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

redis redisson 集合操作

相关类及接口

Rlist:链表

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public interface RList<V> extends List<V>, RExpirable, RListAsync<V>, RSortable<List<V>>, RandomAccess {

     List<V> get( int ... var1);              //获取指定的节点值

     int addAfter(V var1, V var2);          //在var1前添加var2

     int addBefore(V var1, V var2);         //在var1后添加var2

     void fastSet( int var1, V var2);        //修改var1处的只为var2

 

     List<V> readAll();                     //获取链表的所有值

     RList<V> subList( int var1, int var2);  //获取var1到var2的子链表

     List<V> range( int var1);               //返回var1往后的链表

     List<V> range( int var1, int var2);     //返回var1到var2的链表

 

     void trim( int var1, int var2);         //保留var1到var2处的链表,其余删除

     void fastRemove( int var1);             //删除var1处的值

     boolean remove(Object var1, int var2); //判断元素是否删除

     <KOut, VOut> RCollectionMapReduce<V, KOut, VOut> mapReduce();  //mapreduce操作

}

RSet:无序集合

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public interface RSet<V> extends Set<V>, RExpirable, RSetAsync<V>, RSortable<Set<V>> { 

     V removeRandom();

     Set<V> removeRandom( int var1);     //删除对象

     V random();

     Set<V> random( int var1);           //随机返回对象

     boolean move(String var1, V var2); //判断集合var1中是否存在var2,类似contains()方法

     Set<V> readAll();                  //获取所有对象

     int union(String... var1);         //集合并集对象个数

     Set<V> readUnion(String... var1);  //集合并集

     int diff(String... var1);          //集合差集对象个数

     Set<V> readDiff(String... var1);   //集合差集

 

     int intersection(String... var1);         //集合交集的对象个数

     Set<V> readIntersection(String... var1);  //集合交集

     Iterator<V> iterator( int var1);

     Iterator<V> iterator(String var1, int var2);

     Iterator<V> iterator(String var1);        //遍历集合

 

     <KOut, VOut> RCollectionMapReduce<V, KOut, VOut> mapReduce(); 

     RSemaphore getSemaphore(V var1);

     RCountDownLatch getCountDownLatch(V var1);

     RPermitExpirableSemaphore getPermitExpirableSemaphore(V var1);  //信号量

 

     RLock getLock(V var1);

     RLock getFairLock(V var1);

     RReadWriteLock getReadWriteLock(V var1); //锁操作

 

     Stream<V> stream( int var1);

     Stream<V> stream(String var1, int var2);

     Stream<V> stream(String var1);          //流操作

}

RMap:键值对

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public interface RMap<K, V> extends ConcurrentMap<K, V>, RExpirable, RMapAsync<K, V> {

     void loadAll( boolean var1, int var2);

     void loadAll(Set<? extends K> var1, boolean var2, int var3);

 

     V get(Object var1);                       //获取var1的值

     V put(K var1, V var2);                    //添加对象

     V putIfAbsent(K var1, V var2);            //对象不存在则设置

     V replace(K var1, V var2);                //替换对象

     boolean replace(K var1, V var2, V var3);  //替换对象

     V remove(Object var1);                    //移除对象

     boolean remove(Object var1, Object var2); //移除对象

     void putAll(Map<? extends K, ? extends V> var1);

     void putAll(Map<? extends K, ? extends V> var1, int var2);   //添加对象

 

     Map<K, V> getAll(Set<K> var1);                               //获取key在集合var1中的键值对

     int valueSize(K var1);                   //key为var1的value大小

     V addAndGet(K var1, Number var2);        //key为var1的value加var2

     long fastRemove(K... var1);              //移除对象

     boolean fastPut(K var1, V var2);         //添加对象

     boolean fastReplace(K var1, V var2);     //替换key为var1的值为var2

     boolean fastPutIfAbsent(K var1, V var2); //如果不存在则设置

 

     Set<K> readAllKeySet();                  //获取所有key,以set形式返回

     Collection<V> readAllValues();           //获取所有value,以collection返回

     Set<Entry<K, V>> readAllEntrySet();      //遍历键值对

     Map<K, V> readAllMap();                  //集合形式转换为map类型

 

     Set<K> keySet();

     Set<K> keySet( int var1);

     Set<K> keySet(String var1, int var2);

     Set<K> keySet(String var1);              //获取key集合

 

     Collection<V> values();

     Collection<V> values(String var1);

     Collection<V> values(String var1, int var2);

     Collection<V> values( int var1);          //获取所有value

 

     Set<Entry<K, V>> entrySet();

     Set<Entry<K, V>> entrySet(String var1);

     Set<Entry<K, V>> entrySet(String var1, int var2);

     Set<Entry<K, V>> entrySet( int var1);     //遍历键值对

     <KOut, VOut> RMapReduce<K, V, KOut, VOut> mapReduce(); 

     RSemaphore getSemaphore(K var1);

     RCountDownLatch getCountDownLatch(K var1);

     RPermitExpirableSemaphore getPermitExpirableSemaphore(K var1);  //信号量操作

 

     RLock getLock(K var1);

     RLock getFairLock(K var1);

     RReadWriteLock getReadWriteLock(K var1);  //锁操作

}

使用示例

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public class MyTest {

     public static void main(String[] args){

         Config config= new Config();

         config.useSingleServer().setAddress( "redis://******:6379" ).setPassword( "123456" );

         RedissonClient client= Redisson.create(config);

          RList<String> list=client.getList( "list" );

         for ( int i= 0 ;i< 10 ;i++){

             list.add( "瓜田李下 " +i);

         }

 

         list.readAll().forEach(System.out::println);

         System.out.println( "list的数量为:" +list.size()+ "\n" );

         RSet<String> set=client.getSet( "set" );

         for ( int i= 0 ;i< 10 ;i++){

             set.add( "瓜田李下 " +i);

         }

 

         for (String s : set) {

             System.out.println(s);

         }

         System.out.println( "set的大小为:" +set.size()+ "\n" );

         RMap<Integer,String> map=client.getMap( "map" );

         for ( int i= 0 ;i< 10 ;i++){

             map.put(i, "瓜田李下 " +i);

         }

 

         for (Map.Entry<Integer,String> entry:map.entrySet()){

             System.out.println(entry.getKey()+ " ==> " +entry.getValue());

         }

         System.out.println( "map的大小为:" +map.size());

     }

}

控制台输出

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

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

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

Redisson使用注意事项

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

特性 & 功能:

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

实现原理

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

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

注意事项

实时性

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

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

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

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

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

序列化

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

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

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

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import com.alibaba.fastjson.JSON;

import com.alibaba.fastjson.serializer.SerializerFeature;

import io.netty.buffer.ByteBuf;

import io.netty.buffer.ByteBufAllocator;

import io.netty.buffer.ByteBufInputStream;

import io.netty.buffer.ByteBufOutputStream;

import org.redisson.client.codec.BaseCodec;

import org.redisson.client.protocol.Decoder;

import org.redisson.client.protocol.Encoder;​

import java.io.IOException;

public class FastjsonCodec extends BaseCodec {​

  private final Encoder encoder = in -> {

  ByteBuf out = ByteBufAllocator.DEFAULT.buffer();

  try {

  ByteBufOutputStream os = new ByteBufOutputStream(out);

  JSON.writeJSONString(os, in,SerializerFeature.WriteClassName);

  return os.buffer();

  } catch (IOException e) {

  out.release();

  throw e;

  } catch (Exception e) {

  out.release();

  throw new IOException(e);

  }

  };

  private final Decoder<Object> decoder = (buf, state) ->

  JSON.parseObject( new ByteBufInputStream(buf), Object. class );

  @Override

  public Decoder<Object> getValueDecoder() {

  return decoder;

  }

  @Override

  public Encoder getValueEncoder() {

  return encoder;

  }

}

订阅发布

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

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

以上为个人经验,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。

原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_43931625/article/details/103221622

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