SpringBoot之集成Redis

SpringBoot之集成Redis

• 一、Redis集成简介
• 二、集成步骤
• • • [2.1 添加依赖](#2.1 添加依赖)
    • [2.2 添加配置](#2.2 添加配置)
    • [2.3 项目中使用](#2.3 项目中使用)
• 三、工具类封装
• [四、序列化 （正常都需要自定义序列化）](#四、序列化 （正常都需要自定义序列化）)
• 五、分布式锁
• • [（一）RedisTemplate 去实现](#（一）RedisTemplate 去实现)
  • • 场景一：单体应用
    • 场景二：分布式架构部署
  • [（二） Redisson去实现](#（二） Redisson去实现)
  • 总结

一、Redis集成简介

Redis是我们Java开发中，使用频次非常高的一个nosql数据库，数据以key-value键值对的形式存储在内存中。redis的常用使用场景，可以做缓存，分布式锁，自增序列等，使用redis的方式和我们使用数据库的方式差不多，首先我们要在自己的本机电脑或者服务器上安装一个redis的服务器，通过我们的java客户端在程序中进行集成，然后通过客户端完成对redis的增删改查操作。

redis的Java客户端 类型还是很多的，常见的有jedis, redission,lettuce等，

所以我们在集成的时候，我们可以选择直接集成这些原生客户端。

但是在springBoot中更常见的方式是集成spring-data-redis，这是spring提供的一个专门用来操作redis的项目，封装了对redis的常用操作，里边主要封装了jedis和lettuce两个客户端。相当于是在他们的基础上加了一层门面。

二、集成步骤

2.1 添加依赖

添加redis所需依赖：（spring-boot-starter-data-redis 默认使用的就是lettuce这个客户端）

<!-- 集成redis依赖  -->
<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
</dependency>

完整pom.xml

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0"
         xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
         xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">

    <modelVersion>4.0.0</modelVersion>

    <groupId>com.lsqingfeng.springboot</groupId>
    <artifactId>springboot-learning</artifactId>
    <version>1.0.0</version>

    <properties>
        <maven.compiler.source>8</maven.compiler.source>
        <maven.compiler.target>8</maven.compiler.target>
    </properties>

    <dependencyManagement>
        <dependencies>
            <dependency>
                <groupId>org.springframework.boot</groupId>
                <artifactId>spring-boot-dependencies</artifactId>
                <version>2.6.2</version>
                <type>pom</type>
                <scope>import</scope>
            </dependency>
        </dependencies>
    </dependencyManagement>

    <dependencies>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
        </dependency>

        <!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.projectlombok/lombok -->
        <dependency>
            <groupId>org.projectlombok</groupId>
            <artifactId>lombok</artifactId>
            <version>1.18.22</version>
            <scope>provided</scope>
        </dependency>

        <!-- mybatis-plus 所需依赖  -->
        <dependency>
            <groupId>com.baomidou</groupId>
            <artifactId>mybatis-plus-boot-starter</artifactId>
            <version>3.5.1</version>
        </dependency>

        <dependency>
            <groupId>com.baomidou</groupId>
            <artifactId>mybatis-plus-generator</artifactId>
            <version>3.5.1</version>
        </dependency>

        <dependency>
            <groupId>org.freemarker</groupId>
            <artifactId>freemarker</artifactId>
            <version>2.3.31</version>
        </dependency>

        <!-- 开发热启动 -->
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-devtools</artifactId>
            <optional>true</optional>
        </dependency>

        <!-- MySQL连接 -->
        <dependency>
            <groupId>mysql</groupId>
            <artifactId>mysql-connector-java</artifactId>
            <scope>runtime</scope>
        </dependency>

        <!-- 集成redis依赖  -->
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
        </dependency>
    </dependencies>
</project>

注意点：如果我们想要使用jedis客户端怎么办呢？就需要排除lettuce这个依赖，再引入jedis的相关依赖就可以了。

<dependency>  
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>  
    <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>  
    <exclusions>  
        <exclusion>  
            <groupId>io.lettuce</groupId>  
            <artifactId>lettuce-core</artifactId>  
        </exclusion>  
    </exclusions>  
</dependency>

<dependency>  
    <groupId>redis.clients</groupId>  
    <artifactId>jedis</artifactId>  
    <version>你的Jedis版本号</version>  
</dependency>

两者的区别

Lettuce更适合需要异步处理、线程安全以及支持哨兵和集群模式的场景（线程安全）；

而Jedis则更适合简单的同步操作，以及在不需要哨兵和集群模式的场景中使用（线程不安全）。

2.2 添加配置

然后我们需要配置连接redis所需的账号密码等信息，这里大家要提前安装好redis,保证我们的本机程序可以连接到我们的redis， 如果不知道redis如何安装，可以参考文章: [Linux系统安装redis6.0.5] blog.csdn.net/lsqingfeng/...

常规配置如下： 在application.yml配置文件中配置 redis的连接信息

spring:
  redis:
    host: localhost
    port: 6379
    password: 123456
    database: 0

如果有其他配置放到一起：

server:
  port: 19191

spring:
  datasource:
    driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver
    url: jdbc:mysql://localhost:3306/springboot_learning?serverTimezone=Asia/Shanghai&characterEncoding=utf-8
    username: root
    password: root
  redis:
    host: localhost
    port: 6379
    password: 123456
    database: 0
    lettuce:
      pool:
        max-idle: 16
        max-active: 32
        min-idle: 8
  devtools:
    restart:
      enable: true


third:
  weather:
    url: http://www.baidu.com
    port: 8080
    username: test
    cities:
      - 北京
      - 上海
      - 广州
    list[0]: aaa
    list[1]: bbb
    list[2]: ccc

这样我们就可以直接在项目当中操作redis了。如果使用的是集群，那么使用如下配置方式：

spring:
  redis:
    password: 123456
    cluster:
      nodes: 10.255.144.115:7001,10.255.144.115:7002,10.255.144.115:7003,10.255.144.115:7004,10.255.144.115:7005,10.255.144.115:7006
      max-redirects: 3

但是有的时候我们想要给我们的redis客户端配置上连接池。

就像我们连接mysql的时候，也会配置连接池一样，目的就是增加对于数据连接的管理，提升访问的效率，也保证了对资源的合理利用。那么我们如何配置连接池呢，这里大家一定要注意了，很多网上的文章中，介绍的方法可能由于版本太低，都不是特别的准确。

比如很多人使用spring.redis.pool来配置，这个是不对的（不清楚是不是老版本是这样的配置的，但是在springboot-starter-data-redis中这种写法不对）。首先是配置文件，由于我们使用的lettuce客户端，所以配置的时候，在spring.redis下加上lettuce再加上pool来配置，具体如下；

spring:
  redis:
    host: 10.255.144.111
    port: 6379
    password: 123456
    database: 0
    lettuce:
      pool:
        max-idle: 16
        max-active: 32
        min-idle: 8

如果使用的是jedis,就把lettuce换成jedis（同时要注意依赖也是要换的）。

但是仅仅这在配置文件中加入，其实连接池是不会生效的。这里大家一定要注意，很多同学在配置文件上加上了这段就以为连接池已经配置好了，其实并没有，还少了最关键的一步，就是要导入一个依赖，不导入的话，这么配置也没有用。

<dependency>
    <groupId>org.apache.commons</groupId>
    <artifactId>commons-pool2</artifactId>
</dependency>

之后，连接池才会生效。我们可以做一个对比。 在导包前后，观察RedisTemplate对象的值就可以看出来。

导入之前：

导入之后：

导入之后，我们的连接池信息才有值，这也印证了我们上面的结论。

具体的配置信息我们可以看一下源代码，源码中使用RedisProperties 这个类来接收redis的配置参数。

2.3 项目中使用

我们的配置工作准备就绪以后，我们就可以在项目中操作redis了，操作的话，使用spring-data-redis中为我们提供的 RedisTemplate 这个类，就可以操作了。我们先举个简单的例子，插入一个键值对（值为string）。

package com.lsqingfeng.springboot.controller;

import com.lsqingfeng.springboot.base.Result;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;

/**
 * @className: RedisController
 * @description:
 * @author: sh.Liu
 * @date: 2022-03-08 14:28
 */
@RestController
@RequestMapping("redis")
public class RedisController {

    private final RedisTemplate redisTemplate;

    public RedisController(RedisTemplate redisTemplate) {
        this.redisTemplate = redisTemplate;
    }

    @GetMapping("save")
    public Result save(String key, String value){
        redisTemplate.opsForValue().set(key, value);
        return Result.success();
    }

}

三、工具类封装

package com.lsqingfeng.springboot.utils;
 
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
import org.springframework.stereotype.Component;
 
import java.util.List;
import java.util.Map;
import java.util.Set;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
 
/**
 * @className: RedisUtil
 * @description:
 * @author: sh.Liu
 * @date: 2022-03-09 14:07
 */
@Component
public class RedisUtil {
 
    @Autowired
    private RedisTemplate redisTemplate;
    /**
     * 给一个指定的 key 值附加过期时间
     *
     * @param key
     * @param time
     * @return
     */
    public boolean expire(String key, long time) {
        return redisTemplate.expire(key, time, TimeUnit.SECONDS);
    }
    /**
     * 根据key 获取过期时间
     *
     * @param key
     * @return
     */
    public long getTime(String key) {
        return redisTemplate.getExpire(key, TimeUnit.SECONDS);
    }
    /**
     * 根据key 获取过期时间
     *
     * @param key
     * @return
     */
    public boolean hasKey(String key) {
        return redisTemplate.hasKey(key);
    }
    /**
     * 移除指定key 的过期时间
     *
     * @param key
     * @return
     */
    public boolean persist(String key) {
        return redisTemplate.boundValueOps(key).persist();
    }
 
    //- - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -  String类型 - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -
 
    /**
     * 根据key获取值
     *
     * @param key 键
     * @return 值
     */
    public Object get(String key) {
        return key == null ? null : redisTemplate.opsForValue().get(key);
    }
 
    /**
     * 将值放入缓存
     *
     * @param key   键
     * @param value 值
     * @return true成功 false 失败
     */
    public void set(String key, String value) {
        redisTemplate.opsForValue().set(key, value);
    }
 
    /**
     * 将值放入缓存并设置时间
     *
     * @param key   键
     * @param value 值
     * @param time  时间(秒) -1为无期限
     * @return true成功 false 失败
     */
    public void set(String key, String value, long time) {
        if (time > 0) {
            redisTemplate.opsForValue().set(key, value, time, TimeUnit.SECONDS);
        } else {
            redisTemplate.opsForValue().set(key, value);
        }
    }
 
    /**
     * 批量添加 key (重复的键会覆盖)
     *
     * @param keyAndValue
     */
    public void batchSet(Map<String, String> keyAndValue) {
        redisTemplate.opsForValue().multiSet(keyAndValue);
    }
 
    /**
     * 批量添加 key-value 只有在键不存在时,才添加
     * map 中只要有一个key存在,则全部不添加
     *
     * @param keyAndValue
     */
    public void batchSetIfAbsent(Map<String, String> keyAndValue) {
        redisTemplate.opsForValue().multiSetIfAbsent(keyAndValue);
    }
 
    /**
     * 对一个 key-value 的值进行加减操作,
     * 如果该 key 不存在 将创建一个key 并赋值该 number
     * 如果 key 存在,但 value 不是长整型 ,将报错
     *
     * @param key
     * @param number
     */
    public Long increment(String key, long number) {
        return redisTemplate.opsForValue().increment(key, number);
    }
 
    /**
     * 对一个 key-value 的值进行加减操作,
     * 如果该 key 不存在 将创建一个key 并赋值该 number
     * 如果 key 存在,但 value 不是 纯数字 ,将报错
     *
     * @param key
     * @param number
     */
    public Double increment(String key, double number) {
        return redisTemplate.opsForValue().increment(key, number);
    }
 
    //- - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -  set类型 - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -
 
    /**
     * 将数据放入set缓存
     *
     * @param key 键
     * @return
     */
    public void sSet(String key, String value) {
        redisTemplate.opsForSet().add(key, value);
    }
 
    /**
     * 获取变量中的值
     *
     * @param key 键
     * @return
     */
    public Set<Object> members(String key) {
        return redisTemplate.opsForSet().members(key);
    }
 
    /**
     * 随机获取变量中指定个数的元素
     *
     * @param key   键
     * @param count 值
     * @return
     */
    public void randomMembers(String key, long count) {
        redisTemplate.opsForSet().randomMembers(key, count);
    }
 
    /**
     * 随机获取变量中的元素
     *
     * @param key 键
     * @return
     */
    public Object randomMember(String key) {
        return redisTemplate.opsForSet().randomMember(key);
    }
 
    /**
     * 弹出变量中的元素
     *
     * @param key 键
     * @return
     */
    public Object pop(String key) {
        return redisTemplate.opsForSet().pop("setValue");
    }
 
    /**
     * 获取变量中值的长度
     *
     * @param key 键
     * @return
     */
    public long size(String key) {
        return redisTemplate.opsForSet().size(key);
    }
 
    /**
     * 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) {
        return redisTemplate.opsForSet().isMember(key, value);
    }
 
    /**
     * 检查给定的元素是否在变量中。
     *
     * @param key 键
     * @param obj 元素对象
     * @return
     */
    public boolean isMember(String key, Object obj) {
        return redisTemplate.opsForSet().isMember(key, obj);
    }
 
    /**
     * 转移变量的元素值到目的变量。
     *
     * @param key     键
     * @param value   元素对象
     * @param destKey 元素对象
     * @return
     */
    public boolean move(String key, String value, String destKey) {
        return redisTemplate.opsForSet().move(key, value, destKey);
    }
 
    /**
     * 批量移除set缓存中元素
     *
     * @param key    键
     * @param values 值
     * @return
     */
    public void remove(String key, Object... values) {
        redisTemplate.opsForSet().remove(key, values);
    }
 
    /**
     * 通过给定的key求2个set变量的差值
     *
     * @param key     键
     * @param destKey 键
     * @return
     */
    public Set<Set> difference(String key, String destKey) {
        return redisTemplate.opsForSet().difference(key, destKey);
    }
 
 
    //- - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -  hash类型 - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -
 
    /**
     * 加入缓存
     *
     * @param key 键
     * @param map 键
     * @return
     */
    public void add(String key, Map<String, String> map) {
        redisTemplate.opsForHash().putAll(key, map);
    }
 
    /**
     * 获取 key 下的 所有  hashkey 和 value
     *
     * @param key 键
     * @return
     */
    public Map<Object, Object> getHashEntries(String key) {
        return redisTemplate.opsForHash().entries(key);
    }
 
    /**
     * 验证指定 key 下 有没有指定的 hashkey
     *
     * @param key
     * @param hashKey
     * @return
     */
    public boolean hashKey(String key, String hashKey) {
        return redisTemplate.opsForHash().hasKey(key, hashKey);
    }
 
    /**
     * 获取指定key的值string
     *
     * @param key  键
     * @param key2 键
     * @return
     */
    public String getMapString(String key, String key2) {
        return redisTemplate.opsForHash().get("map1", "key1").toString();
    }
 
    /**
     * 获取指定的值Int
     *
     * @param key  键
     * @param key2 键
     * @return
     */
    public Integer getMapInt(String key, String key2) {
        return (Integer) redisTemplate.opsForHash().get("map1", "key1");
    }
 
    /**
     * 弹出元素并删除
     *
     * @param key 键
     * @return
     */
    public String popValue(String key) {
        return redisTemplate.opsForSet().pop(key).toString();
    }
 
    /**
     * 删除指定 hash 的 HashKey
     *
     * @param key
     * @param hashKeys
     * @return 删除成功的 数量
     */
    public Long delete(String key, String... hashKeys) {
        return redisTemplate.opsForHash().delete(key, hashKeys);
    }
 
    /**
     * 给指定 hash 的 hashkey 做增减操作
     *
     * @param key
     * @param hashKey
     * @param number
     * @return
     */
    public Long increment(String key, String hashKey, long number) {
        return redisTemplate.opsForHash().increment(key, hashKey, number);
    }
 
    /**
     * 给指定 hash 的 hashkey 做增减操作
     *
     * @param key
     * @param hashKey
     * @param number
     * @return
     */
    public Double increment(String key, String hashKey, Double number) {
        return redisTemplate.opsForHash().increment(key, hashKey, number);
    }
 
    /**
     * 获取 key 下的 所有 hashkey 字段
     *
     * @param key
     * @return
     */
    public Set<Object> hashKeys(String key) {
        return redisTemplate.opsForHash().keys(key);
    }
 
    /**
     * 获取指定 hash 下面的 键值对 数量
     *
     * @param key
     * @return
     */
    public Long hashSize(String key) {
        return redisTemplate.opsForHash().size(key);
    }
 
    //- - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -  list类型 - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -
 
    /**
     * 在变量左边添加元素值
     *
     * @param key
     * @param value
     * @return
     */
    public void leftPush(String key, Object value) {
        redisTemplate.opsForList().leftPush(key, value);
    }
 
    /**
     * 获取集合指定位置的值。
     *
     * @param key
     * @param index
     * @return
     */
    public Object index(String key, long index) {
        return redisTemplate.opsForList().index("list", 1);
    }
 
    /**
     * 获取指定区间的值。
     *
     * @param key
     * @param start
     * @param end
     * @return
     */
    public List<Object> range(String key, long start, long end) {
        return redisTemplate.opsForList().range(key, start, end);
    }
 
    /**
     * 把最后一个参数值放到指定集合的第一个出现中间参数的前面，
     * 如果中间参数值存在的话。
     *
     * @param key
     * @param pivot
     * @param value
     * @return
     */
    public void leftPush(String key, String pivot, String value) {
        redisTemplate.opsForList().leftPush(key, pivot, value);
    }
 
    /**
     * 向左边批量添加参数元素。
     *
     * @param key
     * @param values
     * @return
     */
    public void leftPushAll(String key, String... values) {
//        redisTemplate.opsForList().leftPushAll(key,"w","x","y");
        redisTemplate.opsForList().leftPushAll(key, values);
    }
 
    /**
     * 向集合最右边添加元素。
     *
     * @param key
     * @param value
     * @return
     */
    public void leftPushAll(String key, String value) {
        redisTemplate.opsForList().rightPush(key, value);
    }
 
    /**
     * 向左边批量添加参数元素。
     *
     * @param key
     * @param values
     * @return
     */
    public void rightPushAll(String key, String... values) {
        //redisTemplate.opsForList().leftPushAll(key,"w","x","y");
        redisTemplate.opsForList().rightPushAll(key, values);
    }
 
    /**
     * 向已存在的集合中添加元素。
     *
     * @param key
     * @param value
     * @return
     */
    public void rightPushIfPresent(String key, Object value) {
        redisTemplate.opsForList().rightPushIfPresent(key, value);
    }
 
    /**
     * 向已存在的集合中添加元素。
     *
     * @param key
     * @return
     */
    public long listLength(String key) {
        return redisTemplate.opsForList().size(key);
    }
 
    /**
     * 移除集合中的左边第一个元素。
     *
     * @param key
     * @return
     */
    public void leftPop(String key) {
        redisTemplate.opsForList().leftPop(key);
    }
 
    /**
     * 移除集合中左边的元素在等待的时间里，如果超过等待的时间仍没有元素则退出。
     *
     * @param key
     * @return
     */
    public void leftPop(String key, long timeout, TimeUnit unit) {
        redisTemplate.opsForList().leftPop(key, timeout, unit);
    }
 
    /**
     * 移除集合中右边的元素。
     *
     * @param key
     * @return
     */
    public void rightPop(String key) {
        redisTemplate.opsForList().rightPop(key);
    }
 
    /**
     * 移除集合中右边的元素在等待的时间里，如果超过等待的时间仍没有元素则退出。
     *
     * @param key
     * @return
     */
    public void rightPop(String key, long timeout, TimeUnit unit) {
        redisTemplate.opsForList().rightPop(key, timeout, unit);
    }
}

四、序列化 （正常都需要自定义序列化）

Redis本身提供了一下一种序列化的方式：

• GenericToStringSerializer: 可以将任何对象泛化为字符串并序列化
• Jackson2JsonRedisSerializer: 跟JacksonJsonRedisSerializer实际上是一样的
• JacksonJsonRedisSerializer: 序列化object对象为json字符串
• JdkSerializationRedisSerializer: 序列化java对象
• StringRedisSerializer: 简单的字符串序列化

如果我们存储的是String类型 ，默认使用的是StringRedisSerializer 这种序列化方式。

如果我们存储的是对象 ，默认使用的是 JdkSerializationRedisSerializer，也就是Jdk的序列化方式（通过ObjectOutputStream和ObjectInputStream实现，缺点是我们无法直观看到存储的对象内容）。

通过观察RedisTemplate的源码我们就可以看出来，默认使用的是JdkSerializationRedisSerializer. 这种序列化最大的问题就是存入对象后，我们很难直观看到存储的内容，很不方便我们排查问题：

而一般我们最经常使用的对象序列化方式是： Jackson2JsonRedisSerializer

设置序列化方式的主要方法就是我们在配置类中，自己来创建RedisTemplate对象，并在创建的过程中指定对应的序列化方式。

@Configuration  
public class RedisConfig {  
    // 定义一个Bean，名称为"redisTemplate"，返回类型为RedisTemplate<String, Object>  
    @Bean(name = "redisTemplate")  
    public RedisTemplate<String, Object> getRedisTemplate(RedisConnectionFactory factory) {  
        // 创建一个新的RedisTemplate实例，用于操作Redis  
        RedisTemplate<String, Object> redisTemplate = new RedisTemplate<String, Object>();  
        // 设置RedisTemplate使用的连接工厂，以便它能够连接到Redis服务器  
        redisTemplate.setConnectionFactory(factory);  
          
        // 创建一个StringRedisSerializer实例，用于序列化Redis的key为字符串  
        StringRedisSerializer stringRedisSerializer = new StringRedisSerializer();  
          
        // 创建一个Jackson2JsonRedisSerializer实例，用于序列化Redis的value为JSON格式  
        Jackson2JsonRedisSerializer jackson2JsonRedisSerializer = new Jackson2JsonRedisSerializer(Object.class);  
          
        // 创建一个ObjectMapper实例，用于处理JSON的序列化和反序列化  
        ObjectMapper objectMapper = new ObjectMapper();  
          
        // 设置ObjectMapper的属性访问级别，以便能够序列化对象的所有属性  
        objectMapper.setVisibility(PropertyAccessor.ALL, JsonAutoDetect.Visibility.ANY);  
          
        // 启用默认的类型信息，以便在反序列化时能够知道对象的实际类型  
        // 注意：这里使用了新的方法替换了过期的enableDefaultTyping方法  
        // 方法过期，改为下面代码  
        // objectMapper.enableDefaultTyping(ObjectMapper.DefaultTyping.NON_FINAL);  
        objectMapper.activateDefaultTyping(LaissezFaireSubTypeValidator.instance,  
                ObjectMapper.DefaultTyping.NON_FINAL, JsonTypeInfo.As.PROPERTY);  
          
        // 设置Jackson2JsonRedisSerializer使用的ObjectMapper  
        jackson2JsonRedisSerializer.setObjectMapper(objectMapper);  
  
        // 设置RedisTemplate的key序列化器为stringRedisSerializer  
        redisTemplate.setKeySerializer(stringRedisSerializer); // key的序列化类型  
        // 设置RedisTemplate的value序列化器为jackson2JsonRedisSerializer  
        redisTemplate.setValueSerializer(jackson2JsonRedisSerializer); // value的序列化类型  
          
        // 设置RedisTemplate的hash key序列化器为stringRedisSerializer  
        redisTemplate.setHashKeySerializer(stringRedisSerializer);  // key的序列化类型  
        // 设置RedisTemplate的hash value序列化器为jackson2JsonRedisSerializer  
        redisTemplate.setHashValueSerializer(jackson2JsonRedisSerializer);   // value的序列化类型  
        
        // 调用RedisTemplate的afterPropertiesSet方法，该方法会执行一些初始化操作，比如检查序列化器是否设置等  
        redisTemplate.afterPropertiesSet();  
          
        // 返回配置好的RedisTemplate实例  
        return redisTemplate;  
    }  
}

这样使用的时候，就会按照我们设置的json序列化方式进行存储，我们也可以在redis中查看内容的时候方便的查看到属性值。

五、分布式锁

（一）RedisTemplate 去实现

场景一：单体应用

单机数据一致性架构如下图所示：多个可客户访问同一个服务器，连接同一个数据库。

场景描述：客户端模拟购买商品过程，在Redis中设定库存总数剩100个，多个客户端同时并发购买。

@RestController
public class IndexController1 {
 
    @Autowired
    StringRedisTemplate template;
 
    @RequestMapping("/buy1")
    public String index(){
        // Redis中存有goods:001号商品，数量为100
        String result = template.opsForValue().get("goods:001");
        // 获取到剩余商品数
        int total = result == null ? 0 : Integer.parseInt(result);
        if( total > 0 ){
            // 剩余商品数大于0 ，则进行扣减
            int realTotal = total -1;
            // 将商品数回写数据库
            template.opsForValue().set("goods:001",String.valueOf(realTotal));
            System.out.println("购买商品成功，库存还剩："+realTotal +"件， 服务端口为8001");
            return "购买商品成功，库存还剩："+realTotal +"件， 服务端口为8001";
        }else{
            System.out.println("购买商品失败，服务端口为8001");
        }
        return "购买商品失败，服务端口为8001";
    }
}

使用Jmeter模拟高并发场景，测试结果如下

测试结果出现多个用户购买同一商品，发生了数据不一致问题！

解决办法：单体应用的情况下，对并发的操作进行加锁操作，保证对数据的操作具有原子性

• synchronized
• ReentrantLock

synchronized （自动获取锁，并在退出时自动释放锁）去实现如下

@RestController  
public class IndexController2 {  
  
    @Autowired  
    StringRedisTemplate template;  
  
    @RequestMapping("/buy2")  
    public synchronized String index() {  
        String result = template.opsForValue().get("goods:001");  
        int total = result == null ? 0 : Integer.parseInt(result);  
        if (total > 0) {  
            int realTotal = total - 1;  
            template.opsForValue().set("goods:001", String.valueOf(realTotal));  
            System.out.println("购买商品成功，库存还剩：" + realTotal + "件， 服务端口为8001");  
            return "购买商品成功，库存还剩：" + realTotal + "件， 服务端口为8001";  
        } else {  
            System.out.println("购买商品失败，服务端口为8001");  
        }  
        return "购买商品失败，服务端口为8001";  
    }  
}

ReentrantLock（需要手动获取锁，并在退出时手动释放锁） 去实现

在针对单体应用时的操作（ReentrantLock去实现相对来说好一点，因为颗粒度更细）

@RestController
public class IndexController2 {
 
    // 使用ReentrantLock锁解决单体应用的并发问题
    Lock lock = new ReentrantLock();
 
    @Autowired
    StringRedisTemplate template;
 
    @RequestMapping("/buy2")
    public String index() {
 
        lock.lock();
        try {
            String result = template.opsForValue().get("goods:001");
            int total = result == null ? 0 : Integer.parseInt(result);
            if (total > 0) {
                int realTotal = total - 1;
                template.opsForValue().set("goods:001", String.valueOf(realTotal));
                System.out.println("购买商品成功，库存还剩：" + realTotal + "件， 服务端口为8001");
                return "购买商品成功，库存还剩：" + realTotal + "件， 服务端口为8001";
            } else {
                System.out.println("购买商品失败，服务端口为8001");
            }
        } catch (Exception e) {
            lock.unlock();
        } finally {
            lock.unlock();
        }
        return "购买商品失败，服务端口为8001";
    }
}

100个商品100个人买最后剩余为0

场景二：分布式架构部署

提供两个服务，端口分别为8001、8002，连接同一个Redis服务，在服务前面有一台Nginx作为负载均衡

两台服务代码相同，只是端口不同

将8001、8002两个服务启动，每个服务依然用ReentrantLock加锁，用Jmeter做并发测试，发现会出现数据一致性问题！

我这边直接写最终版本（存粹的只用redis）

要求：

1.保证自己加的锁，自己删自己的（由以下的uuid生成value去控制，以防止其他的线程把自己的删除了或者自己删除了别人的）

• REDIS_LOCK: 这是你想要设置的Redis键（Key）。在分布式锁的场景中，它通常是一个唯一的字符串，用于标识某个资源或操作。
• value: 这是你想要设置的Redis值（Value）。在分布式锁的场景中，这通常是一个表示锁持有者的唯一标识，例如线程ID或进程ID。
• 10L: 这是锁的过期时间，单位是秒。这意味着如果持有锁的客户端在这个时间内没有释放锁（例如，由于崩溃或网络问题），那么锁将自动过期，其他客户端可以获取它。这是一个重要的安全机制，可以防止死锁。
• TimeUnit.SECONDS: 这是时间单位。TimeUnit是一个枚举类型，表示时间的单位，如毫秒、秒、分钟等。在这里，我们使用SECONDS表示过期时间是以秒为单位的。
  redis事务或lua脚本（lua脚本的执行是原子的）,如下

@RestController
public class IndexController7 {
 
    public static final String REDIS_LOCK = "lock";
 
    @Autowired
    StringRedisTemplate template;
 
    @RequestMapping("/buy7")
    public String index(){
 
        // 每个人进来先要进行加锁，key值为"lock"
        String value = UUID.randomUUID().toString().replace("-","");
        try{
            // 为key加一个过期时间
            Boolean flag = template.opsForValue().setIfAbsent(REDIS_LOCK, value,10L,TimeUnit.SECONDS);
            // 加锁失败
            if(!flag){
                return "抢锁失败！";
            }
            System.out.println( value+ " 抢锁成功");
            String result = template.opsForValue().get("goods:001");
            int total = result == null ? 0 : Integer.parseInt(result);
            if (total > 0) {
                // 如果在此处需要调用其他微服务，处理时间较长。。。
                int realTotal = total - 1;
                template.opsForValue().set("goods:001", String.valueOf(realTotal));
                System.out.println("购买商品成功，库存还剩：" + realTotal + "件， 服务端口为8001");
                return "购买商品成功，库存还剩：" + realTotal + "件， 服务端口为8001";
            } else {
                System.out.println("购买商品失败，服务端口为8001");
            }
            return "购买商品失败，服务端口为8001";
        }finally {
            // 谁加的锁，谁才能删除
            // 也可以使用redis事务
            // https://redis.io/commands/set
            // 使用Lua脚本，进行锁的删除
 
            Jedis jedis = null;
            try{
                jedis = RedisUtils.getJedis();
 
                String script = "if redis.call('get',KEYS[1]) == ARGV[1] " +
                        "then " +
                        "return redis.call('del',KEYS[1]) " +
                        "else " +
                        "   return 0 " +
                        "end";
 
                Object eval = jedis.eval(script, Collections.singletonList(REDIS_LOCK), Collections.singletonList(value));
                if("1".equals(eval.toString())){
                    System.out.println("-----del redis lock ok....");
                }else{
                    System.out.println("-----del redis lock error ....");
                }
            }catch (Exception e){
 
            }finally {
                if(null != jedis){
                    jedis.close();
                }
            }

// redis事务
//            while(true){
//                template.watch(REDIS_LOCK);
//                if(template.opsForValue().get(REDIS_LOCK).equalsIgnoreCase(value)){
//                    template.setEnableTransactionSupport(true);
//                    template.multi();
//                    template.delete(REDIS_LOCK);
//                    List<Object> list = template.exec();
//                    if(list == null){
//                        continue;
//                    }
//                }
//                template.unwatch();
//                break;
//            }


        }
    }
}

（二） Redisson去实现

先引入maven依赖（redisson和springboot的集成包）

<!-- 添加Redisson依赖 -->  
<dependency>
  <groupId>org.redisson</groupId>
  <artifactId>redisson-spring-boot-starter</artifactId>
  <version>3.15.0</version>
  <exclusions>
    <exclusion>
      <groupId>org.redisson</groupId>
      <!-- 默认是 Spring Data Redis v.2.3.x ,所以排除掉-->
      <artifactId>redisson-spring-data-23</artifactId>
    </exclusion>
  </exclusions>
</dependency>

网上其他的有可能是引入

<dependency>
    <groupId>org.redisson</groupId>
    <artifactId>redisson</artifactId>
    <version>3.6.1</version>
</dependency>

根据以上例子用redisson去实现分布式锁，更加nice

使用Redisson的getLock方法时，你实际上是在使用RedLock（红锁）算法来获取分布式锁

@RestController
public class IndexController8 {
 
    public static final String REDIS_LOCK = "lock";
 
    @Autowired
    StringRedisTemplate template;
 
    @Autowired
    Redisson redisson;
 
    @RequestMapping("/buy8")
    public String index(){
        //创建锁"lock"
        RLock lock = redisson.getLock(REDIS_LOCK);
        //加锁
        lock.lock();
        
        try{
            String result = template.opsForValue().get("goods:001");
            int total = result == null ? 0 : Integer.parseInt(result);
            if (total > 0) {
                // 如果在此处需要调用其他微服务，处理时间较长。。。
                int realTotal = total - 1;
                template.opsForValue().set("goods:001", String.valueOf(realTotal));
                System.out.println("购买商品成功，库存还剩：" + realTotal + "件， 服务端口为8001");
                return "购买商品成功，库存还剩：" + realTotal + "件， 服务端口为8001";
            } else {
                System.out.println("购买商品失败，服务端口为8001");
            }
            return "购买商品失败，服务端口为8001";
        }finally {
        //避免竞态条件，不要if判断检查锁的状态。需直接使用 lock.unlock();
//            if(lock.isLocked() && lock.isHeldByCurrentThread()){
//                lock.unlock();
//            }
             lock.unlock();
        }
    }
}

总结

实际为了保证redis高可用，redis一般会集群部署。

redis集群解决方案,使用redlock解决（redlock的特点如下）:

• 顺序向5个节点请求加锁（5个节点相互独立，没任何关系）
• 根据超时时间来判断是否要跳过该节点
• 如果大于等于3节点加锁成功，并且使用时间小于锁有效期，则加锁成功，否则获取锁失败，解锁

参考文章

【1】SpringBoot教程(十四) | SpringBoot集成Redis(全网最全)

https://juejin.cn/post/7076244567569203208#heading-7

【2】Redis实现分布式锁方法详细

【3】Redis实现分布式锁

【4】陪你一起学redis(十一)------redis分布式锁