SpringBoot整合Redis实现访问量统计的示例代码
目录
- 前言
- Spring Boot 整合 Redis
- 引入依赖、增加配置
- 翠花!上代码
前言
之前开发系统的时候客户提到了一个需求:需要统计某些页面的访问量,记得当时还纠结了一阵子,不知道怎么去实现这个功能,后来还是在大佬的带领下借助 Redis 实现了这个功能。今天又回想起了这件事,正好和大家分享一下 Spring Boot 整合 Redis 实现访问量统计的全过程。
首先先解释一下为什么需要借助 Redis,其实原因也很简单,就是因为它非常快(每秒可执行大约110000次的 SET 操作,每秒大约可执行81000次的 GET 操作),我们就可以把访问量暂存在 Redis 中,当有人访问页面的时候,就直接在 Redis 中执行 +1 的操作,然后再每隔一段时间把 Redis 中的访问量的数值写入到数据库中就搞定了~
肯定有小伙伴会想:如果我们不借助 Redis 而是直接操作数据库的话会怎么样呢?
访问量的统计是需要频繁读写的,如果不用 Redis 做缓存而是直接操作数据库的话,就会对数据库带来巨大的压力,试想一下如果此时有成千上万个人同时访问页面的话,数据库很可能在这一瞬间造成数据库的崩溃。对于这种高读写的场景,就需要直接在 Redis 上读写,等到合适的时间,再将数据批量写到数据库中。所以通常来说,在必要的时候引入Redis,可以减少MySQL(或其他)数据库的压力。
Spring Boot 整合 Redis
怎么创建 Spring Boot 项目这里就不提了,直接上重点——整合 Redis
引入依赖、增加配置
首先还是需要引入 Redis 依赖
<!-- 集成Redis --> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId> </dependency>
接下来就在配置文件中增加 Redis 的相关配置
# spring配置 spring: # redis配置 redis: host: 127.0.0.1 port: 6379 database: 0 jedis: pool: max-active: 200 max-idle: 500 min-idle: 8 max-wait: 10000 timeout: 5000
P.S. 如果 Redis 设置了密码,别忘了增加 password 配置哦 ~
翠花!上代码
首先在 Utils 包内新增一个 RedisUtil
package com.media.common.utils; import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate; import org.springframework.stereotype.Component; import org.springframework.util.CollectionUtils; import javax.annotation.Resource; import java.util.List; import java.util.Map; import java.util.Set; import java.util.concurrent.TimeUnit; /** * @program: media * @description: RedisUtil * @author: 庄霸.liziye * @create: 2021-12-15 10:02 **/ @Component public final class RedisUtil { @Resource private RedisTemplate<String, Object> redisTemplate; // =============================common============================ /** * 指定缓存失效时间 * @param key 键 * @param time 时间(秒) */ public boolean expire(String key, long time) { try { if (time > 0) { redisTemplate.expire(key, time, TimeUnit.SECONDS); } return true; } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); return false; } } /** * 根据key 获取过期时间 * @param key 键 不能为null * @return 时间(秒) 返回0代表为永久有效 */ public long getExpire(String key) { return redisTemplate.getExpire(key, TimeUnit.SECONDS); } /** * 判断key是否存在 * @param key 键 * @return true 存在 false不存在 */ public boolean hasKey(String key) { try { return redisTemplate.hasKey(key); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); return false; } } /** * 删除缓存 * @param key 可以传一个值 或多个 */ @SuppressWarnings("unchecked") public void del(String... key) { if (key != null && key.length > 0) { if (key.length == 1) { redisTemplate.delete(key[0]); } else { redisTemplate.delete(CollectionUtils.arrayToList(key)); } } } // ============================String============================= /** * 普通缓存获取 * @param key 键 * @return 值 */ public Object get(String key) { return key == null ? null : redisTemplate.opsForValue().get(key); } /** * 普通缓存放入 * @param key 键 * @param value 值 * @return true成功 false失败 */ public boolean set(String key, Object value) { try { redisTemplate.opsForValue().set(key, value); return true; } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); return false; } } /** * 普通缓存放入并设置时间 * @param key 键 * @param value 值 * @param time 时间(秒) time要大于0 如果time小于等于0 将设置无限期 * @return true成功 false 失败 */ public boolean set(String key, Object value, long time) { try { if (time > 0) { redisTemplate.opsForValue().set(key, value, time, TimeUnit.SECONDS); } else { set(key, value); } return true; } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); return false; } } /** * 递增 * @param key 键 * @param delta 要增加几(大于0) */ public long incr(String key, long delta) { if (delta < 0) { throw new RuntimeException("递增因子必须大于0"); } return redisTemplate.opsForValue().increment(key, delta); } /** * 递减 * @param key 键 * @param delta 要减少几(小于0) */ public long decr(String key, long delta) { if (delta < 0) { throw new RuntimeException("递减因子必须大于0"); } return redisTemplate.opsForValue().increment(key, -delta); } // ================================Map================================= /** * HashGet * @param key 键 不能为null * @param item 项 不能为null */ public Object hget(String key, String item) { return redisTemplate.opsForHash().get(key, item); } /** * 获取hashKey对应的所有键值 * @param key 键 * @return 对应的多个键值 */ public Map<Object, Object> hmget(String key) { return redisTemplate.opsForHash().entries(key); } /** * HashSet * @param key 键 * @param map 对应多个键值 */ public boolean hmset(String key, Map<String, Object> map) { try { redisTemplate.opsForHash().putAll(key, map); return true; } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); return false; } } /** * HashSet 并设置时间 * @param key 键 * @param map 对应多个键值 * @param time 时间(秒) * @return true成功 false失败 */ public boolean hmset(String key, Map<String, Object> map, long time) { try { redisTemplate.opsForHash().putAll(key, map); if (time > 0) { expire(key, time); } return true; } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); return false; } } /** * 向一张hash表中放入数据,如果不存在将创建 * * @param key 键 * @param item 项 * @param value 值 * @return true 成功 false失败 */ public boolean hset(String key, String item, Object value) { try { redisTemplate.opsForHash().put(key, item, value); return true; } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); return false; } } /** * 向一张hash表中放入数据,如果不存在将创建 * * @param key 键 * @param item 项 * @param value 值 * @param time 时间(秒) 注意:如果已存在的hash表有时间,这里将会替换原有的时间 * @return true 成功 false失败 */ public boolean hset(String key, String item, Object value, long time) { try { redisTemplate.opsForHash().put(key, item, value); if (time > 0) { expire(key, time); } return true; } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); return false; } } /** * 删除hash表中的值 * * @param key 键 不能为null * @param item 项 可以使多个 不能为null */ public void hdel(String key, Object... item) { redisTemplate.opsForHash().delete(key, item); } /** * 判断hash表中是否有该项的值 * * @param key 键 不能为null * @param item 项 不能为null * @return true 存在 false不存在 */ public boolean hHasKey(String key, String item) { return redisTemplate.opsForHash().hasKey(key, item); } /** * hash递增 如果不存在,就会创建一个 并把新增后的值返回 * * @param key 键 * @param item 项 * @param by 要增加几(大于0) */ public double hincr(String key, String item, double by) { return redisTemplate.opsForHash().increment(key, item, by); } /** * hash递减 * * @param key 键 * @param item 项 * @param by 要减少记(小于0) */ public double hdecr(String key, String item, double by) { return redisTemplate.opsForHash().increment(key, item, -by); } // ============================set============================= /** * 根据key获取Set中的所有值 * @param key 键 */ public Set<Object> sGet(String key) { try { return redisTemplate.opsForSet().members(key); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); return null; } } /** * 根据value从一个set中查询,是否存在 * * @param key 键 * @param value 值 * @return true 存在 false不存在 */ public boolean sHasKey(String key, Object value) { try { return redisTemplate.opsForSet().isMember(key, value); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); return false; } } /** * 将数据放入set缓存 * * @param key 键 * @param values 值 可以是多个 * @return 成功个数 */ public long sSet(String key, Object... values) { try { return redisTemplate.opsForSet().add(key, values); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); return 0; } } /** * 将set数据放入缓存 * * @param key 键 * @param time 时间(秒) * @param values 值 可以是多个 * @return 成功个数 */ public long sSetAndTime(String key, long time, Object... values) { try { Long count = redisTemplate.opsForSet().add(key, values); if (time > 0) { expire(key, time); } return count; } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); return 0; } } /** * 获取set缓存的长度 * * @param key 键 */ public long sGetSetSize(String key) { try { return redisTemplate.opsForSet().size(key); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); return 0; } } /** * 移除值为value的 * * @param key 键 * @param values 值 可以是多个 * @return 移除的个数 */ public long setRemove(String key, Object... values) { try { Long count = redisTemplate.opsForSet().remove(key, values); return count; } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); return 0; } } // ===============================list================================= /** * 获取list缓存的内容 * * @param key 键 * @param start 开始 * @param end 结束 0 到 -1代表所有值 */ public List<Object> lGet(String key, long start, long end) { try { return redisTemplate.opsForList().range(key, start, end); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); return null; } } /** * 获取list缓存的长度 * * @param key 键 */ public long lGetListSize(String key) { try { return redisTemplate.opsForList().size(key); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); return 0; } } /** * 通过索引 获取list中的值 * * @param key 键 * @param index 索引 index>=0时, 0 表头,1 第二个元素,依次类推;index<0时,-1,表尾,-2倒数第二个元素,依次类推 */ public Object lGetIndex(String key, long index) { try { return redisTemplate.opsForList().index(key, index); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); return null; } } /** * 将list放入缓存 * * @param key 键 * @param value 值 */ public boolean lSet(String key, Object value) { try { redisTemplate.opsForList().rightPush(key, value); return true; } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); return false; } } /** * 将list放入缓存 * @param key 键 * @param value 值 * @param time 时间(秒) */ public boolean lSet(String key, Object value, long time) { try { redisTemplate.opsForList().rightPush(key, value); if (time > 0) { expire(key, time); } return true; } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); return false; } } /** * 将list放入缓存 * * @param key 键 * @param value 值 * @return */ public boolean lSet(String key, List<Object> value) { try { redisTemplate.opsForList().rightPushAll(key, value); return true; } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); return false; } } /** * 将list放入缓存 * * @param key 键 * @param value 值 * @param time 时间(秒) * @return */ public boolean lSet(String key, List<Object> value, long time) { try { redisTemplate.opsForList().rightPushAll(key, value); if (time > 0) { expire(key, time); } return true; } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); return false; } } /** * 根据索引修改list中的某条数据 * * @param key 键 * @param index 索引 * @param value 值 * @return */ public boolean lUpdateIndex(String key, long index, Object value) { try { redisTemplate.opsForList().set(key, index, value); return true; } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); return false; } } /** * 移除N个值为value * * @param key 键 * @param count 移除多少个 * @param value 值 * @return 移除的个数 */ public long lRemove(String key, long count, Object value) { try { Long remove = redisTemplate.opsForList().remove(key, count, value); return remove; } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); return 0; } } }
然后再新增一个 RedisConfig 类
package com.media.common.config; import org.springframework.context.annotation.Bean; import org.springframework.context.annotation.Configuration; import org.springframework.data.redis.connection.RedisConnectionFactory; import org.springframework.data.redis.serializer.StringRedisSerializer; import org.springframework.boot.autoconfigure.condition.ConditionalOnClass; import org.springframework.boot.autoconfigure.data.redis.RedisProperties; import org.springframework.boot.context.properties.EnableConfigurationProperties; import org.springframework.data.redis.core.RedisOperations; import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate; import org.springframework.data.redis.serializer.GenericToStringSerializer; /** * @program: media * @description: RedisConfiguration * @author: 庄霸.liziye * @create: 2021-12-15 10:16 **/ @Configuration @ConditionalOnClass(RedisOperations.class) @EnableConfigurationProperties(RedisProperties.class) public class RedisConfig { /** * 设置 redisTemplate 的序列化设置 * @param redisConnectionFactory * @return */ @Bean public RedisTemplate<Object, Object> redisTemplate(RedisConnectionFactory redisConnectionFactory) { // 1.创建 redisTemplate 模版 RedisTemplate<Object, Object> template = new RedisTemplate<>(); // 2.关联 redisConnectionFactory template.setConnectionFactory(redisConnectionFactory); // 3.创建 序列化类 GenericToStringSerializer genericToStringSerializer = new GenericToStringSerializer(Object.class); // 6.序列化类,对象映射设置 // 7.设置 value 的转化格式和 key 的转化格式 template.setValueSerializer(genericToStringSerializer); template.setKeySerializer(new StringRedisSerializer()); template.afterPropertiesSet(); return template; } }
有些眼尖的小伙伴会发现在 RedisUtil 工具类中,我们在 private RedisTemplate<String, Object> redisTemplate 上增加的是 @Resource 注解,并非是 @Autowire 注解。
原因也很简单,在源码中我们可以看到 RedisTemplate 指定的是泛型,如果在注入 RedisTemplate 时,值的部分使用了 Object ,那么再使用@AutoWired 注解注入就会报空指针的错误,所以需要使用 @Resource 注解(二者的区别是前者是根据类型注入后者是根据名字注入,具体的这里就不详细说,有兴趣的小伙伴可自行百度查阅)
Redis 的相关代码到这里就写完了, 接下来我们就以“记录A页面的访问量”为需求,写一个简单的业务逻辑,代码仅供参考哦 ~
首先我们新建一个数据库表,表结构很简单,只有三个字段,分别是ID、访问量、统计时间
我们再写一下操作这个表的 CRUD 方法(这个也很简单,相信各位小伙伴都可以脑补出来 (●'◡'●) 所以在这里就不写具体代码了)
此处略去一万个字....
下面我们写一个监听类:
package com.media.picture.handler; import com.media.common.utils.DateUtils; import com.media.common.utils.RedisUtil; import com.media.picture.domain.MamPictureView; import com.media.picture.service.IMamPictureViewService; import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired; import org.springframework.core.Ordered; import org.springframework.core.annotation.Order; import org.springframework.stereotype.Component; import javax.annotation.PostConstruct; import javax.annotation.PreDestroy; /** * @program: media * @description: ListenHandler * @author: 庄霸.liziye * @create: 2021-12-15 10:54 **/ @Component @Order(Ordered.HIGHEST_PRECEDENCE) public class ListenHandler { @Autowired private RedisUtil redisUtil; @Autowired private IMamPictureViewService iMamPictureViewService; public ListenHandler(){ System.out.println("开始初始化"); } @PostConstruct public void init() { System.out.println("Redis及数据库开始初始化"); //插入一条空数据 MamPictureView mamPictureView = new MamPictureView(); mamPictureView.setViewNum(Long.valueOf(0)); int viewId = iMamPictureViewService.insertMamPictureView(mamPictureView); redisUtil.set("pageA_id", viewId); redisUtil.set("pageA_count", 0); System.out.println("Redis及数据库初始化完毕"); } }
监听器的作用就是当项目启动后,在数据库表中插入一条空记录,并且在 Redis 中存入这条空记录的 id,并且将其访问量初始化为0。
最后我们再写一下跳转A页面的方法:
@Autowired private RedisUtil redisUtil; @GetMapping("/toPageA") public String toPageA() { redisUtil.incr("pageA_count",1); System.out.println("访问量:"+redisUtil.get("pageA_count")); return "/pageA"; }
这时候代码就全部搞定了,我们启动一下项目,看看执行效果
我们每点跳转一次页面,Redis 中的访问量就会执行+1操作,实现了访问量的记录,最后一步就是把 Redis 中记录的访问量写入数据库就大功告成啦~
我这里选择的是使用定时任务的方式写入,每间隔一段时间写入一次(为了能看到明显的效果,就写成了每间隔40秒执行一次)
@Scheduled(cron = "*/40 * * * * ?") public void viewCount2DB(){ System.out.println("准备从redis写入mysql"); MamPictureView mamPictureView = new MamPictureView(); mamPictureView.setViewId(Long.valueOf((String) redisUtil.get("pageA_id"))); mamPictureView.setViewNum(Long.valueOf((String) redisUtil.get("pageA_count"))); iMamPictureViewService.updateMamPictureView(mamPictureView); System.out.println("写入完毕"); }
P.S. 写入数据库的过程就很简单了,而且有很多办法可以实现写入的操作,这里的定时任务只作为参考哦~ o( ̄▽ ̄)ブ
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