【Redis】SpringBoot集成Redis分布式锁以及Redis缓存

2018-01-29 12:36:32来源:网络收集作者:咖啡不加糖人点击

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集成Redis

首先在pom.xml中加入需要的redis依赖和缓存依赖




org.springframework.boot
spring-boot-starter-data-redis



org.springframework.boot
spring-boot-start-cache

第二个spring-boot-start-cache的依赖,是使用缓存注解需要的,我在项目中没有引入。
因为我在websocket中已经引入了。
查询依赖关系 ctrl+shift+alt+u 快捷键(也可以在pom.xml文件上右键->Maven->Show Dependencies…)查询maven包依赖引入关系,ctrl+f搜索包


SpringBoot的yml配置文件下增加redis的配置:


spring:
redis:
host: 127.0.0.1
port: 6379
password: chenhaoxiang

输入你自己Redis服务器的地址,端口和密码,没有密码的就不要password了。


实现Redis分布式锁

在类中直接使用如下代码即可注入Redis的操作类


@Autowired
private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;//可以写很多类型的值
简单的操作

更多的Redis内容请看: http://redis.cn/


set


//设置key-value和过期时间
stringRedisTemplate.opsForValue().set("key","value",7200, TimeUnit.SECONDS);//key,value,过期时间,时间单位 s

使用存储的时候,最后要设置一个过期时间,就算是几年,你也要设置一个过期时间。否则会一直占用存储空间的


delete


stringRedisTemplate.opsForValue().getOperations().delete("key");//删除key对应的键值对

get


stringRedisTemplate.opsForValue().get("key");//获取对应key的value
分布式锁

接下来就是讲分布式锁了。
假设在一个活动中,商品的特价出售,限时秒杀场景。比如双11的。
通常的做法,有乐观锁和悲观锁
介绍乐观锁和悲观锁是什么我就不介绍了。
其实这里的Redis分布式锁也算是一种乐观锁。也就是即使资源被锁了,后来的用户不会被阻塞,而是返回异常/信息给你,告诉你操作(在这里是抢购)不成功。


实现起来很简单。看下面的类:


package cn.chenhaoxiang.service;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate;
import org.springframework.stereotype.Component;
import org.springframework.util.StringUtils;
/**
* Created with IntelliJ IDEA.
* User: 陈浩翔.
* Date: 2018/1/26.
* Time: 下午 10:05.
* Explain:Redis分布式锁
*/
@Component
@Slf4j
public class RedisLock {
@Autowired
private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;
/**
* 加锁
* @param key productId - 商品的唯一标志
* @param value当前时间+超时时间 也就是时间戳
* @return
*/
public boolean lock(String key,String value){
if(stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(key,value)){//对应setnx命令
//可以成功设置,也就是key不存在
return true;
}
//判断锁超时 - 防止原来的操作异常,没有运行解锁操作防止死锁
String currentValue = stringRedisTemplate.opsForValue().get(key);
//如果锁过期
if(!StringUtils.isEmpty(currentValue) && Long.parseLong(currentValue) < System.currentTimeMillis()){//currentValue不为空且小于当前时间
//获取上一个锁的时间value
String oldValue =stringRedisTemplate.opsForValue().getAndSet(key,value);//对应getset,如果key存在
//假设两个线程同时进来这里,因为key被占用了,而且锁过期了。获取的值currentValue=A(get取的旧的值肯定是一样的),两个线程的value都是B,key都是K.锁时间已经过期了。
//而这里面的getAndSet一次只会一个执行,也就是一个执行之后,上一个的value已经变成了B。只有一个线程获取的上一个值会是A,另一个线程拿到的值是B。
if(!StringUtils.isEmpty(oldValue) && oldValue.equals(currentValue) ){
//oldValue不为空且oldValue等于currentValue,也就是校验是不是上个对应的商品时间戳,也是防止并发
return true;
}
}
return false;
}
/**
* 解锁
* @param key
* @param value
*/
public void unlock(String key,String value){
try {
String currentValue = stringRedisTemplate.opsForValue().get(key);
if(!StringUtils.isEmpty(currentValue) && currentValue.equals(value) ){
stringRedisTemplate.opsForValue().getOperations().delete(key);//删除key
}
} catch (Exception e) {
log.error("[Redis分布式锁] 解锁出现异常了,{}",e);
}
}
}

这个是Redis加锁和解锁的工具类
里面使用的主要是两个命令,SETNX和GETSET。
SETNX命令将key设置值为value,如果key不存在,这种情况下等同SET命令。 当key存在时,什么也不做
GETSET命令先查询出原来的值,值不存在就返回nil。然后再设置值
对应的Java方法在代码中提示了。
注意一点的是,Redis是单线程的!所以在执行GETSET和SETNX不会存在并发的情况。


下面来看我们使用该类加锁解锁的类:


package cn.chenhaoxiang.service.impl;
import cn.chenhaoxiang.exception.SellException;
import cn.chenhaoxiang.service.RedisLock;
import cn.chenhaoxiang.service.SeckillService;
import cn.chenhaoxiang.utils.KeyUtil;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.stereotype.Service;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
/**
* Created with IntelliJ IDEA.
* User: 陈浩翔.
* Date: 2018/1/26.
* Time: 下午 9:30.
* Explain:
*/
@Service
public class SeckillServiceImpl implements SeckillService{
@Autowired
private RedisLock redisLock;
private static final int TIMEOUT = 10*1000;//超时时间 10s
/**
* 活动,特价,限量100000份
*/
static Map products;//模拟商品信息表
static Map stock;//模拟库存表
static Map orders;//模拟下单成功用户表
static {
/**
* 模拟多个表,商品信息表,库存表,秒杀成功订单表
*/
products = new HashMap<>();
stock = new HashMap<>();
orders = new HashMap<>();
products.put("123456",100000);
stock.put("123456",100000);
}
private String queryMap(String productId){//模拟查询数据库
return "国庆活动,皮蛋特教,限量"
+products.get(productId)
+"份,还剩:"+stock.get(productId)
+"份,该商品成功下单用户数:"
+orders.size()+"人";
}
@Override
public String querySecKillProductInfo(String productId) {
return this.queryMap(productId);
}
//解决方法二,基于Redis的分布式锁 http://redis.cn/commands/setnx.htmlhttp://redis.cn/commands/getset.html
//SETNX命令将key设置值为value,如果key不存在,这种情况下等同SET命令。 当key存在时,什么也不做
// GETSET命令先查询出原来的值,值不存在就返回nil。然后再设置值
//支持分布式,可以更细粒度的控制
//多台机器上多个线程对一个数据进行操作的互斥。
//Redis是单线程的!!!
@Override
public void orderProductMocckDiffUser(String productId) {//解决方法一:synchronized锁方法是可以解决的,但是请求会变慢,请求变慢是正常的。主要是没做到细粒度控制。比如有很多商品的秒杀,但是这个把所有商品的秒杀都锁住了。而且这个只适合单机的情况,不适合集群
//加锁
long time = System.currentTimeMillis() + TIMEOUT;
if(!redisLock.lock(productId,String.valueOf(time))){
throw new SellException(101,"很抱歉,人太多了,换个姿势再试试~~");
}
//1.查询该商品库存,为0则活动结束
int stockNum = stock.get(productId);
if(stockNum==0){
throw new SellException(100,"活动结束");
}else {
//2.下单
orders.put(KeyUtil.getUniqueKey(),productId);
//3.减库存
stockNum =stockNum-1;//不做处理的话,高并发下会出现超卖的情况,下单数,大于减库存的情况。虽然这里减了,但由于并发,减的库存还没存到map中去。新的并发拿到的是原来的库存
try{
Thread.sleep(100);//模拟减库存的处理时间
}catch (InterruptedException e){
e.printStackTrace();
}
stock.put(productId,stockNum);
}
//解锁
redisLock.unlock(productId,String.valueOf(time));
}
}

在上面是用Map来模拟查询数据库的操作了,sleep是为了模拟一些io操作的时间
你可以用apache ab工具进行高并发模拟。


Redis缓存

接下来就讲下缓存了
首先当然是导入Maven依赖咯
接下来就是在springboot启动类上加上注解:


@EnableCaching //缓存支持配置Redis缓存需要的

因为我们上面已经在配置文件配置好了 redis的地址,账号。就不需要再配置了。
下面你就可以使用注解缓存了


在Controller层的使用
//Redis缓存注解Cacheable第一次访问会访问到方内的内容,方法会返回一个对象,返回对象的时候,会把这个对象存储。下一次访问的时候,不会进去这个方法,直接从redis缓存中拿
@Cacheable(cacheNames = "product",key = "123")
public ResultVO list(){
...
}

在这里,product其实就相当于一个命名空间。key的话,在更新缓存,删除缓存的时候用到的。
注意,方法返回的对象加了缓存注解的,一定要实现序列化!


然后,我们可以在增删改的地方加上删除缓存,或者更新缓存的注解。


@CacheEvict(cacheNames = "product",key = "123") //访问这个方法之后删除对应的缓存对应之前的Redis缓存注解的配置 。key如果不填,默认是空,对应的值应该就是方法的参数的值了.对应BuyerProductController-list方法的缓存
//@CachePut(cacheNames = "product",key = "123") //对应之前的Redis缓存注解的配置
//@CachePut 每次还是会执行方法中的内容,每次执行完成后会把返回的内容放到Redis中去.
// 这种注解和原来对应的返回对象需要是相同的才行,这里返回的是ModelAndView。可以到service层注解或者dao层注解CachePut
public ModelAndView save(@Valid ProductForm productForm,
BindingResult bindingResult,
Map map){
...
}

但是假如我们不想使用CacheEvict删除缓存呢,只希望更新缓存呢,但是这里的返回值是ModelAndView,和前面的ResultVO不一样,而且无法序列化ModelAndView。所以在这里写注解,肯定只能是删除缓存的注解CacheEvict
其实我们可以去service层写缓存注解的,或者是Dao层,这样,返回对象是受我们控制的了。


在service层使用缓存

在整个类上注解


@CacheConfig(cacheNames = "product") //配置整个类的缓存cacheNames,相当于作用域

这样,这个类下的方法就不用再写cacheNames了 。


@Cacheable(key = "123") //注解缓存
public ProductInfo findOne(String productInfoId) {
return productInfoDao.findOne(productInfoId);
}
@CachePut(key = "123") //和上面findOne的返回对象对应
public ProductInfo save(ProductInfo productInfo) {
return productInfoDao.save(productInfo);
}
缓存注解的另外一些值

key我们是可以动态设置的


@Cacheable(cacheNames = "product",key = "#sellerId")//sellerId为方法中的参数名,这样,key就是动态配置了
public ResultVO list(String sellerId){
...
}

可以根据参数来进行判断,是否缓存


@Cacheable(cacheNames = "product",key = "#sellerId",condition = "#sellerId.length() > 3")
public ResultVO list(String sellerId){
...
}

这样只有条件成立才会直接返回缓存,结果不成立是不缓存的,即使有缓存,也会运行方法


还可以根据返回结果来判断是不是缓存这个结果


@Cacheable(cacheNames = "product",key = "#sellerId",unless = "#result.getCode() != 0")
public ResultVO list(String sellerId){
...
}

依据结果来判断是否缓存 unless = “#result.getCode() != 0”,#result其实就是ResultVO,也就是返回的对象
unless(除什么之外,如果不 的意思) 如果=0就缓存,需要写成!=0。理解起来就是,除了不等于0的情况之外,才缓存,也就是等于0才缓存。
其实就是,你想要什么条件下缓存,你写在这里面,把条件反过来写就行了


你如果测试缓存的话,你可以在方法内打一个断点进行测试。没有运行那个方法就获取到数据了,证明缓存生效了。


最后,注意,返回的缓存对象一定要实现序列化!!!


项目地址:
GITHUB源码下载地址:【点我进行访问】

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