Spring Boot如何整合Redis

Spring Boot是目前非常流行的Java Web开发框架，Redis是非关系型数据库的一种，以键值对的形式存储。Spring对Redis的支持是通过Spring Data Redis来实现的，给我们提供了RedisTemplate和StringRedisTemplate两种模板来 *** 作数据。Spring Boot框架也提供了对Redis的支持，下面我们来讲一下Spring Boot框架整合Redis的步骤。

工具/材料

IntelliJ IDEA

01

Spring Boot整合Redis我们需要添加依赖的jar包，spring-boot-starter-data-redis中包含spring和redis相关的jar包，jedis作为redis的客户端也需要添加到工程中，Spring Boot的版本信息在父pom中已指定，子模块中的spring相关的jar包无需另外指定。

<dependency>

<groupId>orgspringframeworkboot</groupId>

<artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>

</dependency>

<dependency>

<groupId>redisclients</groupId>

<artifactId>jedis</artifactId>

<version>300-m1</version>

</dependency>

02

Spring Boot会根据applicationproperties中的配置对Redis的属性进行自动配置，并注入到RedisProperties类中。在applicationproperties配置文件中这些属性都是以springredis为前缀的，值得注意的是在Spring Boot 15x版本中默认的Redis客户端是jedis，因此在配置文件中无需指定，如下图所示。

03

Spring Boot 15x版本的整合配置网上可以搜索大量的文章，然而Spring Boot 2x版本的整合资料却非常少，甚至提供的配置不能正常使用，因此本文主要讲解Spring Boot 2x整合Redis以及Redis的使用情况。spring-boot 2x版本有jedis和lettuce两种客户端，因此我们必须要去指定使用哪一种客户端，两个客户端的配置如下图所示，本文使用的是Jedis客户端连接池，具体的配置如下。

# Redis数据库索引（默认为0）

springredisdatabase=0

# Redis服务器地址

springredishost=127001

# Redis服务器连接端口

springredisport=6379

# Redis服务器连接密码（默认为空）

springredispassword=xylx1t!@#

# 配置jedis连接池

# 连接池最大连接数（使用负值表示没有限制）

springredisjedispoolmax-active=8

# 连接池最大阻塞等待时间（使用负值表示没有限制）

springredisjedispoolmax-wait=-1ms

# 连接池中的最大空闲连接

springredisjedispoolmax-idle=8

# 连接池中的最小空闲连接

springredisjedispoolmin-idle=0

# 连接超时时间（毫秒）

springredistimeout=5000ms

由配置我们可以看到spring-boot 2x版本时间设置需要加单位ms，因为参数的类型为Duration。另外springredistimeout尽量不要配置0，否则可能会出现iolettucecoreRedisCommandTimeoutException: Command timed out超时错误。

04

配置文件编辑完成后，我们开始编写代码实现Redis数据的存储和读取。我们创建一个RedisUtil工具类，该类使用@Component注解表示交由Spring管理，StringRedisTemplate是Spring提供的，可以使用@Autowired注解直接注入，接下来便可以书写存和取的代码了。

@Component

public class RedisUtil {

@Autowired

private StringRedisTemplate redisTemplate;

/

存字符串

@param key 缓存键

@param value 缓存值

@param expireTime 过期时间(s)

/

public void setString(String key, String value, int expireTime){

ValueOperations<String, String> ops = redisTemplateopsForValue();

if (expireTime != 0) {

opsset(key, value, expireTime, TimeUnitSECONDS);

} else {

opsset(key,value);

}

}

/

取字符串

@param key 缓存键

@return 缓存值

/

public String getString(String key){

ValueOperations<String, String> ops = thisredisTemplateopsForValue();

return opsget(key);

}

05

接下来我们编写Controller层代码去调用RedisUtil工具类，实现数据的存储和读取，代码比较简单可以参考下图。若想验证Redis是否可用，还需要编写启动类，如下图所示。

06

由上图可看到我们编写了一个post请求用于存储字符串，get请求用于取出字符串。启动类通过main方法启动应用，接下来我们使用postman去模拟浏览器调用post和get请求，由下图可以看到Redis存储的数据成功被取出。

07

接下来我们介绍Jedis，这是一个封装了Redis的客户端，在Spring Boot整合Redis的基础上，可以提供更简单的API *** 作。因此我们需要配置JedisPool的Bean，代码如下，其中@Configuration注解表明这是一个配置类，我们在该类中注入RedisProperties，并且使用@Bean注解指定JedisPool。

@Configuration

public class RedisConfiguration {

@Autowired

private RedisProperties properties;

@Bean

public JedisPool getJedisPool(){

JedisPoolConfig config = new JedisPoolConfig();

configsetMaxIdle(propertiesgetJedis()getPool()getMaxIdle());

configsetMaxTotal(propertiesgetJedis()getPool()getMaxActive());

configsetMaxWaitMillis(propertiesgetJedis()getPool()getMaxWait()toMillis());

JedisPool pool = new JedisPool(config,propertiesgetHost(),

propertiesgetPort(),100,

propertiesgetPassword(), propertiesgetDatabase());

return pool;

}

}

08

接下来我们编辑JedisUtil工具类，通过SpringBoot容器的@Component注解来自动创建，并且注入JedisPool，使用jedisPoolgetResource()方法来获取Jedis，并最终实现 *** 作redis数据库，其代码如下。

@Component

public class JedisUtil {

@Autowired

JedisPool jedisPool;

//获取key的value值

public String get(String key) {

Jedis jedis = jedisPoolgetResource();

String str = "";

try {

str = jedisget(key);

} finally {

try {

jedisclose();

} catch (Exception e) {

eprintStackTrace();

}

}

return str;

}

public String set(String key, String value) {

Jedis jedis = jedisPoolgetResource();

String str = "";

try {

str = jedisset(key, value);

} finally {

try {

jedisclose();

} catch (Exception e) {

eprintStackTrace();

}

}

return str;

}

}

09

JedisUtil工具类编写完成后，我们修改之前的RedisController，并注入JedisUtil，代码如下图所示。然后再用postman分别调用post和get接口，我们可以看到成功取到了新的key的value值。

特别提示

在Spring Boot整合Redis前本机需安装Redis，另外可以使用RedisDesktopManager这个Redis这个桌面管理工具查看Redis中的数据。

redis 是线程安全

Redis是一个开源，先进的key-value存储，并用于构建高性能，可扩展的Web应用程序的完美解决方案，是线程安全的。

Redis三个主要特点：

Redis数据库完全在内存中，使用磁盘仅用于持久性。

相比许多键值数据存储，Redis拥有一套较为丰富的数据类型。

Redis可以将数据复制到任意数量的从服务器。

哨兵机制是用来解决主从同步Master宕机后的 动态自动主从切换 问题。

主要有以下作用

试想如果用来保障redis集群高可用的哨兵是单机的，然后哨兵挂了，redis也挂了，这tm是何等 卧槽？ 所以哨兵也是集群的，所有 *** 作需要进行投票决定。

（1）故障转移时，判断一个master node是宕机了，需要大部分的哨兵都同意才行，涉及到了分布式选举的问题

（2）即使部分哨兵节点挂掉了，哨兵集群还是能正常工作的。

（1）哨兵 至少需要3个实例 ，来保证自己的 健壮性

（2）哨兵 + redis主从的部署架构，是 不会保证数据零丢失 的， 只能保证redis集群的高可用性

我们在多个机器部署哨兵，它们需要共同协作完成一项任务，所以它们就组成了一个「分布式系统」。

在分布式系统领域，多个节点如何就一个问题达成共识的算法，就叫共识算法。

在这个场景下，多个哨兵共同协商，选举出一个都认可的领导者，就是使用共识算法完成的。

这个算法还规定节点的数量必须是奇数个，这样可以保证系统中即使有节点发生了故障，剩余超过「半数」的节点状态正常，依旧可以提供正确的结果，也就是说，这个算法还兼容了存在故障节点的情况。

共识算法在分布式系统领域有很多，例如 Paxos、Raft，哨兵选举领导者这个场景，使用的是 Raft 共识算法 ，因为它足够简单，且易于实现。

sdown和odown两种失败状态

sdown达成的条件很简单，如果一个哨兵 ping 一个master，超过了 is-master-down-after-milliseconds （哨兵配置文件里可配置）指定的毫秒数之后，就主观认为master宕机

sdown到odown转换 的条件很简单，如果一个哨兵在 指定时间 内，收到了 quorum指定数量 的 其他哨兵也认为那个master是sdown了 ，那么就认为是odown了，客观认为master宕机。

哨兵互相之间的发现，是通过 redis的pub/sub系统 实现的，每个哨兵都会往 __sentinel__:hello 这个channel里发送一个消息，这时候所有其他哨兵都可以消费到这个消息，并感知到其他的哨兵的存在

每隔两秒钟 ，每个 哨兵 都会往自己监控的某个 master+slaves 对应的 __sentinel__:hello channel里 发送 一个消息，内容是自己的 host、ip和runid 还有对这个master的 监控配置

每个哨兵也会去 监听 自己监控的每个master+slaves对应的 __sentinel__:hello channel，然后去 感知 到同样在监听这个master+slaves的 其他哨兵 的存在

每个哨兵还会跟其他哨兵 交换 对master的 监控配置 ，互相 进行监控配置的同步

哨兵会负责自动纠正 slave的一些配置 ，比如如果master宕机了，选举出了新的master，原来slave连接到了一个错误的master上，故障转移之后，那么哨兵会确保它们连接到正确的master上

如果一个master被认为odown了，而且majority哨兵（大多数哨兵数量）都允许了主备切换，那么某个哨兵就会执行主备切换 *** 作，此时首先要选举一个slave来

选举新的主节点会 考虑slave的一些信息

（1）跟master断开连接的时长过长的被先过滤掉，然后进行选择

（2）slave优先级

（3）复制offset

（4）run id

首先：如果一个slave跟master断开连接已经超过了down-after-milliseconds的10倍，外加master宕机的时长，那么 该slave就被认为不适合选举为master -- (down-after-milliseconds 10) + milliseconds_since_master_is_in_SDOWN_state

除去断开连接过长的结点，接下来会对slave进行排序

（1）按照 slave优先级 进行排序， slave priority越低，优先级就越高

（2）如果slave priority相同，那么看 replica offset ， 哪个slave复制了越多的数据，offset越靠后，优先级就越高

（3）如果上面两个条件都相同，那么选择一个 run id比较小 的那个slave

主要有一个根本原则就是推断那个slave拥有的数据是最新的；

quorum：达到odwn的条件。

majority：主备切换的条件。

每次一个哨兵要做主备切换，首先需要quorum数量的哨兵认为odown，然后选举出一个哨兵来做切换，这个哨兵还得得到majority哨兵的授权，才能正式执行切换

哨兵会对一套redis master+slave进行监控，有相应的监控的配置， configuration epoch 就是一个 version号 ，每次切换的version号都必须是 唯一 的。（configuration epoch 用于从结点比较自己的配置是否是最新的，可看第8点）

执行切换的那个哨兵，会从要切换到的新master（salve->master）那里得到一个configuration epoch,拿到了之后该哨兵就去切换主从结点。

如果第一个选举出的哨兵切换失败了，那么其他哨兵，会等待 failover-timeout 时间，然后 接替 继续执行切换 ，此时会 重新获取 一个 新的configuration epoch，作为新的version号

哨兵完成切换之后，会在自己本地更新生成最新的 master配置 ，然后同步给其他的哨兵，就是通过之前说的pub/sub消息机制

这里之前的version号就很重要了，因为各种消息都是通过一个channel去发布和监听的，所以一个哨兵完成一次新的切换之后，新的master配置是跟着新的version号的。

其他的哨兵都是根据版本号的大小来更新自己的master配置的，（ 如果发现自己的version落后于拿到的version就会更新自己的master配置 ）

redis 是线程安全

Redis是一个开源，先进的key-value存储，并用于构建高性能，可扩展的Web应用程序的完美解决方案，是线程安全的。

Redis三个主要特点：

Redis数据库完全在内存中，使用磁盘仅用于持久性。

相比许多键值数据存储，Redis拥有一套较为丰富的数据类型。

Redis可以将数据复制到任意数量的从服务器。

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