Redis整合SpringBoot》》RedisService 接口
package com.tuan.common.base.redis; import java.util.List; import java.util.Map; import java.util.Set; import java.util.concurrent.TimeUnit; public interface RedisService { //Redis 字符串(String) /** * 模糊值再删除 * @param key * @return */ boolean delslike(String key); /** * 通过键来获取值 * @param key * @return String */ String get(String key); /** * 获取值装成Int类型 * @param key * @return */ Integer getInt(String key); /** * 删除一个键 * @param key * @return */ boolean del(String key); /** * key设置value 没有失效时间 * @param key * @param value */ void set(String key, String value); /** * key设置value 有失效时间 * @param key * @param value * @param expire */ void set(String key, String value, Integer expire); /** * 向key递增1 * @param key * @return */ Long incr(String key); /** * 向key递增1 ,设置expire失效时间 * @param key * @param expire * @return */ Long incr(String key, Integer expire); /** * 向key递增delta数值 并设置expire失效时间 * @param key * @param delta * @param expire * @return */ Long incr(String key, int delta, Integer expire); /** * 向key递减1 * @param key * @return */ Long decr(String key); /** * 向key递减1 ,设置expire失效时间 * @param key * @param expire * @return */ Long decr(String key, Integer expire); /** * 向key设置expire失效时间 * @param key * @param expire */ void expire(String key, Integer expire); /** * 判断key是不存在,设值为1和设置失效时间 成功返回 true * 判断key是存在,直接返回false * @param key * @param expire * @return */ boolean setnx(String key, Integer expire); /** * 判断key是不存在,设值为value和设置失效时间 成功返回 true * 判断key是存在,直接返回false * @param key * @param expire * @return */ boolean setnxv(String key,String value ,Integer expire); /** * 判断键是否存在 * @param key * @return */ Boolean hasKey(String key); //Redis 集合(Set) /** Redis 的 Set 是 String 类型的无序集合。集合成员是唯一的,这就意味着集合中不能出现重复的数据。 Redis 中集合是通过哈希表实现的,所以添加,删除,查找的复杂度都是 O(1)。 集合中最大的成员数为 232 - 1 (4294967295, 每个集合可存储40多亿个成员)。 */ /** * Redis Sadd 命令将一个或多个成员元素加入到集合中,已经存在于集合的成员元素将被忽略。 * 假如集合 key 不存在,则创建一个只包含添加的元素作成员的集合。 * 当集合 key 不是集合类型时,返回一个错误。 * 注意:在 Redis2.4 版本以前, SADD 只接受单个成员值。 */ /** * 设置set 不重复的值, * 向key插入value值 , * expire为键的失效时间 * @param key * @param value * @param expire null 无时间 */ void sadd(String key, String value, Integer expire); /** * 向key键 的set 删除一个元素memeber * @param key * @param memeber */ void srem(String key, String memeber); /** * set中命令判断成员元素是否是集合的成员。 * @param key * @param value * @return */ boolean sismember(String key, String value); /** * set取出key所有的数据 * @param key * @return */ Set<String> smembers(String key); /** * set中这个key值的数量 * @param key * @return */ Long ssize(String key); //Redis 列表(List) /** Redis列表是简单的字符串列表,按照插入顺序排序。你可以添加一个元素到列表的头部(左边)或者尾部(右边) 一个列表最多可以包含 232 - 1 个元素 (4294967295, 每个列表超过40亿个元素)。 */ /** * 取得key分页的数据 * @param key list 的键 * @param start 开始下标 * @param end 结束下标 * @return */ List<String> lrange(String key, int start, int end); /** * list取key的下值的数量 * @param key * @return */ int llen(String key); /** * 开始---结尾 * 向右添加数据 左---→右 添加数据 * @param key list 键 * @param value 添加到list的值 * @param expire list 失效时间 */ void rpush(String key, String value, Integer expire); /** * 结尾---开始 * 向左添加数据 右---→左 添加数据 * @param key list 键 * @param value 添加到list的值 * @param expire list 失效时间 */ void lpush(String key, String value, Integer expire); /** * list中这个key键下删除count个value值 * @param key list 键 * @param count 删除多少个值 * @param value list 中的值 */ void rmpush(String key,Integer count, String value); /** * 移出并获取列表的第一个元素(下标为0的元素) * @param key list 键 * @return */ String lpop(String key); // Redis 有序集合(sorted set) /** Redis 有序集合和集合一样也是string类型元素的集合,且不允许重复的成员。 不同的是每个元素都会关联一个double类型的分数。redis正是通过分数来为集合中的成员进行从小到大的排序。 有序集合的成员是唯一的,但分数(score)却可以重复。 集合是通过哈希表实现的,所以添加,删除,查找的复杂度都是O(1)。 集合中最大的成员数为 232 - 1 (4294967295, 每个集合可存储40多亿个成员)。 */ /** * Redis Zadd 命令用于将一个或多个成员元素及其分数值加入到有序集当中。 * 如果某个成员已经是有序集的成员,那么更新这个成员的分数值,并通过重新插入这个成员元素,来保证该成员在正确的位置上。 * 分数值可以是整数值或双精度浮点数。 * 如果有序集合 key 不存在,则创建一个空的有序集并执行 ZADD 操作。 * 当 key 存在但不是有序集类型时,返回一个错误。 * 注意: 在 Redis 2.4 版本以前, ZADD 每次只能添加一个元素。 */ /** * @param key 有序集合 key * @param member 成员元素 * @param score 成员的分数值 * @return 成功与否 */ boolean zadd(String key, String member, double score, Integer expire); /** * Redis Zinterstore 命令计算给定的一个或多个有序集的交集,其中给定 key 的数量必须以 numkeys 参数指定,并将该交集(结果集)储存到 destination 。 * 默认情况下,结果集中某个成员的分数值是所有给定集下该成员分数值之和 */ long zinterstore(String key, List<String> otherKeys, String destKey, Integer expire); /** * 获取有序集合的第一个元素,通过索引区间来实现,而不是通过分数 * @param key * @return */ String zfirst(String key); /** * 删除zset中指定的member值 * @param key * @param member * @return */ boolean zrem(String key, String member); /** * zset取出key中所有的数据 * @param key * @return */ Map<String, Double> zscan(String key); /** * 对key的zset中member进行递增或者递减incrScore值 * @param key zset 键 * @param member 目标 * @param incrScore 要改变的数值 * @param expire 失效时间 * @return */ Double zincrby(String key, String member, double incrScore, Integer expire); /** * 找到对key的zset中member值(也就是这个member分数) * @param key * @param member * @return */ Double zscore(String key, String member); //Redis 哈希(Hash) /** Redis hash 是一个 string 类型的 field 和 value 的映射表,hash 特别适合用于存储对象。 Redis 中每个 hash 可以存储 232 - 1 键值对(40多亿)。 */ /** * 添加 hash对象 * hash一般存储对象 key 标记那个用户 * hashKey用户下的什么信息 * value 具体数据 * @param key hash 的键 * @param hashKey 目标键 * @param value 存储的值 * @param expire 失效时间 */ void hput(String key, String hashKey, Object value, Integer expire); /** * 删除 hash对象 key键 中的 hashKey * @param key * @param hashKey */ void hdel(String key, String hashKey); /** * 获取 hash对象 key键 中的 hashKey具体的数据 * @param key * @param hashKey */ Object hget(String key, String hashKey); /** * 获取 hash对象 key键 下有多少个对象数量 * @param key * @return */ Long hsize(String key); /** *获 取 hash对象 key键 下有所有的对象 * @param key * @return */ List<Object> hgetAll(String key); //Redis 管道(Pipeline) /** * 这个过程称为Round trip time(简称RTT, 往返时间),mget mset有效节约了RTT, * 但大部分命令(如hgetall,并没有mhgetall)不支持批量操作,需要消耗N次RTT , * 这个时候需要pipeline来解决这个问题 */ /** * 管道批量插入 * @author DuanLinpeng * @date 2021/01/08 15:15 * @param saveList * @param unit * @param timeout * @return void */ void batchInsert(List<Map<String, String saveList, TimeUnit unit, int timeout); /** * batchGet管道形式(推荐,性能高,类型多) * @param keyList * @return */ List<String> batchGet(List<String> keyList); /** * multiGet批量查询(只能是str) * @param keys * @return List<String> */ List<String> getmultiet(List<String> keys); }
Redis整合SpringBoot》》 RedisServiceImpl 实现
package com.tuan.common.base.redis.impl; import com.tuan.common.base.redis.RedisService; import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired; import org.springframework.beans.factory.annotation.Value; import org.springframework.dao.DataAccessException; import org.springframework.data.redis.connection.RedisConnection; import org.springframework.data.redis.connection.StringRedisConnection; import org.springframework.data.redis.core.*; import org.springframework.stereotype.Service; import org.springframework.util.CollectionUtils; import org.springframework.util.StringUtils; import java.util.*; import java.util.concurrent.TimeUnit; import java.util.stream.Collectors; @Service public class RedisServiceImpl implements RedisService { private final String KVS_KEY_SPLIT = "-"; @Value("${spring.application.name}") private String applicationName; @Value("${spring.profiles.active}") private String profileActive; @Value("${customize.copyright.name.en}") private String copyrightEn; @Autowired private StringRedisTemplate stringRedisTemplate; /** * stringRedisTemplate.opsForValue(); //操作字符串 * stringRedisTemplate.opsForHash(); //操作hash * stringRedisTemplate.opsForList(); //操作list * stringRedisTemplate.opsForSet(); //操作set * stringRedisTemplate.opsForZSet(); //操作有序set */ /** * assembleCacheKey所有键的拼接 * @param key * @return */ private String assembleCacheKey(String key) { if (StringUtils.isEmpty(key)) { return null; } return copyrightEn + KVS_KEY_SPLIT + applicationName + KVS_KEY_SPLIT + profileActive + KVS_KEY_SPLIT + key; } @Override public List<String> getmultiet(List<String> keys) { if (CollectionUtils.isEmpty(keys)) { return null; } keys= keys.stream().map( key -> assembleCacheKey(key)).collect(Collectors.toList()); return stringRedisTemplate.opsForValue().multiGet(keys); } @Override public String get(String key) { key = assembleCacheKey(key); if (StringUtils.isEmpty(key)) { return null; } return stringRedisTemplate.opsForValue().get(key); } @Override public List<String> lrange(String key, int start, int end) { key = assembleCacheKey(key); if (StringUtils.isEmpty(key)) { return null; } return stringRedisTemplate.opsForList().range(key, start, end); } @Override public int llen(String key) { key = assembleCacheKey(key); if (StringUtils.isEmpty(key)) { return 0; } Long size = stringRedisTemplate.opsForList().size(key); return null == size "1"); if (null == ret || !ret) { return false; } if (null != expire) { stringRedisTemplate.expire(key, expire, TimeUnit.SECONDS); } return true; } @Override public boolean setnxv(String key,String value ,Integer expire) { key = assembleCacheKey(key); if (StringUtils.isEmpty(key)) { return false; } Boolean ret = stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(key, value); if (null == ret || !ret) { return false; } if (null != expire) { stringRedisTemplate.expire(key, expire, TimeUnit.SECONDS); } return true; } @Override public Boolean hasKey(String key) { key = assembleCacheKey(key); if (StringUtils.isEmpty(key)) { return false; } Boolean result = stringRedisTemplate.hasKey(key); return null == result "key"), needSave.get("value"), timeout,unit); } return null; } }); } @Override public List<String> batchGet(List<String> keyList) { /* 批量获取多条数据 */ List<Object> objects = stringRedisTemplate.executePipelined(new RedisCallback<String>() { @Override public String doInRedis(RedisConnection redisConnection) throws DataAccessException { StringRedisConnection stringRedisConnection = (StringRedisConnection) redisConnection; for (String key : keyList) { stringRedisConnection.get(key); } return null; } }); List<String> collect = objects.stream().map(val -> String.valueOf(val)).collect(Collectors.toList()); return collect; } }
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稳了!魔兽国服回归的3条重磅消息!官宣时间再确认!
昨天有一位朋友在大神群里分享,自己亚服账号被封号之后居然弹出了国服的封号信息对话框。
这里面让他访问的是一个国服的战网网址,com.cn和后面的zh都非常明白地表明这就是国服战网。
而他在复制这个网址并且进行登录之后,确实是网易的网址,也就是我们熟悉的停服之后国服发布的暴雪游戏产品运营到期开放退款的说明。这是一件比较奇怪的事情,因为以前都没有出现这样的情况,现在突然提示跳转到国服战网的网址,是不是说明了简体中文客户端已经开始进行更新了呢?
更新日志
2024年11月05日
2024年11月05日
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