AI 助理
备案控制台
开发者社区 开发与运维 文章 正文

Springboot搭配Redis实现接口限流

2023-07-15 171
版权
版权声明：
本文内容由阿里云实名注册用户自发贡献，版权归原作者所有，阿里云开发者社区不拥有其著作权，亦不承担相应法律责任。具体规则请查看《 阿里云开发者社区用户服务协议》和 《阿里云开发者社区知识产权保护指引》。如果您发现本社区中有涉嫌抄袭的内容，填写 侵权投诉表单进行举报，一经查实，本社区将立刻删除涉嫌侵权内容。
本文涉及的产品
云数据库 Tair（兼容Redis），内存型 2GB
推荐场景：
通过缓存加速数据库访问
Redis 开源版，标准版 2GB
推荐场景：
搭建游戏排行榜
简介： 介绍限流的需求出现在许多常见的场景中：秒杀活动，有人使用软件恶意刷单抢货，需要限流防止机器参与活动某 api 被各式各样系统广泛调用，严重消耗网络、内存等资源，需要合理限流淘宝获取 ip 所在城市接口、微信公众号识别微信用户等开发接口，免费提供给用户时需要限流，更具有实时性和准确性的接口需要付费。

限流的思路

通过 ip:api 路径 的作为 key ，访问次数为 value 的方式对某一用户的某一请求进行唯一标识
每次访问的时候判断 key 是否存在，是否 count 超过了限制的访问次数
若访问超出限制，则应 response 返回 msg: 请求过于频繁 给前端予以展示
代码示例

准备一个springboot项目
必需pom依赖



org.springframework.boot
spring-boot-starter-web



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


redis.clients
jedis
2.9.3

    <dependency>
        <groupId>org.projectlombok</groupId>
        <artifactId>lombok</artifactId>
        <optional>true</optional>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
        <scope>test</scope>
    </dependency>
</dependencies>

自定义注解
import java.lang.annotation.ElementType;
import java.lang.annotation.Retention;
import java.lang.annotation.RetentionPolicy;
import java.lang.annotation.Target;

//运行时执行
@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)
//指定注解的适用目标 表示该注解适用于方法上。
@Target(ElementType.METHOD)
public @interface AccessLimit {
/**

 * 限制时长 秒
 */
int seconds();

/**
 * 最大访问次数
 */
int maxCount();

/**
 * 是否需要登录
 */
boolean needLogin() default true;

}
redis工具类

import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.dao.DataAccessException;
import org.springframework.data.redis.connection.RedisConnection;
import org.springframework.data.redis.core.RedisCallback;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
import org.springframework.data.redis.serializer.RedisSerializer;
import org.springframework.stereotype.Component;
import org.springframework.util.CollectionUtils;
import redis.clients.jedis.Protocol;
import redis.clients.util.SafeEncoder;

import java.io.Serializable;
import java.util.Collection;
import java.util.List;
import java.util.Map;
import java.util.Set;
import java.util.concurrent.TimeUnit;

@Component
public class RedisUtil { 

@Autowired
private RedisTemplate<String, Object> redisTemplate;

// =============================common============================
/**
 * 指定缓存失效时间
 * @param key 键
 * @param time 时间(秒)
 * @return
 */
public boolean expire(String key, long time) {
    try {
        if (time > 0) {
            redisTemplate.expire(key, time, TimeUnit.SECONDS);
        }
        return true;
    } catch (Exception e) {
        e.printStackTrace();
        return false;
    }
}

/**
 * 根据key 获取过期时间
 * @param key 键 不能为null
 * @return 时间(秒) 返回0代表为永久有效
 */
public long getExpire(String key) {
    return redisTemplate.getExpire(key, TimeUnit.SECONDS);
}

/**
 * 判断key是否存在
 * @param key 键
 * @return true 存在 false不存在
 */
public boolean hasKey(String key) {
    try {
        return redisTemplate.hasKey(key);
    } catch (Exception e) {
        e.printStackTrace();
        return false;
    }
}

/**
 * 删除缓存
 * @param key 可以传一个值 或多个
 */
@SuppressWarnings("unchecked")
public void del(String... key) {
    if (key != null && key.length > 0) {
        if (key.length == 1) {
            redisTemplate.delete(key[0]);
        } else {
            redisTemplate.delete((Collection<String>) CollectionUtils.arrayToList(key));
        }
    }
}

/**
 * 删除缓存
 * @param keys 可以传一个值 或多个
 */
public void del(Collection<String> keys) {
    if (CollectionUtils.isEmpty(keys)) {
        redisTemplate.delete(keys);
    }
}

// ============================String=============================
/**
 * 普通缓存获取
 * @param key 键
 * @return 值
 */
public Object get(String key) {
    return key == null ? null : redisTemplate.opsForValue().get(key);
}

/**
 * 普通缓存放入
 * @param key 键
 * @param value 值
 * @return true成功 false失败
 */
public boolean set(String key, Object value) {
    try {
        redisTemplate.opsForValue().set(key, value);
        return true;
    } catch (Exception e) {
        e.printStackTrace();
        return false;
    }
}

/**
 * 普通缓存放入并设置时间
 * @param key 键
 * @param value 值
 * @param time 时间(秒) time要大于0 如果time小于等于0 将设置无限期
 * @return true成功 false 失败
 */
public boolean set(String key, Object value, long time) {
    try {
        if (time > 0) {
            redisTemplate.opsForValue().set(key, value, time, TimeUnit.SECONDS);
        } else {
            set(key, value);
        }
        return true;
    } catch (Exception e) {
        e.printStackTrace();
        return false;
    }
}

/**
 * 递增
 * @param key 键
 * @param delta 要增加几(大于0)
 * @return
 */
public long incr(String key, long delta) {
    if (delta < 0) {
        throw new RuntimeException("递增因子必须大于0");
    }
    return redisTemplate.opsForValue().increment(key, delta);
}

/**
 * 递减
 * @param key 键
 * @param delta 要减少几(小于0)
 * @return
 */
public long decr(String key, long delta) {
    if (delta < 0) {
        throw new RuntimeException("递减因子必须大于0");
    }
    return redisTemplate.opsForValue().increment(key, -delta);
}

// ================================Map=================================
/**
 * HashGet
 * @param key 键 不能为null
 * @param item 项 不能为null
 * @return 值
 */
public Object hget(String key, String item) {
    return redisTemplate.opsForHash().get(key, item);
}

/**
 * 获取hashKey对应的所有键值
 * @param key 键
 * @return 对应的多个键值
 */
public Map<Object, Object> hmget(String key) {
    return redisTemplate.opsForHash().entries(key);
}

/**
 * HashSet
 * @param key 键
 * @param map 对应多个键值
 * @return true 成功 false 失败
 */
public boolean hmset(String key, Map<String, Object> map) {
    try {
        redisTemplate.opsForHash().putAll(key, map);
        return true;
    } catch (Exception e) {
        e.printStackTrace();
        return false;
    }
}

/**
 * HashSet 并设置时间
 * @param key 键
 * @param map 对应多个键值
 * @param time 时间(秒)
 * @return true成功 false失败
 */
public boolean hmset(String key, Map<String, Object> map, long time) {
    try {
        redisTemplate.opsForHash().putAll(key, map);
        if (time > 0) {
            expire(key, time);
        }
        return true;
    } catch (Exception e) {
        e.printStackTrace();
        return false;
    }
}

/**
 * 向一张hash表中放入数据,如果不存在将创建
 * @param key 键
 * @param item 项
 * @param value 值
 * @return true 成功 false失败
 */
public boolean hset(String key, String item, Object value) {
    try {
        redisTemplate.opsForHash().put(key, item, value);
        return true;
    } catch (Exception e) {
        e.printStackTrace();
        return false;
    }
}

/**
 * 向一张hash表中放入数据,如果不存在将创建
 * @param key 键
 * @param item 项
 * @param value 值
 * @param time 时间(秒) 注意:如果已存在的hash表有时间,这里将会替换原有的时间
 * @return true 成功 false失败
 */
public boolean hset(String key, String item, Object value, long time) {
    try {
        redisTemplate.opsForHash().put(key, item, value);
        if (time > 0) {
            expire(key, time);
        }
        return true;
    } catch (Exception e) {
        e.printStackTrace();
        return false;
    }
}

/**
 * 删除hash表中的值
 * @param key 键 不能为null
 * @param item 项 可以使多个 不能为null
 */
public void hdel(String key, Object... item) {
    redisTemplate.opsForHash().delete(key, item);
}

/**
 * 删除hash表中的值
 * @param key 键 不能为null
 * @param items 项 可以使多个 不能为null
 */
public void hdel(String key, Collection items) {
    redisTemplate.opsForHash().delete(key, items.toArray());
}

/**
 * 判断hash表中是否有该项的值
 * @param key 键 不能为null
 * @param item 项 不能为null
 * @return true 存在 false不存在
 */
public boolean hHasKey(String key, String item) {
    return redisTemplate.opsForHash().hasKey(key, item);
}

/**
 * hash递增 如果不存在,就会创建一个 并把新增后的值返回
 * @param key 键
 * @param item 项
 * @param delta 要增加几(大于0)
 * @return
 */
public double hincr(String key, String item, double delta) {
    if (delta < 0) {
        throw new RuntimeException("递增因子必须大于0");
    }
    return redisTemplate.opsForHash().increment(key, item, delta);
}

/**
 * hash递减
 * @param key 键
 * @param item 项
 * @param delta 要减少记(小于0)
 * @return
 */
public double hdecr(String key, String item, double delta) {
    if (delta < 0) {
        throw new RuntimeException("递减因子必须大于0");
    }
    return redisTemplate.opsForHash().increment(key, item, -delta);
}

// ============================set=============================
/**
 * 根据key获取Set中的所有值
 * @param key 键
 * @return
 */
public Set<Object> sGet(String key) {
    try {
        return redisTemplate.opsForSet().members(key);
    } catch (Exception e) {
        e.printStackTrace();
        return null;
    }
}

/**
 * 根据value从一个set中查询,是否存在
 * @param key 键
 * @param value 值
 * @return true 存在 false不存在
 */
public boolean sHasKey(String key, Object value) {
    try {
        return redisTemplate.opsForSet().isMember(key, value);
    } catch (Exception e) {
        e.printStackTrace();
        return false;
    }
}

/**
 * 将数据放入set缓存
 * @param key 键
 * @param values 值 可以是多个
 * @return 成功个数
 */
public long sSet(String key, Object... values) {
    try {
        return redisTemplate.opsForSet().add(key, values);
    } catch (Exception e) {
        e.printStackTrace();
        return 0;
    }
}

/**
 * 将数据放入set缓存
 * @param key 键
 * @param values 值 可以是多个
 * @return 成功个数
 */
public long sSet(String key, Collection values) {
    try {
        return redisTemplate.opsForSet().add(key, values.toArray());
    } catch (Exception e) {
        e.printStackTrace();
        return 0;
    }
}

/**
 * 将set数据放入缓存
 * @param key 键
 * @param time 时间(秒)
 * @param values 值 可以是多个
 * @return 成功个数
 */
public long sSetAndTime(String key, long time, Object... values) {
    try {
        Long count = redisTemplate.opsForSet().add(key, values);
        if (time > 0)
            expire(key, time);
        return count;
    } catch (Exception e) {
        e.printStackTrace();
        return 0;
    }
}

/**
 * 获取set缓存的长度
 * @param key 键
 * @return
 */
public long sGetSetSize(String key) {
    try {
        return redisTemplate.opsForSet().size(key);
    } catch (Exception e) {
        e.printStackTrace();
        return 0;
    }
}

/**
 * 移除值为value的
 * @param key 键
 * @param values 值 可以是多个
 * @return 移除的个数
 */
public long setRemove(String key, Object... values) {
    try {
        Long count = redisTemplate.opsForSet().remove(key, values);
        return count;
    } catch (Exception e) {
        e.printStackTrace();
        return 0;
    }
}

// ===============================list=================================
/**
 * 获取list缓存的内容
 * @param key 键
 * @param start 开始
 * @param end 结束 0 到 -1代表所有值
 * @return
 */
public List<Object> lGet(String key, long start, long end) {
    try {
        return redisTemplate.opsForList().range(key, start, end);
    } catch (Exception e) {
        e.printStackTrace();
        return null;
    }
}

/**
 * 获取list缓存的长度
 * @param key 键
 * @return
 */
public long lGetListSize(String key) {
    try {
        return redisTemplate.opsForList().size(key);
    } catch (Exception e) {
        e.printStackTrace();
        return 0;
    }
}

/**
 * 通过索引 获取list中的值
 * @param key 键
 * @param index 索引 index>=0时， 0 表头，1 第二个元素，依次类推；index<0时，-1，表尾，-2倒数第二个元素，依次类推
 * @return
 */
public Object lGetIndex(String key, long index) {
    try {
        return redisTemplate.opsForList().index(key, index);
    } catch (Exception e) {
        e.printStackTrace();
        return null;
    }
}

/**
 * 将list放入缓存
 * @param key 键
 * @param value 值
 * @return
 */
public boolean lSet(String key, Object value) {
    try {
        redisTemplate.opsForList().rightPush(key, value);
        return true;
    } catch (Exception e) {
        e.printStackTrace();
        return false;
    }
}

/**
 * 将list放入缓存
 * @param key 键
 * @param value 值
 * @param time 时间(秒)
 * @return
 */
public boolean lSet(String key, Object value, long time) {
    try {
        redisTemplate.opsForList().rightPush(key, value);
        if (time > 0)
            expire(key, time);
        return true;
    } catch (Exception e) {
        e.printStackTrace();
        return false;
    }
}

/**
 * 将list放入缓存
 * @param key 键
 * @param value 值
 * @return
 */
public boolean lSet(String key, List<Object> value) {
    try {
        redisTemplate.opsForList().rightPushAll(key, value);
        return true;
    } catch (Exception e) {
        e.printStackTrace();
        return false;
    }
}

/**
 * 将list放入缓存
 *
 * @param key 键
 * @param value 值
 * @param time 时间(秒)
 * @return
 */
public boolean lSet(String key, List<Object> value, long time) {
    try {
        redisTemplate.opsForList().rightPushAll(key, value);
        if (time > 0)
            expire(key, time);
        return true;
    } catch (Exception e) {
        e.printStackTrace();
        return false;
    }
}

/**
 * 根据索引修改list中的某条数据
 * @param key 键
 * @param index 索引
 * @param value 值
 * @return
 */
public boolean lUpdateIndex(String key, long index, Object value) {
    try {
        redisTemplate.opsForList().set(key, index, value);
        return true;
    } catch (Exception e) {
        e.printStackTrace();
        return false;
    }
}

/**
 * 移除N个值为value
 * @param key 键
 * @param count 移除多少个
 * @param value 值
 * @return 移除的个数
 */
public long lRemove(String key, long count, Object value) {
    try {
        Long remove = redisTemplate.opsForList().remove(key, count, value);
        return remove;
    } catch (Exception e) {
        e.printStackTrace();
        return 0;
    }
}

/**
 * RedisTemplate 实现 setnx exptime (扩展 redisTemplate.setIfAbsent)
 *
 * 之前用 redisTemplate 实现setnx exptime 时 是分两步的
 * 1. redisTemplate.setIfAbsent
 * 2. redisTemplate.expire
 * 这样的不是原子性的 可能在第一步与第二步之间 重新发布了或者服务器重启了
 * 这个key就永远不会消失了 可以采用以下的方法
 *
 * @param key
 * @param value
 * @param exptime
 * @return
 */
public boolean setIfAbsent(final String key, final Serializable value, final long exptime) {
    Boolean b = (Boolean) redisTemplate.execute(new RedisCallback<Boolean>() {
        @Override
        public Boolean doInRedis(RedisConnection connection) throws DataAccessException {
            RedisSerializer valueSerializer = redisTemplate.getValueSerializer();
            RedisSerializer keySerializer = redisTemplate.getKeySerializer();
            Object obj = connection.execute("set", keySerializer.serialize(key),
                    valueSerializer.serialize(value),
                    SafeEncoder.encode("NX"),
                    //EX 秒，PX 毫秒
                    SafeEncoder.encode("EX"),
                    Protocol.toByteArray(exptime));
            return obj != null;
        }
    });
    return b;
}

}
主拦截器

import com.example.demo.service.AccessLimit;
import jakarta.annotation.Resource;
import jakarta.servlet.http.HttpServletRequest;
import jakarta.servlet.http.HttpServletResponse;
import org.springframework.stereotype.Component;
import org.springframework.web.method.HandlerMethod;
import org.springframework.web.servlet.HandlerInterceptor;

@Component
public class AccessLimitInterceptor implements HandlerInterceptor { 

@Resource
private RedisUtil redisUtil;

@Override
public boolean preHandle(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response, Object handler) throws Exception {
    if (handler instanceof HandlerMethod) {
        HandlerMethod handlerMethod = (HandlerMethod) handler;
        //拿到限流注解类的参数
        AccessLimit accessLimit = handlerMethod.getMethodAnnotation(AccessLimit.class);
        if(accessLimit==null){
            return true;
        }
        //时间
        int seconds = accessLimit.seconds();
        //最大次数
        int maxCount = accessLimit.maxCount();
        boolean needLogin = accessLimit.needLogin();

        if(needLogin){
         //判断是否登录
        }

        //获取访问ip和路径
        String ip=request.getRemoteAddr();
        String key=ip+":"+request.getServletPath();

        Integer count = (Integer)redisUtil.get(key);
        //首次进入
        if(count==null||-1==count){
            redisUtil.set(key,1);
            //设置过期时间
            redisUtil.expire(key,seconds);
            return true;
        }

        //如果访问次数<最大次数，则做加1操作
        if(count<maxCount){
            redisUtil.incr(key,1);
            return true;
        }

        //此时访问次数大于等于最大次数
        if(count>=maxCount){
            System.out.println("已经达到该接口限制最大次数========"+count);
            response.setContentType("text/html;charset=utf-8");
            response.getWriter().write("请求过于频繁，请稍后再试！");
            return false;
        }
    }
    return true;
}

}
注册拦截器
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.web.servlet.config.annotation.InterceptorRegistry;
import org.springframework.web.servlet.config.annotation.WebMvcConfigurer;

@Configuration
public class InteceptorConfig implements WebMvcConfigurer { 

@Autowired
private AccessLimitInterceptor accessLimitInterceptor;

@Override
public void addInterceptors(InterceptorRegistry registry) {
    registry.addInterceptor(accessLimitInterceptor)
            //添加限流拦截的接口路径
            .addPathPatterns("/access/accessLimit")
            .addPathPatterns("/main/hello")
            //添加不限流拦截的路径
            .excludePathPatterns("/access/login");
}

}
控制层
import com.example.demo.service.AccessLimit;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.ResponseBody;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;

@RestController
@RequestMapping("access")
public class AccessController { 

@ResponseBody
@GetMapping("accessLimit")
@AccessLimit(seconds = 60,maxCount = 5)
public String accessLimit(){
    return "Hellp world!";
}

}
@RestController
@RequestMapping("/main")
@Slf4j
public class MainCOntroller { 

@Autowired
StringRedisTemplate redisTemplate;

@GetMapping("/hello")
@AccessLimit(seconds = 10,maxCount = 2)
public String helloo(){
    return "你好啊";
}

}
启动测试:
可以看到,两个接口都在限制的时间内有一定数量的访问限制,在redis里也能找到响应的key,从而实现了简单的接口限流

文章标签：
云数据库 Tair（兼容 Redis）
Java
前端开发
NoSQL
黑灰产治理
Redis
API
关键词：
springboot云数据库 Tair（兼容 Redis）
Spring Boot接口
云数据库 Tair（兼容 Redis）Springboot
云数据库 Tair（兼容 Redis）接口
springboot云数据库 Tair（兼容 Redis）接口
相关实践学习
基于Redis实现在线游戏积分排行榜
本场景将介绍如何基于Redis数据库实现在线游戏中的游戏玩家积分排行榜功能。
云数据库 Redis 版使用教程
云数据库Redis版是兼容Redis协议标准的、提供持久化的内存数据库服务，基于高可靠双机热备架构及可无缝扩展的集群架构，满足高读写性能场景及容量需弹性变配的业务需求。 产品详情：https://www.aliyun.com/product/kvstore &nbsp; &nbsp; ------------------------------------------------------------------------- 阿里云数据库体验：数据库上云实战 开发者云会免费提供一台带自建MySQL的源数据库&nbsp;ECS 实例和一台目标数据库&nbsp;RDS实例。跟着指引，您可以一步步实现将ECS自建数据库迁移到目标数据库RDS。 点击下方链接，领取免费ECS&amp;RDS资源，30分钟完成数据库上云实战！https://developer.aliyun.com/adc/scenario/51eefbd1894e42f6bb9acacadd3f9121?spm=a2c6h.13788135.J_3257954370.9.4ba85f24utseFl
暗武逢天
目录
相关文章
潇洒洒
|
10天前
|
Java 开发者 Spring
精通SpringBoot：16个扩展接口精讲
【10月更文挑战第16天】 SpringBoot以其简化的配置和强大的扩展性，成为了Java开发者的首选框架之一。SpringBoot提供了一系列的扩展接口，使得开发者能够灵活地定制和扩展应用的行为。掌握这些扩展接口，能够帮助我们写出更加优雅和高效的代码。本文将详细介绍16个SpringBoot的扩展接口，并探讨它们在实际开发中的应用。
潇洒洒
27 1
我是快乐的嘟嘟
|
16天前
|
存储 安全 Java
在 Spring Boot 中使用 JWT 进行接口加密解密的方法
【10月更文挑战第18天】
我是快乐的嘟嘟
43 7
我是快乐的嘟嘟
|
16天前
|
存储 算法 安全
SpringBoot 接口加密解密实现
【10月更文挑战第18天】
我是快乐的嘟嘟
26 3
东方睿赢
|
20天前
|
缓存 NoSQL Java
Spring Boot与Redis：整合与实战
【10月更文挑战第15天】本文介绍了如何在Spring Boot项目中整合Redis，通过一个电商商品推荐系统的案例，详细展示了从添加依赖、配置连接信息到创建配置类的具体步骤。实战部分演示了如何利用Redis缓存提高系统响应速度，减少数据库访问压力，从而提升用户体验。
东方睿赢
52 2
刘大猫.
|
6天前
|
JavaScript NoSQL Java
CC-ADMIN后台简介一个基于 Spring Boot 2.1.3 、SpringBootMybatis plus、JWT、Shiro、Redis、Vue quasar 的前后端分离的后台管理系统
CC-ADMIN后台简介一个基于 Spring Boot 2.1.3 、SpringBootMybatis plus、JWT、Shiro、Redis、Vue quasar 的前后端分离的后台管理系统
刘大猫.
23 0
java冯坚持
|
27天前
|
NoSQL Java Redis
shiro学习四：使用springboot整合shiro，正常的企业级后端开发shiro认证鉴权流程。使用redis做token的过滤。md5做密码的加密。
这篇文章介绍了如何使用Spring Boot整合Apache Shiro框架进行后端开发，包括认证和授权流程，并使用Redis存储Token以及MD5加密用户密码。
java冯坚持
22 0
shiro学习四：使用springboot整合shiro，正常的企业级后端开发shiro认证鉴权流程。使用redis做token的过滤。md5做密码的加密。
最好zzz
|
15天前
|
监控 Java 开发者
掌握SpringBoot扩展接口：提升代码优雅度的16个技巧
【10月更文挑战第20天】 SpringBoot以其简化配置和快速开发而受到开发者的青睐。除了基本的CRUD操作外，SpringBoot还提供了丰富的扩展接口，让我们能够更灵活地定制和扩展应用。以下是16个常用的SpringBoot扩展接口，掌握它们将帮助你写出更加优雅的代码。
最好zzz
37 0
yiui
|
22天前
|
NoSQL Redis API
限流+共享session redis实现
【10月更文挑战第7天】
yiui
34 0
bruce刘晓伟-18435
|
1月前
|
存储 缓存 NoSQL
数据的存储--Redis缓存存储（一）
数据的存储--Redis缓存存储（一）
bruce刘晓伟-18435
72 1
东方睿赢
|
1月前
|
消息中间件 缓存 NoSQL
Redis 是一个高性能的键值对存储系统，常用于缓存、消息队列和会话管理等场景。
【10月更文挑战第4天】Redis 是一个高性能的键值对存储系统，常用于缓存、消息队列和会话管理等场景。随着数据增长，有时需要将 Redis 数据导出以进行分析、备份或迁移。本文详细介绍几种导出方法：1）使用 Redis 命令与重定向；2）利用 Redis 的 RDB 和 AOF 持久化功能；3）借助第三方工具如 `redis-dump`。每种方法均附有示例代码，帮助你轻松完成数据导出任务。无论数据量大小，总有一款适合你。
东方睿赢
67 6

热门文章

最新文章

  • 1
    tomcat session 共享 redis
  • 2
    解决Redis容器使用redis.conf启动失败(1)
  • 3
    为什么redis是单线程的以及为什么这么快？
  • 4
    java Redis工具类
  • 5
    fpm 打包redis3.0.7
  • 6
    Oracle查询结果集无法被redis缓存序列化问题
  • 7
    php-redis扩展模块安装记录
  • 8
    redis 配置文件翻译
  • 9
    Redis入门实战（四）Redis 配置文件redis.conf详解
  • 10
    从零单排学Redis【白银】（一）
  • 1
    Spring Boot框架在java领域的优势
    72
  • 2
    Spring Boot 2.x 嵌入式 Servlet 容器
    58
  • 3
    springboot定制嵌入式的servlet
    40
  • 4
    基于SpringBoot+Vue+uniapp的公园管理系统的详细设计和实现(源码+lw+部署文档+讲解等)
    67
  • 5
    基于SpringBoot+Vue的志愿服务管理系统设计和实现(源码+LW+部署讲解)
    70
  • 6
    基于SpringBoot+Vue+uniapp的武汉市公交路线查询系统的详细设计和实现(源码+lw+部署文档+讲解等)
    105
  • 7
    基于SpringBoot+Vue+uniapp的旅游攻略系统的详细设计和实现(源码+lw+部署文档+讲解等)
    106
  • 8
    基于SpringBoot+Vue+uniapp的房屋租赁App的详细设计和实现(源码+lw+部署文档+讲解等)
    124
  • 9
    基于SpringBoot+Vue个人博客系统设计和实现(源码+LW+部署讲解)
    82
  • 10
    基于SpringBoot+Vue+uniapp的成人教育APP的详细设计和实现(源码+lw+部署文档+讲解等)
    84

    • 相关课程

    更多
  • Redis入门实战演练
  • SpringBoot快速掌握 - 核心技术
  • SpringBoot快速掌握 - 高级应用
  • 云数据库 Redis 版使用教程
  • Springboot项目云开发快速迁移
  • Redis数据库入门

    • 相关电子书

    更多
  • Redis在唯品会的应用实践——架构演进与功能定制
  • 微博的Redis定制之路
  • 云数据库Redis版的开源之路

    • 相关实验场景

    更多
  • 快速玩转Dubbo生态之限流降级篇（Sentinel）
  • 如何通过数据库Redis内网访问
  • Tair for Redis数据闪回：任意时间点数据恢复
  • 如何开通Redis的专属集群
  • 从零搭建Spring Boot的Hello World
  • 基于Redis实现在线游戏积分排行榜
    • 下一篇
    DataWorks售前咨询