今天小编给大家分享一下Spring中怎么实现响应式Redis交互的相关知识点，内容详细，逻辑清晰，相信大部分人都还太了解这方面的知识，所以分享这篇文章给大家参考一下，希望大家阅读完这篇文章后有所收获，下面我们一起来了解一下吧。
创新互联-专业网站定制、快速模板网站建设、高性价比攸县网站开发、企业建站全套包干低至880元,成熟完善的模板库,直接使用。一站式攸县网站制作公司更省心,省钱,快速模板网站建设找我们，业务覆盖攸县地区。费用合理售后完善，10余年实体公司更值得信赖。
本文将模拟一个用户服务，并使用Redis作为数据存储服务器。
涉及两个java bean，用户与权益
public class User {
private long id;
private String name;
// 标签
private String label;
// 收货地址经度
private Double deliveryAddressLon;
// 收货地址维度
private Double deliveryAddressLat;
// 最新签到日
private String lastSigninDay;
// 积分
private Integer score;
// 权益
private List rights;
...
}
public class Rights {
private Long id;
private Long userId;
private String name;
...
}启动
引入依赖
org.springframework.boot
spring-boot-starter-data-redis-reactive
添加Redis配置
spring.redis.host=192.168.56.102
spring.redis.port=6379
spring.redis.password=
spring.redis.timeout=5000
SpringBoot启动
@SpringBootApplication
public class UserServiceReactive {
public static void main(String[] args) {
new SpringApplicationBuilder(
UserServiceReactive.class)
.web(WebApplicationType.REACTIVE).run(args);
}
}应用启动后，Spring会自动生成ReactiveRedisTemplate（它的底层框架是Lettuce）。
ReactiveRedisTemplate与RedisTemplate使用类似，但它提供的是异步的，响应式Redis交互方式。
这里再强调一下，响应式编程是异步的，ReactiveRedisTemplate发送Redis请求后不会阻塞线程，当前线程可以去执行其他任务。
等到Redis响应数据返回后，ReactiveRedisTemplate再调度线程处理响应数据。
响应式编程可以通过优雅的方式实现异步调用以及处理异步结果，正是它的大的意义。
序列化
ReactiveRedisTemplate默认使用的序列化是Jdk序列化，我们可以配置为json序列化
@Bean
public RedisSerializationContext redisSerializationContext() {
RedisSerializationContext.RedisSerializationContextBuilder builder = RedisSerializationContext.newSerializationContext();
builder.key(StringRedisSerializer.UTF_8);
builder.value(RedisSerializer.json());
builder.hashKey(StringRedisSerializer.UTF_8);
builder.hashValue(StringRedisSerializer.UTF_8);
return builder.build();
}
@Bean
public ReactiveRedisTemplate reactiveRedisTemplate(ReactiveRedisConnectionFactory connectionFactory) {
RedisSerializationContext serializationContext = redisSerializationContext();
ReactiveRedisTemplate reactiveRedisTemplate = new ReactiveRedisTemplate(connectionFactory,serializationContext);
return reactiveRedisTemplate;
}builder.hashValue方法指定Redis列表值的序列化方式，由于本文Redis列表值只存放字符串，所以还是设置为StringRedisSerializer.UTF_8。
基本数据类型
ReactiveRedisTemplate支持Redis字符串，散列，列表，集合，有序集合等基本的数据类型。
本文使用散列保存用户信息，列表保存用户权益，其他基本数据类型的使用本文不展开。
public Mono save(User user) {
ReactiveHashOperations opsForHash = redisTemplate.opsForHash();
Mono userRs = opsForHash.putAll("user:" + user.getId(), beanToMap(user));
if(user.getRights() != null) {
ReactiveListOperations opsForRights = redisTemplate.opsForList();
opsForRights.leftPushAll("user:rights:" + user.getId(), user.getRights()).subscribe(l -> {
logger.info("add rights:{}", l);
});
}
return userRs;
}
beanToMap方法负责将User类转化为map。
HyperLogLog
Redis HyperLogLog结构可以统计一个集合内不同元素的数量。
使用HyperLogLog统计每天登录的用户量
public Mono login(User user) {
ReactiveHyperLogLogOperations opsForHyperLogLog = redisTemplate.opsForHyperLogLog();
return opsForHyperLogLog.add("user:login:number:" + LocalDateTime.now().toString().substring(0, 10), user.getId());
}
BitMap
Redis BitMap（位图）通过一个Bit位表示某个元素对应的值或者状态。由于Bit是计算机存储中最小的单位，使用它进行储存将非常节省空间。
使用BitMap记录用户本周是否有签到
public void addSignInFlag(long userId) {
String key = "user:signIn:" + LocalDateTime.now().getDayOfYear()/7 + (userId >> 16);
redisTemplate.opsForValue().setBit(
key, userId & 0xffff , true)
.subscribe(b -> logger.info("set:{},result:{}", key, b));
}userId高48位用于将用户划分到不同的key，低16位作为位图偏移参数offset。
offset参数必须大于或等于0，小于2^32(bit 映射被限制在 512 MB 之内)。
Geo
Redis Geo可以存储地理位置信息，并对地理位置进行计算。
如查找给定范围内的仓库信息
public Flux getWarehouseInDist(User u, double dist) {
ReactiveGeoOperations geo = redisTemplate.opsForGeo();
Circle circle = new Circle(new Point(u.getDeliveryAddressLon(), u.getDeliveryAddressLat()), dist);
RedisGeoCommands.GeoRadiusCommandArgs args =
RedisGeoCommands.GeoRadiusCommandArgs.newGeoRadiusArgs().includeDistance().sortAscending();
return geo.radius("warehouse:address", circle, args);
}warehouse:address这个集合中需要先保存好仓库地理位置信息。
ReactiveGeoOperations#radius方法可以查找集合中地理位置在给定范围内的元素，它中还支持添加元素到集合，计算集合中两个元素地理位置距离等操作。
Lua
ReactiveRedisTemplate也可以执行Lua脚本。
下面通过Lua脚本完成用户签到逻辑：如果用户今天未签到，允许签到，积分加1，如果用户今天已签到，则拒接操作。
public Flux addScore(long userId) {
DefaultRedisScript script = new DefaultRedisScript<>();
script.setScriptSource(new ResourceScriptSource(new ClassPathResource("/signin.lua")));
List keys = new ArrayList<>();
keys.add(String.valueOf(userId));
keys.add(LocalDateTime.now().toString().substring(0, 10));
return redisTemplate.execute(script, keys);
}
signin.lua内容如下
local score=redis.call('hget','user:'..KEYS[1],'score')
local day=redis.call('hget','user:'..KEYS[1],'lastSigninDay')
if(day==KEYS[2])
then
return '0'
else
redis.call('hset','user:'..KEYS[1],'score', score+1,'lastSigninDay',KEYS[2])
return '1'
endStream
Redis Stream 是 Redis 5.0 版本新增加的数据类型。该类型可以实现消息队列，并提供消息的持久化和主备复制功能，并且可以记住每一个客户端的访问位置，还能保证消息不丢失。
Redis借鉴了kafka的设计，一个Stream内可以存在多个消费组，一个消费组内可以存在多个消费者。
如果一个消费组内某个消费者消费了Stream中某条消息，则这消息不会被该消费组其他消费者消费到，当然，它还可以被其他消费组中某个消费者消费到。
下面定义一个Stream消费者，负责处理接收到的权益数据
@Component
public class RightsStreamConsumer implements ApplicationRunner, DisposableBean {
private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(RightsStreamConsumer.class);
@Autowired
private RedisConnectionFactory redisConnectionFactory;
private StreamMessageListenerContainer> container;
// Stream队列
private static final String STREAM_KEY = "stream:user:rights";
// 消费组
private static final String STREAM_GROUP = "user-service";
// 消费者
private static final String STREAM_CONSUMER = "consumer-1";
@Autowired
@Qualifier("reactiveRedisTemplate")
private ReactiveRedisTemplate redisTemplate;
public void run(ApplicationArguments args) throws Exception {
StreamMessageListenerContainer.StreamMessageListenerContainerOptions> options =
StreamMessageListenerContainer.StreamMessageListenerContainerOptions.builder()
.batchSize(100) //一批次拉取的大count数
.executor(Executors.newSingleThreadExecutor()) //线程池
.pollTimeout(Duration.ZERO) //阻塞式轮询
.targetType(Rights.class) //目标类型（消息内容的类型）
.build();
// 创建一个消息监听容器
container = StreamMessageListenerContainer.create(redisConnectionFactory, options);
// prepareStreamAndGroup查找Stream信息，如果不存在，则创建Stream
prepareStreamAndGroup(redisTemplate.opsForStream(), STREAM_KEY , STREAM_GROUP)
.subscribe(stream -> {
// 为Stream创建一个消费者，并绑定处理类
container.receive(Consumer.from(STREAM_GROUP, STREAM_CONSUMER),
StreamOffset.create(STREAM_KEY, ReadOffset.lastConsumed()),
new StreamMessageListener());
container.start();
});
}
@Override
public void destroy() throws Exception {
container.stop();
}
// 查找Stream信息，如果不存在，则创建Stream
private Mono prepareStreamAndGroup(ReactiveStreamOperations ops, String stream, String group) {
// info方法查询Stream信息，如果该Stream不存在，底层会报错，这时会调用onErrorResume方法。
return ops.info(stream).onErrorResume(err -> {
logger.warn("query stream err:{}", err.getMessage());
// createGroup方法创建Stream
return ops.createGroup(stream, group).flatMap(s -> ops.info(stream));
});
}
// 消息处理对象
class StreamMessageListener implements StreamListener> {
public void onMessage(ObjectRecord message) {
// 处理消息
RecordId id = message.getId();
Rights rights = message.getValue();
logger.info("receive id:{},rights:{}", id, rights);
redisTemplate.opsForList().leftPush("user:rights:" + rights.getUserId(), rights).subscribe(l -> {
logger.info("add rights:{}", l);
});
}
}
}下面看一下如何发送信息
public Mono addRights(Rights r) {
String streamKey = "stream:user:rights";//stream key
ObjectRecord record = ObjectRecord.create(streamKey, r);
Mono mono = redisTemplate.opsForStream().add(record);
return mono;
}
创建一个消息记录对象ObjectRecord，并通过ReactiveStreamOperations发送信息记录。
Sentinel、Cluster
ReactiveRedisTemplate也支持Redis Sentinel、Cluster集群模式，只需要调整配置即可。
Sentinel配置如下
spring.redis.sentinel.master=mymaster
spring.redis.sentinel.nodes=172.17.0.4:26379,172.17.0.5:26379,172.17.0.6:26379
spring.redis.sentinel.password=
spring.redis.sentinel.nodes配置的是Sentinel节点IP地址和端口，不是Redis实例节点IP地址和端口。
Cluster配置如下
spring.redis.cluster.nodes=172.17.0.2:6379,172.17.0.3:6379,172.17.0.4:6379,172.17.0.5:6379,172.17.0.6:6379,172.17.0.7:6379
spring.redis.lettuce.cluster.refresh.period=10000
spring.redis.lettuce.cluster.refresh.adaptive=true
如Redis Cluster中node2是node1的从节点，Lettuce中会缓存该信息，当node1宕机后，Redis Cluster会将node2升级为主节点。但Lettuce不会自动将请求切换到node2，因为它的缓冲没有刷新。
开启spring.redis.lettuce.cluster.refresh.adaptive配置，Lettuce可以定时刷新Redis Cluster集群缓存信息，动态改变客户端的节点情况，完成故障转移。
暂时未发现ReactiveRedisTemplate实现pipeline，事务的方案。
以上就是“Spring中怎么实现响应式Redis交互”这篇文章的所有内容，感谢各位的阅读！相信大家阅读完这篇文章都有很大的收获，小编每天都会为大家更新不同的知识，如果还想学习更多的知识，请关注创新互联-成都网站建设公司行业资讯频道。
新闻名称：Spring中怎么实现响应式Redis交互-创新互联
链接URL：
http://bjjierui.cn/article/cossji.html
