Redis Sentinel 是 Redis 官方提供的高可用性方案,它通过对 Redis 的主从复制功能进行扩展,实现了 Redis 集群的高可用性。
哨兵模式的优点包括:
自动故障转移:当 Redis 主节点出现故障时,哨兵模式可以自动将一个从节点升级为主节点,从而实现自动故障转移。
自动恢复:当 Redis 主节点恢复正常时,哨兵模式可以自动将其重新加入到集群中,从而实现自动恢复。
监控功能:哨兵模式可以监控 Redis 集群中所有节点的状态,包括主节点和从节点,从而实现对 Redis 集群的全面监控。
哨兵模式的缺点包括:
性能损失:哨兵模式需要对 Redis 集群进行频繁的状态检查和故障转移操作,这会对 Redis 集群的性能产生一定的影响。
部署复杂:哨兵模式需要部署多个哨兵节点来实现高可用性,这会增加部署的复杂度。
因此,哨兵模式适用于对 Redis 集群的高可用性要求比较高的场景,但需要注意其对性能和部署复杂度的影响。如果对性能和部署复杂度要求较高,可以考虑使用其他的 Redis 集群方案,比如 Redis Cluster。
在项目中最常用的 Redis 集群部署方式是 Redis Cluster。Redis Cluster 是 Redis 官方提供的 Redis 集群方案,它通过对 Redis 的源码进行修改,实现了 Redis 集群的分布式功能。在 Redis Cluster 中,每个节点都可以处理读写请求,同时还可以将数据自动分片到不同的节点上,从而实现了 Redis 集群的高可用性和扩展性。
Redis Cluster 的优点包括:
高可用性:Redis Cluster 可以将数据自动分片到不同的节点上,从而实现了 Redis 集群的高可用性。当某个节点出现故障时,Redis Cluster 可以自动将请求转发到其他节点上,从而实现自动故障转移。
扩展性:Redis Cluster 可以将数据自动分片到不同的节点上,从而实现了 Redis 集群的扩展性。当需要扩展 Redis 集群的容量时,只需要增加节点即可,无需对现有节点进行修改。
性能:Redis Cluster 可以将读写请求分散到不同的节点上,从而实现了 Redis 集群的负载均衡。同时,Redis Cluster 还可以将数据自动分片到不同的节点上,从而实现了 Redis 集群的并行处理能力,从而提高了 Redis 集群的性能。
Redis Cluster 的缺点包括:
部署复杂:Redis Cluster 需要部署多个节点来实现高可用性和扩展性,这会增加部署的复杂度。
数据一致性:Redis Cluster 采用的是无中心化的分布式架构,因此在节点之间进行数据同步时,可能会出现数据不一致的情况。Redis Cluster 采用了 Gossip 协议来解决数据同步的问题。
安装docker参考官网https://docs.docker.com/desktop/install/linux-install/
我使用的是CentOS-7-x86_64-DVD-2009.iso
关闭防火墙
systemctl stop firewalld
systemctl disable firewalld
设置固定ip
cd /etc/sysconfig/network-scripts
ll
vim ifcfg-ens33
修改(有的修改,没有的添加)
BOOTPROTO=static
IPADDR="192.168.10.11"
NETMASK="255.255.255.0"
GATEWAY="192.168.10.1"
DNS1="114.114.114.114"
重启网关
systemctl restart network
拉取镜像
docker pull redis:6.2.10
主节点 |
从节点 |
|
第一集群 |
192.168.10.11:6379 |
192.168.10.12:6380 |
第二集群 |
192.168.10.12:6379 |
192.168.10.13:6380 |
第三集群 |
192.168.10.13:6379 |
192.168.10.11:6380 |
编写docker-compose.yml文件
主节点
version: '3.1'
services:
redis-master:
image: redis:6.2.10 # 创建容器时所需的镜像
container_name: redis-master # 服务名称
restart: always # 容器总是重新启动
network_mode: "host" # host 网络模式
command: redis-server /usr/local/etc/redis/redis.conf # 覆盖容器启动后默认执行的命令
volumes: # 数据卷,目录挂载
- ./redis.conf:/usr/local/etc/redis/redis.conf
- ./data:/data
ports:
- "6379:6379"
- "16379:16379"
准备redis.conf文件
可自行在官网下载,需要修改的属性有如下:
port 6379 #端口,默认是6379
bind 0.0.0.0 #监听的IP,默认是本地127.0.0.1
protected-mode no #保护模式默认是开启状态,需要修改为no
cluster-enabled yes #开启集群
cluster-config-file nodes.conf #集群的配置
cluster-node-timeout 5000 #请求超时默认15秒,可自行设置
appendonly yes #开启aof持久化
requirepass ****** #密码
masterauth *****
daemonize no #开启守护线程,默认为no,可不开启
执行docker compose up -d
从节点
version: '3.1'
services:
redis-master:
image: redis:6.2.10 # 创建容器时所需的镜像
container_name: redis-slave # 服务名称
restart: always # 容器总是重新启动
network_mode: "host" # host 网络模式
command: redis-server /usr/local/etc/redis/redis.conf # 覆盖容器启动后默认执行的命令
volumes: # 数据卷,目录挂载
- ./redis.conf:/usr/local/etc/redis/redis.conf
- ./data:/data
ports:
- "6380:6380"
- "16380:16380"
准备redis.conf文件
可自行在官网下载,需要修改的属性有如下:
port 6380 #端口,默认是6379
bind 0.0.0.0 #监听的IP,默认是本地127.0.0.1
protected-mode no #保护模式默认是开启状态,需要修改为no
cluster-enabled yes #开启集群
cluster-config-file nodes.conf #集群的配置
cluster-node-timeout 5000 #请求超时默认15秒,可自行设置
appendonly yes #开启aof持久化
requirepass ****** #密码
masterauth *****
daemonize no #开启守护线程,默认为no,可不开启
执行docker compose up -d
请先确保你的两台机器可以互相通信,然后随便进入一个容器节点,并进入 /usr/local/bin/ 目录:
# 进入容器
docker exec -it redis-master bash
# 切换至指定目录
cd /usr/local/bin/
接下来我们就可以通过以下命令实现 Redis Cluster 集群的创建
redis-cli -a ***** --cluster create 192.168.10.11:6379 192.168.10.11:6380 192.168.10.12:6379 192.168.10.12:6380 192.168.10.13:6379 192.168.10.13:6380 --cluster-replicas 1
*****对应密码
出现选择提示信息,输入 yes,结果如下所示:
成功后显示
可参考:https://www.cnblogs.com/pgyLang/p/16253803.html
引入Redis依赖
org.springframework.boot
spring-boot-starter-data-redis
org.apache.commons
commons-pool2
编写配置文件
spring:
redis:
password: ****** #密码
lettuce: #lettuce连接池配置
pool:
max-active: 8
max-idle: 8
min-idle: 0
max-wait: 1000
shutdown-timeout: 100
cluster: #集群配置
nodes: 192.168.10.11:6379,192.168.10.11:6380,192.168.10.12:6379,192.168.10.12:6380,192.168.10.13:6379,192.168.10.13:6380
max-redirects: 3
编写启动项
@Configuration
public class RedisCacheAutoConfiguration extends CachingConfigurerSupport {
@Value("${spring.redis.cluster.nodes}")
private String nodes;
@Value("${spring.redis.password}")
private String password;
//redis集群配置,6个ip以,分割,然后再以:分割
@Bean
public RedisClusterConfiguration redisClusterConfiguration(){
RedisClusterConfiguration redisClusterConfiguration = new RedisClusterConfiguration();
String[] cNodes = nodes.split(",");
Set hp = new HashSet<>();
for (String node : cNodes) {
String[] split = node.split(":");
hp.add(new RedisNode(split[0].trim(),Integer.parseInt(split[1])));
}
redisClusterConfiguration.setPassword(password);
redisClusterConfiguration.setClusterNodes(hp);
return redisClusterConfiguration;
}
/**
* 注入RedisTemplate
* tips:泛型可以适用于各种类型的注入
*/
@Bean
public RedisTemplate redisTemplate(RedisConnectionFactory factory, RedisSerializer> redisSerializer) {
// 指定序列化方式
RedisTemplate redisTemplate = new RedisTemplate<>();
redisTemplate.setKeySerializer(RedisSerializer.string());
redisTemplate.setHashKeySerializer(RedisSerializer.string());
redisTemplate.setValueSerializer(redisSerializer);
redisTemplate.setHashValueSerializer(redisSerializer);
redisTemplate.setConnectionFactory(factory);
return redisTemplate;
}
/**
* 初始化Redis序列器,使用jackson
*/
@Bean
public RedisSerializer
编写工具类
@Component
public final class RedisClient {
@Autowired
private RedisTemplate redisTemplate;
/**
* 指定缓存失效时间
* (命令EXPIRE)
*
* @param key 键
* @param time 时间(秒)
* @param timeUnit 时间单位
* @return true / false
*/
public boolean expire(String key, long time, TimeUnit timeUnit) {
if (time > 0) {
return redisTemplate.expire(key, time, timeUnit);
}
return false;
}
/**
* 根据 key 获取过期时间
* (命令TTL)
*
* @param key 键
* @return 秒
*/
public long ttl(String key) {
return redisTemplate.getExpire(key, TimeUnit.SECONDS);
}
/**
* 判断 key 是否存在
* (命令EXISTS)
*
* @param key 键
* @return true / false
*/
public boolean exists(String key) {
return redisTemplate.hasKey(key);
}
/**
* 删除缓存(不存在key不会抛异常)
* (命令 DEL)
*
* @param keys 集合
*/
public long delete(Collection keys) {
return redisTemplate.delete(keys);
}
/**
* 删除缓存
* (命令DEL)
*
* @param key 键(一个或者多个)
*/
public boolean delete(String... key) {
if (key != null && key.length > 0) {
if (key.length == 1) {
return redisTemplate.delete(key[0]);
} else {
return redisTemplate.delete(Arrays.asList(key)) > 0;
}
}
return true;
}
/**
* 按表达式删除缓存,使用scan命令实现,不会有太多性能影响
*
* @param pattern 表达式
*/
public long deleteAll(String pattern) {
if (pattern == null || pattern.length() == 0) {
throw new IllegalArgumentException("参数不正确");
}
return redisTemplate.delete(scan(pattern));
}
/**
* 查询所有满足表达式的key
* (命令KEYS,实际是利用SCAN命令实现,不会产生阻塞)
*
* @param pattern 表达式
* @return 符合表达式的key的集合
* @complexity O(n)
*/
public Set scan(String pattern) {
if (pattern == null || pattern.length() == 0) {
throw new IllegalArgumentException("参数不正确");
}
return redisTemplate.execute((RedisCallback>) connection -> {
Set keys = new HashSet<>();
Cursor cursor = connection.scan(ScanOptions.scanOptions().match(pattern).count(1000).build());
while (cursor.hasNext()) {
keys.add(new String(cursor.next()));
}
return keys;
}
);
}
// ============================== String ==============================
/**
* 放入缓存
* (命令 SET)
*
* @param key 键
* @param value 值
*/
public void set(String key, Object value, long timeout, TimeUnit timeUnit) {
redisTemplate.opsForValue().set(key, value, timeout, timeUnit);
}
/**
* 放入缓存
* (命令 SET)
*
* @param key 键
* @param value 值
*/
public void set(String key, Object value) {
redisTemplate.opsForValue().set(key, value);
}
/**
* 获取缓存(string数据结构) 通过泛型T指定缓存数据类型
* (命令 GET)
*
* @param key 键
* @return 值
* @see #hGetAll
*/
public T get(String key) {
return key == null ? null : (T) redisTemplate.opsForValue().get(key);
}
/**
* 获取缓存(string数据结构) 通过泛型T指定缓存数据类型
* (命令 GETSET)
*
* @param key 键
* @return 值
* @see #hGetAll
*/
public T getSet(String key, T newValue) {
return key == null ? null : (T) redisTemplate.opsForValue().getAndSet(key, newValue);
}
/**
* 缓存普通键值对,并设置失效时间
*
* @param key 键
* @param value 值
* @param seconds 时间(秒),如果 time <= 0 则不设置失效时间
*/
public void set(String key, Object value, int seconds) {
if (seconds > 0) {
redisTemplate.opsForValue().set(key, value, seconds, TimeUnit.SECONDS);
} else {
redisTemplate.opsForValue().set(key, seconds);
}
}
/**
* 当key不存在时放入键值对
* 如果已经存在key返回false
*
* @param key 键
* @param value 值
* @return true/false
*/
public boolean setNx(String key, Object value) {
return redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(key, value);
}
/**
* 当key不存在时放入键值对,并在指定时间后自动删除
* 如果已经存在key返回false
*
* @param key 键
* @param value 值
* @param time 时间
* @param timeUnit 时间单位
* @return true/false
*/
public boolean setNx(String key, Object value, long time, TimeUnit timeUnit) {
return redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(key, value, time, timeUnit);
}
/**
* 递增
* 如果不存在key将自动创建
* (命令INCR)
*
* @param key 键
* @param increment 递增大小
* @return 递增后的值
*/
@SuppressWarnings("unchecked")
public T increment(String key, T increment) {
return (T) redisTemplate.opsForValue().increment(key, increment.doubleValue());
}
/**
* 递增1
* 如果不存在key将自动创建
* (命令INCR)
*
* @param key 键
* @return 递增后的值
*/
public long increment(String key) {
return redisTemplate.opsForValue().increment(key, 1);
}
/**
* 递减
* 如果不存在key将自动创建
* (命令DECR)
*
* @param key 键
* @param decrement 递减大小
* @return 递减后的值
*/
@SuppressWarnings("unchecked")
public T decrement(String key, T decrement) {
return (T) redisTemplate.opsForValue().increment(key, -decrement.longValue());
}
/**
* 递减1
* 如果不存在key将自动创建
* (命令DECR)
*
* @param key 键
* @return 递减后的值
*/
public long decrement(String key) {
return decrement(key, 1L);
}
// ============================== Map ==============================
/**
* 往指定HashMap中添加一对键值对,key不存在将自动创建
* (命令HSET)
*
* @param name HashMap的名字
* @param key 添加的键
* @param value 添加的值
*/
public void hSet(String name, String key, Object value) {
redisTemplate.opsForHash().put(name, key, value);
}
/**
* 往指定HashMap中添加另一个map
* (命令HSET)
*
* @param name HashMap的名字
* @param map 值
*/
public void hSet(String name, Map map) {
redisTemplate.opsForHash().putAll(name, map);
}
/**
* 从指定HashMap中获取指定key的值
* (命令HGET)
*
* @param mapName HashMap的名字(no null)
* @param key HashMap中的键(no null)
* @param 根据实际类型自定义
* @return 值
*/
@SuppressWarnings("unchecked")
public T hGet(String mapName, String key) {
return (T) redisTemplate.opsForHash().get(mapName, key);
}
/**
* 从指定HashMap中获取多个key的值
* (命令HMGET)
*
* @param mapName HashMap的名字(no null)
* @param key HashMap中的键,传多个(no null)
* @param 根据实际类型自定义
* @return list
*/
public List hMultiGet(String mapName, String... key) {
return redisTemplate.opsForHash().multiGet(mapName, Arrays.asList(key));
}
/**
* 获取指定的HashMap
* (命令HGETALL)
*
* @param mapName HashMap的名字(no null)
* @return HashMap
*/
public Map hGetAll(String mapName) {
return redisTemplate.opsForHash().entries(mapName);
}
/**
* 删除 HashMap 中的值
* (命令HDEL)
*
* @param mapName HashMap的名字
* @param keys HashMap中的key(可以多个,no null)
* @return 成功删除个数
*/
public long hDelete(String mapName, Object... keys) {
return redisTemplate.opsForHash().delete(mapName, keys);
}
/**
* map 递增1
* (命令 HINCRBY)
*
* @param hashMapName HashMap的名字(no null)
* @param key HashMap中的key(no null)
* @return true / false
*/
public long hIncrement(String hashMapName, String key) {
return redisTemplate.opsForHash().increment(hashMapName, key, 1);
}
/**
* map 递增指定值
* (命令 HINCRBY)
*
* @param hashMapName HashMap的名字(no null)
* @param key HashMap中的key(no null)
* @return true / false
*/
public Long hIncrementBy(String hashMapName, String key, long delta) {
return redisTemplate.opsForHash().increment(hashMapName, key, delta);
}
/**
* 是否存在hashkey
* (命令 HEXISTS)
*
* @param hashMapName HashMap的名字(no null)
* @param hashKey HashMap中的key(no null)
* @return true / false
*/
public boolean hExists(String hashMapName, Object hashKey) {
return redisTemplate.opsForHash().hasKey(hashMapName, hashKey);
}
/**
* 设置map中的值,只有当key不存在时,才能设置成功
* (命令 HSETNX)
*
* @param hashMapName HashMap的名字
* @param value value(no null)
* @return true / false
*/
public boolean hSetNx(String hashMapName, String key, Object value) {
return redisTemplate.opsForHash().putIfAbsent(hashMapName, key, value);
}
/**
* 获取map的大小
* (命令 HLEN)
*
* @param hashMapName HashMap的名字
* @return map size
*/
public Long hSize(String hashMapName) {
return redisTemplate.opsForHash().size(hashMapName);
}
/**
* 获取map中的所有key
* (命令 HKEYS)
*
* @param hashMapName HashMap的名字
* @return all keys
*/
public Set hKeys(String hashMapName) {
return redisTemplate.opsForHash().keys(hashMapName);
}
/**
* 获取map中的所有value
* (命令 HVALS)
*
* @param hashMapName HashMap的名字
* @return all values
*/
public List hValues(String hashMapName) {
return redisTemplate.opsForHash().values(hashMapName);
}
// ============================== zset ==============================
/**
* 添加zset元素 有则覆盖
*
* @param key
* @param v
* @param score
* @return
*/
public boolean zAdd(String key, T v, long score) {
return redisTemplate.opsForZSet().add(key, v, score);
}
/**
* 批量添加zset元素
* (命令 ZADD)
*
* @param key
* @param tuples
* @return
*/
public Long zAdd(String key, Set> tuples) {
return redisTemplate.opsForZSet().add(key, tuples);
}
/**
* 移除指定位置的zset元素
* (命令 ZREVRANGE)
*
* @param key
* @param start
* @param end
* @return
*/
public Long zRemoveRange(String key, long start, long end) {
return redisTemplate.opsForZSet().removeRange(key, start, end);
}
/**
* 添加zset元素 有则覆盖
* (命令 ZREM)
*
* @param key
* @return
*/
public Long zRemove(String key, Object... vs) {
return redisTemplate.opsForZSet().remove(key, vs);
}
/**
* zset 元素个数
* (命令 ZCARD)
*
* @param key
* @return
*/
public Long zSize(String key) {
return redisTemplate.opsForZSet().size(key);
}
/**
* zset中是否存在对应元素
*
* @param key
* @param v
* @return
*/
public boolean zExists(String key, T v) {
return redisTemplate.opsForZSet().rank(key, v) != null;
}
/**
* 自增zset score
* (命令 ZINCRBY)
*
* @param key
* @param v
* @param delta
* @return
*/
public Double zIncrementBy(String key, T v, Double delta) {
return redisTemplate.opsForZSet().incrementScore(key, v, delta);
}
/**
* 获取指定key的所有元素
*
* @param key
* @param
* @return
*/
public LinkedHashSet zAll(String key) {
return (LinkedHashSet) redisTemplate.opsForZSet().range(key, 0, -1);
}
/**
* 获取指定位置元素
*
* @param key
* @param index
* @param
* @return
*/
public T zGet(String key, int index) {
Set objects = redisTemplate.opsForZSet().range(key, index, index + 1);
return (T) objects.iterator().next();
}
/**
* zset返回指定元素的索引
* (命令 ZRANK)
*
* @param key
* @param v
* @return
*/
public Long zRank(String key, Object v) {
return redisTemplate.opsForZSet().rank(key, v);
}
/**
* zset通过索引区间获取指定区间内的元素
* (命令 ZRANGE)
*
* @param key
* @param start 开始索引
* @param end 结束索引
* @return 元素集合
*/
public Set zRange(String key, long start, long end) {
return (Set) redisTemplate.opsForZSet().range(key, start, end);
}
/**
* zset查询元素分数值
* (命令 ZSCORE)
*
* @param key
* @param v
* @return 元素分数值
*/
public Double zScore(String key, Object v) {
return redisTemplate.opsForZSet().score(key, v);
}
/**
* zset查询指定元素排名
* (命令 ZREVRANK)
*
* @param key
* @param v
* @return 排名
*/
public Long zReverseRank(String key, Object v) {
return redisTemplate.opsForZSet().reverseRank(key, v);
}
/**
* 通过分数返回zset指定区间内的元素
* (命令 ZRANGEBYSCORE)
*
* @param key
* @param min 最小分数值
* @param max 最大分数值
* @return 元素集合
*/
public Set zRangeByScore(String key, double min, double max) {
return (Set) redisTemplate.opsForZSet().rangeByScore(key, min, max);
}
/**
* 移除zset中指定分数区间的元素
* (命令 ZREMRANGEBYRANK)
*
* @param key
* @param min 最小分数值
* @param max 最大分数值
* @return 删除元素个数
*/
public Long zRemoveRangeByScore(String key, double min, double max) {
return redisTemplate.opsForZSet().removeRangeByScore(key, min, max);
}
/**
* 获取zset中指定分数区间的元素数量
* (命令 ZCOUNT)
*
* @param key
* @param min 最小分数值
* @param max 最大分数值
* @return 删除元素个数
*/
public Long zCount(String key, double min, double max) {
return redisTemplate.opsForZSet().count(key, min, max);
}
/**
* 获取指定范围分数的元素
* (命令 ZREVRANGEBYSCORE )
*
* @param key
* @param min 最小分数值
* @param max 最大分数值
* @param offset 偏移量
* @param count 最大元素集合
* @return 元素集合
*/
public Set zReverseRangeByScore(String key, double min, double max, long offset, long count) {
return (Set) redisTemplate.opsForZSet().reverseRangeByScore(key, min, max, offset, count);
}
/**
* zset根据得分范围获取元素(倒序)
* 命令:ZREVRANGEBYSCORE key max min [WITHSCORES] [LIMIT offset count]
* 时间复杂度:O(log(N)+M) N是zest长度,M是返回数量
*
* @param key redis key
* @param min 最小分数(含)
* @param max 最大分数(含)
* @param offset 偏移量
* @param count 返回数量
* @param
* @return 包含元素和分数的TypedTuple集合
* @see Redis Documentation: ZREVRANGEBYSCORE
*/
public Set> zReverseRangeByScoreWithScores(String key, double min, double max, long offset, long count) {
return ((RedisTemplate) redisTemplate).opsForZSet().reverseRangeByScoreWithScores(key, min, max, offset, count);
}
// ============================== set ==============================
/**
* 新增set 元素
*
* @param key
* @param v
* @return
*/
public Long sAdd(String key, T v) {
return redisTemplate.opsForSet().add(key, v);
}
/**
* 获取set所有元素
* (命令 SMEMBERS )
*
* @param key
* @return
*/
public Set sMembers(String key) {
return (Set) redisTemplate.opsForSet().members(key);
}
/**
* 新增set元素
*
* @param key
* @param values
*/
public void sAdd(String key, T... values) {
redisTemplate.opsForSet().add(key, values);
}
/**
* 批量移除set元素
*
* @param key
* @param values
* @return 删除元素数量
*/
public Long sRemove(String key, Object... values) {
return redisTemplate.opsForSet().remove(key, values);
}
/**
* 获取set的元素数量
* (命令 SCARD)
*
* @param key
* @return 元素数量
*/
public Long sSize(String key) {
return redisTemplate.opsForSet().size(key);
}
/**
* set判断元素是否存在
* (命令 SISMEMBER)
*
* @param key
* @return true / false
*/
public boolean sExists(String key, Object v) {
return redisTemplate.opsForSet().isMember(key, v);
}
/**
* set判断元素是否存在
* (命令 SISMEMBER)
*
* @param key
* @return true / false
*/
public boolean sIsMember(String key, Object v) {
return redisTemplate.opsForSet().isMember(key, v);
}
/**
* 移除并返回set中的一个随机元素
* (命令 SPOP)
*
* @param key
* @return 元素
*/
public T sPop(String key) {
return (T) redisTemplate.opsForSet().pop(key);
}
/**
* 随机返回set中的一个或者多个元素(不移除)
* (命令 SRANDMEMBER)
*
* @param key
* @param count 元素数量
* @return 元素集合
*/
public List sRandomMembers(String key, long count) {
return (List) redisTemplate.opsForSet().randomMembers(key, count);
}
/**
* 获取第一个set和其他set的差集
* (命令 SDIFF)
*
* @param key
* @param otherKey
* @return 元素集合
*/
public Set sDifference(String key, String otherKey) {
return (Set) redisTemplate.opsForSet().difference(key, otherKey);
}
/**
* 获取第一个set和其他set的差集
* (命令 SDIFF)
*
* @param key
* @param otherKeys
* @return 元素集合
*/
public Set sDifference(String key, Collection otherKeys) {
return (Set) redisTemplate.opsForSet().difference(key, otherKeys);
}
/**
* 获取第一个set和其他set的并集
* (命令 SUNION)
*
* @param key
* @param otherKey
* @return 元素集合
*/
public Set sUnion(String key, String otherKey) {
return (Set) redisTemplate.opsForSet().union(key, otherKey);
}
/**
* 获取第一个set和其他set的并集
* (命令 SUNION)
*
* @param key
* @param otherKeys
* @return 元素集合
*/
public Set sUnion(String key, Collection otherKeys) {
return (Set) redisTemplate.opsForSet().union(key, otherKeys);
}
/**
* 获取第一个set和其他set的交集
* (命令 SINTER)
*
* @param key
* @param otherKey
* @return 元素集合
*/
public Set sIntersect(String key, String otherKey) {
return (Set) redisTemplate.opsForSet().intersect(key, otherKey);
}
/**
* 获取第一个set和其他set的交集
* (命令 SINTER)
*
* @param key
* @param otherKeys
* @return 元素集合
*/
public Set sIntersect(String key, Collection otherKeys) {
return (Set) redisTemplate.opsForSet().intersect(key, otherKeys);
}
// ============================== list ==============================
/**
* 查询list中指定位置元素
* (命令 LINDEX)
*
* @param key key
* @param index 位置
*/
public T lIndex(String key, long index) {
return (T) redisTemplate.opsForList().index(key, index);
}
/**
* 从左边塞入元素
*
* @param key
* @param v
*/
public Long lPush(String key, T v) {
return redisTemplate.opsForList().leftPush(key, v);
}
/**
* 从左边塞入元素
*
* @param key
* @param values
*/
public Long lPushAll(String key, Collection values) {
return redisTemplate.opsForList().leftPushAll(key, values);
}
/**
* 从右边取出元素
* (命令 LRANGE)
*
* @param key
* @param start
* @param end
* @param
* @return
*/
public List lRange(String key, long start, long end) {
return (List) redisTemplate.opsForList().range(key, start, end);
}
/**
* 做左边拉元素
* 命令 (LPOP)
*
* @param key
* @param
* @return
*/
public T lPop(String key) {
return (T) redisTemplate.opsForList().rightPop(key);
}
/**
* 从右边批量塞入元素
*
* @param key
* @param vs
*/
public Long rPushAll(String key, T... vs) {
return redisTemplate.opsForList().rightPushAll(key, vs);
}
/**
* 从右边批量塞入元素
*
* @param key
* @param vs
*/
public Long rPush(String key, T t) {
return redisTemplate.opsForList().rightPush(key, t);
}
/**
* 删除右边的元素
*
* @param key
* @param removeCount
*/
public void rRemove(String key, Long removeCount) {
redisTemplate.opsForList().trim(key, 0, lSize(key) - removeCount);
}
/**
* list集合中元素个数
* 命令 (LLEN)
*
* @param key
*/
public Long lSize(String key) {
return redisTemplate.opsForList().size(key);
}
/**
* list集合中元素个数
* 命令 (LLEN)
*
* @param key
*/
public Long lLen(String key) {
return redisTemplate.opsForList().size(key);
}
/**
* 移除list集合中元素
* 命令 (LMOVE)
*
* @param k
* @param v
*/
public Long lRemove(String k, Object v) {
return redisTemplate.opsForList().remove(k, 0, v);
}
/**
* 批量查询
*
* @param key
*/
public List lAll(String key) {
return (List) redisTemplate.opsForList().range(key, 0, -1);
}
/**
* list截取列表
* (命令 LTRIM)
*
* @param key key
* @param start
* @param end
*/
public void lTrim(String key, long start, long end) {
redisTemplate.opsForList().trim(key, start, end);
}
/**
* list设置指定位置的元素
* (命令 LSET)
*
* @param key key
* @param index 位置
* @param v value
*/
public void lSet(String key, long index, Object v) {
redisTemplate.opsForList().set(key, index, v);
}
// ============================== pipelined ==============================
/**
* 管道操作
* 一次性提交多个命令,提升效率,适用于批量操作
*
* @param consumer
* @param
* @return 命令结果
*/
public List pipelined(Consumer> consumer) {
return (List) redisTemplate.executePipelined(new SessionCallback() {
@Override
public Object execute(RedisOperations operations) throws DataAccessException {
consumer.accept(operations);
return null;
}
});
}
// ============================== hyperLogLogAdd ==============================
/**
* HyperLogLog是用来做基数统计的算法,它提供不精确的去重计数方案(这个不精确并不是非常不精确),标准误差是0.81%,
* 对于UV这种统计来说这样的误差范围是被允许的。HyperLogLog的优点在于,输入元素的数量或者体积非常大时,
* 基数计算的存储空间是固定的。在Redis中,每个HyperLogLog键只需要花费12KB内存,就可以计算接近2^64个不同的基数。
* ————————————————
* HyperLogLog指令都是pf(PF)开头,这是因为HyperLogLog的发明人是Philippe Flajolet,pf是他的名字的首字母缩写。
*/
/**
* hyperLogLogAdd 加入元素
* (命令 PFADD)
*
* @param key key
* @param value value
*/
public void pfAdd(String key, Object value) {
redisTemplate.opsForHyperLogLog().add(key, value);
}
/**
* hyperLogLogAdd 获取元素数量
* (命令 PFCOUNT)
*
* @param key key
*/
public Long pfCount(String key) {
return redisTemplate.opsForHyperLogLog().size(key);
}
// ============================== bitmap ==============================
/**
* bitmap设置指定位置 为 1或0
* (命令 SETBIT)
*
* @param key key
* @param offset 偏移量
* @param v true / false
*/
public boolean setBit(String key, long offset, boolean value) {
return redisTemplate.opsForValue().setBit(key, offset, value);
}
/**
* bitmap获取指定位置结果
* (命令 GETBIT)
*
* @param key key
* @param offset 偏移量
* @return true / false
*/
public boolean getBit(String key, long offset) {
return redisTemplate.opsForValue().getBit(key, offset);
}
/**
* bitmap 统计和,所有位置为1的总数量
* (命令 BITCOUNT)
*
* @param key key
*/
public long bitCount(String key) {
return redisTemplate.execute((RedisCallback) con -> con.bitCount(key.getBytes()));
}
/**
* bitField
* (命令 BITFIELD)
*
* @param key key
* @param bitFieldSubCommands demo: BitFieldSubCommands bitFieldSubCommands =BitFieldSubCommands.create().get(BitFieldSubCommands.BitFieldType.UINT_16).valueAt(0);
*/
public List bitField(String key, BitFieldSubCommands bitFieldSubCommands) {
return redisTemplate.opsForValue().bitField(key, bitFieldSubCommands);
}
}
测试
@SpringBootTest
class TestApplicationTests {
@Autowired
private RedisClient redisClient;
@Test
void contextLoads() {
List students = new ArrayList<>();
Student student1 = new Student("java", 22, "Chinese");
Student student2 = new Student("go", 11, "USA");
Student student3 = new Student("js", 20, "Japan");
Student student4 = new Student("python", 16, "Thailand");
Student student5 = new Student("php", 33, "Chinese");
Student student6 = new Student("php", 16, "Chinese");
Student student7 = new Student("java", 16, "Thailand");
students.add(student1);
students.add(student2);
students.add(student3);
students.add(student4);
students.add(student5);
students.add(student6);
students.add(student7);
redisClient.set("student", students);
}
}
结果显示