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SpringBoot Redisson 集成详解_redisson-spring-boot-starter

redisson-spring-boot-starter

一、引入依赖

  1. <dependency>
  2. <groupId>org.redisson</groupId>
  3. <artifactId>redisson-spring-boot-starter</artifactId>
  4. <version>3.23.5</version>
  5. </dependency>

redison-spring-boot-starter依赖于与最新版本的spring-boot兼容的redison-spring数据模块。降级redison弹簧数据模块(如有必要),以支持以前的spring Boot版本:

redisson-spring-data module nameSpring Boot version
redisson-spring-data-161.3.y
redisson-spring-data-171.4.y
redisson-spring-data-181.5.y
redisson-spring-data-2x2.x.y
redisson-spring-data-3x3.x.y

二、添加配置文件

使用 common Spring Boot 3.x+ settings:

  1. spring:
  2. data:
  3. redis:
  4. database:
  5. host:
  6. port:
  7. password:
  8. ssl:
  9. timeout:
  10. connectTimeout:
  11. clientName:
  12. cluster:
  13. nodes:
  14. sentinel:
  15. master:
  16. nodes:

使用common Spring Boot up to 2.7.x settings:

  1. spring:
  2. redis:
  3. database:
  4. host:
  5. port:
  6. password:
  7. ssl:
  8. timeout:
  9. connectTimeout:
  10. clientName:
  11. cluster:
  12. nodes:
  13. sentinel:
  14. master:
  15. nodes:

 配置redision属性(application.yaml):

  1. spring:
  2. redis:
  3. redisson:
  4. config: |
  5. clusterServersConfig:
  6. idleConnectionTimeout: 10000
  7. connectTimeout: 10000
  8. timeout: 3000
  9. retryAttempts: 3
  10. retryInterval: 1500
  11. failedSlaveReconnectionInterval: 3000
  12. failedSlaveCheckInterval: 60000
  13. password: null
  14. subscriptionsPerConnection: 5
  15. clientName: null
  16. loadBalancer: !<org.redisson.connection.balancer.RoundRobinLoadBalancer> {}
  17. subscriptionConnectionMinimumIdleSize: 1
  18. subscriptionConnectionPoolSize: 50
  19. slaveConnectionMinimumIdleSize: 24
  20. slaveConnectionPoolSize: 64
  21. masterConnectionMinimumIdleSize: 24
  22. masterConnectionPoolSize: 64
  23. readMode: "SLAVE"
  24. subscriptionMode: "SLAVE"
  25. nodeAddresses:
  26. - "redis://127.0.0.1:7004"
  27. - "redis://127.0.0.1:7001"
  28. - "redis://127.0.0.1:7000"
  29. scanInterval: 1000
  30. pingConnectionInterval: 0
  31. keepAlive: false
  32. tcpNoDelay: false
  33. threads: 16
  34. nettyThreads: 32
  35. codec: !<org.redisson.codec.Kryo5Codec> {}
  36. transportMode: "NIO"

三、使用 RedissonClient

除了常用的 StringRedisTemplate 外,我们还可以注入如下由 Redisson 提供的 Bean:

  • RedissonClient
  • RedissonRxClient(响应式)
  • RedissonReactiveClient(响应式)
  • RedisTemplate
  • ReactiveRedisTemplate(响应式)

四、接下来,我们使用 RedissonClient 来实现一个分布式锁,以进行测试:

  1. import org.junit.jupiter.api.Test;
  2. import org.redisson.api.RedissonClient;
  3. import java.util.concurrent.CountDownLatch;
  4. import java.util.concurrent.locks.Lock;
  5. import org.slf4j.Logger;
  6. import org.slf4j.LoggerFactory;
  7. import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
  8. import org.springframework.boot.test.context.SpringBootTest;
  9. import org.springframework.boot.test.context.SpringBootTest.WebEnvironment;
  10. @SpringBootTest(webEnvironment = WebEnvironment.RANDOM_PORT)
  11. public class Application {
  12. static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(DemoApplicationTests.class);
  13. // 注入 RedissonClient
  14. @Autowired
  15. RedissonClient redissonClient;
  16. // 计数器
  17. private int count;
  18. @Test
  19. public void LockOp throws InterruptedException {
  20. CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(1000);
  21. for (int i = 0; i < 1000; i++) {
  22. new Thread(() -> {
  23. // 每个线程都创建自己的锁对象
  24. // 这是基于 Redis 实现的分布式锁
  25. Lock lock = this.redissonClient.getLock("counterLock");
  26. try {
  27. // 上锁
  28. lock.lock();
  29. // 计数器自增 1
  30. this.count = this.count + 1;
  31. } finally {
  32. // 释放锁
  33. lock.unlock();
  34. }
  35. countDownLatch.countDown();
  36. }).start();
  37. }
  38. countDownLatch.await();
  39. logger.info("count = {}", this.count);
  40. }

如上。我们在测试类中注入了 RedissonClient Bean,并且定义了一个 count 属性。在测试方法中,启动 1000 个线程对 count 属性进行 +1 操作。其中,每个线程都通过 RedissonClient 获取分布式锁来控制对变量的并发修改。

运行测试,输出的日志如下:

INFO 4840 --- [           main] c.s.demo.test.DemoApplicationTests       : count = 1000

最后的结果是 1000,分布式锁生效。

五、 复杂多维对象结构和对象引用的支持

Redisson突破了Redis数据结构维度的限制,通过一个特殊引用对象的帮助,Redisson允许以任意的组合方式构建多维度的复杂对象结构,实现了对象之间的类似传统数据库里的关联关系。使用范例如下:

  1. RMap<RSet<RList>, RList<RMap>> map = redisson.getMap("myMap");
  2. RSet<RList> set = redisson.getSet("mySet");
  3. RList<RMap> list = redisson.getList("myList");
  4. map.put(set, list);
  5. // 在特殊引用对象的帮助下,我们甚至可以构建一个循环引用,这是通过普通序列化方式实现不了的。
  6. set.add(list);
  7. list.add(map);

可能您已经注意到了,在map包含的元素发生改变以后,我们无需再次“保存/持久”这些对象。因为map对象所记录的并不是序列化以后的值,而是元素对象的引用。这让Redisson提供的对象在使用方法上,与普通Java对象的使用方法一致。从而让Redis成为内存的一部分,而不仅仅是一个储存空间。

以上范例中,一共创建了三个Redis数据结构:一个Redis HASH,一个Redis SET和一个Redis LIST。

六、 命令的批量执行

多个连续命令可以通过RBatch对象在一次网络会话请求里合并发送,这样省去了产生多个请求消耗的时间和资源。这在Redis中叫做管道。

用户可以通过以下方式调整通过管道方式发送命令的方式:

  1. BatchOptions options = BatchOptions.defaults()
  2. // 指定执行模式
  3. //
  4. // ExecutionMode.REDIS_READ_ATOMIC - 所有命令缓存在Redis节点中,以原子性事务的方式执行。
  5. //
  6. // ExecutionMode.REDIS_WRITE_ATOMIC - 所有命令缓存在Redis节点中,以原子性事务的方式执行。
  7. //
  8. // ExecutionMode.IN_MEMORY - 所有命令缓存在Redisson本机内存中统一发送,但逐一执行(非事务)。默认模式。
  9. //
  10. // ExecutionMode.IN_MEMORY_ATOMIC - 所有命令缓存在Redisson本机内存中统一发送,并以原子性事务的方式执行。
  11. //
  12. .executionMode(ExecutionMode.IN_MEMORY)
  13. // 告知Redis不用返回结果(可以减少网络用量)
  14. .skipResult()
  15. // 将写入操作同步到从节点
  16. // 同步到2个从节点,等待时间为1秒钟
  17. .syncSlaves(2, 1, TimeUnit.SECONDS)
  18. // 处理结果超时为2秒钟
  19. .responseTimeout(2, TimeUnit.SECONDS)
  20. // 命令重试等待间隔时间为2秒钟
  21. .retryInterval(2, TimeUnit.SECONDS);
  22. // 命令重试次数。仅适用于未发送成功的命令
  23. .retryAttempts(4);

使用方式如下:

  1. RBatch batch = redisson.createBatch();
  2. batch.getMap("test").fastPutAsync("1", "2");
  3. batch.getMap("test").fastPutAsync("2", "3");
  4. batch.getMap("test").putAsync("2", "5");
  5. batch.getAtomicLongAsync("counter").incrementAndGetAsync();
  6. batch.getAtomicLongAsync("counter").incrementAndGetAsync();
  7. BatchResult res = batch.execute();
  8. // 或者
  9. Future<BatchResult> asyncRes = batch.executeAsync();
  10. List<?> response = res.getResponses();
  11. res.getSyncedSlaves();

在集群模式下,所有的命令会按各个槽所在的节点,筛选分配到各个节点并同时发送。每个节点返回的结果将会汇总到最终的结果列表里。

七、Redisson事务

Redisson为RMap、RMapCache、RLocalCachedMap、RSet、RSetCache和RBucket这样的对象提供了具有ACID属性的事务功能。Redisson事务通过分布式锁保证了连续写入的原子性,同时在内部通过操作指令队列实现了Redis原本没有的提交与滚回功能。当提交与滚回遇到问题的时候,将通过org.redisson.transaction.TransactionException告知用户。

目前支持的环境如下: SINGLE, MASTER/SLAVE, SENTINEL, ELASTICACHE REPLICATED, AZURE CACHE, RLEC。

Redisson事务支持的事务隔离等级为: READ_COMMITTED,即仅读取提交后的结果。

另见 Spring事务管理器 和本章 XA事务(XA Transactions)。

以下选项可以用来配置事务属性:

  1. TransactionOptions options = TransactionOptions.defaults()
  2. // 设置参与本次事务的主节点与其从节点同步的超时时间。
  3. // 默认值是5秒。
  4. .syncSlavesTimeout(5, TimeUnit.SECONDS)
  5. // 处理结果超时。
  6. // 默认值是3秒。
  7. .responseTimeout(3, TimeUnit.SECONDS)
  8. // 命令重试等待间隔时间。仅适用于未发送成功的命令。
  9. // 默认值是1.5秒。
  10. .retryInterval(2, TimeUnit.SECONDS)
  11. // 命令重试次数。仅适用于未发送成功的命令。
  12. // 默认值是3次。
  13. .retryAttempts(3)
  14. // 事务超时时间。如果规定时间内没有提交该事务则自动滚回。
  15. // 默认值是5秒。
  16. .timeout(5, TimeUnit.SECONDS);

代码范例:

  1. RTransaction transaction = redisson.createTransaction(TransactionOptions.defaults());
  2. RMap<String, String> map = transaction.getMap("myMap");
  3. map.put("1", "2");
  4. String value = map.get("3");
  5. RSet<String> set = transaction.getSet("mySet")
  6. set.add(value);
  7. try {
  8. transaction.commit();
  9. } catch(TransactionException e) {
  10. transaction.rollback();
  11. }

八、XA事务(XA Transactions)

Redisson提供了XAResource标准的实现。该实现可用于JTA事务中。

另见本章Redisson事务和Spring事务管理器。

该功能仅适用于Redisson PRO版本

代码范例:

  1. // Transaction对象可以从所有兼容JTA接口的事务管理器中获取。
  2. Transaction globalTransaction = transactionManager.getTransaction();
  3. RXAResource xaResource = redisson.getXAResource();
  4. globalTransaction.enlistResource(xaResource);
  5. RTransaction transaction = xaResource.getTransaction();
  6. RBucket<String> bucket = transaction.getBucket("myBucket");
  7. bucket.set("simple");
  8. RMap<String, String> map = transaction.getMap("myMap");
  9. map.put("myKey", "myValue");
  10. transactionManager.commit();

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