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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P70系列延期,华为新旗舰将在下月发布
3月20日消息,近期博主@数码闲聊站 透露,原定三月份发布的华为新旗舰P70系列延期发布,预计4月份上市。
而博主@定焦数码 爆料,华为的P70系列在定位上已经超过了Mate60,成为了重要的旗舰系列之一。它肩负着重返影像领域顶尖的使命。那么这次P70会带来哪些令人惊艳的创新呢?
根据目前爆料的消息来看,华为P70系列将推出三个版本,其中P70和P70 Pro采用了三角形的摄像头模组设计,而P70 Art则采用了与上一代P60 Art相似的不规则形状设计。这样的外观是否好看见仁见智,但辨识度绝对拉满。
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