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
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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服务器之家。
原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_43931625/article/details/103221622
