玩轉Redis!非常強大的Redisson分布式集合,少寫60%代碼
環境:SpringBoot2.7.18+Redis6.2.6+Redisson3.18.0
1. 簡介
Redisson 是 Redis Java 客戶端和實時數據平臺。它為使用 Redis 提供了更方便、更簡單的方法。Redisson 對象提供了關注點分離功能,可讓你專注于數據建模和應用邏輯。
在Java中,為我們提供了豐富的集合類,如List、Set、Map等,這些集合類在單機應用或單個JVM進程中是非常強大和有效的工具。然而,在分布式系統下,數據需要在多個JVM進程或節點之間共享和同步。為實現這一目標Redisson提供了許多分布式集合實現,如RList、RSet、RMap等,這些集合類能夠在多個Redis節點之間無縫地共享數據。通過使用Redisson,開發者可以像使用傳統Java集合類一樣,在分布式系統中進行數據的增刪改查操作,而無需擔心數據在不同節點之間的同步和一致性問題。
2. 實戰案例
2.1 Map集合
基于 Redis 的 Java 分布式 Map 對象實現了 ConcurrentMap 接口。該對象是完全線程安全的。
- RMap類關系
public interface RMap<K, V> extends ConcurrentMap<K, V>, ...{}
接下來所有操作都是基于RedissonClient對象
@Resource
private RedissonClient redisson ;
- 同步存數據
RMap<String, User> map = redisson.getMap("user-list");
User preValue = map.put("1", new User(2L, "張三2", 22)) ;
User value = map.putIfAbsent("2", new User(2L, "李四", 33));
- 快速存數據
如果你不需要返回上一個值(舊值)建議使用相應fast*方法
RMap<String, User> map = redisson.getMap("user-list");
map.fastPut("1", new User(2L, "張三2", 22));
map.fastPutIfAbsent("2", new User(2L, "李四", 33));
map.fastRemove("1") ;
以上操作不會返回對應key之前的舊值。
- 異步存數據
RFuture<User> f1 = map.putAsync("1", new User(2L, "張三2", 22)) ;
RFuture<Boolean> f2 = map.fastPutAsync("2", new User(2L, "李四", 33)) ;
RFuture<Long> f3 = map.fastRemoveAsync("2") ;
以上操作對應Redis數據結構。
HASH數據結構
- Map集合中key綁定Lock
上面得知,Map保存的數據是hash數據結構,我們可以將每一個key綁定到對應的Lock/ReadWriteLock/Semaphore/CountDownLatch。
RMap<String, User> map = redisson.getMap("user-list") ;
RLock lock = map.getLock(key) ;
lock.lock() ;
try {
System.out.printf("當前線程: %s, 當前時間: %d%n", Thread.currentThread().getName(), System.currentTimeMillis()) ;
TimeUnit.SECONDS.sleep(3) ;
} finally {
lock.unlock() ;
}
- 本地緩存
用于加快讀取操作速度,避免網絡往返。它在 Redisson 端緩存地圖條目,執行讀取操作的速度是普通實現的 45 倍。支持本地緩存的地圖對象實現了RLocalCachedMap,它擴展了 java.util.concurrent.ConcurrentMap 接口。該對象是完全線程安全的。
// 配置緩存策略
final LocalCachedMapOptions<String, User> LOCAL_CACHE = LocalCachedMapOptions.<String, User>defaults()
// 緩存大小
.cacheSize(200)
// 緩存模式
.storeMode(StoreMode.LOCALCACHE_REDIS)
// 刪除策略
.evictionPolicy(EvictionPolicy.LRU) ;
// 獲取指定key本地緩存
RLocalCachedMap<String,User> localCachedMap = redisson.getLocalCachedMap("user-list", LOCAL_CACHE) ;
User user = localCachedMap.get("1") ;
本地緩存實例對象同樣支持fast*及異步方式,這里不再贅述。
- 事件監聽
Redisson 允許為每個 RMap 對象綁定監聽器,RMap 對象允許跟蹤數據上的跟蹤事件。如下表,監聽類及事件
圖片
如下示例:
RMap<String, User> map = redisson.getMap("user-list");
int deletedListener = map.addListener(new DeletedObjectListener() {
@Override
public void onDeleted(String name) {
// ...
}
});
int expredListener = map.addListener(new ExpiredObjectListener() {
@Override
public void onExpired(String name) {
// ...
}
});
int putListener = map.addListener(new MapPutListener() {
@Override
public void onPut(String name) {
// ...
}
});
int removeListener = map.addListener(new MapRemoveListener() {
@Override
public void onRemove(String name) {
// ...
}
});
// 刪除監聽器
map.removeListener(listenerId) ; // removeListener, putListener ...
以上是關于Map集合的常用操作。
2.2 Set集合
基于 Redis 的 Java Set 對象實現了 java.util.Set 接口。該對象完全線程安全。通過元素狀態比較保持元素的唯一性。Redis 將集合大小限制為 4 294 967 295 個元素。Redis 使用序列化狀態檢查值的唯一性,而不是值的 hashCode()/equals() 方法。
- RSet類關系
public interface RSet<V> extends Set<V>,...{}
- 基本操作
RSet<User> set = redisson.getSet("user-set");
set.add(new User(1L, "張三", 33)) ;
set.add(new User(2L, "李四", 55)) ;
Redis中存儲使用的數據結構:
RSet使用Set集合。與RMap一樣,RSet也支持同步異步方式操作數據。
RFuture<Boolean> f1 = set.addAsync(new User(1L, "張三", 33)) ;
RFuture<Boolean> f2 = set.addAsync(new User(2L, "李四", 55)) ;
- 綁定Lock操作
RSet<User> set = redisson.getSet("user-set") ;
RLock lock = set.getLock(new User(1L, "張三", 33)) ;
lock.lock() ;
try {
// ...
} finally {
lock.unlock() ;
}
- 刪除策略
當前的Redis實現沒有設置值刪除功能。因此,過期的數據會被org.redisson.eviction.EvictionScheduler清除。它一次性刪除300個過期條目。如果clean task每次刪除300項,它將每秒執行一次(最小執行延遲)。但如果當前的過期值小于前一個,則執行延遲將增加1.5倍。
RSetCache<User> set = redisson.getSetCache("user-set") ;
set.add(new User(3L, "陰陽路", 66), 180L, TimeUnit.SECONDS) ;
- 事件監聽
與Map一樣Set也有對應的事件監聽,詳細查看Map中對應的說明。
- Set排序
基于 Redis 的 Java 分布式 SortedSet 實現了 java.util.SortedSet 接口。該對象線程安全。它使用比較器對元素進行排序并保持唯一性。對于字符串數據類型,建議使用 LexSortedSet 對象,以提高性能。
RSortedSet<Integer> set = redisson.getSortedSet("set-sort") ;
// 這里不可以寫成lambda表達式:(o1, o2) -> Integer.compare(o1, o2)
set.trySetComparator(new Comparator<Integer>() {
@Override
public int compare(Integer o1, Integer o2) {
return o1 > o2 ? 1 : (o1 < o2 ? -1 : 0) ;
}
}) ;
set.add(3) ;
set.add(1) ;
set.add(2) ;
redis中生成如下2個key:
圖片
set-sort對應的值:
圖片
2.3 List集合
基于 Redis 的 Java 分布式 List 對象實現了 java.util.List 接口。它按插入順序保存元素。它有 Async、Reactive 和 RxJava3 接口。Redis 限制列表大小為 4 294 967 295 個元素。
- RList類關系
public interface RList<V> extends List<V>, ... {}
- 基本操作
RList<User> list = redisson.getList("user-list");
User user = new User(1L, "張三", 10);
list.add(user) ;
User ret = list.get(0) ;
System.out.println("ret = " + ret) ;
list.remove(user) ;
- 事件監聽
RList<User> list = redisson.getList("user-list") ;
list.addListener(new ExpiredObjectListener() {
@Override
public void onExpired(String name) {
// ...
}
}) ;
// 其它事件
/**
* DeletedObjectListener
* ListAddListener
* ListInsertListener
* ListSetListener
* ListRemoveListener
* ListTrimListener
*/
2.4 Queue隊列
基于 Redis 的 Java 分布式無界隊列對象,實現了 java.util.Queue 接口。該對象是完全線程安全的。它有 Async、Reactive 和 RxJava3 接口。
- RQueue類關系
public interface RQueue<V> extends Queue<V>, ... {}
- 基本操作
RQueue<User> queue = redisson.getQueue("user-queue");
queue.add(new User()) ;
// 獲取但不刪除
User u1 = queue.peek() ;
// 獲取并刪除
User u2 = queue.poll() ;
redis使用的數據結構:
圖片
- 事件監聽
RQueue<User> queue = redisson.getQueue("user-queue") ;
queue.addListener(new ExpiredObjectListener() {
@Override
public void onExpired(String name) {
// ...
}
}) ;
// 其它事件
/**
* ListAddListener
* ListInsertListener
* ListRemoveListener
*/
2.5 阻塞隊列
基于Redis 的Java 分布式無界BlockingQueue對象,實現了 java.util.concurrent.BlockingQueue接口。該對象是完全線程安全的。它有 Async、Reactive 和 RxJava3 接口。
- 類關系
public interface RBlockingQueue<V> extends BlockingQueue<V>, ... {}
- 基本操作
RBlockingQueue<User> queue = redisson.getBlockingQueue("user-blockqueue");
queue.offer(new User(1L, "哈哈", 22)) ;
// queue.offer(new User(2L, "嘿嘿", 33)) ;
User u1 = queue.peek() ;
User u2 = queue.poll() ;
// 這里會被阻塞,最多等待10s隊列中有元素則直接返回
User u3 = queue.poll(10, TimeUnit.SECONDS) ;
對應redis使用的數據結構:
圖片
2.6 有界阻塞隊列
大致使用用途上面一致:
RBoundedBlockingQueue<SomeObject> queue = redisson.getBoundedBlockingQueue("user-capacity-queue");
// 設置容量大小
queue.trySetCapacity(2);
queue.offer(new User(1L, "張三", 20));
queue.offer(new User(2L, "李四", 10));
Redisson提供了很多分布式的隊列實現,如還有雙端隊列,優先級隊列等,這里就不一一展示了。