美文网首页
redis基础介绍+mybatis二级缓存+排行榜实现

redis基础介绍+mybatis二级缓存+排行榜实现

作者: 越走越远的风 | 来源:发表于2019-12-19 20:52 被阅读0次

    1.redis定义

    • Redis 是一个开源(BSD许可)的,内存中的数据结构存储系统,它可以用作数据库、缓存和消息中间件。 它支持多 种类型的数据结构,如 字符串(strings)、散列(hashes)、 列表(lists)、 集合(sets)、 有序集合(sorted sets)等。

    2.redis数据结构

    • String类型
        set/get
            设置key对应的值为String类型的value
            获取key对应的值
        mget
            批量获取多个key的值,如果可以不存在则返回nil
        incr && incrby
            incr对key对应的值进行加加操作,并返回新的值;incrby加指定值
        incr && incrby
            incr对key对应的值进行加加操作,并返回新的值;incrby加指定值
        setnx
            设置key对应的值为String类型的value,如果key已经存在则返回0
        setex
            设置key对应的值为String类型的value,并设定有效期 
        其他命令
            getrange 获取key对应value的子字符串
            mset 批量设置多个key的值,如果成功表示所有值都被设置,否则返回0表示没有任何值被设置
            msetnx,同mset,不存在就设置,不会覆盖已有的key
            getset 设置key的值,并返回key旧的值
            append:给指定key的value追加字符串,并返回新字符串的长度 
    
    • hash类型
    • Hash是一个String类型的field和value之间的映射表
    • redis的Hash数据类型的key(hash表名称)对应的value实际的内部存储结构为一个HashMap
    • Hash特别适合存储对象
    • 相对于把一个对象的每个属性存储为String类型,将整个对象存储在Hash类型中会占用更少内存。
    • 所存储的成员较少时数据存储为zipmap,当成员数量增大时会自动转成真正的HashMap,此时encoding为ht。
    • 运用场景: 如用一个对象来存储用户信息,商品信息,订单信息等等。
    hset——设置key对应的HashMap中的field的value
    hget——获取key对应的HashMap中的field的value
    hgetall——获取key对应的HashMap中的所有field的value
    hlen--返回key对应的HashMap中的field的数量
    
    • list类型
        lpush——在key对应的list的头部添加一个元素
        lrange——获取key对应的list的指定下标范围的元素,-1表示获取所有元素
        lpop——从key对应的list的尾部删除一个元素,并返回该元素
        rpush——在key对应的list的尾部添加一个元素
        rpop——从key对应的list的尾部删除一个元素,并返回该元素
    
    • set类型
        sadd——在key对应的set中添加一个元素
        smembers——获取key对应的set的所有元素
        spop——随机返回并删除key对应的set中的一个元素
        suion——求给定key对应的set并集
        sinter——求给定key对应的set交集
    
    • SortSet类型
    • set的基础增加顺序score,再根据score进行排序
    zadd ——在key对应的zset中添加一个元素
    zrange——获取key对应的zset中指定范围的元素,-1表示获取所有元素
    zrem——删除key对应的zset中的一个元素
    zrangebyscore——返回有序集key中,指定分数范围的元素列表,排行榜中运用
    zrank——返回key对应的zset中指定member的排名。其中member按score值递增(从小到大); 排名以0为底,也就是说,score值最小的成员排名为0,排行榜中运用
    set是通过hashmap存储,key对应set的元素,value是空对象 sortset是怎么存储并实现排序的呢,hashmap存储,还加了一层跳跃表 
    跳跃表:相当于双向链表,在其基础上添加前往比当前元素大的跳转链接 
    

    3.redis作为mybatis二级缓存整合

    • 1.引入pom.xml依赖
      org.springframework.boot spring-boot-starter-cache

    • 2.开启缓存注解: @EnableCaching

    • 3.在方法上面加入SpEL

      @CacheConfig(cacheNames="userInfoCache") 在同个redis里面必须唯一

      @Cacheable(查) : 来划分可缓存的方法 - 即,结果存储在缓存中的方法,以便在后续调用(具有相同的参数)时,返回缓存中的值而不必实际执行该方法

      @CachePut(修改、增加) : 当需要更新缓存而不干扰方法执行时,可以使用@CachePut注释。也就是说,始终执行该方法并将其结果放入缓存中(根据@CachePut选项)

      @CacheEvict(删除) : 对于从缓存中删除陈旧或未使用的数据非常有用,指示缓存范围内的驱逐是否需要执行而不仅仅是一个条目驱逐

    • 4.springboot cache 存在什么问题
      -- 1.生成key过于简单,容易冲突userCache::3
      自定义KeyGenerator
      -- 2.无法设置过期时间,默认过期时间为永久不过期
      自定义cacheManager,设置缓存过期时间
      -- 3.配置序列化方式,默认的是序列化JDKSerialazable
      自定义序列化方式,Jackson

    package com.fandf.redis.config;
    
    import com.fasterxml.jackson.annotation.JsonAutoDetect;
    import com.fasterxml.jackson.annotation.PropertyAccessor;
    import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper;
    import org.springframework.cache.CacheManager;
    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.data.redis.cache.RedisCacheConfiguration;
    import org.springframework.data.redis.cache.RedisCacheManager;
    import org.springframework.data.redis.cache.RedisCacheWriter;
    import org.springframework.data.redis.connection.RedisConnectionFactory;
    import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
    import org.springframework.data.redis.serializer.Jackson2JsonRedisSerializer;
    import org.springframework.data.redis.serializer.RedisSerializationContext;
    
    import java.time.Duration;
    import java.util.HashMap;
    import java.util.Map;
    
    /**
     * @author fandongfeng
     * @created 2019/12/8 17:27
     * @description
     */
    @Configuration
    @EnableCaching
    @EnableRedisHttpSession(maxInactiveIntervalInSeconds= 50)
    public class RedisConfig {
    
        @Bean
        public RedisTemplate<String, String> redisTemplate(RedisConnectionFactory factory){
            RedisTemplate<String, String> redisTemplate = new RedisTemplate<String, String>();
            redisTemplate.setConnectionFactory(factory);
            return redisTemplate;
        }
    
        /**
         * 生成key名,类名+方法+参数  UserInfoList::UserService.findByIdTtl[1]
         * @return
         */
        @Bean
        public KeyGenerator simpleKeyGenerator() {
            return (o, method, objects) -> {
                StringBuilder stringBuilder = new StringBuilder();
                stringBuilder.append(o.getClass().getSimpleName());
                stringBuilder.append(".");
                stringBuilder.append(method.getName());
                stringBuilder.append("[");
                for (Object obj : objects) {
                    stringBuilder.append(obj.toString());
                }
                stringBuilder.append("]");
    
                return stringBuilder.toString();
            };
        }
    
        /**
         * 自定义cacheManager,设置缓存过期时间
         * @param redisConnectionFactory
         * @return
         */
        @Bean
        public CacheManager cacheManager(RedisConnectionFactory redisConnectionFactory) {
            return new RedisCacheManager(
                    RedisCacheWriter.nonLockingRedisCacheWriter(redisConnectionFactory),
                    this.getRedisCacheConfigurationWithTtl(600), // 默认策略,未配置的 key 会使用这个
                    this.getRedisCacheConfigurationMap() // 指定 key 策略
            );
        }
    
        /**
         * 初始化map
         * @return
         */
        private Map<String, RedisCacheConfiguration> getRedisCacheConfigurationMap() {
            Map<String, RedisCacheConfiguration> redisCacheConfigurationMap = new HashMap<>();
            redisCacheConfigurationMap.put("UserInfoList", this.getRedisCacheConfigurationWithTtl(100));
            redisCacheConfigurationMap.put("UserInfoListAnother", this.getRedisCacheConfigurationWithTtl(18000));
            return redisCacheConfigurationMap;
        }
    
        private RedisCacheConfiguration getRedisCacheConfigurationWithTtl(Integer seconds) {
            Jackson2JsonRedisSerializer<Object> jackson2JsonRedisSerializer = new Jackson2JsonRedisSerializer<>(Object.class);
            ObjectMapper om = new ObjectMapper();
            om.setVisibility(PropertyAccessor.ALL, JsonAutoDetect.Visibility.ANY);
            om.enableDefaultTyping(ObjectMapper.DefaultTyping.NON_FINAL);
            jackson2JsonRedisSerializer.setObjectMapper(om);
    
            RedisCacheConfiguration redisCacheConfiguration = RedisCacheConfiguration.defaultCacheConfig();
            redisCacheConfiguration = redisCacheConfiguration.serializeValuesWith(
                    RedisSerializationContext
                            .SerializationPair
                            .fromSerializer(jackson2JsonRedisSerializer)
            ).entryTtl(Duration.ofSeconds(seconds));
    
            return redisCacheConfiguration;
        }
    
    }
    

    二级缓存查询

        /**
         * 从二级缓存中获取数据
         * @param id
         * @return
         */
        @RequestMapping("/getByCache")
        @ResponseBody
        public User getByCache(String id) {
            User user = userService.findById(id);
            return user;
        }
    
    
        @Nullable
        @Cacheable(key="#p0", unless = "#result == null") // @Cacheable 会先查询缓存,如果缓存中存在,则不执行方法
        public User findById(String id){
            System.err.println("根据id=" + id +"获取用户对象,从数据库中获取");
            Assert.notNull(id,"id不用为空");
            return this.userMapper.find(id);
        }
    
        // 因为必须要有返回值,才能保存到数据库中,如果保存的对象的某些字段是需要数据库生成的,
        // 那保存对象进数据库的时候,就没必要放到缓存了
        @CachePut(key="#p0.id")  //#p0表示第一个参数
        //必须要有返回值,否则没数据放到缓存中
        public User insertUser(User u){
            this.userMapper.insert(u);
            //u对象中可能只有只几个有效字段,其他字段值靠数据库生成,比如id
            return this.userMapper.find(u.getId());
        }
    
        @CachePut(key="#p0.id")
        public User updateUser(User u){
            this.userMapper.update(u);
            //可能只是更新某几个字段而已,所以查次数据库把数据全部拿出来全部
            return this.userMapper.find(u.getId());
        }
    
        @CacheEvict(key="#p0")  //删除缓存名称为userInfoCache,key等于指定的id对应的缓存
        public void deleteById(String id){
            this.userMapper.delete(id);
        }
    
        //清空缓存名称为userInfoCache(看类名上的注解)下的所有缓存
        //如果数据失败了,缓存时不会清除的
        @CacheEvict(allEntries = true)
        public void deleteAll(){
            this.userMapper.deleteAll();
        }
    
        /**
         * 指定生成key的格式
         * @param id
         * @return
         */
        @Nullable
        @Cacheable(value = "UserInfoList", keyGenerator = "simpleKeyGenerator") // @Cacheable 会先查询缓存,如果缓存中存在,则不执行方法
        public User findByIdTtl(String id){
            System.err.println("根据id=" + id +"获取用户对象,从数据库中获取");
            Assert.notNull(id,"id不用为空");
            return this.userMapper.find(id);
        }
    

    4.redis实现分布式集群环境session共享

    • cookie与session

    Cookie是什么? Cookie 是一小段文本信息,伴随着用户请求和页面在 Web 服务器和浏览器之间传递。
    Cookie 包含每次用户访问站点时 Web 应用程序都可以读取的信息,我们可以看到在服务器写的cookie,
    会通过响应头Set-Cookie的方式写入到浏览器

    HTTP协议是无状态的,并非TCP一样进行三次握手,对于一个浏览器发出的多次请求,WEB服务器无法
    区分是不是来源于同一个浏览器。所以服务器为了区分这个过程会通过一个 sessionid来区分请求,而这个
    sessionid是怎么发送给服务端的呢。cookie相对用户是不可见的,用来保存这个sessionid是最好不过了

    • redis实现分布式集群配置过程
      org.springframework.session spring-session-data-redis
      @EnableRedisHttpSession 开启redis session缓存
      maxInactiveIntervalInSeconds指定缓存的时间 spring:session:sessions:expires:+‘sessionId’的过期时间
    package com.fandf.redis.controller;
    
    import org.springframework.web.bind.annotation.*;
    
    import javax.servlet.http.HttpServletRequest;
    import java.util.HashMap;
    import java.util.Map;
    
    /**
     * @author fandongfeng
     * @created 2019/12/8 16:51
     * @description
     */
    @RestController
    public class SessionController {
    
        @PostMapping(value = "/setSession")
        public Map<String, Object> setSession (HttpServletRequest request){
            Map<String, Object> map = new HashMap<>();
            request.getSession().setAttribute("request Url", request.getRequestURL());
            map.put("request Url", request.getRequestURL());
            return map;
        }
    
        @GetMapping(value = "/getSession")
        public Object getSession (HttpServletRequest request){
            Map<String, Object> map = new HashMap<>();
            map.put("sessionIdUrl",request.getSession().getAttribute("request Url"));
            map.put("sessionId", request.getSession().getId());
            return map;
        }
    }
    

    5.redis实现排行榜功能

    • 1.初始化加载数据
      implements InitializingBean 接口 实现afterPropertiesSet()方法
      初始化将用户积分加载到redis缓存中
    • 2.方法介绍
      zset方法简单介绍
        private static final String RANKGNAME = "user_score";
    
        private static final String SALESCORE = "sale_score_rank:";
    
       /**
         * 添加积分
         *  uid = 1  score = 1
         *  uid = 2  score = 2
         *  uid = 3  score = 3
         * @param uid
         * @param score
         * @return
         */
        @ResponseBody
        @RequestMapping("/addScore")
        public String addRank(String uid, Integer score) {
            rankingService.rankAdd(uid, score);
            return "success";
        }
    
        public void rankAdd(String uid, Integer score) {
            redisService.zAdd(RANKGNAME, uid, score);
        }
    
        /**
         * 有序集合添加
         *
         * @param key
         * @param value
         * @param scoure
         */
        public void zAdd(String key, Object value, double scoure) {
            ZSetOperations<String, Object> zset = redisTemplate.opsForZSet();
            zset.add(key, value, scoure);
        }
    
        /**
         * 添加指定分数
         * @param uid
         * @param score
         * @return
         */
        @ResponseBody
        @RequestMapping("/increScore")
        public String increScore(String uid, Integer score) {
            rankingService.increSocre(uid, score);
            return "success";
        }
    
        public void increSocre(String uid, Integer score) {
            redisService.incrementScore(RANKGNAME, uid, score);
        }
    
        /**
         * 有序集合添加指定分数
         *
         * @param key
         * @param value
         * @param scoure
         */
        public void incrementScore(String key, Object value, double score) {
            ZSetOperations<String, Object> zset = redisTemplate.opsForZSet();
            zset.incrementScore(key, value, score);
        }
    
        /**
         * 排序,从0开始,正序
         *  uid=1   0
         * @param uid
         * @return
         */
        @ResponseBody
        @RequestMapping("/rank")
        public Map<String, Long> rank(String uid) {
            Map<String, Long> map = new HashMap<>();
            map.put(uid, rankingService.rankNum(uid));
            return map;
        }
    
        public Long rankNum(String uid) {
            return redisService.zRank(RANKGNAME, uid);
        }
    
        /**
         * 有序集合获取排名
         * @param key 集合名称
         * @param value 值
         */
        public Long zRank(String key, Object value) {
            ZSetOperations<String, Object> zset = redisTemplate.opsForZSet();
            return zset.rank(key,value);
        }
    
        /**
         * 查看自己分数
         * @param uid
         * @return
         */
        @ResponseBody
        @RequestMapping("/score")
        public Long rankNum(String uid) {
            return rankingService.score(uid);
        }
    
        public Long score(String uid) {
            Long score = redisService.zSetScore(RANKGNAME, uid).longValue();
            return score;
        }
    
      public Double zSetScore(String key, Object value) {
            ZSetOperations<String, Object> zset = redisTemplate.opsForZSet();
            return zset.score(key,value);
        }
    
    /**
         * 正序排名,分数低的在前面
         *  // http://localhost:8080/scoreByRange?start=0&end=2
         *
         * [
         *   {
         *     "score": 1.0,
         *     "value": "1"
         *   },
         *   {
         *     "score": 2.0,
         *     "value": "2"
         *   },
         *   {
         *     "score": 3.0,
         *     "value": "3"
         *   }
         * ]
         * @param start
         * @param end
         * @return
         */
        @ResponseBody
        @RequestMapping("/scoreByRange")
        public Set<ZSetOperations.TypedTuple<Object>> scoreByRange(Integer start, Integer end) {
            return rankingService.rankWithScore(start,end);
        }
    
        public Set<ZSetOperations.TypedTuple<Object>> rankWithScore(Integer start, Integer end) {
            return redisService.zRankWithScore(RANKGNAME, start, end);
        }
    
        /**
         * 有序集合获取排名
         *
         * @param key
         */
        public Set<ZSetOperations.TypedTuple<Object>> zRankWithScore(String key, long start,long end) {
            ZSetOperations<String, Object> zset = redisTemplate.opsForZSet();
            Set<ZSetOperations.TypedTuple<Object>> ret = zset.rangeWithScores(key,start,end);
            return ret;
        }
    
        /**
         * 倒序查询排行榜,分数大的靠前
         * @param start
         * @param end
         * @return
         */
        @ResponseBody
        @RequestMapping("/sale/top")
        public List<Map<String,Object>> reverseZRankWithRank(long start,long end) {
            return rankingService.reverseZRankWithRank(start,end);
        }
    
    public List<Map<String, Object>> reverseZRankWithRank(long start, long end) {
            Set<ZSetOperations.TypedTuple<Object>> setObj = redisService.reverseZRankWithRank(SALESCORE, start, end);
            List<Map<String, Object>> mapList = setObj.stream().map(objectTypedTuple -> {
                Map<String, Object> map = new LinkedHashMap<>();
                map.put("userId", objectTypedTuple.getValue().toString().split(":")[0]);
                map.put("userName", objectTypedTuple.getValue().toString().split(":")[1]);
                map.put("score", objectTypedTuple.getScore());
                return map;
            }).collect(Collectors.toList());
            return mapList;
        }
    
    
       /**
         * 与下面方法都可实现排名
         * 有序集合获取排名
         * @param key
         */
        public Set<ZSetOperations.TypedTuple<Object>> reverseZRankWithScore(String key, long start,long end) {
            ZSetOperations<String, Object> zset = redisTemplate.opsForZSet();
            Set<ZSetOperations.TypedTuple<Object>> ret = zset.reverseRangeByScoreWithScores(key,start,end);
            return ret;
        }
    
        /**
         * 有序集合获取排名
         * @param key
         */
        public Set<ZSetOperations.TypedTuple<Object>> reverseZRankWithRank(String key, long start, long end) {
            ZSetOperations<String, Object> zset = redisTemplate.opsForZSet();
            Set<ZSetOperations.TypedTuple<Object>> ret = zset.reverseRangeWithScores(key, start, end);
            return ret;
        }
    
    • redis 内部怎么实现它的String的?
      redis构建了一个叫做简单动态字符串(Simple Dynamic String),简称sds
      代码结构:
    struct sdshdr {
            //记录已使用长度
            int len;
            //记录空闲未使用的长度
            int free;
            //字符数组
            char[] buf;
    }
    

    追加字符的时候有以下三个操作:
    1.计算出大小是否足够
    2.开辟空间至满足所需大小
    3.开辟与已使用大小len相同长度的空闲free空间(如果len < 1M)
    开辟1M长度的空闲free空间(如果len >= 1M)

    • redis字符串性能优势

    快速获取字符串长度
    --已记录在数据结构中
    避免缓冲区溢出
    --1计算大小是否足够
    --2开辟空间至满足所需大小
    降低空间分配次数提升内存使用效率
    --空间预分配(即上面所说)

    基本上利用zset的这几个方法就可以实现排行榜功能。
    下篇在写redis实现分布式锁,持久化策略,布隆过滤器,及redis缓存穿透、雪崩、击穿等问题。

    相关文章

      网友评论

          本文标题:redis基础介绍+mybatis二级缓存+排行榜实现

          本文链接:https://www.haomeiwen.com/subject/awmmnctx.html