项目结构

Redis

RedisSpiModuleImport

基于SPI。在项目启动的时候返回待加载类名

public class RedisSpiModuleImport implements SpiEnvironmentModuleImport {@Overridepublic String[] readyImportClassName() {return new String[]{RedisConfiguration.class.getName()};}}

在base项目，使用selectImports来返回这些类名

public class EnvironmentConfigurationSelector implements ImportSelector {@Overridepublic String[] selectImports(AnnotationMetadata importingClassMetadata) {ServiceLoader<SpiEnvironmentModuleImport> load = ServiceLoader.load(SpiEnvironmentModuleImport.class);List<String> classNameList = new ArrayList<>();load.forEach(n -> {String[] classNameArr = n.readyImportClassName();if (ArrayUtil.isNotEmpty(classNameArr)) {classNameList.addAll(Arrays.asList(classNameArr));}});return classNameList.toArray(new String[0]);}
}

在启动类上通过@Import(EnvironmentConfigurationSelector.class)

@Target(ElementType.TYPE)
@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)
@Documented
@SpringBootApplication
@Import(EnvironmentConfigurationSelector.class)
public @interface HopeSpringBootApplication {@AliasFor(annotation = SpringBootApplication.class,attribute = "scanBasePackages")String[] scanBasePackages() default {};
}

@YamlPropertySource(“classpath:/redis.yml”)

读取自定义yaml文件，我在这里面初始化一些连接池配置，可以通过bootstrap.yml和application.yaml覆盖

redis.yaml

spring:redis:# 在Spring Boot 2.x版本中，RedisTemplate默认是使用Lettuce来连接Redis，而不再使用Jedis。Lettuce是另一个流行的Java Redis客户端，它基于Netty框架进行开发，提供异步和响应式操作支持。相对于Jedis，Lettuce提供了更好的性能和可伸缩性，支持Redis Sentinel和Redis Cluster，在多线程环境下表现更为优异lettuce:pool:# 连接池最大连接数max-active: 10# 连接池最大阻塞等待时间（使用负值表示没有限制）max-wait: -1# 连接池中的最大空闲连接max-idle: 10# 连接池中的最小空闲连接min-idle: 1

RedisConfiguration

/*** 基于RedisSpiModuleImport加载* {@link RedisSpiModuleImport}** @author Ledison* @date 2023/4/16*/
@YamlPropertySource("classpath:/redis.yml")
public class RedisConfiguration {@Beanpublic RedisTemplate<String, Object> redisTemplate(RedisConnectionFactory redisConnectionFactory) {RedisTemplate<String, Object> redisTemplate = new RedisTemplate<>();redisTemplate.setConnectionFactory(redisConnectionFactory);// key 序列化CharsetKeySerialize charsetKeySerialize = new CharsetKeySerialize();redisTemplate.setKeySerializer(charsetKeySerialize);redisTemplate.setHashKeySerializer(charsetKeySerialize);// value 序列化ProtoStuffSerialize protostuffSerialize = new ProtoStuffSerialize();redisTemplate.setValueSerializer(protostuffSerialize);redisTemplate.setHashValueSerializer(protostuffSerialize);return redisTemplate;}@Bean(initMethod = "connectHealth")public RedisKit redisKit(RedisTemplate<String, Object> redisTemplate, StringRedisTemplate stringRedisTemplate) {return new RedisKit(redisTemplate, stringRedisTemplate);}
}

通过protoStuff实现RedisTemplate value序列化
通过UTF-8字符串实现RedisTemplate key序列化

/*** UTF-8 key序列化* @author Ledison* @date 2023/4/17*/
public class CharsetKeySerialize implements RedisSerializer<Object> {private final Charset charset;public CharsetKeySerialize() {this(StandardCharsets.UTF_8);}public CharsetKeySerialize(Charset charset) {Assert.notNull(charset, "Charset must not be null!");this.charset = charset;}@Overridepublic byte[] serialize(Object obj) throws SerializationException {if (obj == null) {return null;}String key = obj.toString();return key.getBytes(charset);}@Overridepublic Object deserialize(byte[] bytes) throws SerializationException {if (bytes == null || bytes.length == 0) {return null;}return new String(bytes, charset);}
}

/*** protoStuff value序列化* @author Ledison* @date 2023/4/17*/
public class ProtoStuffSerialize implements RedisSerializer<Object> {private final Schema<BytesWrapper> schema;public ProtoStuffSerialize() {this.schema = RuntimeSchema.getSchema(BytesWrapper.class);}@Overridepublic byte[] serialize(Object object) throws SerializationException {if (object == null) {return null;}LinkedBuffer buffer = LinkedBuffer.allocate(LinkedBuffer.DEFAULT_BUFFER_SIZE);try {return ProtostuffIOUtil.toByteArray(new BytesWrapper<>(object), schema, buffer);} finally {buffer.clear();}}@Overridepublic Object deserialize(byte[] bytes) throws SerializationException {if (ObjectUtil.isEmpty(bytes)) {return null;}BytesWrapper<Object> wrapper = new BytesWrapper<>();ProtostuffIOUtil.mergeFrom(bytes, wrapper, schema);return wrapper.getValue();}
}

/*** redis序列化辅助类.单纯的泛型无法定义通用schema，原因是无法通过泛型T得到Class** @author Ledison*/
public class BytesWrapper<T> implements Cloneable {private T value;public BytesWrapper() {}public BytesWrapper(T value) {this.value = value;}public void setValue(T value) {this.value = value;}public T getValue() {return value;}@Override@SuppressWarnings("unchecked")public BytesWrapper<T> clone() {try {return (BytesWrapper) super.clone();} catch (CloneNotSupportedException e) {return new BytesWrapper<>();}}
}

RedisKit

/*** Redis工具类* @author Ledison* @date 2023/4/17*/
public class RedisKit {private final RedisTemplate<String, Object> redisTemplate;private final StringRedisTemplate stringRedisTemplate;private final ValueOperations<String, Object> valueOps;private final HashOperations<String, Object, Object> hashOps;private final ListOperations<String, Object> listOps;private final SetOperations<String, Object> setOps;private final ZSetOperations<String, Object> zSetOps;public RedisKit(RedisTemplate<String, Object> redisTemplate, StringRedisTemplate stringRedisTemplate) {this.redisTemplate = redisTemplate;this.stringRedisTemplate = stringRedisTemplate;Assert.notNull(redisTemplate, "redisTemplate is null");valueOps = redisTemplate.opsForValue();hashOps = redisTemplate.opsForHash();listOps = redisTemplate.opsForList();setOps = redisTemplate.opsForSet();zSetOps = redisTemplate.opsForZSet();}/*** 存放 key value 对到 redis。*/public void set(String key, Object value) {valueOps.set(key, value);}/*** 存放 key value 对到 redis，并将 key 的生存时间设为 seconds (以秒为单位)。* 如果 key 已经存在， SETEX 命令将覆写旧值。*/public void setEx(String key, Object value, Duration timeout) {valueOps.set(key, value, timeout);}/*** 存放 key value 对到 redis，并将 key 的生存时间设为 seconds (以秒为单位)。* 如果 key 已经存在， SETEX 命令将覆写旧值。*/public void setEx(String key, Object value, Long seconds) {valueOps.set(key, value, seconds, TimeUnit.SECONDS);}/*** 返回 key 所关联的 value 值* 如果 key 不存在那么返回特殊值 nil 。*/@Nullablepublic <T> T get(String key) {return (T) valueOps.get(key);}/*** 获取cache 为 null 时使用加载器，然后设置缓存** @param key    cacheKey* @param loader cache loader* @param <T>    泛型* @return 结果*/@Nullablepublic <T> T get(String key, Supplier<T> loader) {T value = this.get(key);if (value != null) {return value;}value = loader.get();if (value == null) {return null;}this.set(key, value);return value;}/*** 删除给定的一个 key* 不存在的 key 会被忽略。*/public Boolean del(String key) {return redisTemplate.delete(key);}/*** 删除给定的多个 key* 不存在的 key 会被忽略。*/public Long del(String... keys) {return del(Arrays.asList(keys));}/*** 删除给定的多个 key* 不存在的 key 会被忽略。*/public Long del(Collection<String> keys) {return redisTemplate.delete(keys);}/*** 查找所有符合给定模式 pattern 的 key 。* KEYS * 匹配数据库中所有 key 。* KEYS h?llo 匹配 hello ， hallo 和 hxllo 等。* KEYS h*llo 匹配 hllo 和 heeeeello 等。* KEYS h[ae]llo 匹配 hello 和 hallo ，但不匹配 hillo 。* 特殊符号用 \\ 隔开*/public Set<String> keys(String pattern) {return redisTemplate.keys(pattern);}/*** 同时设置一个或多个 key-value 对。* 如果某个给定 key 已经存在，那么 MSET 会用新值覆盖原来的旧值，如果这不是你所希望的效果，请考虑使用 MSETNX 命令：它只会在所有给定 key 都不存在的情况下进行设置操作。* MSET 是一个原子性(atomic)操作，所有给定 key 都会在同一时间内被设置，某些给定 key 被更新而另一些给定 key 没有改变的情况，不可能发生。*/public void mSet(Object... keysValues) {Map<Object, Object> objectObjectHashMap = CollectionUtil.toMap(keysValues);Map<String, Object> res = new HashMap<>();objectObjectHashMap.forEach((k, v) -> {res.put(StrUtil.str(k, Charset.defaultCharset()), v);});valueOps.multiSet(res);}/*** 返回所有(一个或多个)给定 key 的值。* 如果给定的 key 里面，有某个 key 不存在，那么这个 key 返回特殊值 nil 。因此，该命令永不失败。*/public List<Object> mGet(String... keys) {return mGet(Arrays.asList(keys));}/*** 返回所有(一个或多个)给定 key 的值。* 如果给定的 key 里面，有某个 key 不存在，那么这个 key 返回特殊值 nil 。因此，该命令永不失败。*/public List<Object> mGet(Collection<String> keys) {return valueOps.multiGet(keys);}/*** 将 key 中储存的数字值减一。* 如果 key 不存在，那么 key 的值会先被初始化为 0 ，然后再执行 DECR 操作。* 如果值包含错误的类型，或字符串类型的值不能表示为数字，那么返回一个错误。* 本操作的值限制在 64 位(bit)有符号数字表示之内。* 关于递增(increment) / 递减(decrement)操作的更多信息，请参见 INCR 命令。*/public Long decr(String key) {return stringRedisTemplate.opsForValue().decrement(key);}/*** 将 key 所储存的值减去减量 decrement 。* 如果 key 不存在，那么 key 的值会先被初始化为 0 ，然后再执行 DECRBY 操作。* 如果值包含错误的类型，或字符串类型的值不能表示为数字，那么返回一个错误。* 本操作的值限制在 64 位(bit)有符号数字表示之内。* 关于更多递增(increment) / 递减(decrement)操作的更多信息，请参见 INCR 命令。*/public Long decrBy(String key, long longValue) {return stringRedisTemplate.opsForValue().decrement(key, longValue);}/*** 将 key 中储存的数字值增一。* 如果 key 不存在，那么 key 的值会先被初始化为 0 ，然后再执行 INCR 操作。* 如果值包含错误的类型，或字符串类型的值不能表示为数字，那么返回一个错误。* 本操作的值限制在 64 位(bit)有符号数字表示之内。*/public Long incr(String key) {return stringRedisTemplate.opsForValue().increment(key);}/*** 将 key 所储存的值加上增量 increment 。* 如果 key 不存在，那么 key 的值会先被初始化为 0 ，然后再执行 INCRBY 命令。* 如果值包含错误的类型，或字符串类型的值不能表示为数字，那么返回一个错误。* 本操作的值限制在 64 位(bit)有符号数字表示之内。* 关于递增(increment) / 递减(decrement)操作的更多信息，参见 INCR 命令。*/public Long incrBy(String key, long longValue) {return stringRedisTemplate.opsForValue().increment(key, longValue);}/*** 获取记数器的值*/public Long getCounter(String key) {return Long.valueOf(String.valueOf(valueOps.get(key)));}/*** 检查给定 key 是否存在。*/public Boolean exists(String key) {return redisTemplate.hasKey(key);}/*** 从当前数据库中随机返回(不删除)一个 key 。*/public String randomKey() {return redisTemplate.randomKey();}/*** 将 key 改名为 newkey 。* 当 key 和 newkey 相同，或者 key 不存在时，返回一个错误。* 当 newkey 已经存在时， RENAME 命令将覆盖旧值。*/public void rename(String oldkey, String newkey) {redisTemplate.rename(oldkey, newkey);}/*** 将当前数据库的 key 移动到给定的数据库 db 当中。* 如果当前数据库(源数据库)和给定数据库(目标数据库)有相同名字的给定 key ，或者 key 不存在于当前数据库，那么 MOVE 没有任何效果。* 因此，也可以利用这一特性，将 MOVE 当作锁(locking)原语(primitive)。*/public Boolean move(String key, int dbIndex) {return redisTemplate.move(key, dbIndex);}/*** 为给定 key 设置生存时间，当 key 过期时(生存时间为 0 )，它会被自动删除。* 在 Redis 中，带有生存时间的 key 被称为『易失的』(volatile)。*/public Boolean expire(String key, long seconds) {return redisTemplate.expire(key, seconds, TimeUnit.SECONDS);}/*** 为给定 key 设置生存时间，当 key 过期时(生存时间为 0 )，它会被自动删除。* 在 Redis 中，带有生存时间的 key 被称为『易失的』(volatile)。*/public Boolean expire(String key, Duration timeout) {return expire(key, timeout.getSeconds());}/*** EXPIREAT 的作用和 EXPIRE 类似，都用于为 key 设置生存时间。不同在于 EXPIREAT 命令接受的时间参数是 UNIX 时间戳(unix timestamp)。*/public Boolean expireAt(String key, Date date) {return redisTemplate.expireAt(key, date);}/*** EXPIREAT 的作用和 EXPIRE 类似，都用于为 key 设置生存时间。不同在于 EXPIREAT 命令接受的时间参数是 UNIX 时间戳(unix timestamp)。*/public Boolean expireAt(String key, long unixTime) {return expireAt(key, new Date(unixTime));}/*** 这个命令和 EXPIRE 命令的作用类似，但是它以毫秒为单位设置 key 的生存时间，而不像 EXPIRE 命令那样，以秒为单位。*/public Boolean pexpire(String key, long milliseconds) {return redisTemplate.expire(key, milliseconds, TimeUnit.MILLISECONDS);}/*** 将给定 key 的值设为 value ，并返回 key 的旧值(old value)。* 当 key 存在但不是字符串类型时，返回一个错误。*/public <T> T getSet(String key, Object value) {return (T) valueOps.getAndSet(key, value);}/*** 移除给定 key 的生存时间，将这个 key 从『易失的』(带生存时间 key )转换成『持久的』(一个不带生存时间、永不过期的 key )。*/public Boolean persist(String key) {return redisTemplate.persist(key);}/*** 返回 key 所储存的值的类型。*/public String type(String key) {return redisTemplate.type(key).code();}/*** 以秒为单位，返回给定 key 的剩余生存时间(TTL, time to live)。*/public Long ttl(String key) {return redisTemplate.getExpire(key);}/*** 这个命令类似于 TTL 命令，但它以毫秒为单位返回 key 的剩余生存时间，而不是像 TTL 命令那样，以秒为单位。*/public Long pttl(String key) {return redisTemplate.getExpire(key, TimeUnit.MILLISECONDS);}/*** 将哈希表 key 中的域 field 的值设为 value 。* 如果 key 不存在，一个新的哈希表被创建并进行 HSET 操作。* 如果域 field 已经存在于哈希表中，旧值将被覆盖。*/public void hSet(String key, Object field, Object value) {hashOps.put(key, field, value);}/*** 同时将多个 field-value (域-值)对设置到哈希表 key 中。* 此命令会覆盖哈希表中已存在的域。* 如果 key 不存在，一个空哈希表被创建并执行 HMSET 操作。*/public void hMset(String key, Map<Object, Object> hash) {hashOps.putAll(key, hash);}/*** 返回哈希表 key 中给定域 field 的值。*/public <T> T hGet(String key, Object field) {return (T) hashOps.get(key, field);}/*** 返回哈希表 key 中，一个或多个给定域的值。* 如果给定的域不存在于哈希表，那么返回一个 nil 值。* 因为不存在的 key 被当作一个空哈希表来处理，所以对一个不存在的 key 进行 HMGET 操作将返回一个只带有 nil 值的表。*/public List hmGet(String key, Object... fields) {return hmGet(key, Arrays.asList(fields));}/*** 返回哈希表 key 中，一个或多个给定域的值。* 如果给定的域不存在于哈希表，那么返回一个 nil 值。* 因为不存在的 key 被当作一个空哈希表来处理，所以对一个不存在的 key 进行 HMGET 操作将返回一个只带有 nil 值的表。*/public List hmGet(String key, Collection<Object> hashKeys) {return hashOps.multiGet(key, hashKeys);}/*** 删除哈希表 key 中的一个或多个指定域，不存在的域将被忽略。*/public Long hDel(String key, Object... fields) {return hashOps.delete(key, fields);}/*** 查看哈希表 key 中，给定域 field 是否存在。*/public Boolean hExists(String key, Object field) {return hashOps.hasKey(key, field);}/*** 返回哈希表 key 中，所有的域和值。* 在返回值里，紧跟每个域名(field name)之后是域的值(value)，所以返回值的长度是哈希表大小的两倍。*/public Map hGetAll(String key) {return hashOps.entries(key);}/*** 返回哈希表 key 中所有域的值。*/public List hVals(String key) {return hashOps.values(key);}/*** 返回哈希表 key 中的所有域。* 底层实现此方法取名为 hfields 更为合适，在此仅为与底层保持一致*/public Set<Object> hKeys(String key) {return hashOps.keys(key);}/*** 返回哈希表 key 中域的数量。*/public Long hLen(String key) {return hashOps.size(key);}/*** 为哈希表 key 中的域 field 的值加上增量 increment 。* 增量也可以为负数，相当于对给定域进行减法操作。* 如果 key 不存在，一个新的哈希表被创建并执行 HINCRBY 命令。* 如果域 field 不存在，那么在执行命令前，域的值被初始化为 0 。* 对一个储存字符串值的域 field 执行 HINCRBY 命令将造成一个错误。* 本操作的值被限制在 64 位(bit)有符号数字表示之内。*/public Long hIncrBy(String key, Object field, long value) {return hashOps.increment(key, field, value);}/*** 为哈希表 key 中的域 field 加上浮点数增量 increment 。* 如果哈希表中没有域 field ，那么 HINCRBYFLOAT 会先将域 field 的值设为 0 ，然后再执行加法操作。* 如果键 key 不存在，那么 HINCRBYFLOAT 会先创建一个哈希表，再创建域 field ，最后再执行加法操作。* 当以下任意一个条件发生时，返回一个错误：* 1:域 field 的值不是字符串类型(因为 redis 中的数字和浮点数都以字符串的形式保存，所以它们都属于字符串类型）* 2:域 field 当前的值或给定的增量 increment 不能解释(parse)为双精度浮点数(double precision floating point number)* HINCRBYFLOAT 命令的详细功能和 INCRBYFLOAT 命令类似，请查看 INCRBYFLOAT 命令获取更多相关信息。*/public Double hIncrByFloat(String key, Object field, double value) {return hashOps.increment(key, field, value);}/*** 返回列表 key 中，下标为 index 的元素。* 下标(index)参数 start 和 stop 都以 0 为底，也就是说，以 0 表示列表的第一个元素，* 以 1 表示列表的第二个元素，以此类推。* 你也可以使用负数下标，以 -1 表示列表的最后一个元素， -2 表示列表的倒数第二个元素，以此类推。* 如果 key 不是列表类型，返回一个错误。*/public <T> T lIndex(String key, long index) {return (T) listOps.index(key, index);}/*** 返回列表 key 的长度。* 如果 key 不存在，则 key 被解释为一个空列表，返回 0 .* 如果 key 不是列表类型，返回一个错误。*/public Long lLen(String key) {return listOps.size(key);}/*** 移除并返回列表 key 的头元素。*/public <T> T lPop(String key) {return (T) listOps.leftPop(key);}/*** 将一个或多个值 value 插入到列表 key 的表头* 如果有多个 value 值，那么各个 value 值按从左到右的顺序依次插入到表头： 比如说，* 对空列表 mylist 执行命令 LPUSH mylist a b c ，列表的值将是 c b a ，* 这等同于原子性地执行 LPUSH mylist a 、 LPUSH mylist b 和 LPUSH mylist c 三个命令。* 如果 key 不存在，一个空列表会被创建并执行 LPUSH 操作。* 当 key 存在但不是列表类型时，返回一个错误。*/public Long lPush(String key, Object... values) {return listOps.leftPush(key, values);}/*** 将列表 key 下标为 index 的元素的值设置为 value 。* 当 index 参数超出范围，或对一个空列表( key 不存在)进行 LSET 时，返回一个错误。* 关于列表下标的更多信息，请参考 LINDEX 命令。*/public void lSet(String key, long index, Object value) {listOps.set(key, index, value);}/*** 根据参数 count 的值，移除列表中与参数 value 相等的元素。* count 的值可以是以下几种：* count > 0 : 从表头开始向表尾搜索，移除与 value 相等的元素，数量为 count 。* count < 0 : 从表尾开始向表头搜索，移除与 value 相等的元素，数量为 count 的绝对值。* count = 0 : 移除表中所有与 value 相等的值。*/public Long lRem(String key, long count, Object value) {return listOps.remove(key, count, value);}/*** 返回列表 key 中指定区间内的元素，区间以偏移量 start 和 stop 指定。* 下标(index)参数 start 和 stop 都以 0 为底，也就是说，以 0 表示列表的第一个元素，以 1 表示列表的第二个元素，以此类推。* 你也可以使用负数下标，以 -1 表示列表的最后一个元素， -2 表示列表的倒数第二个元素，以此类推。* <pre>* 例子：* 获取 list 中所有数据：cache.lrange(listKey, 0, -1);* 获取 list 中下标 1 到 3 的数据： cache.lrange(listKey, 1, 3);* </pre>*/public List lRange(String key, long start, long end) {return listOps.range(key, start, end);}/*** 对一个列表进行修剪(trim)，就是说，让列表只保留指定区间内的元素，不在指定区间之内的元素都将被删除。* 举个例子，执行命令 LTRIM list 0 2 ，表示只保留列表 list 的前三个元素，其余元素全部删除。* 下标(index)参数 start 和 stop 都以 0 为底，也就是说，以 0 表示列表的第一个元素，以 1 表示列表的第二个元素，以此类推。* 你也可以使用负数下标，以 -1 表示列表的最后一个元素， -2 表示列表的倒数第二个元素，以此类推。* 当 key 不是列表类型时，返回一个错误。*/public void lTrim(String key, long start, long end) {listOps.trim(key, start, end);}/*** 移除并返回列表 key 的尾元素。*/public <T> T rPop(String key) {return (T) listOps.rightPop(key);}/*** 将一个或多个值 value 插入到列表 key 的表尾(最右边)。* 如果有多个 value 值，那么各个 value 值按从左到右的顺序依次插入到表尾：比如* 对一个空列表 mylist 执行 RPUSH mylist a b c ，得出的结果列表为 a b c ，* 等同于执行命令 RPUSH mylist a 、 RPUSH mylist b 、 RPUSH mylist c 。* 如果 key 不存在，一个空列表会被创建并执行 RPUSH 操作。* 当 key 存在但不是列表类型时，返回一个错误。*/public Long rPush(String key, Object... values) {return listOps.rightPush(key, values);}/*** 命令 RPOPLPUSH 在一个原子时间内，执行以下两个动作：* 将列表 source 中的最后一个元素(尾元素)弹出，并返回给客户端。* 将 source 弹出的元素插入到列表 destination ，作为 destination 列表的的头元素。*/public <T> T rPopLPush(String srcKey, String dstKey) {return (T) listOps.rightPopAndLeftPush(srcKey, dstKey);}/*** 将一个或多个 member 元素加入到集合 key 当中，已经存在于集合的 member 元素将被忽略。* 假如 key 不存在，则创建一个只包含 member 元素作成员的集合。* 当 key 不是集合类型时，返回一个错误。*/public Long sAdd(String key, Object... members) {return setOps.add(key, members);}/*** 移除并返回集合中的一个随机元素。* 如果只想获取一个随机元素，但不想该元素从集合中被移除的话，可以使用 SRANDMEMBER 命令。*/public <T> T sPop(String key) {return (T) setOps.pop(key);}/*** 返回集合 key 中的所有成员。* 不存在的 key 被视为空集合。*/public Set sMembers(String key) {return setOps.members(key);}/*** 判断 member 元素是否集合 key 的成员。*/public boolean sIsMember(String key, Object member) {return setOps.isMember(key, member);}/*** 返回多个集合的交集，多个集合由 keys 指定*/public Set sInter(String key, String otherKey) {return setOps.intersect(key, otherKey);}/*** 返回多个集合的交集，多个集合由 keys 指定*/public Set sInter(String key, Collection<String> otherKeys) {return setOps.intersect(key, otherKeys);}/*** 返回集合中的一个随机元素。*/public <T> T sRandMember(String key) {return (T) setOps.randomMember(key);}/*** 返回集合中的 count 个随机元素。* 从 Redis 2.6 版本开始， SRANDMEMBER 命令接受可选的 count 参数：* 如果 count 为正数，且小于集合基数，那么命令返回一个包含 count 个元素的数组，数组中的元素各不相同。* 如果 count 大于等于集合基数，那么返回整个集合。* 如果 count 为负数，那么命令返回一个数组，数组中的元素可能会重复出现多次，而数组的长度为 count 的绝对值。* 该操作和 SPOP 相似，但 SPOP 将随机元素从集合中移除并返回，而 SRANDMEMBER 则仅仅返回随机元素，而不对集合进行任何改动。*/public List sRandMember(String key, int count) {return setOps.randomMembers(key, count);}/*** 移除集合 key 中的一个或多个 member 元素，不存在的 member 元素会被忽略。*/public Long sRem(String key, Object... members) {return setOps.remove(key, members);}/*** 返回多个集合的并集，多个集合由 keys 指定* 不存在的 key 被视为空集。*/public Set sUnion(String key, String otherKey) {return setOps.union(key, otherKey);}/*** 返回多个集合的并集，多个集合由 keys 指定* 不存在的 key 被视为空集。*/public Set sUnion(String key, Collection<String> otherKeys) {return setOps.union(key, otherKeys);}/*** 返回一个集合的全部成员，该集合是所有给定集合之间的差集。* 不存在的 key 被视为空集。*/public Set sDiff(String key, String otherKey) {return setOps.difference(key, otherKey);}/*** 返回一个集合的全部成员，该集合是所有给定集合之间的差集。* 不存在的 key 被视为空集。*/public Set sDiff(String key, Collection<String> otherKeys) {return setOps.difference(key, otherKeys);}/*** 将一个或多个 member 元素及其 score 值加入到有序集 key 当中。* 如果某个 member 已经是有序集的成员，那么更新这个 member 的 score 值，* 并通过重新插入这个 member 元素，来保证该 member 在正确的位置上。*/public Boolean zAdd(String key, Object member, double score) {return zSetOps.add(key, member, score);}/*** 将一个或多个 member 元素及其 score 值加入到有序集 key 当中。* 如果某个 member 已经是有序集的成员，那么更新这个 member 的 score 值，* 并通过重新插入这个 member 元素，来保证该 member 在正确的位置上。*/public Long zAdd(String key, Map<Object, Double> scoreMembers) {Set<ZSetOperations.TypedTuple<Object>> tuples = new HashSet<>();scoreMembers.forEach((k, v) -> {tuples.add(new DefaultTypedTuple<>(k, v));});return zSetOps.add(key, tuples);}/*** 返回有序集 key 的基数。*/public Long zCard(String key) {return zSetOps.zCard(key);}/*** 返回有序集 key 中， score 值在 min 和 max 之间(默认包括 score 值等于 min 或 max )的成员的数量。* 关于参数 min 和 max 的详细使用方法，请参考 ZRANGEBYSCORE 命令。*/public Long zCount(String key, double min, double max) {return zSetOps.count(key, min, max);}/*** 为有序集 key 的成员 member 的 score 值加上增量 increment 。*/public Double zIncrBy(String key, Object member, double score) {return zSetOps.incrementScore(key, member, score);}/*** 返回有序集 key 中，指定区间内的成员。* 其中成员的位置按 score 值递增(从小到大)来排序。* 具有相同 score 值的成员按字典序(lexicographical order )来排列。* 如果你需要成员按 score 值递减(从大到小)来排列，请使用 ZREVRANGE 命令。*/public Set zRange(String key, long start, long end) {return zSetOps.range(key, start, end);}/*** 返回有序集 key 中，指定区间内的成员。* 其中成员的位置按 score 值递减(从大到小)来排列。* 具有相同 score 值的成员按字典序的逆序(reverse lexicographical order)排列。* 除了成员按 score 值递减的次序排列这一点外， ZREVRANGE 命令的其他方面和 ZRANGE 命令一样。*/public Set zRevrange(String key, long start, long end) {return zSetOps.reverseRange(key, start, end);}/*** 返回有序集 key 中，所有 score 值介于 min 和 max 之间(包括等于 min 或 max )的成员。* 有序集成员按 score 值递增(从小到大)次序排列。*/public Set zRangeByScore(String key, double min, double max) {return zSetOps.rangeByScore(key, min, max);}/*** 返回有序集 key 中成员 member 的排名。其中有序集成员按 score 值递增(从小到大)顺序排列。* 排名以 0 为底，也就是说， score 值最小的成员排名为 0 。* 使用 ZREVRANK 命令可以获得成员按 score 值递减(从大到小)排列的排名。*/public Long zRank(String key, Object member) {return zSetOps.rank(key, member);}/*** 返回有序集 key 中成员 member 的排名。其中有序集成员按 score 值递减(从大到小)排序。* 排名以 0 为底，也就是说， score 值最大的成员排名为 0 。* 使用 ZRANK 命令可以获得成员按 score 值递增(从小到大)排列的排名。*/public Long zRevrank(String key, Object member) {return zSetOps.reverseRank(key, member);}/*** 移除有序集 key 中的一个或多个成员，不存在的成员将被忽略。* 当 key 存在但不是有序集类型时，返回一个错误。*/public Long zRem(String key, Object... members) {return zSetOps.remove(key, members);}/*** 返回有序集 key 中，成员 member 的 score 值。* 如果 member 元素不是有序集 key 的成员，或 key 不存在，返回 nil 。*/public Double zScore(String key, Object member) {return zSetOps.score(key, member);}private void initConnectHealth() {// 检查连接状态redisTemplate.hasKey("health");}
}

Redisson

分布式锁，提供单节点、主从、哨兵、集群四种模式的配置

RedissonConfiguration

/*** @author Ledison* @date 2023/4/16*/
@ConditionalOnProperty(value = "spring.redis.redisson.enable", havingValue = "true")
@ConditionalOnClass(RedissonClient.class)
@EnableConfigurationProperties(RedissonProperties.class)
public class RedissonConfiguration {@Autowiredprivate RedissonProperties redissonProperties;@Beanpublic RedissonClient redissonClient() {RedissonProperties.Mode mode = redissonProperties.getMode();Config config;switch (mode) {case single:config = singleConfig();break;case cluster:config = clusterConfig();break;case sentinel:config = sentinelConfig();break;case master:config = masterSlaveConfig();break;default:config = new Config();break;}return Redisson.create(config);}/*** 主从模式** @return*/private Config masterSlaveConfig() {Config config = new Config();MasterSlaveServersConfig serversConfig = config.useMasterSlaveServers();serversConfig.setMasterAddress(redissonProperties.getMasterAddress());serversConfig.addSlaveAddress(redissonProperties.getSlaveAddress());String password = redissonProperties.getPassword();if (StringUtil.isNotBlank(password)) {serversConfig.setPassword(password);}serversConfig.setDatabase(redissonProperties.getDatabase());serversConfig.setMasterConnectionPoolSize(redissonProperties.getPoolSize());serversConfig.setMasterConnectionMinimumIdleSize(redissonProperties.getIdleSize());serversConfig.setSlaveConnectionPoolSize(redissonProperties.getPoolSize());serversConfig.setSlaveConnectionMinimumIdleSize(redissonProperties.getIdleSize());serversConfig.setIdleConnectionTimeout(redissonProperties.getConnectionTimeout());serversConfig.setConnectTimeout(redissonProperties.getConnectionTimeout());serversConfig.setTimeout(redissonProperties.getTimeout());return config;}/*** 哨兵模式** @return*/private Config sentinelConfig() {Config config = new Config();SentinelServersConfig serversConfig = config.useSentinelServers();serversConfig.setMasterName(redissonProperties.getMasterName());serversConfig.addSentinelAddress(redissonProperties.getSentinelAddress());String password = redissonProperties.getPassword();if (StringUtil.isNotBlank(password)) {serversConfig.setPassword(password);}serversConfig.setDatabase(redissonProperties.getDatabase());serversConfig.setMasterConnectionPoolSize(redissonProperties.getPoolSize());serversConfig.setMasterConnectionMinimumIdleSize(redissonProperties.getIdleSize());serversConfig.setSlaveConnectionPoolSize(redissonProperties.getPoolSize());serversConfig.setSlaveConnectionMinimumIdleSize(redissonProperties.getIdleSize());serversConfig.setIdleConnectionTimeout(redissonProperties.getConnectionTimeout());serversConfig.setConnectTimeout(redissonProperties.getConnectionTimeout());serversConfig.setTimeout(redissonProperties.getTimeout());return config;}/*** 集群模式** @return*/private Config clusterConfig() {Config config = new Config();ClusterServersConfig serversConfig = config.useClusterServers();serversConfig.addNodeAddress(redissonProperties.getNodeAddress());String password = redissonProperties.getPassword();if (StringUtil.isNotBlank(password)) {serversConfig.setPassword(password);}serversConfig.setMasterConnectionPoolSize(redissonProperties.getPoolSize());serversConfig.setMasterConnectionMinimumIdleSize(redissonProperties.getIdleSize());serversConfig.setSlaveConnectionPoolSize(redissonProperties.getPoolSize());serversConfig.setSlaveConnectionMinimumIdleSize(redissonProperties.getIdleSize());serversConfig.setIdleConnectionTimeout(redissonProperties.getConnectionTimeout());serversConfig.setConnectTimeout(redissonProperties.getConnectionTimeout());serversConfig.setTimeout(redissonProperties.getTimeout());return config;}/*** 单节点模式** @return*/private Config singleConfig() {Config config = new Config();SingleServerConfig serversConfig = config.useSingleServer();serversConfig.setAddress(redissonProperties.getAddress());String password = redissonProperties.getPassword();if (StringUtil.isNotBlank(password)) {serversConfig.setPassword(password);}serversConfig.setDatabase(redissonProperties.getDatabase());serversConfig.setConnectionPoolSize(redissonProperties.getPoolSize());serversConfig.setConnectionMinimumIdleSize(redissonProperties.getIdleSize());serversConfig.setIdleConnectionTimeout(redissonProperties.getConnectionTimeout());serversConfig.setConnectTimeout(redissonProperties.getConnectionTimeout());serversConfig.setTimeout(redissonProperties.getTimeout());return config;}}

RedissonProperties

@ConfigurationProperties("spring.redis.redisson")
@Data
public class RedissonProperties {/*** 是否开启：默认为：false，便于生成配置提示。*/private Boolean enabled = Boolean.FALSE;/*** 单机配置：redis 服务地址*/private String address = "redis://127.0.0.1:6379";/*** 密码配置*/private String password;/*** db*/private Integer database = 0;/*** 连接池大小*/private Integer poolSize = 20;/*** 最小空闲连接数*/private Integer idleSize = 5;/*** 连接空闲超时，单位：毫秒*/private Integer idleTimeout = 60000;/*** 连接超时，单位：毫秒*/private Integer connectionTimeout = 3000;/*** 命令等待超时，单位：毫秒*/private Integer timeout = 10000;/*** 集群模式，单机：single，主从：master，哨兵模式：sentinel，集群模式：cluster*/private Mode mode = Mode.single;/*** 主从模式，主地址*/private String masterAddress;/*** 主从模式，从地址*/private String[] slaveAddress;/*** 哨兵模式：主名称*/private String masterName;/*** 哨兵模式地址*/private String[] sentinelAddress;/*** 集群模式节点地址*/private String[] nodeAddress;public enum Mode {/*** 集群模式，单机：single，主从：master，哨兵模式：sentinel，集群模式：cluster*/single,master,sentinel,cluster}
}

项目配置

spring:redis:redisson:enable: truemode: singleaddress: redis://150.158.24.165:36380password: 123456

项目使用

@RestController
@RequestMapping("redis")
@AllArgsConstructor
public class RedisController {private final StringRedisTemplate redisTemplate;private final RedisKit redisKit;private final RedissonClient redissonClient;@RequestMapping("test")public void run() {redisKit.set("a", "ccwewe");Object a = redisKit.get("a");System.out.println(a);redisTemplate.opsForHash().put("vv", "b", "c");}@RequestMapping("redisson")public void redisson() {String lockKey = "lockKey";RLock lock = redissonClient.getLock("myredisson");try {
//            boolean b = lock.tryLock(2,20, TimeUnit.SECONDS);lock.lock();System.out.println("获取到锁");} finally {lock.unlock();}}
}

其他说明

1. 如果通过redisson.lock()来获取锁，会通过看门狗机制来续锁，续锁逻辑是用netty下的Timeout定时器来实现的，默认锁时间是30秒，定时器每锁时间/3也就是10秒执行一次。来判断是否还持有锁，如果还持有锁就重置锁时间为30秒。从而避免业务执行时间大于锁时间而导致的锁被释放了的问题。
2. 如果是通过tryLock(long waitTime, long leaseTime, TimeUnit unit)来获取锁，则不会执行续锁操作。