap());
String page = req.getParameter("page");
if (page == null) {
setPage(1);
} else {
setPage(Integer.parseInt(page));
}
String rows = req.getParameter("rows");
if (rows == null) {
setRows(5);
} else {
setRows(Integer.parseInt(rows));
}
String pagination = req.getParameter("pagination");
if (pagination != null && "false".equals(pagination)) {
setPagination(false);
}
}
}
//redis帮助类
package com.yk.code.util;
import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper;
import lombok.SneakyThrows;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.beans.BeansException;
import org.springframework.context.ApplicationContext;
import org.springframework.context.ApplicationContextAware;
import org.springframework.data.redis.RedisSystemException;
import org.springframework.data.redis.connection.DataType;
import org.springframework.data.redis.connection.RedisConnection;
import org.springframework.data.redis.connection.RedisStringCommands;
import org.springframework.data.redis.connection.ReturnType;
import org.springframework.data.redis.connection.jedis.JedisConnection;
import org.springframework.data.redis.connection.lettuce.LettuceConnection;
import org.springframework.data.redis.core.Cursor;
import org.springframework.data.redis.core.RedisOperations;
import org.springframework.data.redis.core.ScanOptions;
import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate;
import org.springframework.data.redis.core.ZSetOperations.TypedTuple;
import org.springframework.data.redis.core.types.Expiration;
import org.springframework.stereotype.Component;
import java.nio.charset.StandardCharsets;
import java.time.Instant;
import java.util.*;
import java.util.Map.Entry;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
/**
* Redis工具类
*
* 声明: 此工具只简单包装了redisTemplate的大部分常用的api,没有包装redisTemplate所有的api
* 如果对此工具类中的功能不太满意,或对StringRedisTemplate提供的api不太满意,
* 那么可自行实现相应的{@link StringRedisTemplate}类中的对应execute方法,以达
* 到自己想要的效果; 至于如何实现,则可参考源码或{@link LockOps}中的方法
*
* 注: 此工具类依赖spring-boot-starter-data-redis类库
* 注: 更多javadoc细节,可详见{@link RedisOperations}
*
* 统一说明一: 方法中的key、 value都不能为null
* 统一说明二: 不能跨数据类型进行操作,否者会操作失败/操作报错
* 如: 向一个String类型的做Hash操作,会失败/报错......等等
*/
@Slf4j
@Component
@SuppressWarnings("unused")
public class RedisUtil implements ApplicationContextAware {
/**
* 使用StringRedisTemplate(,其是RedisTemplate的定制化升级)
*/
private static StringRedisTemplate redisTemplate;
private static final ObjectMapper mapper = new ObjectMapper();
@Override
public void setApplicationContext(ApplicationContext applicationContext) throws BeansException {
RedisUtil.redisTemplate = applicationContext.getBean(StringRedisTemplate.class);
}
/**
* key相关操作
*/
public static class KeyOps {
/**
* 根据key,删除redis中的对应key-value
*
* 注: 若删除失败,则返回false
*
* 若redis中,不存在该key,那么返回的也是false
* 所以,不能因为返回了false,就认为redis中一定还存
* 在该key对应的key-value
*
* @param key 要删除的key
* @return 删除是否成功
*/
public static Boolean delete(String key) {
log.info("delete(...) => key -> {}", key);
// 返回值只可能为true/false,不可能为null
Boolean result = redisTemplate.delete(key);
log.info("delete(...) => result -> {}", result);
if (result == null) {
throw new RedisOpsResultIsNullException();
}
return result;
}
/**
* 根据keys,批量删除key-value
*
* 注: 若redis中,不存在对应的key,那么计数不会加1,即:
* redis中存在的key-value里,有名为a1、a2的key,
* 删除时,传的集合是a1、a2、a3,那么返回结果为2
*
* @param keys 要删除的key集合
* @return 删除了的key-value个数
*/
public static long delete(Collection keys) {
log.info("delete(...) => keys -> {}", keys);
Long count = redisTemplate.delete(keys);
log.info("delete(...) => count -> {}", count);
if (count == null) {
throw new RedisOpsResultIsNullException();
}
return count;
}
/**
* 将key对应的value值进行序列化,并返回序列化后的value值
*
* 注: 若不存在对应的key,则返回null
* 注: dump时,并不会删除redis中的对应key-value
* 注: dump功能与restore相反
*
* @param key 要序列化的value的key
* @return 序列化后的value值
*/
public static byte[] dump(String key) {
log.info("dump(...) =>key -> {}", key);
byte[] result = redisTemplate.dump(key);
log.info("dump(...) => result -> {}", result);
return result;
}
/**
* 将给定的value值,反序列化到redis中,形成新的key-value
*
* @param key value对应的key
* @param value 要反序列的value值
* 注: 这个值可以由{@link this#dump(String)}获得
* @param timeToLive 反序列化后的key-value的存活时长
* @param unit timeToLive的单位
* @throws RedisSystemException 如果redis中已存在同样的key时,抛出此异常
*/
public static void restore(String key, byte[] value, long timeToLive, TimeUnit unit) {
restore(key, value, timeToLive, unit, false);
}
/**
* 将给定的value值,反序列化到redis中,形成新的key-value
*
* @param key value对应的key
* @param value 要反序列的value值
* 注: 这个值可以由{@link this#dump(String)}获得
* @param timeout 反序列化后的key-value的存活时长
* @param unit timeout的单位
* @param replace 若redis中已经存在了相同的key,是否替代原来的key-value
* @throws RedisSystemException 如果redis中已存在同样的key,且replace为false时,抛出此异常
*/
public static void restore(String key, byte[] value, long timeout, TimeUnit unit, boolean replace) {
log.info("restore(...) => key -> {},value -> {},timeout -> {},unit -> {},replace -> {}",
key, value, timeout, unit, replace);
redisTemplate.restore(key, value, timeout, unit, replace);
}
/**
* redis中是否存在,指定key的key-value
*
* @param key 指定的key
* @return 是否存在对应的key-value
*/
public static boolean hasKey(String key) {
log.info("hasKey(...) => key -> {}", key);
Boolean result = redisTemplate.hasKey(key);
log.info("hasKey(...) => result -> {}", result);
if (result == null) {
throw new RedisOpsResultIsNullException();
}
return result;
}
/**
* 给指定的key对应的key-value设置: 多久过时
*
* 注:过时后,redis会自动删除对应的key-value
* 注:若key不存在,那么也会返回false
*
* @param key 指定的key
* @param timeout 过时时间
* @param unit timeout的单位
* @return 操作是否成功
*/
public static boolean expire(String key, long timeout, TimeUnit unit) {
log.info("expire(...) => key -> {},timeout -> {},unit -> {}", key, timeout, unit);
Boolean result = redisTemplate.expire(key, timeout, unit);
log.info("expire(...) => result is -> {}", result);
if (result == null) {
throw new RedisOpsResultIsNullException();
}
return result;
}
/**
* 给指定的key对应的key-value设置: 什么时候过时
*
* 注:过时后,redis会自动删除对应的key-value
* 注:若key不存在,那么也会返回false
*
* @param key 指定的key
* @param date 啥时候过时
* @return 操作是否成功
*/
public static boolean expireAt(String key, Date date) {
log.info("expireAt(...) => key -> {},date -> {}", key, date);
Boolean result = redisTemplate.expireAt(key, date);
log.info("expireAt(...) => result is -> {}", result);
if (result == null) {
throw new RedisOpsResultIsNullException();
}
return result;
}
/**
* 找到所有匹配pattern的key,并返回该key的结合.
*
* 提示:若redis中键值对较多,此方法耗时相对较长,慎用!慎用!慎用!
*
* @param pattern 匹配模板
* 注: 常用的通配符有:
* ? 有且只有一个;
* * >=0个;
* @return 匹配pattern的key的集合 可能为null
*/
public static Set keys(String pattern) {
log.info("keys(...) => pattern -> {}", pattern);
Set keys = redisTemplate.keys(pattern);
log.info("keys(...) => keys -> {}", keys);
return keys;
}
/**
* 将当前数据库中的key对应的key-value,移动到对应位置的数据库中
*
* 注:单机版的redis,默认将存储分为16个db,index为0 到 15
* 注:同一个db下,key唯一; 但是在不同db中,key可以相同
* 注:若目标db下,已存在相同的key,那么move会失败,返回false
*
* @param key 定位要移动的key-value的key
* @param dbIndex 要移动到哪个db
* @return 移动是否成功
* 注: 若目标db下,已存在相同的key,那么move会失败,返回false
*/
public static boolean move(String key, int dbIndex) {
log.info("move(...) => key -> {},dbIndex -> {}", key, dbIndex);
Boolean result = redisTemplate.move(key, dbIndex);
log.info("move(...) =>result -> {}", result);
if (result == null) {
throw new RedisOpsResultIsNullException();
}
return result;
}
/**
* 移除key对应的key-value的过期时间,使该key-value一直存在
*
* 注: 若key对应的key-value,本身就是一直存在(无过期时间的),那么persist方法会返回false;
* 若没有key对应的key-value存在,本那么persist方法会返回false;
*
* @param key 定位key-value的key
* @return 操作是否成功
*/
public static boolean persist(String key) {
log.info("persist(...) => key -> {}", key);
Boolean result = redisTemplate.persist(key);
log.info("persist(...) => result -> {}", result);
if (result == null) {
throw new RedisOpsResultIsNullException();
}
return result;
}
/**
* 获取key对应的key-value的过期时间
*
* 注: 若key-value永不过期,那么返回的为-1
* 注: 若不存在key对应的key-value,那么返回的为-2
* 注:若存在零碎时间不足1 SECONDS,则(大体上)四舍五入到SECONDS级别
*
* @param key 定位key-value的key
* @return 过期时间(单位s)
*/
public static long getExpire(String key) {
return getExpire(key, TimeUnit.SECONDS);
}
/**
* 获取key对应的key-value的过期时间
*
* 注: 若key-value永不过期,那么返回的为-1
* 注: 若不存在key对应的key-value,那么返回的为-2
* 注:若存在零碎时间不足1 unit,则(大体上)四舍五入到unit别
*
* @param key 定位key-value的key
* @return 过期时间(单位unit)
*/
public static long getExpire(String key, TimeUnit unit) {
log.info("getExpire(...) =>key -> {},unit is -> {}", key, unit);
Long result = redisTemplate.getExpire(key, unit);
log.info("getExpire(...) => result -> {}", result);
if (result == null) {
throw new RedisOpsResultIsNullException();
}
return result;
}
/**
* 从redis的所有key中,随机获取一个key
*
* 注: 若redis中不存在任何key-value,那么这里返回null
*
* @return 随机获取到的一个key
*/
public static String randomKey() {
String result = redisTemplate.randomKey();
log.info("randomKey(...) => result is -> {}", result);
return result;
}
/**
* 重命名对应的oldKey为新的newKey
*
* 注: 若oldKey不存在,则会抛出异常.
* 注: 若redis中已存在与newKey一样的key,
* 那么原key-value会被丢弃,
* 只留下新的key,以及原来的value
* 示例说明: 假设redis中已有 (keyAlpha,valueAlpha) 和 (keyBeta,valueBeat),
* 在使用rename(keyAlpha,keyBeta)替换后,redis中只会剩下(keyBeta,valueAlpha)
*
* @param oldKey 旧的key
* @param newKey 新的key
* @throws RedisSystemException 若oldKey不存在时,抛出此异常
*/
public static void rename(String oldKey, String newKey) {
log.info("rename(...) => oldKey -> {},newKey -> {}", oldKey, newKey);
redisTemplate.rename(oldKey, newKey);
}
/**
* 当redis中不存在newKey时,重命名对应的oldKey为新的newKey
* 否者不进行重命名操作
*
* 注: 若oldKey不存在,则会抛出异常.
*
* @param oldKey 旧的key
* @param newKey 新的key
* @throws RedisSystemException 若oldKey不存在时,抛出此异常
*/
public static boolean renameIfAbsent(String oldKey, String newKey) {
log.info("renameIfAbsent(...) => oldKey -> {},newKey -> {}", oldKey, newKey);
Boolean result = redisTemplate.renameIfAbsent(oldKey, newKey);
log.info("renameIfAbsent(...) => result -> {}", result);
if (result == null) {
throw new RedisOpsResultIsNullException();
}
return result;
}
/**
* 获取key对应的value的数据类型
*
* 注: 若redis中不存在该key对应的key-value,那么这里返回NONE
*
* @param key 用于定位的key
* @return key对应的value的数据类型
*/
public static DataType type(String key) {
log.info("type(...) => key -> {}", key);
DataType result = redisTemplate.type(key);
log.info("type(...) => result -> {}", result);
return result;
}
}
/**
* string相关操作
*/
public static class StringOps {
/**
* 设置key-value
*
* 注: 若已存在相同的key,那么原来的key-value会被丢弃
*
* @param key key
* @param value key对应的value
*/
public static void set(String key, String value) {
log.info("set(...) => key -> {},value -> {}", key, value);
redisTemplate.opsForValue().set(key, value);
}
/**
* 处理redis中key对应的value值,将第offset位的值,设置为1或0
*
* 说明: 在redis中,存储的字符串都是以二级制的进行存在的; 如存储的key-value里,值为abc,实际上,
* 在redis里面存储的是011000010110001001100011,前8为对应a,中间8为对应b,后面8位对应c
* 示例:这里如果setBit(key,6,true)的话,就是将索引位置6的那个数,设置值为1,值就变成
* 了011000110110001001100011
* 追注:offset即index,从0开始
*
* 注: 参数value为true,则设置为1;参数value为false,则设置为0
*
* 注: 若redis中不存在对应的key,那么会自动创建新的
* 注: offset可以超过value在二进制下的索引长度
*
* @param key 定位value的key
* @param offset 要改变的bit的索引
* @param value 改为1或0,true - 改为1,false - 改为0
* @return set是否成功
*/
public static boolean setBit(String key, long offset, boolean value) {
log.info("setBit(...) => key -> {},offset -> {},value -> {}", key, offset, value);
Boolean result = redisTemplate.opsForValue().setBit(key, offset, value);
log.info("setBit(...) => result -> {}", result);
if (result == null) {
throw new RedisOpsResultIsNullException();
}
return result;
}
/**
* 设置key-value
*
* 注: 若已存在相同的key,那么原来的key-value会被丢弃
*
* @param key key
* @param value key对应的value
* @param timeout 过时时长
* @param unit timeout的单位
*/
public static void setEx(String key, String value, long timeout, TimeUnit unit) {
log.info("setEx(...) => key -> {},value -> {},timeout -> {},unit -> {}",
key, value, timeout, unit);
redisTemplate.opsForValue().set(key, value, timeout, unit);
}
/**
* 若不存在key时,向redis中添加key-value,返回成功/失败
* 若存在,则不作任何操作,返回false
*
* @param key key
* @param value key对应的value
* @return set是否成功
*/
public static boolean setIfAbsent(String key, String value) {
log.info("setIfAbsent(...) => key -> {},value -> {}", key, value);
Boolean result = redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(key, value);
log.info("setIfAbsent(...) => result -> {}", result);
if (result == null) {
throw new RedisOpsResultIsNullException();
}
return result;
}
/**
* 若不存在key时,向redis中添加一个(具有超时时长的)key-value,返回成功/失败
* 若存在,则不作任何操作,返回false
*
* @param key key
* @param value key对应的value
* @param timeout 超时时长
* @param unit timeout的单位
* @return set是否成功
*/
public static boolean setIfAbsent(String key, String value, long timeout, TimeUnit unit) {
log.info("setIfAbsent(...) => key -> {},value -> {},key -> {},value -> {}", key, value, timeout, unit);
Boolean result = redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(key, value, timeout, unit);
log.info("setIfAbsent(...) => result -> {}", result);
if (result == null) {
throw new RedisOpsResultIsNullException();
}
return result;
}
/**
* 从(redis中key对应的)value的offset位置起(包含该位置),用replaceValue替换对应长度的值
*
* 举例说明:
* 1.假设redis中存在key-value ("ds","0123456789"); 调
* 用setRange("ds","abcdefghijk",3)后,redis中该value值就变为了[012abcdefghijk]
*
* 2.假设redis中存在key-value ("jd","0123456789");调
* 用setRange("jd","xyz",3)后,redis中该value值就变为了[012xyz6789]
*
* 3.假设redis中存在key-value ("ey","0123456789");调
* 用setRange("ey","qwer",15)后,redis中该value值就变为了[0123456789 qwer]
* 注:case3比较特殊,offset超过了原value的长度了,中间就会有一些空格来填充,但是如果在程序
* 中直接输出的话,中间那部分空格可能会出现乱码
*
* @param key 定位key-value的key
* @param replaceValue 要替换的值
* @param offset 起始位置
*/
public static void setRange(String key, String replaceValue, long offset) {
log.info("setRange(...) => key -> {},replaceValue -> {},offset -> {}", key, replaceValue, offset);
redisTemplate.opsForValue().set(key, replaceValue, offset);
}
/**
* 获取到key对应的value的长度
*
* 注: 长度等于{@link String#length}
* 注: 若redis中不存在对应的key-value,则返回值为0.
*
* @param key 定位value的key
* @return value的长度
*/
public static long size(String key) {
log.info("size(...) => key -> {}", key);
Long result = redisTemplate.opsForValue().size(key);
log.info("size(...) => result -> {}", result);
if (result == null) {
throw new RedisOpsResultIsNullException();
}
return result;
}
/**
* 批量设置 key-value
*
* 注: 若存在相同的key,则原来的key-value会被丢弃
*
* @param maps key-value 集
*/
public static void multiSet(Map maps) {
log.info("multiSet(...) => maps -> {}", maps);
redisTemplate.opsForValue().multiSet(maps);
}
/**
* 当redis中,不存在任何一个keys时,才批量设置 key-value,并返回成功/失败.
* 否者,不进行任何操作,并返回false
*
* 即: 假设调用此方法时传入的参数map是这样的: {k1=v1,k2=v2,k3=v3}
* 那么redis中,k1、k2、k3都不存在时,才会批量设置key-value;
* 否则不会设置任何key-value
*
* 注: 若存在相同的key,则原来的key-value会被丢弃
*
* 注:
*
* @param maps key-value 集
* @return 操作是否成功
*/
public static boolean multiSetIfAbsent(Map maps) {
log.info("multiSetIfAbsent(...) => maps -> {}", maps);
Boolean result = redisTemplate.opsForValue().multiSetIfAbsent(maps);
log.info("multiSetIfAbsent(...) => result -> {}", result);
if (result == null) {
throw new RedisOpsResultIsNullException();
}
return result;
}
/**
* 增/减 整数
*
* 注: 负数则为减
* 注: 若key对应的value值不支持增/减操作(即: value不是数字),那么会
* 抛出org.springframework.data.redis.RedisSystemException
*
* @param key 用于定位value的key
* @param increment 增加多少
* @return 增加后的总值
* @throws RedisSystemException key对应的value值不支持增/减操作时
*/
public static long incrBy(String key, long increment) {
log.info("incrBy(...) => key -> {},increment -> {}", key, increment);
Long result = redisTemplate.opsForValue().increment(key, increment);
log.info("incrBy(...) => result -> {}", result);
if (result == null) {
throw new RedisOpsResultIsNullException();
}
return result;
}
/**
* 增/减 浮点数
*
* 注: 慎用浮点数,会有精度问题
* 如: 先 RedisUtil.StringOps.set("ds","123");
* 然后再RedisUtil.StringOps.incrByFloat("ds",100.6);
* 就会看到精度问题
* 注: 负数则为减
* 注: 若key对应的value值不支持增/减操作(即: value不是数字),那么会
* 抛出org.springframework.data.redis.RedisSystemException
*
* @param key 用于定位value的key
* @param increment 增加多少
* @return 增加后的总值
* @throws RedisSystemException key对应的value值不支持增/减操作时
*/
public static double incrByFloat(String key, double increment) {
log.info("incrByFloat(...) => key -> {},increment -> {}", key, increment);
Double result = redisTemplate.opsForValue().increment(key, increment);
log.info("incrByFloat(...) => result -> {}", result);
if (result == null) {
throw new RedisOpsResultIsNullException();
}
return result;
}
/**
* 追加值到末尾
*
* 注: 当redis中原本不存在key时,那么(从效果上来看)此方法就等价于{@link this#set(String, String)}
*
* @param key 定位value的key
* @param value 要追加的value值
* @return 追加后, 整个value的长度
*/
public static int append(String key, String value) {
log.info("append(...) => key -> {},value -> {}", key, value);
Integer result = redisTemplate.opsForValue().append(key, value);
log.info("append(...) => result -> {}", result);
if (result == null) {
throw new RedisOpsResultIsNullException();
}
return result;
}
/**
* 根据key,获取到对应的value值
*
* @param key key-value对应的key
* @return 该key对应的值
* 注: 若key不存在,则返回null
*/
public static String get(String key) {
log.info("get(...) => key -> {}", key);
String result = redisTemplate.opsForValue().get(key);
log.info("get(...) => result -> {} ", result);
return result;
}
/**
* 对(key对应的)value进行截取,截取范围为[start,end]
*
* 注: 若[start,end]的范围不在value的范围中,那么返回的是空字符串 ""
* 注: 若value只有一部分在[start,end]的范围中,那么返回的是value对应部分的内容(即:不足的地方,并不会以空来填充)
*
* @param key 定位value的key
* @param start 起始位置 (从0开始)
* @param end 结尾位置 (从0开始)
* @return 截取后的字符串
*/
public static String getRange(String key, long start, long end) {
log.info("getRange(...) => kry -> {}", key);
String result = redisTemplate.opsForValue().get(key, start, end);
log.info("getRange(...) => result -> {} ", result);
return result;
}
/**
* 给指定key设置新的value,并返回旧的value
*
* 注: 若redis中不存在key,那么此操作仍然可以成功,不过返回的旧值是null
*
* @param key 定位value的key
* @param newValue 要为该key设置的新的value值
* @return 旧的value值
*/
public static String getAndSet(String key, String newValue) {
log.info("getAndSet(...) => key -> {},value -> {}", key, newValue);
String oldValue = redisTemplate.opsForValue().getAndSet(key, newValue);
log.info("getAndSet(...) => oldValue -> {}", oldValue);
return oldValue;
}
/**
* 获取(key对应的)value在二进制下,offset位置的bit值
*
* 注: 当offset的值在(二进制下的value的)索引范围外时,返回的也是false
*
* 示例:
* RedisUtil.StringOps.set("akey","a");
* 字符串a,转换为二进制为01100001
* 那么getBit("akey",6)获取到的结果为false
*
* @param key 定位value的key
* @param offset 定位bit的索引
* @return offset位置对应的bit的值(true - 1, false - 0)
*/
public static boolean getBit(String key, long offset) {
log.info("getBit(...) => key -> {},offset -> {}", key, offset);
Boolean result = redisTemplate.opsForValue().getBit(key, offset);
log.info("getBit(...) => result -> {}", result);
if (result == null) {
throw new RedisOpsResultIsNullException();
}
return result;
}
/**
* 批量获取value值
*
* 注: 若redis中,对应的key不存在,那么该key对应的返回的value值为null
*
* @param keys key集
* @return value值集合
*/
public static List multiGet(Collection keys) {
log.info("multiGet(...) => keys -> {}", keys);
List result = redisTemplate.opsForValue().multiGet(keys);
log.info("multiGet(...) => result -> {}", result);
return result;
}
}
/**
* hash相关操作
*
* 提示: 简单的,可以将redis中hash的数据结构看作是 Map>
*/
public static class HashOps {
/**
* 向key对应的hash中,增加一个键值对entryKey-entryValue
*
* 注: 同一个hash里面,若已存在相同的entryKey,那么此操作将丢弃原来的entryKey-entryValue,
* 而使用新的entryKey-entryValue
*
* @param key 定位hash的key
* @param entryKey 要向hash中增加的键值对里的 键
* @param entryValue 要向hash中增加的键值对里的 值
*/
public static void hPut(String key, String entryKey, String entryValue) {
log.info("hPut(...) => key -> {},entryKey -> {},entryValue -> {}", key, entryKey, entryValue);
redisTemplate.opsForHash().put(key, entryKey, entryValue);
}
/**
* 向key对应的hash中,增加maps(即: 批量增加entry集)
*
* 注: 同一个hash里面,若已存在相同的entryKey,那么此操作将丢弃原来的entryKey-entryValue,
* 而使用新的entryKey-entryValue
*
* @param key 定位hash的key
* @param maps 要向hash中增加的键值对集
*/
public static void hPutAll(String key, Map maps) {
log.info("hPutAll(...) => key -> {},maps -> {}", key, maps);
redisTemplate.opsForHash().putAll(key, maps);
}
/**
* 当key对应的hash中,不存在entryKey时,才(向key对应的hash中,)增加entryKey-entryValue
* 否则,不进行任何操作
*
* @param key 定位hash的key
* @param entryKey 要向hash中增加的键值对里的 键
* @param entryValue 要向hash中增加的键值对里的 值
* @return 操作是否成功
*/
public static boolean hPutIfAbsent(String key, String entryKey, String entryValue) {
log.info("hPutIfAbsent(...) => key -> {},entryKey -> {},entryValue -> {}",
key, entryKey, entryValue);
Boolean result = redisTemplate.opsForHash().putIfAbsent(key, entryKey, entryValue);
log.info("hPutIfAbsent(...) => result -> {}", result);
if (result != null) {
throw new RedisOpsResultIsNullException();
}
return result;
}
/**
* 获取到key对应的hash里面的对应字段的值
*
* 注: 若redis中不存在对应的key,则返回null
* 若key对应的hash中不存在对应的entryKey,也会返回null
*
* @param key 定位hash的key
* @param entryKey 定位hash里面的entryValue的entryKey
* @return key对应的hash里的entryKey对应的entryValue值
*/
public static Object hGet(String key, String entryKey) {
log.info("hGet(...) => key -> {},entryKey -> {}", key, entryKey);
Object entryValue = redisTemplate.opsForHash().get(key, entryKey);
log.info("hGet(...) => entryValue -> {}", entryValue);
return entryValue;
}
/**
* 获取到key对应的hash(即: 获取到key对应的Map)
*
* 注: 若redis中不存在对应的key,则返回一个没有任何entry的空的Map(,而不是返回null)
*
* @param key 定位hash的key
* @return key对应的hash
*/
public static Map hGetAll(String key) {
log.info("hGetAll(...) => key -> {}", key);
Map result = redisTemplate.opsForHash().entries(key);
log.info("hGetAll(...) => result -> {}", result);
return result;
}
/**
* 批量获取(key对应的)hash中的entryKey的entryValue
*
* 注: 若hash中对应的entryKey不存在,那么返回的对应的entryValue值为null
* 注: redis中key不存在,那么返回的List中,每个元素都为null
* 追注: 这个List本身不为null,size也不为0,只是每个list中的每个元素为null而已
*
* @param key 定位hash的key
* @param entryKeys 需要获取的hash中的字段集
* @return hash中对应entryKeys的对应entryValue集
*/
public static List hMultiGet(String key, Collection entryKeys) {
log.info("hMultiGet(...) => key -> {},entryKeys -> {}", key, entryKeys);
List entryValues = redisTemplate.opsForHash().multiGet(key, entryKeys);
log.info("hMultiGet(...) => entryValues -> {}", entryValues);
return entryValues;
}
/**
* (批量)删除(key对应的)hash中的对应entryKey-entryValue
*
* 注: 1、若redis中不存在对应的key,则返回0;
* 2、若要删除的entryKey,在key对应的hash中不存在,在count不会+1,如:
* RedisUtil.HashOps.hPut("ds","name","邓沙利文");
* RedisUtil.HashOps.hPut("ds","birthday","1994-02-05");
* RedisUtil.HashOps.hPut("ds","hobby","女");
* 则调用RedisUtil.HashOps.hDelete("ds","name","birthday","hobby","non-exist-entryKey")
* 的返回结果为3
* 注: 若(key对应的)hash中的所有entry都被删除了,那么该key也会被删除
*
* @param key 定位hash的key
* @param entryKeys 定位要删除的entryKey-entryValue的entryKey
* @return 删除了对应hash中多少个entry
*/
public static long hDelete(String key, Object... entryKeys) {
log.info("hDelete(...) => key -> {},entryKeys -> {}", key, entryKeys);
Long count = redisTemplate.opsForHash().delete(key, entryKeys);
log.info("hDelete(...) => count -> {}", count);
if (count == null) {
throw new RedisOpsResultIsNullException();
}
return count;
}
/**
* 查看(key对应的)hash中,是否存在entryKey对应的entry
*
* 注: 若redis中不存在key,则返回false
* 注: 若key对应的hash中不存在对应的entryKey,也会返回false
*
* @param key 定位hash的key
* @param entryKey 定位hash中entry的entryKey
* @return hash中是否存在entryKey对应的entry.
*/
public static boolean hExists(String key, String entryKey) {
log.info("hDelete(...) => key -> {},entryKeys -> {}", key, entryKey);
Boolean exist = redisTemplate.opsForHash().hasKey(key, entryKey);
log.info("hDelete(...) => exist -> {}", exist);
return exist;
}
/**
* 增/减(hash中的某个entryValue值) 整数
*
* 注: 负数则为减
* 注: 若key不存在,那么会自动创建对应的hash,并创建对应的entryKey、entryValue,entryValue的初始值为increment
* 注: 若entryKey不存在,那么会自动创建对应的entryValue,entryValue的初始值为increment
* 注: 若key对应的value值不支持增/减操作(即: value不是数字),那么会
* 抛出org.springframework.data.redis.RedisSystemException
*
* @param key 用于定位hash的key
* @param entryKey 用于定位entryValue的entryKey
* @param increment 增加多少
* @return 增加后的总值
* @throws RedisSystemException key对应的value值不支持增/减操作时
*/
public static long hIncrBy(String key, Object entryKey, long increment) {
log.info("hIncrBy(...) => key -> {},entryKey -> {},increment -> {}",
key, entryKey, increment);
Long result = redisTemplate.opsForHash().increment(key, entryKey, increment);
log.info("hIncrBy(...) => result -> {}", result);
if (result == null) {
throw new RedisOpsResultIsNullException();
}
return result;
}
/**
* 增/减(hash中的某个entryValue值) 浮点数
*
* 注: 负数则为减
* 注: 若key不存在,那么会自动创建对应的hash,并创建对应的entryKey、entryValue,entryValue的初始值为increment
* 注: 若entryKey不存在,那么会自动创建对应的entryValue,entryValue的初始值为increment
* 注: 若key对应的value值不支持增/减操作(即: value不是数字),那么会
* 抛出org.springframework.data.redis.RedisSystemException
* 注: 因为是浮点数,所以可能会和{@link StringOps#incrByFloat(String, double)}一样,出现精度问题
* 追注: 本人简单测试了几组数据,暂未出现精度问题
*
* @param key 用于定位hash的key
* @param entryKey 用于定位entryValue的entryKey
* @param increment 增加多少
* @return 增加后的总值
* @throws RedisSystemException key对应的value值不支持增/减操作时
*/
public static double hIncrByFloat(String key, Object entryKey, double increment) {
log.info("hIncrByFloat(...) => key -> {},entryKey -> {},increment -> {}",
key, entryKey, increment);
Double result = redisTemplate.opsForHash().increment(key, entryKey, increment);
log.info("hIncrByFloat(...) => result -> {}", result);
if (result == null) {
throw new RedisOpsResultIsNullException();
}
return result;
}
/**
* 获取(key对应的)hash中的所有entryKey
*
* 注: 若key不存在,则返回的是一个空的Set(,而不是返回null)
*
* @param key 定位hash的key
* @return hash中的所有entryKey
*/
public static Set hKeys(String key) {
log.info("hKeys(...) => key -> {}", key);
Set entryKeys = redisTemplate.opsForHash().keys(key);
log.info("hKeys(...) => entryKeys -> {}", entryKeys);
return entryKeys;
}
/**
* 获取(key对应的)hash中的所有entryValue
*
* 注: 若key不存在,则返回的是一个空的List(,而不是返回null)
*
* @param key 定位hash的key
* @return hash中的所有entryValue
*/
public static List hValues(String key) {
log.info("hValues(...) => key -> {}", key);
List entryValues = redisTemplate.opsForHash().values(key);
log.info("hValues(...) => entryValues -> {}", entryValues);
return entryValues;
}
/**
* 获取(key对应的)hash中的所有entry的数量
*
* 注: 若redis中不存在对应的key,则返回值为0
*
* @param key 定位hash的key
* @return (key对应的)hash中, entry的个数
*/
public static long hSize(String key) {
log.info("hSize(...) => key -> {}", key);
Long count = redisTemplate.opsForHash().size(key);
log.info("hSize(...) => count -> {}", count);
if (count == null) {
throw new RedisOpsResultIsNullException();
}
return count;
}
/**
* 根据options匹配到(key对应的)hash中的对应的entryKey,并返回对应的entry集
*
*
* 注: ScanOptions实例的创建方式举例:
* 1、ScanOptions.NONE
* 2、ScanOptions.scanOptions().match("n??e").build()
*
* @param key 定位hash的key
* @param options 匹配entryKey的条件
* 注: ScanOptions.NONE表示全部匹配
* 注: ScanOptions.scanOptions().match(pattern).build()表示按照pattern匹配,
* 其中pattern中可以使用通配符 * ? 等,
* * 表示>=0个字符
* ? 表示有且只有一个字符
* 此处的匹配规则与{@link KeyOps#keys(String)}处的一样
* @return 匹配到的(key对应的)hash中的entry
*/
@SneakyThrows
public static Cursor> hScan(String key, ScanOptions options) {
log.info("hScan(...) => key -> {},options -> {}", key, mapper.writeValueAsString(options));
Cursor> cursor = redisTemplate.opsForHash().scan(key, options);
log.info("hScan(...) => cursor -> {}", mapper.writeValueAsString(cursor));
return cursor;
}
}
/**
* list相关操作
*
* 提示: 列表中的元素,可以重复
*
* 提示: list是有序的
*
* 提示: redis中的list中的索引,可分为两类,这两类都可以用来定位list中元素:
* 类别一: 从left到right,是从0开始依次增大: 0, 1, 2, 3...
* 类别二: 从right到left,是从-1开始依次减小: -1,-2,-3,-4...
*/
public static class ListOps {
/**
* 从左端推入元素进列表
*
* 注: 若redis中不存在对应的key,那么会自动创建
*
* @param key 定位list的key
* @param item 要推入list的元素
* @return 推入后, (key对应的)list的size
*/
public static long lLeftPush(String key, String item) {
log.info("lLeftPush(...) => key -> {},item -> {}", key, item);
Long size = redisTemplate.opsForList().leftPush(key, item);
log.info("lLeftPush(...) => size -> {}", size);
if (size == null) {
throw new RedisOpsResultIsNullException();
}
return size;
}
/**
* 从左端批量推入元素进列表
*
* 注: 若redis中不存在对应的key,那么会自动创建
* 注: 这一批item中,先push左侧的,后push右侧的
*
* @param key 定位list的key
* @param items 要批量推入list的元素集
* @return 推入后, (key对应的)list的size
*/
public static long lLeftPushAll(String key, String... items) {
log.info("lLeftPushAll(...) => key -> {},items -> {}", key, items);
Long size = redisTemplate.opsForList().leftPushAll(key, items);
log.info("lLeftPushAll(...) => size -> {}", size);
if (size == null) {
throw new RedisOpsResultIsNullException();
}
return size;
}
/**
* 从左端批量推入元素进列表
*
* 注: 若redis中不存在对应的key,那么会自动创建
* 注: 这一批item中,那个item先从Collection取出来,就先push哪个
*
* @param key 定位list的key
* @param items 要批量推入list的元素集
* @return 推入后, (key对应的)list的size
*/
public static long lLeftPushAll(String key, Collection items) {
log.info("lLeftPushAll(...) => key -> {},items -> {}", key, items);
Long size = redisTemplate.opsForList().leftPushAll(key, items);
log.info("lLeftPushAll(...) => size -> {}", size);
if (size == null) {
throw new RedisOpsResultIsNullException();
}
return size;
}
/**
* 如果redis中存在key,则从左端批量推入元素进列表;
* 否则,不进行任何操作
*
* @param key 定位list的key
* @param item 要推入list的项
* @return 推入后, (key对应的)list的size
*/
public static long lLeftPushIfPresent(String key, String item) {
log.info("lLeftPushIfPresent(...) => key -> {},item -> {}", key, item);
Long size = redisTemplate.opsForList().leftPushIfPresent(key, item);
log.info("lLeftPushIfPresent(...) => size -> {}", size);
if (size == null) {
throw new RedisOpsResultIsNullException();
}
return size;
}
/**
* 若key对应的list中存在pivot项,那么将item放入第一个pivot项前(即:放在第一个pivot项左边);
* 若key对应的list中不存在pivot项,那么不做任何操作,直接返回-1
*
* 注: 若redis中不存在对应的key,那么会自动创建
*
* @param key 定位list的key
* @param item 要推入list的元素
* @return 推入后, (key对应的)list的size
*/
public static long lLeftPush(String key, String pivot, String item) {
log.info("lLeftPush(...) => key -> {},pivot -> {},item -> {}", key, pivot, item);
Long size = redisTemplate.opsForList().leftPush(key, pivot, item);
log.info("lLeftPush(...) => size -> {}", size);
if (size == null) {
throw new RedisOpsResultIsNullException();
}
return size;
}
/**
* 与{@link ListOps#lLeftPush(String, String)}类比即可,不过是从list右侧推入元素
*/
public static long lRightPush(String key, String item) {
log.info("lRightPush(...) => key -> {},item -> {}", key, item);
Long size = redisTemplate.opsForList().rightPush(key, item);
log.info("lRightPush(...) => size -> {}", size);
if (size == null) {
throw new RedisOpsResultIsNullException();
}
return size;
}
/**
* 与{@link ListOps#lLeftPushAll(String, String...)}类比即可,不过是从list右侧推入元素
*/
public static long lRightPushAll(String key, String... items) {
log.info("lRightPushAll(...) => key -> {},items -> {}", key, items);
Long size = redisTemplate.opsForList().rightPushAll(key, items);
log.info("lRightPushAll(...) => size -> {}", size);
if (size == null) {
throw new RedisOpsResultIsNullException();
}
return size;
}
/**
* 与{@link ListOps#lLeftPushAll(String, Collection)}类比即可,不过是从list右侧推入元素
*/
public static long lRightPushAll(String key, Collection items) {
log.info("lRightPushAll(...) => key -> {},items -> {}", key, items);
Long size = redisTemplate.opsForList().rightPushAll(key, items);
log.info("lRightPushAll(...) => size -> {}", size);
if (size == null) {
throw new RedisOpsResultIsNullException();
}
return size;
}
/**
* 与{@link ListOps#lLeftPushIfPresent(String, String)}类比即可,不过是从list右侧推入元素
*/
public static long lRightPushIfPresent(String key, String item) {
log.info("lRightPushIfPresent(...) => key -> {},item -> {}", key, item);
Long size = redisTemplate.opsForList().rightPushIfPresent(key, item);
log.info("lRightPushIfPresent(...) => size -> {}", size);
if (size == null) {
throw new RedisOpsResultIsNullException();
}
return size;
}
/**
* 与{@link ListOps#lLeftPush(String, String, String)}类比即可,不过是从list右侧推入元素
*/
public static long lRightPush(String key, String pivot, String item) {
log.info("lLeftPush(...) => key -> {},pivot -> {},item -> {}", key, pivot, item);
Long size = redisTemplate.opsForList().rightPush(key, pivot, item);
log.info("lLeftPush(...) => size -> {}", size);
if (size == null) {
throw new RedisOpsResultIsNullException();
}
return size;
}
/**
* 【非阻塞队列】 从左侧移出(key对应的)list中的第一个元素,并将该元素返回
*
* 注: 此方法是非阻塞的,即: 若(key对应的)list中的所有元素都被pop移出了,此时,再进行pop的话,会立即返回null
* 注: 此方法是非阻塞的,即: 若redis中不存在对应的key,那么会立即返回null
* 注: 若将(key对应的)list中的所有元素都pop完了,那么该key会被删除
*
* @param key 定位list的key
* @return 移出的那个元素
*/
public static String lLeftPop(String key) {
log.info("lLeftPop(...) => key -> {}", key);
String item = redisTemplate.opsForList().leftPop(key);
log.info("lLeftPop(...) => item -> {}", item);
return item;
}
/**
* 【阻塞队列】 从左侧移出(key对应的)list中的第一个元素,并将该元素返回
*
* 注: 此方法是阻塞的,即: 若(key对应的)list中的所有元素都被pop移出了,此时,再进行pop的话,
* 会阻塞timeout这么久,然后返回null
* 注: 此方法是阻塞的,即: 若redis中不存在对应的key,那么会阻塞timeout这么久,然后返回null
* 注: 若将(key对应的)list中的所有元素都pop完了,那么该key会被删除
*
* 提示: 若阻塞过程中,目标key-list出现了,且里面有item了,那么会立马停止阻塞,进行元素移出并返回
*
* @param key 定位list的key
* @param timeout 超时时间
* @param unit timeout的单位
* @return 移出的那个元素
*/
public static String lLeftPop(String key, long timeout, TimeUnit unit) {
log.info("lLeftPop(...) => key -> {},timeout -> {},unit -> {}", key, timeout, unit);
String item = redisTemplate.opsForList().leftPop(key, timeout, unit);
log.info("lLeftPop(...) => item -> {}", item);
return item;
}
/**
* 与{@link ListOps#lLeftPop(String)}类比即可,不过是从list右侧移出元素
*/
public static String lRightPop(String key) {
log.info("lRightPop(...) => key -> {}", key);
String item = redisTemplate.opsForList().rightPop(key);
log.info("lRightPop(...) => item -> {}", item);
return item;
}
/**
* 与{@link ListOps#lLeftPop(String, long, TimeUnit)}类比即可,不过是从list右侧移出元素
*/
public static String lRightPop(String key, long timeout, TimeUnit unit) {
log.info("lRightPop(...) => key -> {},timeout -> {},unit -> {}", key, timeout, unit);
String item = redisTemplate.opsForList().rightPop(key, timeout, unit);
log.info("lRightPop(...) => item -> {}", item);
return item;
}
/**
* 【非阻塞队列】 从sourceKey对应的sourceList右侧移出一个item,并将这个item推
* 入(destinationKey对应的)destinationList的左侧
*
* 注: 若sourceKey对应的list中没有item了,则立马认为(从sourceKey对应的list中pop出来的)item为null,
* null并不会往destinationKey对应的list中push
* 追注: 此时,此方法的返回值是null
*
* 注: 若将(sourceKey对应的)list中的所有元素都pop完了,那么该sourceKey会被删除
*
* @param sourceKey 定位sourceList的key
* @param destinationKey 定位destinationList的key
* @return 移动的这个元素
*/
public static String lRightPopAndLeftPush(String sourceKey, String destinationKey) {
log.info("lRightPopAndLeftPush(...) => sourceKey -> {},destinationKey -> {}",
sourceKey, destinationKey);
String item = redisTemplate.opsForList().rightPopAndLeftPush(sourceKey, destinationKey);
log.info("lRightPopAndLeftPush(...) => item -> {}", item);
return item;
}
/**
* 【阻塞队列】 从sourceKey对应的sourceList右侧移出一个item,并将这个item推
* 入(destinationKey对应的)destinationList的左侧
*
* 注: 若sourceKey对应的list中没有item了,则阻塞等待,直到能从sourceList中移出一个非null的item(或等待时长超时);
* case1: 等到了一个非null的item,那么继续下面的push操作,并返回这个item
* case2: 超时了,还没等到非null的item,那么pop出的结果就未null,此时并不会往destinationList进行push
* 此时,此方法的返回值是null
*
* 注: 若将(sourceKey对应的)list中的所有元素都pop完了,那么该sourceKey会被删除
*
* @param sourceKey 定位sourceList的key
* @param destinationKey 定位destinationList的key
* @param timeout 超时时间
* @param unit timeout的单位
* @return 移动的这个元素
*/
public static String lRightPopAndLeftPush(String sourceKey, String destinationKey, long timeout,
TimeUnit unit) {
log.info("lRightPopAndLeftPush(...) => sourceKey -> {},destinationKey -> {},timeout -> {},"
+ " unit -> {}", sourceKey, destinationKey, timeout, unit);
String item = redisTemplate.opsForList().rightPopAndLeftPush(sourceKey, destinationKey, timeout, unit);
log.info("lRightPopAndLeftPush(...) => item -> {}", item);
return item;
}
/**
* 设置(key对应的)list中对应索引位置index处的元素为item
*
* 注: 若key不存在,则会抛出org.springframework.data.redis.RedisSystemException
* 注: 若索引越界,也会抛出org.springframework.data.redis.RedisSystemException
*
* @param key 定位list的key
* @param index 定位list中的元素的索引
* @param item 要替换成的值
*/
public static void lSet(String key, long index, String item) {
log.info("lSet(...) => key -> {},index -> {},item -> {}", key, index, item);
redisTemplate.opsForList().set(key, index, item);
}
/**
* 通过索引index,获取(key对应的)list中的元素
*
* 注: 若key不存在 或 index超出(key对应的)list的索引范围,那么返回null
*
* @param key 定位list的key
* @param index 定位list中的item的索引
* @return list中索引index对应的item
*/
public static String lIndex(String key, long index) {
log.info("lIndex(...) => key -> {},index -> {}", key, index);
String item = redisTemplate.opsForList().index(key, index);
log.info("lIndex(...) => item -> {}", item);
return item;
}
/**
* 获取(key对应的)list中索引在[start,end]之间的item集
*
* 注: 含start、含end
* 注: 当key不存在时,获取到的是空的集合
* 注: 当获取的范围比list的范围还要大时,获取到的是这两个范围的交集
*
* 提示: 可通过RedisUtil.ListOps.lRange(key,0,-1)来获取到该key对应的整个list
*
* @param key 定位list的key
* @param start 起始元素的index
* @param end 结尾元素的index
* @return 对应的元素集合
*/
public static List lRange(String key, long start, long end) {
log.info("lRange(...) => key -> {},start -> {},end -> {}", key, start, end);
List result = redisTemplate.opsForList().range(key, start, end);
log.info("lRange(...) => result -> {}", result);
return result;
}
/**
* 获取(key对应的)list
*
* @param key 定位list的key
* @return (key对应的)list
* @see ListOps#lRange(String, long, long)
*/
public static List lWholeList(String key) {
log.info("lWholeList(...) => key -> {}", key);
List result = redisTemplate.opsForList().range(key, 0, -1);
log.info("lWholeList(...) => result -> {}", result);
return result;
}
/**
* 获取(key对应的)list的size
*
* 注: 当key不存在时,获取到的size为0.
*
* @param key 定位list的key
* @return list的size
*/
public static long lSize(String key) {
log.info("lSize(...) => key -> {}", key);
Long size = redisTemplate.opsForList().size(key);
log.info("lSize(...) => size -> {}", size);
if (size == null) {
throw new RedisOpsResultIsNullException();
}
return size;
}
/**
* 删除(key对应的)list中,前expectCount个值等于item的项
*
* 注: 若expectCount == 0,则表示删除list中所有的值等于item的项.
* 注: 若expectCount > 0, 则表示删除从左往右进行
* 注: 若expectCount < 0, 则表示删除从右往左进行
*
* 注: 若list中,值等于item的项的个数少于expectCount时,那么会删除list中所有的值等于item的项
* 注: 当key不存在时,返回0
* 注: 若lRemove后,将(key对应的)list中没有任何元素了,那么该key会被删除
*
* @param key 定位list的key
* @param expectCount 要删除的item的个数
* @param item 要删除的item
* @return 实际删除了的item的个数
*/
public static long lRemove(String key, long expectCount, String item) {
log.info("lRemove(...) => key -> {},expectCount -> {},item -> {}", key, expectCount, item);
Long actualCount = redisTemplate.opsForList().remove(key, expectCount, item);
log.info("lRemove(...) => actualCount -> {}", actualCount);
if (actualCount == null) {
throw new RedisOpsResultIsNullException();
}
return actualCount;
}
/**
* 裁剪(即: 对list中的元素取交集)
*
* 举例说明: list中的元素索引范围是[0,8],而这个方法传入的[start,end]为 [3,10],
* 那么裁剪就是对[0,8]和[3,10]进行取交集,得到[3,8],那么裁剪后
* 的list中,只剩下(原来裁剪前)索引在[3,8]之间的元素了
*
* 注: 若裁剪后的(key对应的)list就是空的,那么该key会被删除
*
* @param key 定位list的key
* @param start 要删除的item集的起始项的索引
* @param end 要删除的item集的结尾项的索引
*/
public static void lTrim(String key, long start, long end) {
log.info("lTrim(...) => key -> {},start -> {},end -> {}", key, start, end);
redisTemplate.opsForList().trim(key, start, end);
}
}
/**
* set相关操作
*
* 提示: set中的元素,不可以重复
* 提示: set是无序的
* 提示: redis中String的数据结构可参考resources/data-structure/Set(集合)的数据结构(示例一).png
* redis中String的数据结构可参考resources/data-structure/Set(集合)的数据结构(示例二).png
*/
public static class SetOps {
/**
* 向(key对应的)set中添加items
*
* 注: 若key不存在,则会自动创建
* 注: set中的元素会去重
*
* @param key 定位set的key
* @param items 要向(key对应的)set中添加的items
* @return 此次添加操作, 添加到set中的元素的个数
*/
public static long sAdd(String key, String... items) {
log.info("sAdd(...) => key -> {},items -> {}", key, items);
Long count = redisTemplate.opsForSet().add(key, items);
log.info("sAdd(...) => count -> {}", count);
if (count == null) {
throw new RedisOpsResultIsNullException();
}
return count;
}
/**
* 从(key对应的)set中删除items
*
* 注: 若key不存在,则返回0
* 注: 若已经将(key对应的)set中的项删除完了,那么对应的key也会被删除
*
* @param key 定位set的key
* @param items 要移除的items
* @return 实际删除了的个数
*/
public static long sRemove(String key, Object... items) {
log.info("sRemove(...) => key -> {},items -> {}", key, items);
Long count = redisTemplate.opsForSet().remove(key, items);
log.info("sRemove(...) => count -> {}", count);
if (count == null) {
throw new RedisOpsResultIsNullException();
}
return count;
}
/**
* 从(key对应的)set中随机移出一个item,并返回这个item
*
* 注: 因为set是无序的,所以移出的这个item,是随机的; 并且,哪怕
* 是数据一样的set,多次测试移出操作,移除的元素也是随机的
*
* 注: 若已经将(key对应的)set中的项pop完了,那么对应的key会被删除
*
* @param key 定位set的key
* @return 移出的项
*/
public static String sPop(String key) {
log.info("sPop(...) => key -> {}", key);
String popItem = redisTemplate.opsForSet().pop(key);
log.info("sPop(...) => popItem -> {}", popItem);
return popItem;
}
/**
* 将(sourceKey对应的)sourceSet中的元素item,移动到(destinationKey对应的)destinationSet中
*
* 注: 当sourceKey不存在时,返回false
* 注: 当item不存在时,返回false
* 注: 若destinationKey不存在,那么在移动时会自动创建
* 注: 若已经将(sourceKey对应的)set中的项move出去完了,那么对应的sourceKey会被删除
*
* @param sourceKey 定位sourceSet的key
* @param item 要移动的项目
* @param destinationKey 定位destinationSet的key
* @return 移动成功与否
*/
public static boolean sMove(String sourceKey, String item, String destinationKey) {
Boolean result = redisTemplate.opsForSet().move(sourceKey, item, destinationKey);
log.info("sMove(...) => sourceKey -> {},destinationKey -> {},item -> {}",
sourceKey, destinationKey, item);
log.info("sMove(...) => result -> {}", result);
if (result == null) {
throw new RedisOpsResultIsNullException();
}
return result;
}
/**
* 获取(key对应的)set中的元素个数
*
* 注: 若key不存在,则返回0
*
* @param key 定位set的key
* @return (key对应的)set中的元素个数
*/
public static long sSize(String key) {
log.info("sSize(...) => key -> {}", key);
Long size = redisTemplate.opsForSet().size(key);
log.info("sSize(...) => size -> {}", size);
if (size == null) {
throw new RedisOpsResultIsNullException();
}
return size;
}
/**
* 判断(key对应的)set中是否含有item
*
* 注: 若key不存在,则返回false
*
* @param key 定位set的key
* @param item 被查找的项
* @return (key对应的)set中是否含有item
*/
public static boolean sIsMember(String key, Object item) {
log.info("sSize(...) => key -> {},size -> {}", key, item);
Boolean result = redisTemplate.opsForSet().isMember(key, item);
log.info("sSize(...) => result -> {}", result);
if (result == null) {
throw new RedisOpsResultIsNullException();
}
return result;
}
/**
* 获取两个(key对应的)Set的交集
*
* 注: 若不存在任何交集,那么返回空的集合(,而不是null)
* 注: 若其中一个key不存在(或两个key都不存在),那么返回空的集合(,而不是null)
*
* @param key 定位其中一个set的键
* @param otherKey 定位其中另一个set的键
* @return item交集
*/
public static Set sIntersect(String key, String otherKey) {
log.info("sIntersect(...) => key -> {},otherKey -> {}", key, otherKey);
Set intersectResult = redisTemplate.opsForSet().intersect(key, otherKey);
log.info("sIntersect(...) => intersectResult -> {}", intersectResult);
return intersectResult;
}
/**
* 获取多个(key对应的)Set的交集
*
* 注: 若不存在任何交集,那么返回空的集合(,而不是null)
* 注: 若>=1个key不存在,那么返回空的集合(,而不是null)
*
* @param key 定位其中一个set的键
* @param otherKeys 定位其它set的键集
* @return item交集
*/
public static Set sIntersect(String key, Collection otherKeys) {
log.info("sIntersect(...) => key -> {},otherKeys -> {}", key, otherKeys);
Set intersectResult = redisTemplate.opsForSet().intersect(key, otherKeys);
log.info("sIntersect(...) => intersectResult -> {}", intersectResult);
return intersectResult;
}
/**
* 获取两个(key对应的)Set的交集,并将结果add到storeKey对应的Set中
*
* case1: 交集不为空,storeKey不存在,则 会创建对应的storeKey,并将交集添加到(storeKey对应的)set中
* case2: 交集不为空,storeKey已存在,则 会清除原(storeKey对应的)set中所有的项,然后将交集添加到(storeKey对应的)set中
* case3: 交集为空,则不进行下面的操作,直接返回0
*
* 注: 求交集的部分,详见{@link SetOps#sIntersect(String, String)}
*
* @param key 定位其中一个set的键
* @param otherKey 定位其中另一个set的键
* @param storeKey 定位(要把交集添加到哪个)set的key
* @return add到(storeKey对应的)Set后, 该set对应的size
*/
public static long sIntersectAndStore(String key, String otherKey, String storeKey) {
log.info("sIntersectAndStore(...) => key -> {},otherKey -> {},storeKey -> {}",
key, otherKey, storeKey);
Long size = redisTemplate.opsForSet().intersectAndStore(key, otherKey, storeKey);
log.info("sIntersectAndStore(...) => size -> {}", size);
if (size == null) {
throw new RedisOpsResultIsNullException();
}
return size;
}
/**
* 获取多个(key对应的)Set的交集,并将结果add到storeKey对应的Set中
*
* case1: 交集不为空,storeKey不存在,则 会创建对应的storeKey,并将交集添加到(storeKey对应的)set中
* case2: 交集不为空,storeKey已存在,则 会清除原(storeKey对应的)set中所有的项,然后将交集添加到(storeKey对应的)set中
* case3: 交集为空,则不进行下面的操作,直接返回0
*
* 注: 求交集的部分,详见{@link SetOps#sIntersect(String, Collection)}
*/
public static long sIntersectAndStore(String key, Collection otherKeys, String storeKey) {
log.info("sIntersectAndStore(...) => key -> {},otherKeys -> {},storeKey -> {}", key, otherKeys, storeKey);
Long size = redisTemplate.opsForSet().intersectAndStore(key, otherKeys, storeKey);
log.info("sIntersectAndStore(...) => size -> {}", size);
if (size == null) {
throw new RedisOpsResultIsNullException();
}
return size;
}
/**
* 获取两个(key对应的)Set的并集
*
* 注: 并集中的元素也是唯一的,这是Set保证的
*
* @param key 定位其中一个set的键
* @param otherKey 定位其中另一个set的键
* @return item并集
*/
public static Set sUnion(String key, String otherKey) {
log.info("sUnion(...) => key -> {},otherKey -> {}", key, otherKey);
Set unionResult = redisTemplate.opsForSet().union(key, otherKey);
log.info("sUnion(...) => unionResult -> {}", unionResult);
return unionResult;
}
/**
* 获取两个(key对应的)Set的并集
*
* 注: 并集中的元素也是唯一的,这是Set保证的
*
* @param key 定位其中一个set的键
* @param otherKeys 定位其它set的键集
* @return item并集
*/
public static Set sUnion(String key, Collection otherKeys) {
log.info("sUnion(...) => key -> {},otherKeys -> {}", key, otherKeys);
Set unionResult = redisTemplate.opsForSet().union(key, otherKeys);
log.info("sUnion(...) => unionResult -> {}", unionResult);
return unionResult;
}
/**
* 获取两个(key对应的)Set的并集,并将结果add到storeKey对应的Set中
*
* case1: 并集不为空,storeKey不存在,则 会创建对应的storeKey,并将并集添加到(storeKey对应的)set中
* case2: 并集不为空,storeKey已存在,则 会清除原(storeKey对应的)set中所有的项,然后将并集添加到(storeKey对应的)set中
* case3: 并集为空,则不进行下面的操作,直接返回0
*
* 注: 求并集的部分,详见{@link SetOps#sUnion(String, String)}
*
* @param key 定位其中一个set的键
* @param otherKey 定位其中另一个set的键
* @param storeKey 定位(要把并集添加到哪个)set的key
* @return add到(storeKey对应的)Set后, 该set对应的size
*/
public static long sUnionAndStore(String key, String otherKey, String storeKey) {
log.info("sUnionAndStore(...) => key -> {},otherKey -> {},storeKey -> {}",
key, otherKey, storeKey);
Long size = redisTemplate.opsForSet().unionAndStore(key, otherKey, storeKey);
log.info("sUnionAndStore(...) => size -> {}", size);
if (size == null) {
throw new RedisOpsResultIsNullException();
}
return size;
}
/**
* 获取两个(key对应的)Set的并集,并将结果add到storeKey对应的Set中
*
* case1: 并集不为空,storeKey不存在,则 会创建对应的storeKey,并将并集添加到(storeKey对应的)set中
* case2: 并集不为空,storeKey已存在,则 会清除原(storeKey对应的)set中所有的项,然后将并集添加到(storeKey对应的)set中
* case3: 并集为空,则不进行下面的操作,直接返回0
*
* 注: 求并集的部分,详见{@link SetOps#sUnion(String, Collection)}
*
* @param key 定位其中一个set的键
* @param otherKeys 定位其它set的键集
* @param storeKey 定位(要把并集添加到哪个)set的key
* @return add到(storeKey对应的)Set后, 该set对应的size
*/
public static long sUnionAndStore(String key, Collection otherKeys, String storeKey) {
log.info("sUnionAndStore(...) => key -> {},otherKeys -> {},storeKey -> {}",
key, otherKeys, storeKey);
Long size = redisTemplate.opsForSet().unionAndStore(key, otherKeys, storeKey);
log.info("sUnionAndStore(...) => size -> {}", size);
if (size == null) {
throw new RedisOpsResultIsNullException();
}
return size;
}
/**
* 获取 (key对应的)Set 减去 (otherKey对应的)Set 的差集
*
* 注: 如果被减数key不存在,那么结果为空的集合(,而不是null)
* 注: 如果被减数key存在,但减数key不存在,那么结果即为(被减数key对应的)Set
*
* @param key 定位"被减数set"的键
* @param otherKey 定位"减数set"的键
* @return item差集
*/
public static Set sDifference(String key, String otherKey) {
log.info("sDifference(...) => key -> {},otherKey -> {}",
key, otherKey);
Set differenceResult = redisTemplate.opsForSet().difference(key, otherKey);
log.info("sDifference(...) => differenceResult -> {}", differenceResult);
return differenceResult;
}
/**
* 获取 (key对应的)Set 减去 (otherKeys对应的)Sets 的差集
*
* 注: 如果被减数key不存在,那么结果为空的集合(,而不是null)
* 注: 如果被减数key存在,但减数key不存在,那么结果即为(被减数key对应的)Set
*
* 提示: 当有多个减数时,被减数先减去哪一个减数,后减去哪一个减数,是无所谓的,是不影响最终结果的
*
* @param key 定位"被减数set"的键
* @param otherKeys 定位"减数集sets"的键集
* @return item差集
*/
public static Set sDifference(String key, Collection otherKeys) {
log.info("sDifference(...) => key -> {},otherKeys -> {}", key, otherKeys);
Set differenceResult = redisTemplate.opsForSet().difference(key, otherKeys);
log.info("sDifference(...) => differenceResult -> {}", differenceResult);
return differenceResult;
}
/**
* 获取 (key对应的)Set 减去 (otherKey对应的)Set 的差集,并将结果add到storeKey对应的Set中
*
* case1: 差集不为空,storeKey不存在,则 会创建对应的storeKey,并将差集添加到(storeKey对应的)set中
* case2: 差集不为空,storeKey已存在,则 会清除原(storeKey对应的)set中所有的项,然后将差集添加到(storeKey对应的)set中
* case3: 差集为空,则不进行下面的操作,直接返回0
*
* 注: 求并集的部分,详见{@link SetOps#sDifference(String, String)}
*
* @param key 定位"被减数set"的键
* @param otherKey 定位"减数set"的键
* @param storeKey 定位(要把差集添加到哪个)set的key
* @return add到(storeKey对应的)Set后, 该set对应的size
*/
public static long sDifferenceAndStore(String key, String otherKey, String storeKey) {
log.info("sDifferenceAndStore(...) => key -> {},otherKey -> {},storeKey -> {}",
key, otherKey, storeKey);
Long size = redisTemplate.opsForSet().differenceAndStore(key, otherKey, storeKey);
log.info("sDifferenceAndStore(...) => size -> {}", size);
if (size == null) {
throw new RedisOpsResultIsNullException();
}
return size;
}
/**
* 获取 (key对应的)Set 减去 (otherKey对应的)Set 的差集,并将结果add到storeKey对应的Set中
*
* case1: 差集不为空,storeKey不存在,则 会创建对应的storeKey,并将差集添加到(storeKey对应的)set中
* case2: 差集不为空,storeKey已存在,则 会清除原(storeKey对应的)set中所有的项,然后将差集添加到(storeKey对应的)set中
* case3: 差集为空,则不进行下面的操作,直接返回0
*
* 注: 求并集的部分,详见{@link SetOps#sDifference(String, String)}
*
* @param key 定位"被减数set"的键
* @param otherKeys 定位"减数集sets"的键集
* @param storeKey 定位(要把差集添加到哪个)set的key
* @return add到(storeKey对应的)Set后, 该set对应的size
*/
public static long sDifferenceAndStore(String key, Collection otherKeys, String storeKey) {
log.info("sDifferenceAndStore(...) => key -> {},otherKeys -> {},storeKey -> {}",
key, otherKeys, storeKey);
Long size = redisTemplate.opsForSet().differenceAndStore(key, otherKeys, storeKey);
log.info("sDifferenceAndStore(...) => size -> {}", size);
if (size == null) {
throw new RedisOpsResultIsNullException();
}
return size;
}
/**
* 获取key对应的set
*
* 注: 若key不存在,则返回的是空的set(,而不是null)
*
* @param key 定位set的key
* @return (key对应的)set
*/
public static Set sMembers(String key) {
log.info("sMembers(...) => key -> {}", key);
Set members = redisTemplate.opsForSet().members(key);
log.info("sMembers(...) => members -> {}", members);
return members;
}
/**
* 从key对应的set中随机获取一项
*
* @param key 定位set的key
* @return 随机获取到的项
*/
public static String sRandomMember(String key) {
log.info("sRandomMember(...) => key -> {}", key);
String randomItem = redisTemplate.opsForSet().randomMember(key);
log.info("sRandomMember(...) => randomItem -> {}", randomItem);
return randomItem;
}
/**
* 从key对应的set中获取count次随机项(,set中的同一个项可能被多次获取)
*
* 注: count可大于set的size
* 注: 取出来的结果里可能存在相同的值
*
* @param key 定位set的key
* @param count 要取多少项
* @return 随机获取到的项集
*/
public static List sRandomMembers(String key, long count) {
log.info("sRandomMembers(...) => key -> {},count -> {}", key, count);
List randomItems = redisTemplate.opsForSet().randomMembers(key, count);
log.info("sRandomMembers(...) => randomItems -> {}", randomItems);
return randomItems;
}
/**
* 从key对应的set中随机获取count个项
*
* 注: 若count >= set的size,那么返回的即为这个key对应的set
* 注: 取出来的结果里没有重复的项
*
* @param key 定位set的key
* @param count 要取多少项
* @return 随机获取到的项集
*/
public static Set sDistinctRandomMembers(String key, long count) {
log.info("sDistinctRandomMembers(...) => key -> {},count -> {}", key, count);
Set distinctRandomItems = redisTemplate.opsForSet().distinctRandomMembers(key, count);
log.info("sDistinctRandomMembers(...) => distinctRandomItems -> {}", distinctRandomItems);
return distinctRandomItems;
}
/**
* 根据options匹配到(key对应的)set中的对应的item,并返回对应的item集
*
*
* 注: ScanOptions实例的创建方式举例:
* 1、ScanOptions.NONE
* 2、ScanOptions.scanOptions().match("n??e").build()
*
* @param key 定位set的key
* @param options 匹配set中的item的条件
* 注: ScanOptions.NONE表示全部匹配
* 注: ScanOptions.scanOptions().match(pattern).build()表示按照pattern匹配,
* 其中pattern中可以使用通配符 * ? 等,
* * 表示>=0个字符
* ? 表示有且只有一个字符
* 此处的匹配规则与{@link KeyOps#keys(String)}处的一样
* @return 匹配到的(key对应的)set中的项
*/
@SneakyThrows
public static Cursor sScan(String key, ScanOptions options) {
log.info("sScan(...) => key -> {},options -> {}", key, mapper.writeValueAsString(options));
Cursor cursor = redisTemplate.opsForSet().scan(key, options);
log.info("sScan(...) => cursor -> {}", mapper.writeValueAsString(cursor));
return cursor;
}
}
/**
* ZSet相关操作
*
* 特别说明: ZSet是有序的,
* 不仅体现在: redis中的存储上有序
* 还体现在: 此工具类ZSetOps中返回值类型为Set>的方法,实际返回类型是LinkedHashSet>
*
* 提示: redis中的ZSet,一定程度等于redis中的Set + redis中的Hash的结合体
* 提示: redis中String的数据结构可参考resources/data-structure/ZSet(有序集合)的数据结构(示例一).png
* redis中String的数据结构可参考resources/data-structure/ZSet(有序集合)的数据结构(示例二).png
* 提示: ZSet中的entryKey即为成员项,entryValue即为这个成员项的分值,ZSet根据成员的分值,来堆成员进行排序
*/
public static class ZSetOps {
/**
* 向(key对应的)zset中添加(item,score)
*
* 注: item为entryKey成员项,score为entryValue分数值
*
* 注: 若(key对应的)zset中已存在(与此次要添加的项)相同的item项,那么此次添加操作会失败,返回false;
* 但是!!! zset中原item的score会被更新为此次add的相同item项的score
* 所以,也可以通过zAdd达到更新item对应score的目的
*
* 注: score可为正、可为负、可为0; 总之,double范围内都可以
*
* 注: 若score的值一样,则按照item排序
*
* @param key 定位set的key
* @param item 要往(key对应的)zset中添加的成员项
* @param score item的分值
* @return 是否添加成功
*/
public static boolean zAdd(String key, String item, double score) {
log.info("zAdd(...) => key -> {},item -> {},score -> {}", key, item, score);
Boolean result = redisTemplate.opsForZSet().add(key, item, score);
log.info("zAdd(...) => result -> {}", result);
if (result == null) {
throw new RedisOpsResultIsNullException();
}
return result;
}
/**
* 批量添加entry-
*
* 注: 若entry- 集中存在item相同的项(,score不一样),那么redis在执行真正的批量add操作前,会
* 将其中一个item过滤掉
* 注: 同样的,若(key对应的)zset中已存在(与此次要添加的项)相同的item项,那么此次批量添加操作中,
* 对该item项的添加会失败,会失败,成功计数器不会加1;但是!!! zset中原item的score会被更新为此
* 次add的相同item项的score所以,也可以通过zAdd达到更新item对应score的目的
*
* @param key 定位set的key
* @param entries 要添加的entry
- 集
* @return 本次添加进(key对应的)zset中的entry的个数
*/
@SneakyThrows
public static long zAdd(String key, Set
> entries) {
log.info("zAdd(...) => key -> {},entries -> {}", key, mapper.writeValueAsString(entries));
Long count = redisTemplate.opsForZSet().add(key, entries);
log.info("zAdd(...) => count -> {}", count);
if (count == null) {
throw new RedisOpsResultIsNullException();
}
return count;
}
/**
* 从(key对应的)zset中移除项
*
* 注:若key不存在,则返回0
*
* @param key 定位set的key
* @param items 要移除的项集
* @return 实际移除了的项的个数
*/
public static long zRemove(String key, Object... items) {
log.info("zRemove(...) => key -> {},items -> {}", key, items);
Long count = redisTemplate.opsForZSet().remove(key, items);
log.info("zRemove(...) => count -> {}", count);
if (count == null) {
throw new RedisOpsResultIsNullException();
}
return count;
}
/**
* 移除(key对应的)zset中,排名范围在[startIndex,endIndex]内的item
*
* 注:默认的,按score.item升序排名,排名从0开始
*
* 注: 类似于List中的索引,排名可以分为多个方式:
* 从前到后(正向)的排名: 0、1、2...
* 从后到前(反向)的排名: -1、-2、-3...
*
* 注: 不论是使用正向排名,还是使用反向排名,使用此方法时,应保证 startRange代表的元素的位置
* 在endRange代表的元素的位置的前面,如:
* 示例一: RedisUtil.ZSetOps.zRemoveRange("name",0,2);
* 示例二: RedisUtil.ZSetOps.zRemoveRange("site",-2,-1);
* 示例三: RedisUtil.ZSetOps.zRemoveRange("foo",0,-1);
*
* 注:若key不存在,则返回0
*
* @param key 定位set的key
* @param startRange 开始项的排名
* @param endRange 结尾项的排名
* @return 实际移除了的项的个数
*/
public static long zRemoveRange(String key, long startRange, long endRange) {
log.info("zRemoveRange(...) => key -> {},startRange -> {},endRange -> {}",
key, startRange, endRange);
Long count = redisTemplate.opsForZSet().removeRange(key, startRange, endRange);
log.info("zRemoveRange(...) => count -> {}", count);
if (count == null) {
throw new RedisOpsResultIsNullException();
}
return count;
}
/**
* 移除(key对应的)zset中,score范围在[minScore,maxScore]内的item
*
* 提示: 虽然删除范围包含两侧的端点(即:包含minScore和maxScore),但是由于double存在精度问题,所以建议:
* 设置值时,minScore应该设置得比要删除的项里,最小的score还小一点
* maxScore应该设置得比要删除的项里,最大的score还大一点
* 追注: 本人简单测试了几组数据,暂未出现精度问题
*
* 注:若key不存在,则返回0
*
* @param key 定位set的key
* @param minScore score下限(含这个值)
* @param maxScore score上限(含这个值)
* @return 实际移除了的项的个数
*/
public static long zRemoveRangeByScore(String key, double minScore, double maxScore) {
log.info("zRemoveRangeByScore(...) => key -> {},startIndex -> {},startIndex -> {}",
key, minScore, maxScore);
Long count = redisTemplate.opsForZSet().removeRangeByScore(key, minScore, maxScore);
log.info("zRemoveRangeByScore(...) => count -> {}", count);
if (count == null) {
throw new RedisOpsResultIsNullException();
}
return count;
}
/**
* 增/减 (key对应的zset中,)item的分数值
*
* @param key 定位zset的key
* @param item 项
* @param delta 变化量(正 - 增,负 - 减)
* @return 修改后的score值
*/
public static double zIncrementScore(String key, String item, double delta) {
log.info("zIncrementScore(...) => key -> {},item -> {},delta -> {}", key, item, delta);
Double scoreValue = redisTemplate.opsForZSet().incrementScore(key, item, delta);
log.info("zIncrementScore(...) => scoreValue -> {}", scoreValue);
if (scoreValue == null) {
throw new RedisOpsResultIsNullException();
}
return scoreValue;
}
/**
* 返回item在(key对应的)zset中的(按score从小到大的)排名
*
* 注: 排名从0开始 即意味着,此方法等价于: 返回item在(key对应的)zset中的位置索引
* 注: 若key或item不存在,返回null
* 注: 排序规则是score,item,即:优先以score排序,若score相同,则再按item排序
*
* @param key 定位zset的key
* @param item 项
* @return 排名(等价于 : 索引)
*/
public static long zRank(String key, Object item) {
log.info("zRank(...) => key -> {},item -> {}", key, item);
Long rank = redisTemplate.opsForZSet().rank(key, item);
log.info("zRank(...) => rank -> {}", rank);
if (rank == null) {
throw new RedisOpsResultIsNullException();
}
return rank;
}
/**
* 返回item在(key对应的)zset中的(按score从大到小的)排名
*
* 注: 排名从0开始补充: 因为是按score从大到小排序的,所以最大score对应的item的排名为0
* 注: 若key或item不存在,返回null
* 注: 排序规则是score,item,即:优先以score排序,若score相同,则再按item排序
*
* @param key 定位zset的key
* @param item 项
* @return 排名(等价于 : 索引)
*/
public static long zReverseRank(String key, Object item) {
log.info("zReverseRank(...) => key -> {},item -> {}", key, item);
Long reverseRank = redisTemplate.opsForZSet().reverseRank(key, item);
log.info("zReverseRank(...) => reverseRank -> {}", reverseRank);
if (reverseRank == null) {
throw new RedisOpsResultIsNullException();
}
return reverseRank;
}
/**
* 根据索引位置,获取(key对应的)zset中排名处于[start,end]中的item项集
*
* 注: 不论是使用正向排名,还是使用反向排名,使用此方法时,应保证 startIndex代表的元素的
* 位置在endIndex代表的元素的位置的前面,如:
* 示例一: RedisUtil.ZSetOps.zRange("name",0,2);
* 示例二: RedisUtil.ZSetOps.zRange("site",-2,-1);
* 示例三: RedisUtil.ZSetOps.zRange("foo",0,-1);
*
* 注: 若key不存在,则返回空的集合
*
* 注: 当[start,end]的范围比实际zset的范围大时,返回范围上"交集"对应的项集合
*
* @param key 定位zset的key
* @param start 排名开始位置
* @param end 排名结束位置
* @return 对应的item项集
*/
public static Set zRange(String key, long start, long end) {
log.info("zRange(...) => key -> {},start -> {},end -> {}", key, start, end);
Set result = redisTemplate.opsForZSet().range(key, start, end);
log.info("zRange(...) => result -> {}", result);
return result;
}
/**
* 获取(key对应的)zset中的所有item项
*
* @param key 定位zset的键
* @return (key对应的)zset中的所有item项
* @see ZSetOps#zRange(String, long, long)
*/
public static Set zWholeZSetItem(String key) {
log.info("zWholeZSetItem(...) => key -> {}", key);
Set result = redisTemplate.opsForZSet().range(key, 0, -1);
log.info("zWholeZSetItem(...) =>result -> {}", result);
return result;
}
/**
* 根据索引位置,获取(key对应的)zset中排名处于[start,end]中的entry集
*
* 注: 不论是使用正向排名,还是使用反向排名,使用此方法时,应保证 startIndex代表的元素的
* 位置在endIndex代表的元素的位置的前面,如:
* 示例一: RedisUtil.ZSetOps.zRange("name",0,2);
* 示例二: RedisUtil.ZSetOps.zRange("site",-2,-1);
* 示例三: RedisUtil.ZSetOps.zRange("foo",0,-1);
*
* 注: 若key不存在,则返回空的集合
*
* 注: 当[start,end]的范围比实际zset的范围大时,返回范围上"交集"对应的项集合
*
* 注: 此方法和{@link ZSetOps#zRange(String, long, long)}类似,不过此方法返回的不是item集,而是entry集
*
* @param key 定位zset的key
* @param start 排名开始位置
* @param end 排名结束位置
* @return 对应的entry集
*/
@SneakyThrows
public static Set> zRangeWithScores(String key, long start, long end) {
log.info("zRangeWithScores(...) => key -> {},start -> {},end -> {}", key, start, end);
Set> entries = redisTemplate.opsForZSet().rangeWithScores(key, start, end);
log.info("zRangeWithScores(...) => entries -> {}", mapper.writeValueAsString(entries));
return entries;
}
/**
* 获取(key对应的)zset中的所有entry
*
* @param key 定位zset的键
* @return (key对应的)zset中的所有entry
* @see ZSetOps#zRangeWithScores(String, long, long)
*/
@SneakyThrows
public static Set> zWholeZSetEntry(String key) {
log.info("zWholeZSetEntry(...) => key -> {}", key);
Set> entries = redisTemplate.opsForZSet().rangeWithScores(key, 0, -1);
log.info("zWholeZSetEntry(...) => entries -> {}", key, mapper.writeValueAsString(entries));
return entries;
}
/**
* 根据score,获取(key对应的)zset中分数值处于[minScore,maxScore]中的item项集
*
* 注: 若key不存在,则返回空的集合
* 注: 当[minScore,maxScore]的范围比实际zset中score的范围大时,返回范围上"交集"对应的项集合
*
* 提示: 虽然删除范围包含两侧的端点(即:包含minScore和maxScore),但是由于double存在精度问题,所以建议:
* 设置值时,minScore应该设置得比要删除的项里,最小的score还小一点
* maxScore应该设置得比要删除的项里,最大的score还大一点
* 追注: 本人简单测试了几组数据,暂未出现精度问题
*
* @param key 定位zset的key
* @param minScore score下限
* @param maxScore score上限
* @return 对应的item项集
*/
public static Set zRangeByScore(String key, double minScore, double maxScore) {
log.info("zRangeByScore(...) => key -> {},minScore -> {},maxScore -> {}", key, minScore, maxScore);
Set items = redisTemplate.opsForZSet().rangeByScore(key, minScore, maxScore);
log.info("zRangeByScore(...) => items -> {}", items);
return items;
}
/**
* 根据score,获取(key对应的)zset中分数值处于[minScore,maxScore]中的,score处于[minScore,
* 排名大于等于offset的count个item项
*
* 特别注意: 对于不是特别熟悉redis的人来说,offset 和 count最好都使用正数,避免引起理解上的歧义
*
* 注: 若key不存在,则返回空的集合
*
* 提示: 虽然删除范围包含两侧的端点(即:包含minScore和maxScore),但是由于double存在精度问题,所以建议:
* 设置值时,minScore应该设置得比要删除的项里,最小的score还小一点
* maxScore应该设置得比要删除的项里,最大的score还大一点
* 追注: 本人简单测试了几组数据,暂未出现精度问题
*
* @param key 定位zset的key
* @param minScore score下限
* @param maxScore score上限
* @param offset 偏移量(即:排名下限)
* @param count 期望获取到的元素个数
* @return 对应的item项集
*/
public static Set zRangeByScore(String key, double minScore, double maxScore,
long offset, long count) {
log.info("zRangeByScore(...) => key -> {},minScore -> {},maxScore -> {},offset -> {},"
+ "count -> {}", key, minScore, maxScore, offset, count);
Set items = redisTemplate.opsForZSet().rangeByScore(key, minScore, maxScore, offset, count);
log.info("zRangeByScore(...) => items -> {}", items);
return items;
}
/**
* 获取(key对应的)zset中的所有score处于[minScore,maxScore]中的entry
*
* @param key 定位zset的键
* @param minScore score下限
* @param maxScore score上限
* @return (key对应的)zset中的所有score处于[minScore, maxScore]中的entry
* @see ZSetOps#zRangeByScore(String, double, double)
*
* 注: 若key不存在,则返回空的集合
* 注: 当[minScore,maxScore]的范围比实际zset中score的范围大时,返回范围上"交集"对应的项集合
*/
@SneakyThrows
public static Set> zRangeByScoreWithScores(String key, double minScore, double maxScore) {
log.info("zRangeByScoreWithScores(...) => key -> {},minScore -> {},maxScore -> {}",
key, minScore, maxScore);
Set> entries = redisTemplate.opsForZSet().rangeByScoreWithScores(key, minScore, maxScore);
log.info("zRangeByScoreWithScores(...) => entries -> {}", mapper.writeValueAsString(entries));
return entries;
}
/**
* 获取(key对应的)zset中,score处于[minScore,maxScore]里的、排名大于等于offset的count个entry
*
* 特别注意: 对于不是特别熟悉redis的人来说,offset 和 count最好都使用正数,避免引起理解上的歧义
*
* @param key 定位zset的键
* @param minScore score下限
* @param maxScore score上限
* @param offset 偏移量(即:排名下限)
* @param count 期望获取到的元素个数
* @return [startIndex, endIndex] & [minScore,maxScore]里的entry
*/
@SneakyThrows
public static Set> zRangeByScoreWithScores(String key, double minScore,
double maxScore, long offset,
long count) {
log.info("zRangeByScoreWithScores(...) => key -> {},minScore -> {},maxScore -> {},"
+ " offset -> {},count -> {}",
key, minScore, maxScore, offset, count);
Set> entries = redisTemplate.opsForZSet().rangeByScoreWithScores(key, minScore,
maxScore, offset, count);
log.info("zRangeByScoreWithScores(...) => entries -> {}", mapper.writeValueAsString(entries));
return entries;
}
/**
* 获取时,先按score倒序,然后根据索引位置,获取(key对应的)zset中排名处于[start,end]中的item项集
*
* @see ZSetOps#zRange(String, long, long) 只是zReverseRange这里会提前多一个倒序
*/
public static Set zReverseRange(String key, long start, long end) {
log.info("zReverseRange(...) => key -> {},start -> {},end -> {}", key, start, end);
Set entries = redisTemplate.opsForZSet().reverseRange(key, start, end);
log.info("zReverseRange(...) => entries -> {}", entries);
return entries;
}
/**
* 获取时,先按score倒序,然后根据索引位置,获取(key对应的)zset中排名处于[start,end]中的entry集
*
* @see ZSetOps#zRangeWithScores(String, long, long) 只是zReverseRangeWithScores这里会提前多一个倒序
*/
@SneakyThrows
public static Set> zReverseRangeWithScores(String key, long start, long end) {
log.info("zReverseRangeWithScores(...) => key -> {},start -> {},end -> {}", key, start, end);
Set> entries = redisTemplate.opsForZSet().reverseRangeWithScores(key, start, end);
log.info("zReverseRangeWithScores(...) => entries -> {}", mapper.writeValueAsString(entries));
return entries;
}
/**
* 获取时,先按score倒序,然后根据score,获取(key对应的)zset中分数值处于[minScore,maxScore]中的item项集
*
* @see ZSetOps#zRangeByScore(String, double, double) 只是zReverseRangeByScore这里会提前多一个倒序
*/
public static Set zReverseRangeByScore(String key, double minScore, double maxScore) {
log.info("zReverseRangeByScore(...) => key -> {},minScore -> {},maxScore -> {}",
key, minScore, maxScore);
Set items = redisTemplate.opsForZSet().reverseRangeByScore(key, minScore, maxScore);
log.info("zReverseRangeByScore(...) => items -> {}", items);
return items;
}
/**
* 获取时,先按score倒序,然后获取(key对应的)zset中的所有score处于[minScore,maxScore]中的entry
*
* @see ZSetOps#zRangeByScoreWithScores(String, double, double) 只是zReverseRangeByScoreWithScores这里会提前多一个倒序
*/
@SneakyThrows
public static Set> zReverseRangeByScoreWithScores(String key, double minScore, double maxScore) {
log.info("zReverseRangeByScoreWithScores(...) => key -> {},minScore -> {},maxScore -> {}",
key, minScore, maxScore);
Set> entries = redisTemplate.opsForZSet().reverseRangeByScoreWithScores(key,
minScore, maxScore);
log.info("zReverseRangeByScoreWithScores(...) => entries -> {}", mapper.writeValueAsString(entries));
return entries;
}
/**
* 获取时,先按score倒序,然后根据score,获取(key对应的)zset中分数值处于[minScore,maxScore]中的,
* score处于[minScore,排名大于等于offset的count个item项
*
* @see ZSetOps#zRangeByScore(String, double, double, long, long) 只是zReverseRangeByScore这里会提前多一个倒序
*/
public static Set zReverseRangeByScore(String key, double minScore, double maxScore, long offset, long count) {
log.info("zReverseRangeByScore(...) => key -> {},minScore -> {},maxScore -> {},offset -> {},"
+ "count -> {}", key, minScore, maxScore, offset, count);
Set items = redisTemplate.opsForZSet().reverseRangeByScore(key, minScore, maxScore, offset, count);
log.info("items -> {}", items);
return items;
}
/**
* 统计(key对应的zset中)score处于[minScore,maxScore]中的item的个数
*
* @param key 定位zset的key
* @param minScore score下限
* @param maxScore score上限
* @return [minScore, maxScore]中item的个数
*/
public static long zCount(String key, double minScore, double maxScore) {
log.info("zCount(...) => key -> {},minScore -> {},maxScore -> {}", key, minScore, maxScore);
Long count = redisTemplate.opsForZSet().count(key, minScore, maxScore);
log.info("zCount(...) => count -> {}", count);
if (count == null) {
throw new RedisOpsResultIsNullException();
}
return count;
}
/**
* 统计(key对应的)zset中item的个数
*
* 注: 此方法等价于{@link ZSetOps#zZCard(String)}
*
* @param key 定位zset的key
* @return zset中item的个数
*/
public static long zSize(String key) {
log.info("zSize(...) => key -> {}", key);
Long size = redisTemplate.opsForZSet().size(key);
log.info("zSize(...) => size -> {}", size);
if (size == null) {
throw new RedisOpsResultIsNullException();
}
return size;
}
/**
* 统计(key对应的)zset中item的个数
*
* 注: 此方法等价于{@link ZSetOps#zSize(String)}
*
* @param key 定位zset的key
* @return zset中item的个数
*/
public static long zZCard(String key) {
log.info("zZCard(...) => key -> {}", key);
Long size = redisTemplate.opsForZSet().zCard(key);
log.info("zZCard(...) => size -> {}", size);
if (size == null) {
throw new RedisOpsResultIsNullException();
}
return size;
}
/**
* 统计(key对应的)zset中指定item的score
*
* @param key 定位zset的key
* @param item zset中的item
* @return item的score
*/
public static double zScore(String key, Object item) {
log.info("zScore(...) => key -> {},item -> {}", key, item);
Double score = redisTemplate.opsForZSet().score(key, item);
log.info("zScore(...) => score -> {}", score);
if (score == null) {
throw new RedisOpsResultIsNullException();
}
return score;
}
/**
* 获取两个(key对应的)ZSet的并集,并将结果add到storeKey对应的ZSet中
*
* 注: 和set一样,zset中item是唯一的,在多个zset进行Union时,处理相同的item时,score的值会变为对应的score之和,如:
* RedisUtil.ZSetOps.zAdd("name1","a",1);和RedisUtil.ZSetOps.zAdd("name2","a",2);
* 对(name1和name2对应的)zset进行zUnionAndStore之后,新的zset中的项a,对应的score值为3
*
* case1: 交集不为空,storeKey不存在,则 会创建对应的storeKey,并将并集添加到(storeKey对应的)ZSet中
* case2: 交集不为空,storeKey已存在,则 会清除原(storeKey对应的)ZSet中所有的项,然后将并集添加到(storeKey对应的)ZSet中
* case3: 交集为空,则不进行下面的操作,直接返回0
*
* @param key 定位其中一个zset的键
* @param otherKey 定位另外的zset的键
* @param storeKey 定位(要把交集添加到哪个)set的key
* @return add到(storeKey对应的)ZSet后, 该ZSet对应的size
*/
public static long zUnionAndStore(String key, String otherKey, String storeKey) {
log.info("zUnionAndStore(...) => key -> {},otherKey -> {},storeKey -> {}", key, otherKey, storeKey);
Long size = redisTemplate.opsForZSet().unionAndStore(key, otherKey, storeKey);
log.info("zUnionAndStore(...) => size -> {}", size);
if (size == null) {
throw new RedisOpsResultIsNullException();
}
return size;
}
/**
* 获取两个(key对应的)ZSet的并集,并将结果add到storeKey对应的ZSet中
*
* 注: 和set一样,zset中item是唯一的,在多个zset进行Union时,处理相同的item时,score的值会变为对应的score之和,如:
* RedisUtil.ZSetOps.zAdd("name1","a",1);和RedisUtil.ZSetOps.zAdd("name2","a",2);
* 对(name1和name2对应的)zset进行zUnionAndStore之后,新的zset中的项a,对应的score值为3
*
* case1: 并集不为空,storeKey不存在,则 会创建对应的storeKey,并将并集添加到(storeKey对应的)ZSet中
* case2: 并集不为空,storeKey已存在,则 会清除原(storeKey对应的)ZSet中所有的项,然后将并集添加到(storeKey对应的)ZSet中
* case3: 并集为空,则不进行下面的操作,直接返回0
*
* @param key 定位其中一个set的键
* @param otherKeys 定位其它set的键集
* @param storeKey 定位(要把并集添加到哪个)set的key
* @return add到(storeKey对应的)ZSet后, 该ZSet对应的size
*/
public static long zUnionAndStore(String key, Collection otherKeys, String storeKey) {
log.info("zUnionAndStore(...) => key -> {},otherKeys -> {},storeKey -> {}", key, otherKeys, storeKey);
Long size = redisTemplate.opsForZSet().unionAndStore(key, otherKeys, storeKey);
log.info("zUnionAndStore(...) => size -> {}", size);
if (size == null) {
throw new RedisOpsResultIsNullException();
}
return size;
}
/**
* 获取两个(key对应的)ZSet的交集,并将结果add到storeKey对应的ZSet中
*
* 注: 和set一样,zset中item是唯一的,在多个zset进行Intersect时,处理相同的item时,score的值会变为对应的score之和,如:
* RedisUtil.ZSetOps.zAdd("name1","a",1);
* RedisUtil.ZSetOps.zAdd("name1","b",100);
* 和R
* edisUtil.ZSetOps.zAdd("name2","a",2);
* edisUtil.ZSetOps.zAdd("name2","c",200);
* 对(name1和name2对应的)zset进行zIntersectAndStore之后,新的zset中的项a,对应的score值为3
*
* case1: 交集不为空,storeKey不存在,则 会创建对应的storeKey,并将交集添加到(storeKey对应的)ZSet中
* case2: 交集不为空,storeKey已存在,则 会清除原(storeKey对应的)ZSet中所有的项,然后将交集添加到(storeKey对应的)ZSet中
* case3: 交集为空,则不进行下面的操作,直接返回0
*
* @param key 定位其中一个ZSet的键
* @param otherKey 定位其中另一个ZSet的键
* @param storeKey 定位(要把交集添加到哪个)ZSet的key
* @return add到(storeKey对应的)ZSet后, 该ZSet对应的size
*/
public static long zIntersectAndStore(String key, String otherKey, String storeKey) {
log.info("zIntersectAndStore(...) => key -> {},otherKey -> {},storeKey -> {}", key, otherKey, storeKey);
Long size = redisTemplate.opsForZSet().intersectAndStore(key, otherKey, storeKey);
log.info("zIntersectAndStore(...) => size -> {}", size);
if (size == null) {
throw new RedisOpsResultIsNullException();
}
return size;
}
/**
* 获取多个(key对应的)ZSet的交集,并将结果add到storeKey对应的ZSet中
*
* case1: 交集不为空,storeKey不存在,则 会创建对应的storeKey,并将交集添加到(storeKey对应的)ZSet中
* case2: 交集不为空,storeKey已存在,则 会清除原(storeKey对应的)ZSet中所有的项,然后将交集添加到(storeKey对应的)ZSet中
* case3: 交集为空,则不进行下面的操作,直接返回0
*
* @param key 定位其中一个set的键
* @param otherKeys 定位其它set的键集
* @param storeKey 定位(要把并集添加到哪个)set的key
* @return add到(storeKey对应的)ZSet后, 该ZSet对应的size
*/
public static long zIntersectAndStore(String key, Collection otherKeys, String storeKey) {
log.info("zIntersectAndStore(...) => key -> {},otherKeys -> {},storeKey -> {}",
key, otherKeys, storeKey);
Long size = redisTemplate.opsForZSet().intersectAndStore(key, otherKeys, storeKey);
log.info("zIntersectAndStore(...) => size -> {}", size);
if (size == null) {
throw new RedisOpsResultIsNullException();
}
return size;
}
}
/**
* redis分布式锁(单机版).
*
* 使用方式(示例):
* boolean flag = false;
* String lockName = "sichuan:mianyang:fucheng:ds";
* String lockValue = UUID.randomUUID().toString();
* try {
* // 非阻塞获取(锁的最大存活时间采用默认值)
* flag = RedisUtil.LockOps.getLock(lockName,lockValue);
* // 非阻塞获取e.g.
* flag = RedisUtil.LockOps.getLock(lockName,lockValue,3,TimeUnit.SECONDS);
* // 阻塞获取(锁的最大存活时间采用默认值)
* flag = RedisUtil.LockOps.getLockUntilTimeout(lockName,lockValue,2000);
* // 阻塞获取e.g.
* flag = RedisUtil.LockOps.getLockUntilTimeout(lockName,lockValue,2,TimeUnit.SECONDS,2000);
* if (!flag) {
* throw new RuntimeException(" obtain redis-lock[" + lockName + "] fail");
* }
* // your logic
* // ...
* } finally {
* if (flag) {
* RedisUtil.LockOps.releaseLock(lockName,lockValue);
* }
* }
*
* |--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|
* |单机版分布式锁、集群版分布式锁,特别说明: |
* | - 此锁是针对单机Redis的分布式锁; |
* | - 对于Redis集群而言,此锁可能存在失效的情况考虑如下情况: |
* | 首先,当客户端A通过key-value(假设为key名为key123)在Master上获取到一个锁 |
* | 然后,Master试着把这个数据同步到Slave的时候突然挂了(此时Slave上没有该分布式锁的key123) |
* | 接着,Slave变成了Master |
* | 不巧的是,客户端B此时也一以相同的key去获取分布式锁; |
* | 因为现在的Master上没有key123代表的分布式锁, |
* | 所以客户端B此时再通过key123去获取分布式锁时, |
* | 就能获取成功 |
* | 那么此时,客户端A和客户端B同时获取到了同一把分布式锁,分布式锁失效 |
* | - 在Redis集群模式下,如果需要严格的分布式锁的话,可使用Redlock算法来实现Redlock算法原理简述: |
* | - 获取分布式锁: |
* | 1. 客户端获取服务器当前的的时间t0 |
* | 2. 使用相同的key和value依次向5个实例获取锁 |
* | 注:为了避免在某个redis节点耗时太久而影响到对后面的Redis节点的锁的获取; |
* | 客户端在获取每一个Redis节点的锁的时候,自身需要设置一个较小的等待获取锁超时的时间, |
* | 一旦都在某个节点获取分布式锁的时间超过了超时时间,那么就认为在这个节点获取分布式锁失败, |
* | (不把时间浪费在这一个节点上),继续获取下一个节点的分布式锁 |
* | 3. 客户端通过当前时间(t1)减去t0,计算(从所有redis节点)获取锁所消耗的总时间t2(注:t2=t1-t0) |
* | 只有t2小于锁本身的锁定时长(注:若锁的锁定时长是1小时,假设下午一点开始上锁,那么锁会在下午两点 |
* | 的时候失效,而你却在两点后才获取到锁,这个时候已经没意义了),并且,客户端在至少在多半Redis |
* | 节点上获取到锁,我们才认为分布式锁获取成功 |
* | 5. 如果锁已经获取,那么 锁的实际有效时长 = 锁的总有效时长 - 获取分布式锁所消耗的时长; 锁的实际有效时长 应保证 > 0 |
* | 注: 也就是说,如果获取锁失败,那么 |
* | A. 可能是 获取到的锁的个数,不满足大多数原则 |
* | B. 也可能是 锁的实际有效时长不大于0 |
* | - 释放分布式锁: 在每个redis节点上试着删除锁(,不论有没有在该节点上获取到锁) |
* | - 集群下的分布式锁,可直接使用现有类库 |
* | |
* | 注: 如果Redis集群项目能够容忍master宕机导致单机版分布式锁失效的情况的话,那么是直接使用单机版分布式锁在Redis集群的项目中的; |
* | 如果Redis集群项目不能容忍单机版分布式锁失效的情况的话,那么请使用基于RedLock算法的集群版分布式锁; |
* |--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|
*/
public static class LockOps {
/**
* lua脚本,保证 释放锁脚本 的原子性(以避免,并发场景下,释放了别人的锁)
*/
private static final String RELEASE_LOCK_LUA;
/**
* 分布式锁默认(最大)存活时长
*/
public static final long DEFAULT_LOCK_TIMEOUT = 3;
/**
* DEFAULT_LOCK_TIMEOUT的单位
*/
public static final TimeUnit DEFAULT_TIMEOUT_UNIT = TimeUnit.SECONDS;
static {
// 不论lua中0是否代表失败; 对于java的Boolean而言,返回0,则会被解析为false
RELEASE_LOCK_LUA = "if redis.call('get',KEYS[1]) == ARGV[1] "
+ "then "
+ " return redis.call('del',KEYS[1]) "
+ "else "
+ " return 0 "
+ "end ";
}
/**
* 获取(分布式)锁.
*
* 注: 获取结果是即时返回的、是非阻塞的
*
* @see LockOps#getLock(String, String, long, TimeUnit)
*/
public static boolean getLock(final String key, final String value) {
return getLock(key, value, DEFAULT_LOCK_TIMEOUT, DEFAULT_TIMEOUT_UNIT);
}
/**
* 获取(分布式)锁
* 若成功,则直接返回;
* 若失败,则进行重试,直到成功 或 超时为止
*
* 注: 获取结果是阻塞的,要么成功,要么超时,才返回
*
* @param retryTimeoutLimit 重试的超时时长(ms)
* 其它参数可详见:
* @return 是否成功
* @see LockOps#getLock(String, String, long, TimeUnit)
*/
public static boolean getLockUntilTimeout(final String key, final String value,
final long retryTimeoutLimit) {
return getLockUntilTimeout(key, value, DEFAULT_LOCK_TIMEOUT, DEFAULT_TIMEOUT_UNIT, retryTimeoutLimit);
}
/**
* 获取(分布式)锁
* 若成功,则直接返回;
* 若失败,则进行重试,直到成功 或 超时为止
*
* 注: 获取结果是阻塞的,要么成功,要么超时,才返回
*
* @param retryTimeoutLimit 重试的超时时长(ms)
* 其它参数可详见:
* @return 是否成功
* @see LockOps#getLock(String, String, long, TimeUnit, boolean)
*/
public static boolean getLockUntilTimeout(final String key, final String value,
final long timeout, final TimeUnit unit,
final long retryTimeoutLimit) {
log.info("getLockUntilTimeout(...) => key -> {},value -> {},timeout -> {},unit -> {},"
+ "retryTimeoutLimit -> {}ms", key, value, timeout, unit, retryTimeoutLimit);
long startTime = Instant.now().toEpochMilli();
long now = startTime;
do {
try {
boolean alreadyGotLock = getLock(key, value, timeout, unit, false);
if (alreadyGotLock) {
log.info("getLockUntilTimeout(...) => consume time -> {}ms,result -> true", now - startTime);
return true;
}
} catch (Exception e) {
log.warn("getLockUntilTimeout(...) => try to get lock failure! e.getMessage -> {}",
e.getMessage());
}
now = Instant.now().toEpochMilli();
} while (now < startTime + retryTimeoutLimit);
log.info("getLockUntilTimeout(...) => consume time -> {}ms,result -> false", now - startTime);
return false;
}
/**
* 获取(分布式)锁
*
* 注: 获取结果是即时返回的、是非阻塞的
*
* @see LockOps#getLock(String, String, long, TimeUnit, boolean)
*/
public static boolean getLock(final String key, final String value,
final long timeout, final TimeUnit unit) {
return getLock(key, value, timeout, unit, true);
}
/**
* 获取(分布式)锁
*
* 注: 获取结果是即时返回的、是非阻塞的
*
* @param key 锁名
* @param value 锁名对应的value
* 注: value一般采用全局唯一的值,如: requestId、uuid等
* 这样,释放锁的时候,可以再次验证value值,
* 保证自己上的锁只能被自己释放,而不会被别人释放
* 当然,如果锁超时时,会被redis自动删除释放
* @param timeout 锁的(最大)存活时长
* 注: 一般的,获取锁与释放锁 都是成对使用的,在锁在达到(最大)存活时长之前,都会被主动释放
* 但是在某些情况下(如:程序获取锁后,释放锁前,崩了),锁得不到释放,这时就需要等锁过
* 了(最大)存活时长后,被redis自动删除清理了这样就能保证redis中不会留下死数据
* @param unit timeout的单位
* @param recordLog 是否记录日志
* @return 是否成功
*/
public static boolean getLock(final String key, final String value,
final long timeout, final TimeUnit unit,
boolean recordLog) {
if (recordLog) {
log.info("getLock(...) => key -> {},value -> {},timeout -> {},unit -> {},recordLog -> {}",
key, value, timeout, unit, recordLog);
}
Boolean result = redisTemplate.execute((RedisConnection connection) ->
connection.set(key.getBytes(StandardCharsets.UTF_8),
value.getBytes(StandardCharsets.UTF_8),
Expiration.seconds(unit.toSeconds(timeout)),
RedisStringCommands.SetOption.SET_IF_ABSENT)
);
if (recordLog) {
log.info("getLock(...) => result -> {}", result);
}
if (result == null) {
throw new RedisOpsResultIsNullException();
}
return result;
}
/**
* 释放(分布式)锁
*
* 注: 此方式能(通过value的唯一性)保证: 自己加的锁,只能被自己释放
* 注: 锁超时时,也会被redis自动删除释放
*
* @param key 锁名
* @param value 锁名对应的value
* @return 释放锁是否成功
*/
public static boolean releaseLock(final String key, final String value) {
log.info("releaseLock(...) => key -> {},lockValue -> {}", key, value);
Boolean result = redisTemplate.execute((RedisConnection connection) ->
connection.eval(RELEASE_LOCK_LUA.getBytes(),
ReturnType.BOOLEAN, 1,
key.getBytes(StandardCharsets.UTF_8), value.getBytes(StandardCharsets.UTF_8))
);
log.info("releaseLock(...) => result -> {}", result);
if (result == null) {
throw new RedisOpsResultIsNullException();
}
return result;
}
/**
* 释放锁,不校验该key对应的value值
*
* 注: 此方式释放锁,可能导致: 自己加的锁,结果被别人释放了
* 所以不建议使用此方式释放锁
*
* @param key 锁名
*/
@Deprecated
public static void releaseLock(final String key) {
KeyOps.delete(key);
}
}
/**
* 当使用Pipeline 或 Transaction操作redis时,(不论redis中实际操作是否成功,这里)结果(都)会返回null
* 此时,如果试着将null转换为基本类型的数据时,会抛出此异常
*
* 即: 此工具类中的某些方法,希望不要使用Pipeline或Transaction操作redis
*
* 注: Pipeline 或 Transaction默认是不启用的,可详见源码:
*
* @see LettuceConnection#isPipelined()
* @see LettuceConnection#isQueueing()
* @see JedisConnection#isPipelined()
* @see JedisConnection#isQueueing()
*/
public static class RedisOpsResultIsNullException extends NullPointerException {
public RedisOpsResultIsNullException() {
super();
}
public RedisOpsResultIsNullException(String message) {
super(message);
}
}
/**
* 提供一些基础功能支持
*/
public static class Helper {
/**
* 默认拼接符
*/
public static final String DEFAULT_SYMBOL = ":";
/**
* 拼接args
*
* @see Helper#joinBySymbol(String, String...)
*/
public static String join(String... args) {
return Helper.joinBySymbol(DEFAULT_SYMBOL, args);
}
/**
* 使用symbol拼接args
*
* @param symbol 分隔符,如: 【:】
* @param args 要拼接的元素数组,如: 【a b c】
* @return 拼接后的字符串, 如 【a:b:c】
*/
public static String joinBySymbol(String symbol, String... args) {
if (symbol == null || symbol.trim().length() == 0) {
throw new RuntimeException(" symbol must not be empty!");
}
if (args == null || args.length == 0) {
throw new RuntimeException(" args must not be empty!");
}
StringBuilder sb = new StringBuilder(16);
for (String arg : args) {
sb.append(arg).append(symbol);
}
sb.replace(sb.length() - symbol.length(), sb.length(), "");
return sb.toString();
}
}
}
//application.yml配置文件
server:
port: 8080
spring:
datasource:
url: jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/demo?useUnicode=true&serverTimezone=Asia/Shanghai&useSSL=false&characterEncoding=utf-8
username: root
password: root123
driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver
type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
druid:
initial-size: 5 # 初始化大小
min-idle: 10 # 最小连接数
max-active: 20 # 最大连接数
max-wait: 60000 # 获取连接时的最大等待时间
min-evictable-idle-time-millis: 300000 # 一个连接在池中最小生存的时间,单位是毫秒
time-between-eviction-runs-millis: 60000 # 多久才进行一次检测需要关闭的空闲连接,单位是毫秒
filters: stat # 配置扩展插件:stat-监控统计,log4j-日志,wall-防火墙(防止SQL注入),去掉后,监控界面的sql无法统计 ,wall
validation-query: SELECT 1 # 检测连接是否有效的 SQL语句,为空时以下三个配置均无效
test-on-borrow: true # 申请连接时执行validationQuery检测连接是否有效,默认true,开启后会降低性能
test-on-return: true # 归还连接时执行validationQuery检测连接是否有效,默认false,开启后会降低性能
test-while-idle: true # 申请连接时如果空闲时间大于timeBetweenEvictionRunsMillis,执行validationQuery检测连接是否有效,默认false,建议开启,不影响性能
stat-view-servlet:
enabled: true # 是否开启 StatViewServlet
allow: 127.0.0.1 # 访问监控页面 白名单,默认127.0.0.1
deny: 192.168.56.1 # 访问监控页面 黑名单
login-username: zhouzhou # 访问监控页面 登陆账号
login-password: 123 # 访问监控页面 登陆密码
filter:
stat:
enabled: true # 是否开启 FilterStat,默认true
log-slow-sql: true # 是否开启 慢SQL 记录,默认false
slow-sql-millis: 5000 # 慢 SQL 的标准,默认 3000,单位:毫秒
merge-sql: false # 合并多个连接池的监控数据,默认false
redis:
database: 0 #数据库索引
host: 127.0.0.1 #主机位置
port: 6379 #端口
password: #密码
jedis:
pool:
max-active: 8 #最大连接数
max-wait: -1 #最大阻塞等待时间(负数表示没限制)
max-idle: 8 #最大空闲
min-idle: 0 #最小空闲
timeout: 10000 #连接超时时间
logging:
level:
com.yk.code.dao: debug
//pom.xml依赖项
4.0.0
com.yk
code
0.0.1-SNAPSHOT
SpringBoot_05
SpringBoot_05
1.8
UTF-8
UTF-8
2.4.1
org.springframework.boot
spring-boot-starter-freemarker
org.springframework.boot
spring-boot-starter-web
tk.mybatis
mapper-spring-boot-starter
2.0.2
javax.persistence
persistence-api
1.0 compile
org.springframework.boot
spring-boot-starter-aop
com.github.pagehelper
pagehelper-spring-boot-starter
1.2.10
mysql
mysql-connector-java
runtime
org.projectlombok
lombok
true
org.springframework.boot
spring-boot-starter-test
test
com.alibaba
druid-spring-boot-starter
1.2.8
org.springframework.boot
spring-boot-starter-data-redis
org.springframework.boot
spring-boot-dependencies
${spring-boot.version}
pom
import
org.apache.maven.plugins
maven-compiler-plugin
3.8.1
1.8
1.8
UTF-8
org.springframework.boot
spring-boot-maven-plugin
2.4.1
com.yk.code.SpringBoot04Application
repackage
repackage