Easy Redis Java 客户端：Redisson

Easy Redis Java 客户端：Redisson

• 前言
• • 配置文件
  • • 声明式配置
    • 编程式配置
  • 基本使用
  • 分布式锁
  • • 可重入锁
    • 公平锁
    • 读写锁
    • 信号量
    • 联锁
    • 红锁
  • 加锁机制
  • 释放锁机制
  • 看门狗
  • 项目案例
  • • 延迟队列
    • 发布订阅
    • 限流
    • 分布式自增ID
    • 封装

前言

Redission 是一个基于Redis 的Java 框架。它提供了许多分布式的数据结构和功能，如分布式锁、Map 、Queue 和Topic 等。Redission可以帮助简化并发编程的复杂性，并提供可重入锁、公平锁等常用的分布式锁，支持异步执行、锁的自动续期、锁的等待，等特性。

Redisson 的宗旨是促进使用者对Redis 的关注分离（Separation of Concern），从而让使用者能够将精力更集中地放在处理业务逻辑上。

你可能会有点蒙，Redisson 和Jedis 、Lettuce有什么区别？

总结下来，Jedis 把 Redis 命令封装的非常全面，Lettuce 则进一步丰富了 Api，支持 Redis 各种高级特性。

但是两者并没有进一步深化，只给了你操作 Redis 数据库的工具，而 Redisson 则是基于 Redis、Lua 和 Netty 建立起了一套的分布式解决方案，比如分布式锁的实现，分布式对象的操作等等。

引入官方依赖：

<dependency>
   <groupId>org.redisson</groupId>
   <artifactId>redisson</artifactId>
   <version>3.29.0</version>
</dependency>  

SpringBoot提供的依赖：

<dependency>
    <groupId>org.redisson</groupId>
    <artifactId>redisson-spring-boot-starter</artifactId>
    <version>3.29.0</version>
</dependency>

配置文件

有多种方式来集成Redisson配置：编程式配置、声明式配置

声明式配置

• 通用配置

#redis地址
spring.redis.host=127.0.0.1
#redis端口
spring.redis.port=6379
#redis密码（非必须）
spring.redis.password=123456

使用通用的 Spring Boot 2.7.x 及以下设置：

spring:
  redis:
    database: 
    host:
    port:
    password:
    ssl: 
    timeout:
    connectTimeout:
    clientName:
    cluster:
      nodes:
    sentinel:
      master:
      nodes:

示例如下（yaml文件修改格式即可）：

#数据库编码
spring.redis.database= 0
##是否开启ssl
spring.redis.ssl=false
# 读取超时
spring.redis.timeout=5000
# 连接超时
spring.redis.connect-timeout=10000
##客户端名称
spring.redis.client-name=myClientName
##集群部署 ip:port,...
spring.redis.cluster.nodes=192.168.1.1:6379,192.168.1.2:6379,192.168.1.3:6379
##哨兵模式 主节点名称
#spring.redis.sentinel.master=mymaster
##哨兵模式 节点列表 ip:port,...
spring.redis.sentinel.nodes=192.168.1.1:7001,192.168.1.1:7002,192.168.1.1:7003

• Redisson引入文件

另外也可以使用 Redisson 配置文件，再application. properties添加

spring.redis.redisson.file=classpath:redisson.yml

resources目录下创建redisson.yml文件

# 单节点配置
singleServerConfig:
  # 数据库编号
  database: 0
  # 节点地址
  address: redis://127.0.0.1:6379
  # 密码
  password: 123456

• 使用竖杠符号|

竖杠符号（|）是YAML语法中的一种特殊表示方式，称为"折叠文本块"标记。它用于指示多行文本块，在保留换行符的同时，将所有行连接成单个字符串。在这种情况下，文本块的缩进会被忽略，而每行的缩进将被认为是相对于最短缩进的偏移量。这在配置文件中特别有用，因为它允许你在不失去可读性的情况下编写多行文本。

可以直接再application. properties添加（注意|格式）

  redis:
    redisson:
      config: |
        singleServerConfig:
          address: redis://127.0.0.1:6379
          password: 123456

编程式配置

#redis地址
spring.redis.host=127.0.0.1
#redis端口
spring.redis.port=6379
#redis密码（非必须）
spring.redis.password=123456

对应Java配置如下：

@Configuration
public class MyConfig {

    @Bean
    public RedissonClient redissonClient(){
        Config config = new Config();
        config.useSingleServer().setAddress("redis://127.0.0.1:6379");
        config.useSingleServer().setPassword("123456");
        return Redisson.create(config);
    }
}

• 集群模式

单点故障问题主要是由于Redis 是单机运行的，该机器出现故障后，会间接导致使用Redis的程序出现错误。因此我们可以使用集群模式来避免这个问题。

---
clusterServersConfig:
  idleConnectionTimeout: 10000
  connectTimeout: 10000
  timeout: 3000
  retryAttempts: 3
  retryInterval: 1500
  failedSlaveReconnectionInterval: 3000
  failedSlaveNodeDetector: !<org.redisson.client.FailedConnectionDetector> {}
  password: null
  subscriptionsPerConnection: 5
  clientName: null
  loadBalancer: !<org.redisson.connection.balancer.RoundRobinLoadBalancer> {}
  subscriptionConnectionMinimumIdleSize: 1
  subscriptionConnectionPoolSize: 50
  slaveConnectionMinimumIdleSize: 24
  slaveConnectionPoolSize: 64
  masterConnectionMinimumIdleSize: 24
  masterConnectionPoolSize: 64
  readMode: "SLAVE"
  subscriptionMode: "SLAVE"
  nodeAddresses:
  - "redis://127.0.0.1:7004"
  - "redis://127.0.0.1:7001"
  - "redis://127.0.0.1:7000"
  scanInterval: 1000
  pingConnectionInterval: 30000
  keepAlive: false
  tcpNoDelay: true
threads: 16
nettyThreads: 32
codec: !<org.redisson.codec.Kryo5Codec> {}
transportMode: "NIO"

• idleConnectionTimeout： 如果池连接一段时间未使用，并且当前连接数量大于最小空闲连接池大小，则将关闭并从池中删除。单位为毫秒，默认：10000。

• connectTimeout： 连接到任何Redis服务器时超时，默认：10000。

• timeout：Redis 服务器响应超时。Redis命令发送成功后开始倒计时。单位为毫秒，默认：3000。

• retryAttempts： 如果在retryAttempts之后Redis 命令不能被发送到Redis服务器，将会抛出错误。但如果发送成功，则会启动超时。

• retryInterval：在此时间间隔之后，将执行另一次发送Redis命令的尝试。单位为毫秒，默认：1500。

• failedSlaveReconnectionInterval：Redis Slave重新连接尝试的时间间隔。单位为毫秒，默认：3000。

• failedSlaveNodeDetector：定义失败的Redis Slave 节点检测器对象。

  （1）FailedConnectionDetector ：如果Redis 节点在定义的毫秒间隔内有持续的连接错误，则标记为失败。默认值是180000毫秒。

  （2）FailedCommandsDetector ：如果Redis 节点有一定数量的命令执行错误，则将其标记为失败，该错误由定义的时间间隔定义，以毫秒为单位。

  （3）FailedCommandsTimeoutDetector ：如果Redis节点有一定数量的命令执行超时错误，则标记为失败，该错误由在定义的间隔中定义，以毫秒为单位。

• password：Redis服务器鉴权密码。

• subscriptionsPerConnection：每个订阅连接限制的订阅。

• clientName：客户端连接名称。

• loadBalancer：连接为多台Redis服务器的负载均衡器。

• subscriptionConnectionMinimumIdleSize：订阅(发布/订阅)通道的最小空闲连接池大小。

• subscriptionConnectionPoolSize：订阅(发布/订阅)通道的最大连接池大小。

• slaveConnectionMinimumIdleSize：Redis 'slave'节点每个从节点的最小空闲连接数

• slaveConnectionPoolSize：Redis 'slave'节点每个slave节点最大连接池大小。

• masterConnectionMinimumIdleSize：每个Redis主节点的最小空闲连接数。

• masterConnectionPoolSize：Redis主节点最大连接池大小。

• readMode：设置读操作使用的节点类型。可用值:

  （1）SLAVE -从从节点读取，如果没有SLAVE 可用，使用MASTER 。

  （2）MASTER -从主节点读取，

  （3）MASTER_SLAVE -从主节点和从节点读取

• subscriptionMode：设置订阅操作使用的节点类型。可用值:

  （1）SLAVE -订阅从节点，

  （2）MASTER -订阅主节点，

• nodeAddresses：格式中添加Redis节点地址。可以一次添加多个节点。应该定义所有节点(主节点和从节点)。

• scanInterval：复制节点扫描间隔(毫秒)。

• pingConnectionInterval：PING 命令发送间隔每连接到Redis。以毫秒为单位定义。

• keepAlive：使能TCP 连接keepAlive。

• tcpNoDelay：使能TCP noDelay连接。

• threads：线程用于执行对象的侦听器逻辑、对象和任务的调用处理程序。

• nettyThreads：reddisson 使用的所有内部redis 客户端之间共享的线程数。Netty 线程用于Redis响应解码和命令发送。

• codec：Redis数据编解码器。读写Redis数据时使用。

• transportMode：传输方式

  （1）TransportMode.NIO,

  （2）TransportMode.EPOLL -需要classpathnetty-transport-native-epoll中的库

  （3）TransportMode.KQUEUE - -需要classpathnetty-transport-native-kqueue中的库

转换为Java配置，部分示例代码如下：

@Configuration
public class MyConfig {

    @Bean
    public RedissonClient redissonClient() throws IOException {
        Config config = new Config();
        config.useClusterServers()
                .setScanInterval(2000) // 集群状态扫描间隔(毫秒)
                // 使用"rediss://"进行SSL连接
                .addNodeAddress("redis://127.0.0.1:7000", "redis://127.0.0.1:7001")
                .addNodeAddress("redis://127.0.0.1:7002");
        config.useClusterServers().setIdleConnectionTimeout(50000);
        config.useSingleServer().setConnectTimeout(10000);
        config.useClusterServers().setTimeout(3000);
        config.setThreads(16);
        config.setNettyThreads(32);
        config.setTransportMode(TransportMode.NIO);
        return Redisson.create(config);
    }

• 复制模式

在复制模式下，将轮询每个节点的角色，以确定是否发生了故障转移，从而产生了新的主节点。

---
replicatedServersConfig:
  idleConnectionTimeout: 10000
  connectTimeout: 10000
  timeout: 3000
  retryAttempts: 3
  retryInterval: 1500
  failedSlaveReconnectionInterval: 3000
  failedSlaveNodeDetector: !<org.redisson.client.FailedConnectionDetector> {}
  password: null
  subscriptionsPerConnection: 5
  clientName: null
  loadBalancer: !<org.redisson.connection.balancer.RoundRobinLoadBalancer> {}
  subscriptionConnectionMinimumIdleSize: 1
  subscriptionConnectionPoolSize: 50
  slaveConnectionMinimumIdleSize: 24
  slaveConnectionPoolSize: 64
  masterConnectionMinimumIdleSize: 24
  masterConnectionPoolSize: 64
  readMode: "SLAVE"
  subscriptionMode: "SLAVE"
  nodeAddresses:
  - "redis://redishost1:2812"
  - "redis://redishost2:2815"
  - "redis://redishost3:2813"
  scanInterval: 1000
  monitorIPChanges: false
threads: 16
nettyThreads: 32
codec: !<org.redisson.codec.Kryo5Codec> {}
transportMode: "NIO"

• monitorIPChanges：用于监控Redis 节点的IP地址变化。

转换为Java配置，部分示例代码如下：

@Configuration
public class MyConfig {

    @Bean
    public RedissonClient redissonClient() throws IOException {
        Config config = new Config();
        config.useReplicatedServers()
                .setScanInterval(2000) // 集群状态扫描间隔(毫秒)
                // 使用"rediss://"进行SSL连接
                .addNodeAddress("redis://127.0.0.1:7000", "redis://127.0.0.1:7001")
                .addNodeAddress("redis://127.0.0.1:7002");
        RedissonClient redisson = Redisson.create(config);
        return redisson;
    }
}    

• 单实例模式

所有的数据都存储在一个Redis实例中，不提供高可用性和故障转移机制。

---
singleServerConfig:
  idleConnectionTimeout: 10000
  connectTimeout: 10000
  timeout: 3000
  retryAttempts: 3
  retryInterval: 1500
  password: null
  subscriptionsPerConnection: 5
  clientName: null
  address: "redis://127.0.0.1:6379"
  subscriptionConnectionMinimumIdleSize: 1
  subscriptionConnectionPoolSize: 50
  connectionMinimumIdleSize: 24
  connectionPoolSize: 64
  database: 0
  dnsMonitoringInterval: 5000
threads: 16
nettyThreads: 32
codec: !<org.redisson.codec.Kryo5Codec> {}
transportMode: "NIO"

• database：用于 Redis 连接的数据库索引
• dnsMonitoringInterval：以毫秒为单位的时间间隔检查终结点的 DNS 。应用程序必须确保 JVM DNS 缓存 TTL 足够低以支持此功能。设置为禁用：-1。

转换为Java配置，部分示例代码如下：

@Configuration
public class MyConfig {
    @Bean
    public RedissonClient redissonClient() throws IOException {
        Config config = new Config();
        config.useSingleServer().setAddress("redis://127.0.0.1:6379");
        config.useSingleServer().setDatabase(0);
        config.useSingleServer().setDnsMonitoringInterval(3000);
        RedissonClient redisson = Redisson.create(config);
        return redisson;
    }
}

• 哨兵模式

当主节点出现故障时，由Redis Sentinel自动完成故障发现和转移，并通知应用方，实现高可用性。

---
sentinelServersConfig:
  idleConnectionTimeout: 10000
  connectTimeout: 10000
  timeout: 3000
  retryAttempts: 3
  retryInterval: 1500
  failedSlaveReconnectionInterval: 3000
  failedSlaveNodeDetector: !<org.redisson.client.FailedConnectionDetector> {}
  password: null
  subscriptionsPerConnection: 5
  clientName: null
  loadBalancer: !<org.redisson.connection.balancer.RoundRobinLoadBalancer> {}
  subscriptionConnectionMinimumIdleSize: 1
  subscriptionConnectionPoolSize: 50
  slaveConnectionMinimumIdleSize: 24
  slaveConnectionPoolSize: 64
  masterConnectionMinimumIdleSize: 24
  masterConnectionPoolSize: 64
  readMode: "SLAVE"
  subscriptionMode: "SLAVE"
  sentinelAddresses:
  - "redis://127.0.0.1:26379"
  - "redis://127.0.0.1:26389"
  masterName: "mymaster"
  database: 0
threads: 16
nettyThreads: 32
codec: !<org.redisson.codec.Kryo5Codec> {}
transportMode: "NIO"

• sentinelAddresses：以host:port格式添加Redis Sentinel节点地址。一次可以添加多个节点。
• masterName：Redis Sentinel服务器和主变更监控任务使用的主服务器名称。

转换为Java配置，部分示例代码如下：

@Configuration
public class MyConfig {

    @Bean
    public RedissonClient redissonClient() throws IOException {
        Config config = new Config();
        config.useSentinelServers()
                .setMasterName("myMasterName")
                .setScanInterval(2000) //集群状态扫描间隔(毫秒)
                //使用"rediss://"进行SSL连接
                .addSentinelAddress("redis://127.0.0.1:26389", "redis://127.0.0.1:26379");

        RedissonClient redisson = Redisson.create(config);
        return redisson;
    }
}

• 主从模式

一主多从，一个主节点，多个从节点，其中主节点拥有读写操作权限，从节点只能拥有读权限，由此可以降低主节点的读取压力，降低损坏风险。

---
masterSlaveServersConfig:
  idleConnectionTimeout: 10000
  connectTimeout: 10000
  timeout: 3000
  retryAttempts: 3
  retryInterval: 1500
  failedSlaveReconnectionInterval: 3000
  failedSlaveNodeDetector: !<org.redisson.client.FailedConnectionDetector> {}
  password: null
  subscriptionsPerConnection: 5
  clientName: null
  loadBalancer: !<org.redisson.connection.balancer.RoundRobinLoadBalancer> {}
  subscriptionConnectionMinimumIdleSize: 1
  subscriptionConnectionPoolSize: 50
  slaveConnectionMinimumIdleSize: 24
  slaveConnectionPoolSize: 64
  masterConnectionMinimumIdleSize: 24
  masterConnectionPoolSize: 64
  readMode: "SLAVE"
  subscriptionMode: "SLAVE"
  slaveAddresses:
  - "redis://127.0.0.1:6381"
  - "redis://127.0.0.1:6380"
  masterAddress: "redis://127.0.0.1:6379"
  database: 0
threads: 16
nettyThreads: 32
codec: !<org.redisson.codec.Kryo5Codec> {}
transportMode: "NIO"

• slaveAddresses：在host:portrediss://格式中添加Redis 从节点地址。可以一次添加多个节点。使用SSL连接协议。
• masterAddress：在host:portrediss://格式的Redis 主节点地址。使用SSL连接协议。

转换为Java配置，部分示例代码如下：

@Configuration
public class MyConfig {

    @Bean
    public RedissonClient redissonClient() throws IOException {
        Config config = new Config();
        config.useMasterSlaveServers()
                //使用"rediss://"进行SSL连接
                .setMasterAddress("redis://127.0.0.1:6379")
                .addSlaveAddress("redis://127.0.0.1:6389", "redis://127.0.0.1:6332", "redis://127.0.0.1:6419")
                .addSlaveAddress("redis://127.0.0.1:6399");

        RedissonClient redisson = Redisson.create(config);
        return redisson;
    }
}

基本使用

我们再以Redisson 方式在代码中操作redis。

（1）查看所有key

@Controller
public class MyController {
    @Autowired
    private RedissonClient redissonClient;

    @GetMapping("/fetch")
    public void fetch(){
        RKeys rKeys = redissonClient.getKeys();
        rKeys.getKeysStream().forEach(System.out::println);
        /** Output
         *  test
         *  x
         */
    }
}

（2）判断key是否存在

@Controller
public class MyController {
    @Autowired
    private RedissonClient redissonClient;

    @GetMapping("/fetch")
    public void fetch(){
        //检查提供的密钥是否存在，返回现有密钥的数量
        long exists = redissonClient.getKeys().countExists("test");
        System.out.println(exists);
        /** Output
         *  1
         */
    }
}

（3）删除key

@Controller
public class MyController {
    @Autowired
    private RedissonClient redissonClient;

    @GetMapping("/fetch")
    public void fetch(){
    	//删除指定密钥，返回现有密钥的数量
        long exists = redissonClient.getKeys().delete("x");
        System.out.println(exists);
        /** Output
         *  1
         */
    }
}

（4）设置key有效期

@Controller
public class MyController {
    @Autowired
    private RedissonClient redissonClient;

    @GetMapping("/test")
    public void test(){
    	//返回true表示设置成功，false则失败
        boolean time = redissonClient.getKeys().expire("test",10,TimeUnit.SECONDS);
        System.out.println(time);
        /** Output
         *  true
         */
    }
}

（5）获取key有效期

@Controller
public class MyController {
    @Autowired
    private RedissonClient redissonClient;

    @GetMapping("/test")
    public void test(){
        //时间单位为毫秒，如果密钥不存在，则为-2。-1表示密钥存在，但没有相关的过期时间
        long time = redissonClient.getKeys().remainTimeToLive("test");
        System.out.println(time);
        /** Output
         *  3784
         */
    }
}

（6）查询key类型

@Controller
public class MyController {
    @Autowired
    private RedissonClient redissonClient;

    @GetMapping("/test")
    public void test(){
        //一共5种类型：OBJECT（string）, MAP, LIST, SET, ZSET
        RType test = redissonClient.getKeys().getType("test");
        System.out.println(test.name());
        /** Output
         *  OBJECT
         */
    }
}

（7）重命名key

@Controller
public class MyController {
    @Autowired
    private RedissonClient redissonClient;

    @GetMapping("/test")
    public void test(){
    	//返回true表示设置成功，false则失败
        boolean test = redissonClient.getKeys().renamenx("test","test2");
        System.out.println(test);
        /** Output
         *  true
         */
    }
}

（8）移除key存活时间

@Controller
public class MyController {
    @Autowired
    private RedissonClient redissonClient;

    @GetMapping("/test")
    public void test(){
    	//返回true表示设置清除成功，false则失败
        boolean test = redissonClient.getKeys().clearExpire("test");
        System.out.println(test);
        /** Output
         *  true
         */
    }
}

• string

（1）设置字符串值。

@Controller
public class MyController {
    @Autowired
    private RedissonClient redissonClient;

    @GetMapping("/test")
    public void test(){
        RBucket<Object> test = redissonClient.getBucket("testStr");
        //test.set("hello");
        test.set("hello",1,TimeUnit.SECONDS);
    }
}

（2）获取值。

@Controller
public class MyController {
    @Autowired
    private RedissonClient redissonClient;

    @GetMapping("/test")
    public void test(){
        Object test = redissonClient.getBucket("testStr").get();
        System.out.println(test);
        /** Output
         *  hello
         */
    }
}

（3）获取字符串值的长度。

@Controller
public class MyController {
    @Autowired
    private RedissonClient redissonClient;

    @GetMapping("/test")
    public void test(){
        RBucket<Object> testStr = redissonClient.getBucket("testStr");
        System.out.println(testStr.size());
        /** Output
         *  5
         */
    }
}

（4）自加、自减

@Controller
public class MyController {
    @Autowired
    private RedissonClient redissonClient;

    @GetMapping("/test")
    public void test(){
        RAtomicLong atomicLong = redissonClient.getAtomicLong("myAtomicLong");
        //设置初始值
        atomicLong.set(10);
        //自增
        long l = atomicLong.incrementAndGet();
        System.out.println(l);
        //自减
        long l1 = atomicLong.decrementAndGet();
        System.out.println(l1);
        /** Output
         *  11
         *  10
         */
    }
}

• hash

（1）设置值，获取值。

@Controller
public class MyController {
    @Autowired
    private RedissonClient redissonClient;

    @GetMapping("/test")
    public void test(){
        //设置值
        RMap<Object, Object> rMap = redissonClient.getMap("maps");
        rMap.put("one",1);
        rMap.put("two",2);
        rMap.put("three",3);
        //设置过期时间
        rMap.expire(Duration.ofMinutes(1));
        //获取值
        RMap<Object, Object> maps = redissonClient.getMap("maps");
        System.out.println(maps);
    }
}

（2）获取所有keys 和values。

@Controller
public class MyController {
    @Autowired
    private RedissonClient redissonClient;

    @GetMapping("/test")
    public void test(){
        RMap<Object, Object> rMap = redissonClient.getMap("maps");
        //所有key
        Set<Object> objects = rMap.keySet();
        objects.stream().forEach(item-> System.out.println(item));
        Collection<Object> values = rMap.values();
        //所有value
        values.stream().forEach(item-> System.out.println(item));
    }
}

很多方式和Map使用基本一致。

• list

（1）插入元素，获取元素，删除元素。

@Controller
public class MyController {
    @Autowired
    private RedissonClient redissonClient;

    @GetMapping("/test")
    public void test(){
        //插入元素
        RList<Object> rList = redissonClient.getList("lists");
        rList.add("one");
        rList.add("two");
        rList.add("three");
        //获取元素
//        List<Object> lists = redissonClient.getList("lists").range(0, -1);
        List<Object> lists = redissonClient.getList("lists").readAll();
        lists.stream().forEach(item-> System.out.println(item));
        //删除元素
        redissonClient.getList("lists").remove("one");//value删除
        redissonClient.getList("lists").remove(1);//下标删除
    }
}

很多方式和List使用基本一致。

• set

（1）插入元素，获取元素，删除元素。

@Controller
public class MyController {
    @Autowired
    private RedissonClient redissonClient;

    @GetMapping("/test")
    public void test(){
        //插入元素
        RSet<Object> rSet = redissonClient.getSet("sets");
        rSet.add("one");
        rSet.add("two");
        rSet.add("three");
        //获取元素
        Set<Object> objects = redissonClient.getSet("sets").readAll();
        objects.stream().forEach(item-> System.out.println(item));
        //删除元素
        redissonClient.getSet("sets").remove("one");
    }
}

很多方式和Set使用基本一致。

• zset

（1）添加元素，获取元素，删除元素。

@Controller
public class MyController {
    @Autowired
    private RedissonClient redissonClient;

    @GetMapping("/test")
    public void test(){
        //插入元素
        RScoredSortedSet<Object> zsets = redissonClient.getScoredSortedSet("zsets");
        zsets.add(2,"two");
        zsets.add(3,"three");
        zsets.add(1,"one");
        //获取元素
        Collection<ScoredEntry<Object>> zsets1 = redissonClient.getScoredSortedSet("zsets").entryRange(0, -1);
        zsets1.stream().forEach(item-> System.out.println(item.getValue()));//正序
        Collection<ScoredEntry<Object>> zsets2 = redissonClient.getScoredSortedSet("zsets").entryRangeReversed(0, -1);
        zsets2.stream().forEach(item-> System.out.println(item.getValue()));//倒序
		//删除元素
        redissonClient.getScoredSortedSet("zsets").remove("one");
    }
}

• 队列

在Redisson 中，提供了RBlockingQueue , RDeque先进先出的队列结构。

（1）RDeque双端队列

@RestController
public class MyController {

    @Autowired
    RedissonClient redissonClient;

    @GetMapping("/test")
    public void test() {
        RQueue<Object> queue = redissonClient.getQueue("test");
        //插入队列
        queue.add("one");
        queue.add("two");
        queue.add("three");
        //获取队列并删除
        System.out.println(queue.poll());
        System.out.println(queue.poll());
        //删除指定队列
        queue.remove("three");
    }
}

（2）RBlockingQueue阻塞队列

@RestController
public class MyController {

    @Autowired
    RedissonClient redissonClient;

    @GetMapping("/test")
    public void test() throws InterruptedException {
        RBlockingQueue<Object> queue = redissonClient.getBlockingQueue("test");
        //放入元素，如果队列满，当前线程将会被阻塞
        queue.put("one");
        queue.put("two");
        queue.put("three");
        //获取队列，队列中没有元素将阻塞
        System.out.println(queue.take());
    }
}

• 布隆过滤器

布隆过滤器可以用于检索一个元素是否在一个集合中。它的优点是空间效率和查询时间都比一般的算法要好的多，缺点是有一定的误识别率和删除困难。

@Controller
public class MyController {
    @Autowired
    private RedissonClient redissonClient;

    @GetMapping("/test")
    public void test(){
        RBloomFilter rBloomFilter = redissonClient.getBloomFilter("blooms");
        // 初始化预期插入的数据量为10000和期望误差率为0.01
        rBloomFilter.tryInit(10000, 0.01);
        // 插入部分数据
        rBloomFilter.add("100");
        rBloomFilter.add("200");
        rBloomFilter.add("300");
        //设置过期时间
        rBloomFilter.expire(30, TimeUnit.SECONDS);
        // 判断是否存在
        System.out.println(rBloomFilter.contains("300"));
        System.out.println(rBloomFilter.contains("200"));
        System.out.println(rBloomFilter.contains("999"));
    }
}

除了这些，还有集群模式、主从复制、哨兵模式等等，以后有空再单独发布文章。

分布式锁

Redisson 提供了多种分布式锁的实现，其中包括可重入锁、公平锁、读写锁等，这些锁都是基于 Redis 实现的，具有高性能和可靠性。

可重入锁

可重入锁（Reentrant Lock ）是一种同步机制，它允许线程在持有锁的情况下可以再次获取该锁，而不会造成死锁。具体来说，可重入锁允许一个线程在执行期间多次获得同一个锁，而不会被自己持有的锁所阻塞（ Java 的内置锁（如 synchronized 和 ReentrantLock）都是支持重入的）。

如果用以前的jedis，会导致第二次直接获取不到锁，示例代码如下：

@RestController
public class MyController {
    @Autowired
    private RedisTemplate<String, Object> redisTemplate;

    @GetMapping("/test")
    public void test() {
        String lockKey = "request_key";
        String clientId = "pod_1";
        try {
            if (!tryLock(lockKey,clientId)){
                System.out.println("访问人数太多，稍后重试");
                return;
            }
            System.out.println(Thread.currentThread().getName());
            reLock(lockKey,clientId);
        } finally {
            unLock(lockKey);
        }

    }
    /**
     * 测试锁的重入
     */
    private void reLock(String lockKey,String clientId) {
        try {
            if (!tryLock(lockKey,clientId)){
                System.out.println("访问人数太多，稍后重试");
                return;
            }
            System.out.println(Thread.currentThread().getName());
        } finally {
            unLock(lockKey);
        }
    }
    public boolean tryLock(String key, Object value) {
        return redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(key, value);
    }

    public Object unLock(String key) {
        return redisTemplate.delete(key);
    }


}

执行结果如图：

如果要解决这个问题，就需要进行更多的操作，比如：lua脚本或者存储获取锁的次数，来达到可重入锁的效果。

Redisson 可重入锁实现了java.util.concurrent.locks.Lock接口，示例代码如下：

@RestController
public class MyController {
    @Autowired
    private RedissonClient redissonClient;
    
    private final static String LOCK_KEY = "myLock";

    @GetMapping("/test")
    public void test() {
        RLock lock = redissonClient.getLock(LOCK_KEY);
        try {
            if (!lock.tryLock()){
                System.out.println("访问人数太多，稍后重试");
                return;
            }
            System.out.println("当前线程："+Thread.currentThread().getName()+"，获取锁次数"+lock.getHoldCount());
            reLock();
        } finally {
            lock.unlock();
        }

    }
    /**
     * 测试锁的重入
     */
    private void reLock() {
        RLock lock = redissonClient.getLock(LOCK_KEY);
        try {
            if (!lock.tryLock()){
                System.out.println("访问人数太多，稍后重试");
                return;
            }
            System.out.println("当前线程："+Thread.currentThread().getName()+"，获取锁次数"+lock.getHoldCount());
        } finally {
            lock.unlock();
        }
    }

}

执行结果如图：

Redis 中是通过HASH 来存储锁，可重入锁的实现通常会使用Value 值来跟踪锁的持有次数。每次成功获取锁时，Value 值会递增；每次释放锁时，Value值递减。这样设计可以确保同一个线程可以多次获取锁，而不会引发死锁或其他同步问题。

Redisson 提供了多种方法获取锁，除了tryLock()方法，下面简单来介绍他们的用法：

• lock()方法：和tryLock()方法一样，属于Lock类。无参方法，默认30秒有效期，10秒种进行续期，会阻塞。

@RestController
public class MyController {
    @Autowired
    private RedissonClient redissonClient;
    
    private final static String LOCK_KEY = "myLock";
    
    @GetMapping("/test")
    public void test() throws InterruptedException {
        RLock lock = redissonClient.getLock(LOCK_KEY);
        lock.lock();
    }
}

执行结果如图：

• tryLock(long waitTime, TimeUnit unit)方法：属于Lock 类。有参方法，设置获取锁的时间，超过时间自动释放，返回false。

@RestController
public class MyController {
    @Autowired
    private RedissonClient redissonClient;
    
    private final static String LOCK_KEY = "myLock";
    
    @GetMapping("/test")
    public void test() throws InterruptedException {
        RLock lock = redissonClient.getLock(LOCK_KEY);
        //设置获取锁的等待时间5秒
        if (!lock.tryLock(5,TimeUnit.SECONDS)){
            System.out.println("访问人数太多，稍后重试2");
        }
    }
}

执行结果如图：

• tryLock(long waitTime, long leaseTime, TimeUnit unit)方法：属于RLock类。有参方法，设置获取锁的时间，锁的释放时间，未获取锁超过时间自动释放，获取锁后在指定时间内释放。

@RestController
public class MyController {
    @Autowired
    private RedissonClient redissonClient;
    
    private final static String LOCK_KEY = "myLock";
    
    @GetMapping("/test")
    public void test() throws InterruptedException {
        RLock lock = redissonClient.getLock(LOCK_KEY);
        //设置获取锁的等待时间5秒，锁的过期时间10秒
        if (!lock.tryLock(5,10,TimeUnit.SECONDS)){
            System.out.println("访问人数太多，稍后重试2");
        }
    }
}

执行结果如图：

• lock(long leaseTime, TimeUnit unit)方法：属于RLock类。有参方法，设置锁的释放时间，超过时间自动释放。

@RestController
public class MyController {
    @Autowired
    private RedissonClient redissonClient;
    
    private final static String LOCK_KEY = "myLock";
    
    @GetMapping("/test")
    public void test() throws InterruptedException {
        RLock lock = redissonClient.getLock(LOCK_KEY);
        //10秒后自动释放锁
        lock.lock(10,TimeUnit.SECONDS);
    }
}

执行结果如图：

公平锁

可重入锁是非公平锁。公平锁是一种按照请求顺序获取锁的机制，即先到先得，能够避免饥饿现象。在 Redisson 中，公平锁的实现是基于 Redis 的原子操作和监听机制来实现的。

@RestController
public class MyController {
    @Autowired
    private RedissonClient redissonClient;
    
    private final static String LOCK_KEY = "myLock";
    
    @GetMapping("/test")
    public void test() throws InterruptedException {
        RLock lock = redissonClient.getFairLock(LOCK_KEY);
        lock.lock();
    }
}

在Redisson 中通过List 和zSet去实现公平锁，把lua脚本复制出来整理，如图：

其中List 维护了一个等待的线程队列redisson_lock_queue:[xxx}，zSet 维护了一个线程超时情况的有序集合redisson_lock_timeout:{xxx}，在List 存放等待线程ID ，zSet 中存放线程ID所对应的过期时间，通过排序来确认他们的优先级，每当上个线程执行完毕后释放锁，通知下一个线程。

读写锁

在Redisson中，读写锁是一种支持读写分离的锁机制，可以实现多个线程对数据的并发读取，以及写操作的互斥访问。

• 读锁（共享锁）：多个线程可以同时获取读锁，用于并发读取共享资源，不阻塞其他读线程，但会阻塞写线程。
• 写锁（排它锁）：写锁是互斥的，即同一时刻只允许一个线程获取写锁进行写操作，阻塞其他读写线程。

@RestController
public class MyController {
    @Autowired
    private RedissonClient redissonClient;
    
    private final static String LOCK_KEY = "myLock";
    
    @GetMapping("/test")
    public void test()  {
        RReadWriteLock lock = redissonClient.getReadWriteLock(LOCK_KEY);
        //读锁
        RLock rLock = lock.readLock();
        try {
            logger.info("获取读锁："+Thread.currentThread().getName());
            Thread.sleep(3000);
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }
        logger.info("释放读锁："+Thread.currentThread().getName());
        rLock.unlock();
		//写锁
        rLock = lock.writeLock();
        try {
            logger.info("获取写锁："+Thread.currentThread().getName());
            Thread.sleep(3000);
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }
        logger.info("释放写锁："+Thread.currentThread().getName());
        rLock.unlock();
    }
}

执行结果如图：

信号量

信号量允许定义一个计数器，该计数器表示当前可用的许可证数量。线程或客户端可以通过获取许可证来访问受信号量保护的资源，当许可证数量为0时，请求许可证的线程将被阻塞，直到有许可证可用。

@RestController
public class MyController {
    @Autowired
    private RedissonClient redissonClient;
    
    private final static String LOCK_KEY = "myLock";
    
    @GetMapping("/test")
    public void test() {
        RSemaphore lock = redissonClient.getSemaphore(LOCK_KEY);
        //设置初始许可证数量为10
        lock.trySetPermits(10);
        try {
            //获取一个信号量
            lock.acquire();
//            lock.tryAcquire();
//            lock.tryAcquireAsync();
//            lock.tryAcquire(23, TimeUnit.SECONDS);
//            lock.tryAcquireAsync(23, TimeUnit.SECONDS);
        } catch (InterruptedException e) {
            throw new RuntimeException(e);
        } finally {
            //释放一个信号量
//            lock.release();
//            lock.release(10);
//            lock.releaseAsync();
//            lock.releaseAsync(10);
        }
    }
}

如果不释放信号量，则会导致阻塞，执行结果如图：

联锁

Redisson 的联锁（RedLock ）是一种基于Redis 实现的分布式锁方案，专门用于处理多节点、多实例环境下的分布式锁管理需求。它通过在多个独立的Redis实例上进行协调，确保在分布式系统中的不同节点上能够安全地获取和释放锁。

@Configuration
public class MyConfig {
    @Bean
    public RedissonClient redissonClient(){
        Config config = new Config();
        config.useSingleServer().setAddress("redis://127.0.0.1:6379").setPassword("123456");
        return Redisson.create(config);
    }
    @Bean
    public RedissonClient redissonClient2(){
        Config config = new Config();
        config.useSingleServer().setAddress("redis://127.0.0.1:6380").setPassword("123456");
        return Redisson.create(config);
    }
    @Bean
    public RedissonClient redissonClient3(){
        Config config = new Config();
        config.useSingleServer().setAddress("redis://127.0.0.1:6381").setPassword("123456");
        return Redisson.create(config);
    }
}
@RestController
public class MyController {
    @Autowired
    private RedissonClient redissonClient;
    @Autowired
    private RedissonClient redissonClient2;
    @Autowired
    private RedissonClient redissonClient3;
    
    private final static String LOCK_KEY = "myLock";
    
    @GetMapping("/test")
    public void test() {
        RLock lock1 = redissonClient.getLock(LOCK_KEY);
        RLock lock2 = redissonClient2.getLock(LOCK_KEY);
        RLock lock3 = redissonClient3.getLock(LOCK_KEY);

        RLock lock = redissonClient.getMultiLock(lock1,lock2,lock3);
        try {
            //同时加锁：lock1 lock2 lock3, 联锁通过在多个节点上加锁，需要大多数节点（超过半数）成功加锁才算整体加锁成功。
            lock.tryLock();
        } finally {
            lock.unlock();
        }
    }
}

红锁

Redisson 的红锁（RedLock ）是一种分布式锁方案，旨在提供跨多个Redis 节点的高可用性和安全性。它是基于Redis实现的一种锁机制，特别适用于需要高可用性和分布式环境下的锁管理需求。

@RestController
public class MyController {
    @Autowired
    private RedissonClient redissonClient;
    @Autowired
    private RedissonClient redissonClient2;
    @Autowired
    private RedissonClient redissonClient3;
    
    private final static String LOCK_KEY = "myLock";
    
    @GetMapping("/test")
    public void test() {
        RLock lock1 = redissonClient.getLock(LOCK_KEY);
        RLock lock2 = redissonClient2.getLock(LOCK_KEY);
        RLock lock3 = redissonClient3.getLock(LOCK_KEY);

        RLock lock = redissonClient.getRedLock(lock1,lock2,lock3);
        try {
            // 同时加锁：lock1 lock2 lock3, 需要大部分（大多数）的锁节点成功加锁才能认为获取锁成功。例如，如果有5个Redis节点，需要至少3个节点成功加锁才算成功。
            lock.tryLock();
        } finally {
            lock.unlock();
        }
    }
}

加锁机制

通过HASH 来存储锁，key表示锁的名称，field表示持有者的线程ID，value重入次数。

基本流程如下：

底层是lua脚本，示例代码如下：

    <T> RFuture<T> tryLockInnerAsync(long waitTime, long leaseTime, TimeUnit unit, long threadId, RedisStrictCommand<T> command) {
        return this.evalWriteAsync(this.getRawName(), LongCodec.INSTANCE, command, 
                        "if (redis.call('exists', KEYS[1]) == 0) " +//锁是否存在，O 表示不存在。
                        	"then " +
                        	"redis.call('hincrby', KEYS[1], ARGV[2], 1); " +//唯一标识的值+1
                        	"redis.call('pexpire', KEYS[1], ARGV[1]); " +//设置超时时间
                        	"return nil; " +
                        "end; " +
                        "if (redis.call('hexists', KEYS[1], ARGV[2]) == 1) " +//判断hash结构中 fieldKey与客户端的唯一标识是否相等。相等表示当前加锁请求是锁重入。
                        	"then " +
                        	"redis.call('hincrby', KEYS[1], ARGV[2], 1); " +
                        	"redis.call('pexpire', KEYS[1], ARGV[1]); " +
                        	"return nil; " +
                        "end; " +
                        "return redis.call('pttl', KEYS[1]);", //唯一标识不匹配，返回剩余过期时间
                        Collections.singletonList(this.getRawName()), new Object[]{unit.toMillis(leaseTime), this.getLockName(threadId)});
    }

• KEYS[1]：锁的名称。
• ARGV[1]：锁的有效时间（单位毫秒）。
• ARGV[2]：客户端唯一标识，线程ID。

释放锁机制

释放锁的时候要确保锁的重入次数为0，并且还需要保证不能删除别人的锁。

基本流程如下：

底层是lua脚本，示例代码如下：

    protected RFuture<Boolean> unlockInnerAsync(long threadId) {
        return this.evalWriteAsync(this.getRawName(), LongCodec.INSTANCE, RedisCommands.EVAL_BOOLEAN, 
                "if (redis.call('hexists', KEYS[1], ARGV[3]) == 0) " +//判断key是否存在，0表示不存在
                        "then " +
                        "return nil;" + 
                "end; " + 
                "local counter = redis.call('hincrby', KEYS[1], ARGV[3], -1); " +//字段值-1
                "if (counter > 0) " +//判断字段值-1，后大于0
                        "then " +
                        "redis.call('pexpire', KEYS[1], ARGV[2]); " +//设置过期时间
                        "return 0;" + 
               " else " +//判断字段值-1后，小于等于0
                        "redis.call('del', KEYS[1]); " +//删除key
                        "redis.call('publish', KEYS[2], ARGV[1]); " +//发布通知
                        "return 1; " +
               "end; " +
               "return nil;", Arrays.asList(this.getRawName(), this.getChannelName()), new Object[]{LockPubSub.UNLOCK_MESSAGE, this.internalLockLeaseTime, this.getLockName(threadId)});
    }

• KEYS[1]：锁的名称。
• KEYS[2]：消息发布的目标频道。
• ARGV[1]：发布到频道的消息内容。
• ARGV[2]：锁的有效时间（单位毫秒）。
• ARGV[3]：客户端唯一标识，线程ID。

看门狗

Redisson 中有一个WatchDog机制，也就是看门狗机制，主要用于给锁续期，在上面的可重入锁的执行结果中有介绍过，每10秒钟判断锁是否释放，如果没有释放则续期30秒钟。

一般用于解决业务执行时间大于锁的过期时间，导致锁被释放的情况。

一般是通过估算业务执行时间，设置锁的过期时间，但是会有很多意想不到的情况，并不可靠；另一种方法就是开辟一个线程去监听锁释是否被释放，也就是WatchDog机制，给锁续期。

一般在不设置过期时间，也就是leaseTiem 为-1的情况下，才有WatchDog机制。

进入tryAcquireAsync()方法，判断是否设置了过期时间，没设置过期时间则leaseTime 为-1，进入else代码块。

    private <T> RFuture<Long> tryAcquireAsync(long waitTime, long leaseTime, TimeUnit unit, long threadId) {
        RFuture ttlRemainingFuture;
        //如果指定了加锁时间，会直接去加锁
        if (leaseTime > 0L) {
            ttlRemainingFuture = this.tryLockInnerAsync(waitTime, leaseTime, unit, threadId, RedisCommands.EVAL_LONG);
        } else {//没有设置过期时间，默认
            ttlRemainingFuture = this.tryLockInnerAsync(waitTime, this.internalLockLeaseTime, TimeUnit.MILLISECONDS, threadId, RedisCommands.EVAL_LONG);
        }
		//异步操作
        CompletionStage<Long> f = ttlRemainingFuture.thenApply((ttlRemaining) -> {
            if (ttlRemaining == null) {
                if (leaseTime > 0L) {
                    this.internalLockLeaseTime = unit.toMillis(leaseTime);
                } else {
                	//锁续期操作
                    this.scheduleExpirationRenewal(threadId);
                }
            }

            return ttlRemaining;
        });
        return new CompletableFutureWrapper(f);
    }

往下走进入scheduleExpirationRenewal()方法，第一次进来ExpirationEntry （Map 结构存放，记录获取锁的次数）中为null ，进入else 代码块，添加线程id，然后执行renewExpiration()方法，实现刷新。

    protected void scheduleExpirationRenewal(long threadId) {
        ExpirationEntry entry = new ExpirationEntry();
        ExpirationEntry oldEntry = (ExpirationEntry)EXPIRATION_RENEWAL_MAP.putIfAbsent(this.getEntryName(), entry);
        if (oldEntry != null) {
            oldEntry.addThreadId(threadId);
        } else {
        	//记录锁次数
            entry.addThreadId(threadId);

            try {
            	//实现刷新
                this.renewExpiration();
            } finally {
                if (Thread.currentThread().isInterrupted()) {
                    this.cancelExpirationRenewal(threadId);
                }

            }
        }

    }
    public static class ExpirationEntry {
        private final Map<Long, Integer> threadIds = new LinkedHashMap();
        private volatile Timeout timeout;

        public ExpirationEntry() {
        }

        public synchronized void addThreadId(long threadId) {
            this.threadIds.compute(threadId, (t, counter) -> {
                counter = (Integer)Optional.ofNullable(counter).orElse(0);
                counter = counter + 1;
                return counter;
            });
        }
}

进入renewExpiration()方法，创建任务，延迟时间是过期时间的三分之一，也就是说，30/3=10s，每10秒钟刷新过期时间

    private void renewExpiration() {
        ExpirationEntry ee = (ExpirationEntry)EXPIRATION_RENEWAL_MAP.get(this.getEntryName());
        if (ee != null) {
        	//创建延时任务
            Timeout task = this.commandExecutor.getConnectionManager().newTimeout(new TimerTask() {
                public void run(Timeout timeout) throws Exception {
                    ExpirationEntry ent = (ExpirationEntry)RedissonBaseLock.EXPIRATION_RENEWAL_MAP.get(RedissonBaseLock.this.getEntryName());
                    if (ent != null) {
                        Long threadId = ent.getFirstThreadId();
                        if (threadId != null) {
                        	//具体续期脚本
                            CompletionStage<Boolean> future = RedissonBaseLock.this.renewExpirationAsync(threadId);
                            future.whenComplete((res, e) -> {
                                if (e != null) {
                                    RedissonBaseLock.log.error("Can't update lock " + RedissonBaseLock.this.getRawName() + " expiration", e);
                                    RedissonBaseLock.EXPIRATION_RENEWAL_MAP.remove(RedissonBaseLock.this.getEntryName());
                                } else {
                                    if (res) {//重新续期
                                        RedissonBaseLock.this.renewExpiration();
                                    } else {
                                        RedissonBaseLock.this.cancelExpirationRenewal((Long)null);
                                    }

                                }
                            });
                        }
                    }
                }
                //internalLockLeaseTime 的1/3时间去执行续期任务
            }, this.internalLockLeaseTime / 3L, TimeUnit.MILLISECONDS);
            ee.setTimeout(task);
        }
    }

通过lua脚本，重新设置有效期

    protected CompletionStage<Boolean> renewExpirationAsync(long threadId) {
        return this.evalWriteAsync(this.getRawName(), LongCodec.INSTANCE, RedisCommands.EVAL_BOOLEAN, 
                "if (redis.call('hexists', KEYS[1], ARGV[2]) == 1) " +
                        "then " +
                        "redis.call('pexpire', KEYS[1], ARGV[1]); " +
                        "return 1;" +
                " end;" +
                " return 0;", Collections.singletonList(this.getRawName()), this.internalLockLeaseTime, this.getLockName(threadId));
    }

• KEYS[1]：锁的名称。
• ARGV[1]：锁的有效时间（单位毫秒）。
• ARGV[2]：客户端唯一标识，线程ID。

释放锁的时候，同时移除锁的续期任务

    protected void cancelExpirationRenewal(Long threadId) {
    	//获取锁对象
        ExpirationEntry task = (ExpirationEntry)EXPIRATION_RENEWAL_MAP.get(this.getEntryName());
        if (task != null) {
            if (threadId != null) {
                task.removeThreadId(threadId);//移除任务
            }

            if (threadId == null || task.hasNoThreads()) {
                Timeout timeout = task.getTimeout();
                if (timeout != null) {
                    timeout.cancel();//关闭时间
                }
				//删除实例
                EXPIRATION_RENEWAL_MAP.remove(this.getEntryName());
            }

        }
    }

项目案例

延迟队列

如果你的项目不想过于集成太多中间件，又想实现定期通知的效果，比如：生日祝福、未支付的订单失效、异步处理等，项目也不是过于复杂，那么使用Redisson进行延迟任务是一个不错的选择。

@RestController
public class MyController {

    private static final Logger log = LoggerFactory.getLogger(MyController.class);

    @Autowired
    RedissonClient redissonClient;

    @GetMapping("/test")
    public void test() throws InterruptedException {
        RBlockingQueue<Object> queue = redissonClient.getBlockingQueue("test");
        RDelayedQueue<Object> delayedQueue = redissonClient.getDelayedQueue(queue);
        delayedQueue.offer("hello world",5,TimeUnit.SECONDS);
        log.info("添加任务成功");

        while (true){
            Object take = queue.take();
            log.info("收到任务：{}",take);
        }
    }
}

执行结果如下

然后我们将代码封装一下，示例代码如下：

封装工具类

@Component
public class RedisDelayQueueUtil {
    @Autowired
    private RedissonClient redissonClient;

    private static final Logger log = LoggerFactory.getLogger(RedisDelayQueueUtil.class);
    /**
     * 添加延迟队列
     *
     * @param value     队列值
     * @param delay     延迟时间
     * @param timeUnit  时间单位
     * @param queueCode 队列键
     * @param <T>
     */
    public <T> boolean addDelayQueue(@NonNull T value, @NonNull long delay, @NonNull TimeUnit timeUnit, @NonNull String queueCode) {
        if (StringUtils.isBlank(queueCode) || Objects.isNull(value)) {
            return false;
        }
        try {
            RBlockingDeque<Object> blockingDeque = redissonClient.getBlockingDeque(queueCode);
            RDelayedQueue<Object> delayedQueue = redissonClient.getDelayedQueue(blockingDeque);
            delayedQueue.offer(value, delay, timeUnit);
            log.info("(添加延时队列成功) 队列键：{}，队列值：{}，延迟时间：{}", queueCode, value, timeUnit.toSeconds(delay) + "秒");
        } catch (Exception e) {
            log.error("(添加延时队列失败) {}", e.getMessage());
            throw new RuntimeException("(添加延时队列失败)");
        }
        return true;
    }

    /**
     * 获取延迟队列
     *
     * @param queueCode
     * @param <T>
     */
    public <T> T getDelayQueue(@NonNull String queueCode) throws InterruptedException {
        if (StringUtils.isBlank(queueCode)) {
            return null;
        }
        RBlockingDeque<Map> blockingDeque = redissonClient.getBlockingDeque(queueCode);
        T value = (T) blockingDeque.take();
        return value;
    }
    /**
     * 删除指定队列中的消息
     *
     * @param o 指定删除的消息对象队列值(同队列需保证唯一性)
     * @param queueCode 指定队列键
     */
    public boolean removeDelayedQueue(@NonNull Object o, @NonNull String queueCode) {
        if (StringUtils.isBlank(queueCode) || Objects.isNull(o)) {
            return false;
        }
        RBlockingDeque<Object> blockingDeque = redissonClient.getBlockingDeque(queueCode);
        RDelayedQueue<Object> delayedQueue = redissonClient.getDelayedQueue(blockingDeque);
        boolean flag = delayedQueue.remove(o);
        //delayedQueue.destroy();
        return flag;
    }
}

监听类

public class DelayJob {
    private String message;

    public String getMessage() {
        return message;
    }

    public void setMessage(String message) {
        this.message = message;
    }
}
@Component
public class RedisDelayQueueMatch implements InitializingBean {
    @Autowired
    private List<RedisDelayQueueHandle> list;
    private static final Map<String,RedisDelayQueueHandle> maps = new HashMap<>();


    @Override
    public void afterPropertiesSet() throws Exception {
        list.stream().forEach(item ->{
            maps.put(item.code(),item);
        });
    }
    
    public RedisDelayQueueHandle match(String code){
        if(code == null){
            return null;
        }
        return maps.get(code);
    }
}
@Component
public class FileRedisDelayQueueRunner implements ApplicationRunner {
    private static final Logger log = LoggerFactory.getLogger(FileRedisDelayQueueRunner.class);
    @Autowired
    private RedisDelayQueueUtil redisDelayQueueUtil;

    @Autowired
    private RedisDelayQueueMatch redisDelayQueueMatch;

    ExecutorService executorService = Executors.newSingleThreadExecutor();

    @Override
    public void run(ApplicationArguments args) throws Exception {
        executorService.execute(() -> {
            while (true) {
                for (RedisDelayQueueEnum redisDelayQueueEnum : RedisDelayQueueEnum.values()) {
                    try {
                        Object delayQueue = redisDelayQueueUtil.getDelayQueue(redisDelayQueueEnum.getCode());
                        if (delayQueue != null) {
                            //通过code匹配出具体实现类
                            RedisDelayQueueHandle match = redisDelayQueueMatch.match(redisDelayQueueEnum.getCode());
                            DelayJob delayJob = new DelayJob();
                            delayJob.setMessage(delayJob.toString());
                            match.execute(delayJob);
                        }
                    } catch (InterruptedException e) {
                        throw new RuntimeException(e);
                    }
                }
            }
        });
    }
}

控制层代码

@RestController
public class MyController {
    @Autowired
    RedisDelayQueueUtil redisDelayQueueUtil;
    @GetMapping("/test")
    public void test() throws InterruptedException {
        redisDelayQueueUtil.addDelayQueue("hello world",10,TimeUnit.SECONDS, RedisDelayQueueEnum.payment_order.getCode());
    }
}
//处理类
public interface RedisDelayQueueHandle {
    void execute(DelayJob delayJob);
    String code();
}
//订单超时的具体处理类
@Component
public class PaymentOrderQueue implements RedisDelayQueueHandle{
    private static final Logger log = LoggerFactory.getLogger(PaymentOrderQueue.class);
    @Override
    public void execute(DelayJob delayJob) {
        log.info("订单超时，任务处理");
        //todo
    }

    @Override
    public String code() {
        return RedisDelayQueueEnum.payment_order.getCode();
    }
}

执行结果如图

发布订阅

Redisson 提供了RTopic 接口来实现发布/订阅模式。以下是一个使用Redisson进行发布订阅的简单示例：

@RestController
public class MyController {
    @Autowired
    MyPublisher myPublisher;
    @Autowired
    private RedissonClient redissonClient;
    @GetMapping("/publish")
    public void test() throws InterruptedException {
        //向频道发布消息
        myPublisher.publish("sendMessage","hello world");

    }
}
@Component
public class MyPublisher {
    Logger logger = LoggerFactory.getLogger(MyPublisher.class);

    @Autowired
    private RedissonClient redissonClient;

    public void publish(String name,String msg) {
        RTopic topic = redissonClient.getTopic(name);
        topic.publish(msg);
        logger.info("发送消息成功");
    }
}
@Component
public class MyListener implements MessageListener<String> {
    private static final Logger log = LoggerFactory.getLogger(MyListener.class);
    @Autowired
    private RedissonClient redissonClient;
    //开启监听
    @PostConstruct
    public void init(){
        //确保监听器已经准备好接收消息
        RTopic topic = redissonClient.getTopic("sendMessage");
        topic.addListener(String.class,this::onMessage);
    }
    @Override
    public void onMessage(CharSequence channel, String msg) {
        log.info("收到通知：{}",msg);
    }

}

执行结果如图

限流

Redisson 使用RateLimiter进行限流操作，底层使用lua脚本，限流器每秒会产生X个令牌放入令牌桶，调用接口需要去令牌桶里面拿令牌。如果令牌被其它请求拿完了，那么自然而然，当前请求就调用不到指定的接口。

示例代码如下：

@RestController
public class MyController {

    private static final Logger log = LoggerFactory.getLogger(MyController.class);

    @Autowired
    private RedissonClient redissonClient;

    @GetMapping("/test")
    public void test() throws InterruptedException {
        // 2. 获取RRateLimiter对象
        RRateLimiter rateLimiter = redissonClient.getRateLimiter("myRateLimiter");
        // 3. 设置限流策略，例如每2分钟产生3个令牌
        rateLimiter.trySetRate(RateType.OVERALL, 3, 2, RateIntervalUnit.MINUTES);
        long l = rateLimiter.availablePermits();
        log.info("当前令牌桶可用数量：{}", l);
        // 4. 尝试获取许可证
//        rateLimiter.tryAcquire(1,1, TimeUnit.SECONDS)等待许可证的最长时间10毫秒,获取1个许可证
        if (rateLimiter.tryAcquire(1)) {
            // 如果获取到许可证，执行业务逻辑
            log.info("获取到许可证，执行业务逻辑");
        } else {
            // 如果未获取到许可证，执行拒绝策略
            log.info("未获取到许可证，执行拒绝策略");
        }
    }
}

我们可以看到第一次请求完成后，再请求获取不到令牌，进入拒绝策略，间隔两分钟后生产了3个令牌，再次请求，执行结果如图

我们可以打开Redis 客户端查看是如何管理的：rate令牌数，interval生产令牌桶间隔时间，type单机还是集群，示例如图所示：

{yourname}:permits使用zset存储，记录获取令牌的数据，示例如图所示：

{yourname}:value使用string存储，可以查看令牌数量，示例如图所示：

我们可以将他封装成一个注解，方便多业务场景的限流通用。示例代码如下：

@Target({ElementType.METHOD})
@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)
public @interface GlobalRateLimiter {
    String key();
    long rate() default 5L;
    long rateInterval() default 1L;
    RateIntervalUnit rateIntervalUnit() default RateIntervalUnit.SECONDS;
}
@Aspect
@Component
public class GlobalRateLimiterAspect {
    @Autowired
    private RedissonClient redissonClient;

    @Pointcut(value = "@annotation(com.example.mybatisstudy.annotation.GlobalRateLimiter)")
    public void pointcut(){

    }

    @Around("pointcut()")
    public Object around(ProceedingJoinPoint point) throws Throwable {
        MethodSignature signature = (MethodSignature) point.getSignature();
        Method method = signature.getMethod();
        GlobalRateLimiter annotation = method.getAnnotation(GlobalRateLimiter.class);
        String key = annotation.key();
        long rate = annotation.rate();
        long rateInterval = annotation.rateInterval();
        RateIntervalUnit rateIntervalUnit = annotation.rateIntervalUnit();

        RRateLimiter rateLimiter = redissonClient.getRateLimiter(key);
        if (!rateLimiter.isExists()){
            rateLimiter.trySetRate(RateType.OVERALL,rate,rateInterval,rateIntervalUnit);
            //todo 可以设置一个过期时间
        }
        if(!rateLimiter.tryAcquire(1)){
            throw new RuntimeException("请求过于频繁，请休息一下");
        }
        return point.proceed();
    }
}
@RestController
public class MyController {
    @GetMapping("/test")
    @GlobalRateLimiter(key = "test",rate = 2,rateInterval = 60)
    public ResponseEntity test() {
        return ResponseEntity.ok("成功");
    }
}

执行结果如图

分布式自增ID

分布式系统中生成自增ID 是一个常见的需求，特别是在需要保证全局唯一性和并发性的场景下。Redis 可以作为生成分布式自增ID的工具，我们可以通过计数器的实现方式：

@RestController
public class MyController {
    @Autowired
    private RedissonClient redissonClient;
    
    @GetMapping("/test")
    public void test() {
        System.out.println(id("memberId"));
        System.out.println(seqNo("memberNo"));
        /** OutPut:
         *  1721645124953002
         *  20240722184524000000000000000002
         */
    }

    /**
     * 生成16位的自增id
     * String.format("%0"+len+"d",atomicLong.incrementAndGet())用于格式化整型，补零到指定长度
     * 比如：
     * String.format("%0" + 3 + "d", id); 将生成字符串 "045"。
     * @param idName 唯一key值
     * @return 时间戳+补零自增
     */
    private String id(String idName){
        RAtomicLong atomicLong = redissonClient.getAtomicLong(idName);
        return System.currentTimeMillis() + String.format("%0"+3+"d",atomicLong.incrementAndGet());
    }

    /**
     * 生成32位的自增no，
     * String.format("%0"+len+"d",atomicLong.incrementAndGet())用于格式化整型，补零到指定长度
     * 比如：
     * String.format("%0" + 20 + "d", id); 将生成字符串 "000000000000000012345"。
     * @param seqName 唯一key值
     * @return 日期格式++补零自增
     */
    private String seqNo(String seqName){
        RAtomicLong atomicLong = redissonClient.getAtomicLong(seqName);
        //转换日期格式
        DateTimeFormatter dateTimeFormatters = DateTimeFormatter.ofPattern("yyyyMMddHHmmss");
        String localDateStr = LocalDateTime.now().format(dateTimeFormatters);
        //计算剩余补零长度
        int len = 32-localDateStr.length();
        return localDateStr + String.format("%0"+len+"d",atomicLong.incrementAndGet());

    }
}

封装

Spring 提供了CacheManager接口，用于管理应用程序中的缓存。主要负责创建、配置、管理和销毁缓存对象。

Cache 是实际存储数据的对象或接口，它负责存储和检索缓存的数据。它是CacheManager的一部分，用于实际存储缓存项并提供相关的操作接口。

我们可以基于Spring提供这两个类，封装成自己的代码（以前公司这样用的，感觉很优雅），示例代码如下：

先创建一个CacheManager 的Bean。

@Configuration
public class MyConfig {
    @Bean
    public CacheManager cacheManager(RedissonClient redissonClient){
        RedissonSpringCacheManager redissonSpringCacheManager = new RedissonSpringCacheManager(redissonClient);
        return redissonSpringCacheManager;
    }
}

然后定义一个接口，实现它，编写基本功能操作

public interface CacheManage {
    Cache getCache(String name);
    String id16(String idName);
    String seqNo32(String seqName);
    RLock getLock(String key);
}
@Component
public class RedisCacheManage implements CacheManage {
    private CacheManager cacheManager;

    private RedissonClient redissonClient;

    public RedisCacheManage(CacheManager cacheManager, RedissonClient redissonClient) {
        this.cacheManager = cacheManager;
        this.redissonClient = redissonClient;
    }

    @Override
    public Cache getCache(String name) {
        return cacheManager.getCache(name);
    }

    /**
     * 生成16位的自增id
     * String.format("%0"+len+"d",atomicLong.incrementAndGet())用于格式化整型，补零到指定长度
     * 比如：
     * String.format("%0" + 3 + "d", id); 将生成字符串 "045"。
     * @param idName 唯一key值
     * @return 时间戳+补零自增
     */
    public String id16(String idName){
        RAtomicLong atomicLong = redissonClient.getAtomicLong(idName);
        return System.currentTimeMillis() + String.format("%0"+3+"d",atomicLong.incrementAndGet());
    }


    /**
     * 生成32位的自增no，
     * String.format("%0"+len+"d",atomicLong.incrementAndGet())用于格式化整型，补零到指定长度
     * 比如：
     * String.format("%0" + 20 + "d", id); 将生成字符串 "000000000000000012345"。
     * @param seqName 唯一key值
     * @return 日期格式++补零自增
     */
    public String seqNo32(String seqName){
        RAtomicLong atomicLong = redissonClient.getAtomicLong(seqName);
        //转换日期格式
        DateTimeFormatter dateTimeFormatters = DateTimeFormatter.ofPattern("yyyyMMddHHmmss");
        String localDateStr = LocalDateTime.now().format(dateTimeFormatters);
        //计算剩余补零长度
        int len = 32-localDateStr.length();
        return localDateStr + String.format("%0"+len+"d",atomicLong.incrementAndGet());

    }

    @Override
    public RLock getLock(String key) {
        return redissonClient.getLock(key);
    }
}

我们在Spring 初始化的时候获取Cache ，并定义为全局变量，往后都基于此Map 进行put()和get()操作，便于管理，我们可以看下底层是如何存储的，如图所示，存储在Map结构中。

测试用例如下：

@RestController
public class MyController {
    @Autowired
    CacheManage cacheManage;
    
    Cache cache;

    @PostConstruct
    public void init(){
        cache = cacheManage.getCache("test_cache");
    }


    @GetMapping("/test")
    public void test() {
        cache.put("test_key","hello world");
        String s = cache.get("test_key", String.class);
        System.out.println(s);
        /** Output:
         *  hello world
         */
    }
}

执行结果如图

有一些场景可能需要设置缓存过期时间，防止长时间占用，浪费内存。

我们可以自定义一个CacheManage ，然后继承RedissonSpringCacheManager，示例代码如下：

public class MyRedisCacheManage extends RedissonSpringCacheManager {

    public MyRedisCacheManage(RedissonClient redisson) {
        super(redisson);
    }

    @Override
    protected CacheConfig createDefaultConfig() {
    	//设置默认缓存过期时间，ttl过期时间为30分钟、最大空闲时间为5分钟
        return new CacheConfig(30 * 60 * 1000,5 * 60 * 1000);
    }
}

然后配置Bean的时候更换为自定义的类

@Configuration
public class MyConfig {
    @Bean
    public CacheManager cacheManager(RedissonClient redissonClient){
        MyRedisCacheManage redissonSpringCacheManager = new MyRedisCacheManage(redissonClient);
        return redissonSpringCacheManager;
    }
}

然后开启一个线程倒计时，如果达到空闲时间就会清除，否则ttl过期清除（经过测试hash里面过期清除的是最先插入的key值，不会全部清除）。

可能有些时候，你需要单独设置不同的过期时间，你可以这样处理

@Configuration
public class MyConfig {
    @Bean
    public CacheManager cacheManager(RedissonClient redissonClient){
        MyRedisCacheManage redissonSpringCacheManager = new MyRedisCacheManage(redissonClient);
        //单独设置缓存过期时间
        Map<String,CacheConfig> map = new HashMap<>();
        map.put("mycache1",new CacheConfig(5 * 60 * 1000,2 * 60 * 1000));
        map.put("mycache2",new CacheConfig(15 * 60 * 1000,7 * 60 * 1000));
        redissonSpringCacheManager.setConfig(map);
        return redissonSpringCacheManager;
    }
}
@RestController
public class MyController {
    @Autowired
    CacheManage cacheManage;
    Cache cache;
    Cache cache1;
    Cache cache2;

    @PostConstruct
    public void init(){
        cache = cacheManage.getCache("test_cache");
        cache1 = cacheManage.getCache("mycache1");
        cache2 = cacheManage.getCache("mycache2");
    }


    @GetMapping("/test")
    public void test() {
        cache.put("test_key","hello world");
        cache1.put("mycache1","hello world1");
        cache2.put("mycache2","hello world2");
    }
}