【学习笔记】【JAVA】【Redis】重启项目后,redis恢复对象数据(对象中有List、Map属性)

简介: 【学习笔记】【JAVA】【Redis】重启项目后,redis恢复对象数据(对象中有List、Map属性)

引入pom依赖


<!-- redis -->
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.data</groupId>
            <artifactId>spring-data-redis</artifactId>
        </dependency>
    <!-- jedis -->
        <dependency>
      <groupId>redis.clients</groupId>
      <artifactId>jedis</artifactId>
      <version>2.9.0</version>
    </dependency>
    <!-- fastjson -->
    <dependency>
      <groupId>com.alibaba</groupId>
      <artifactId>fastjson</artifactId>
      <version>1.2.73</version>
    </dependency>


application.properties配置文件


#redis配置
spring.redis.database=2
spring.redis.host=xx.xx.xx.xx
spring.redis.port=xxx
spring.redis.password=xxxx
spring.redis.pool.max-active=8
spring.redis.pool.max-wait=-1
spring.redis.pool.max-idle=8
spring.redis.pool.min-idle=0
spring.redis.timeout=1000


Redis配置类,RedisConfig.java


import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Value;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.data.redis.connection.jedis.JedisConnectionFactory;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
import org.springframework.data.redis.serializer.Jackson2JsonRedisSerializer;
import org.springframework.data.redis.serializer.StringRedisSerializer;
import com.fasterxml.jackson.annotation.JsonInclude.Include;
import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper;
import redis.clients.jedis.JedisPoolConfig;
/**
 * redis配置 可以在配置文件中修改连接参数
 * <p>Title: RedisConfig</p>  
 * <p>Description: </p>  
 * @author nanfangzhe_xsz
 * @date 2021年8月23日
 */
@Configuration("RedisConfig")
public class RedisConfig {
  private static Logger log = LoggerFactory.getLogger(RedisConfig.class);
  @Value("${spring.redis.host}")  
  private String host;
  @Value("${spring.redis.port}")
  private int port;
  @Value("${spring.redis.password}")
  private String password;
  @Value("${spring.redis.database}")
  private int database;
  @Value("${spring.redis.timeout}")
  private int timeout;
  @Value("${spring.redis.pool.max-active}")
  private int maxActive;
  @Value("${spring.redis.pool.max-idle}")
  private int maxIdle;
  @Value("${spring.redis.pool.min-idle}")
  private int minIdle;
  @Value("${spring.redis.pool.max-wait}")
  private long maxWait;
  @Bean
  public JedisConnectionFactory jedisConnectionFactory() {
    JedisConnectionFactory factory = new JedisConnectionFactory();
    factory.setHostName(host);
    factory.setPort(port);
    factory.setPassword(password);
    factory.setDatabase(database);
    factory.setTimeout(timeout);
    JedisPoolConfig jedisPoolConfig = new JedisPoolConfig();
    jedisPoolConfig.setMaxTotal(maxActive);
    jedisPoolConfig.setMaxIdle(maxIdle);
    jedisPoolConfig.setMinIdle(minIdle);
    jedisPoolConfig.setMaxWaitMillis(maxWait);
    factory.setPoolConfig(jedisPoolConfig);
    return factory;
  }
  @Bean(name = "redisTemplate")
  // @Primary // @Primary:自动装配时当出现多个Bean候选者时,被注解为@Primary的Bean将作为首选者,否则将抛出异常
  public RedisTemplate<String, Object> redisTemplate(JedisConnectionFactory factory) {
    RedisTemplate<String, Object> redisTemplate = new RedisTemplate<String, Object>();
    redisTemplate.setConnectionFactory(factory);
    // Json序列化配置 使用Jackson2JsonRedisSerialize 替换默认序列化
    Jackson2JsonRedisSerializer jackson2JsonRedisSerializer = new Jackson2JsonRedisSerializer(Object.class);
    ObjectMapper objectMapper = new ObjectMapper();
    // 序列化的时候序列对象的所有属性
    objectMapper.setSerializationInclusion(Include.ALWAYS);
    jackson2JsonRedisSerializer.setObjectMapper(objectMapper);
    StringRedisSerializer stringRedisSerializer = new StringRedisSerializer();
    // 设置value的序列化规则和 key的序列化规则
    redisTemplate.setKeySerializer(stringRedisSerializer);
    redisTemplate.setHashKeySerializer(stringRedisSerializer);
    redisTemplate.setValueSerializer(jackson2JsonRedisSerializer);
    redisTemplate.setHashValueSerializer(jackson2JsonRedisSerializer);
    redisTemplate.afterPropertiesSet();
    return redisTemplate;
  }
}


项目重启恢复对象数据,InitRedis.java


import java.util.HashMap;
import java.util.LinkedHashMap;
import java.util.List;
import java.util.Map;
import java.util.Set;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.boot.ApplicationArguments;
import org.springframework.boot.ApplicationRunner;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
import org.springframework.data.redis.serializer.RedisSerializer;
import org.springframework.scheduling.annotation.Async;
import org.springframework.stereotype.Component;
import com.alibaba.fastjson.JSON;
import com.nfz.demo.entity.PersonBean;
import com.nfz.demo.global.StatusMap;
@Component
public class InitRedis implements ApplicationRunner {
  @Autowired
  private RedisTemplate<String, ?> redisTemplate;
  // 恢复redis中的数据
  @Override
  @Async
  public void run(ApplicationArguments args) throws Exception {
    // 获取redis中所有的keys值
    Set<String> keys = redisTemplate.keys("*");
    // PersonBean 这里定义是一个对象,name是一个属性
    // redis数据库本身就是个map,所以这里
    // key:PersonBean实体的name属性 
    // value:PersonBean实体
    Map<String, PersonBean> hashMap = new HashMap<String, PersonBean>();
    if (keys != null) {
      for (String name : keys) {
        // 获取Redis中,key对应的value
        Object one = redisTemplate.opsForValue().get(name);
        PersonBean dto = JSON.parseObject(JSON.toJSONString(one), PersonBean.class);
        hashMap.put(name, dto);
      }
      if (null != hashMap) {
        // 全局缓存恢复
        StatusMap.setallStatusMap (hashMap);
      }
    }
  }
}


缓存全局变量,StatusMap.java


package com.nfz.demo.global;
import java.io.Serializable;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import com.nfz.demo.entity.PersonBean;
public class StatusMap implements Serializable {
  /**
   * 
   */
  private static final long serialVersionUID = 7196410776097983398L;
  /*
   * 组件状态
   */
  public static Map<String, PersonBean> allStatusMap = new HashMap<String, PersonBean>();;
  public static synchronized Map<String, PersonBean> getallStatusMap () {
    return allStatusMap ;
  }
  public synchronized static void setAllStatusMap (Map<String, PersonBean> allStatusMap ) {
    StatusMap.AllStatusMap = allStatusMap ;
  }
  public static void addPersonStatus(String name, PersonBean person) {
    allStatusMap.put(name, person);
  }
  public static void removePersonStatus(String name) {
    allStatusMap.remove(name);
  }
}


Redis操作展示(增加、删除、查询)


@Autowired
  private RedisTemplate<String, ?> redisTemplate;
  public static void main(String[] args) {
    // 去掉Redis页面翻译状态
    Object one = redisTemplate.opsForValue().get(name);
    if (one != null) {
      redisTemplate.delete(name);
    }
    // 存入单个信息
    redisTemplate.opsForValue().set(name, StatusMap.getallStatusMap().get(name));
    // 存入单个信息,五分钟后自动删除
    redisTemplate.opsForValue().set(name, StatusMap.getallStatusMap().get(name), 5, TimeUnit.MINUTES); 
    // 获取redis中所有的keys值
    Set<String> keys = redisTemplate.keys("*");
    if (keys != null) {
      for (String name : keys) {
        // 获取Redis中,key对应的value
        Object one = redisTemplate.opsForValue().get(name);
        System.out.println("当前的name:" + name + " - PersonBean:" + one);
      }
    }
  }



目录
相关文章
|
9月前
|
缓存 NoSQL 关系型数据库
美团面试:MySQL有1000w数据,redis只存20w的数据,如何做 缓存 设计?
美团面试:MySQL有1000w数据,redis只存20w的数据,如何做 缓存 设计?
美团面试:MySQL有1000w数据,redis只存20w的数据,如何做 缓存 设计?
|
9月前
|
数据采集 存储 NoSQL
基于Scrapy-Redis的分布式景点数据爬取与热力图生成
基于Scrapy-Redis的分布式景点数据爬取与热力图生成
603 67
|
NoSQL Redis
Redis的数据淘汰策略有哪些 ?
Redis 提供了 8 种数据淘汰策略,分为淘汰易失数据和淘汰全库数据两大类。易失数据淘汰策略包括:volatile-lru、volatile-lfu、volatile-ttl 和 volatile-random;全库数据淘汰策略包括:allkeys-lru、allkeys-lfu 和 allkeys-random。此外,还有 no-eviction 策略,禁止驱逐数据,当内存不足时新写入操作会报错。
1114 16
|
9月前
|
存储 NoSQL 算法
Redis设计与实现——数据结构与对象
Redis 是一个高性能的键值存储系统,其数据结构设计精妙且高效。主要包括以下几种核心数据结构:SDS、链表、字典、跳跃表、整数集合、压缩列表。此外,Redis 对象通过类型和编码方式动态转换,优化内存使用,并支持引用计数、共享对象和淘汰策略(如 LRU/LFU)。这些特性共同确保 Redis 在性能与灵活性之间的平衡。
|
8月前
|
存储 缓存 NoSQL
告别数据僵尸!Redis实现自动清理过期键值对
在数据激增的时代,Redis如同内存管理的智能管家,支持键值对的自动过期功能,实现“数据保鲜”。通过`EXPIRE`设定生命倒计时、`TTL`查询剩余时间,结合惰性删除与定期清理策略,Redis高效维护内存秩序。本文以Python实战演示其过期机制,并提供最佳实践指南,助你掌握数据生命周期管理的艺术,让数据优雅退场。
526 0
|
9月前
|
安全 Java API
【Java性能优化】Map.merge()方法:告别繁琐判空,3行代码搞定统计累加!
在日常开发中,我们经常需要对Map中的值进行累加统计。}else{代码冗长,重复调用get()方法需要显式处理null值非原子操作,多线程下不安全今天要介绍的方法,可以让你用一行代码优雅解决所有这些问题!方法的基本用法和优势与传统写法的对比分析多线程安全版本的实现Stream API的终极优化方案底层实现原理和性能优化建议一句话总结是Java 8为我们提供的Map操作利器,能让你的统计代码更简洁、更安全、更高效!// 合并两个列表});简单累加。
872 0
|
11月前
|
存储 NoSQL 算法
Redis分片集群中数据是怎么存储和读取的 ?
Redis集群采用的算法是哈希槽分区算法。Redis集群中有16384个哈希槽(槽的范围是 0 -16383,哈希槽),将不同的哈希槽分布在不同的Redis节点上面进行管理,也就是说每个Redis节点只负责一部分的哈希槽。在对数据进行操作的时候,集群会对使用CRC16算法对key进行计算并对16384取模(slot = CRC16(key)%16383),得到的结果就是 Key-Value 所放入的槽,通过这个值,去找到对应的槽所对应的Redis节点,然后直接到这个对应的节点上进行存取操作
|
11月前
|
缓存 NoSQL 关系型数据库
Redis和Mysql如何保证数据⼀致?
1. 先更新Mysql,再更新Redis,如果更新Redis失败,可能仍然不⼀致 2. 先删除Redis缓存数据,再更新Mysql,再次查询的时候在将数据添加到缓存中 这种⽅案能解决1 ⽅案的问题,但是在⾼并发下性能较低,⽽且仍然会出现数据不⼀致的问题,⽐如线程1删除了 Redis缓存数据,正在更新Mysql,此时另外⼀个查询再查询,那么就会把Mysql中⽼数据⼜查到 Redis中 1. 使用MQ异步同步, 保证数据的最终一致性 我们项目中会根据业务情况 , 使用不同的方案来解决Redis和Mysql的一致性问题 : 1. 对于一些一致性要求不高的场景 , 不做处理例如 : 用户行为数据 ,
|
11月前
|
NoSQL Redis
Redis的数据淘汰策略有哪些 ?
Redis 提供 8 种数据淘汰策略: 淘汰易失数据(具有过期时间的数据) 1. volatile-lru(least recently used):从已设置过期时间的数据集(server.db[i].expires)中挑选最近最少使用的数据淘汰 2. volatile-lfu(least frequently used):从已设置过期时间的数据集(server.db[i].expires)中挑选最不经常使用的数据淘汰 3. volatile-ttl:从已设置过期时间的数据集(server.db[i].expires)中挑选将要过期的数据淘汰 4. volatile-random:从已设置过期
|
11月前
|
NoSQL Redis
Redis的数据持久化策略有哪些 ?
Redis 提供了两种方式,实现数据的持久化到硬盘。 1. RDB 持久化(全量),是指在指定的时间间隔内将内存中的数据集快照写入磁盘。 2. AOF持久化(增量),以日志的形式记录服务器所处理的每一个写、删除操作 RDB和AOF一起使用, 在Redis4.0版本支持混合持久化方式 ( 设置 aof-use-rdb-preamble yes )