2025年06月02日

你还在为 Spring Boot3 分布式锁实现发愁?一文教你轻松搞定!

作为互联网大厂后端开发人员，在项目开发过程中，你有没有遇到过这样的问题：多个服务实例同时访问共享资源，导致数据不一致、业务逻辑混乱？没错，这就是分布式环境下常见的并发问题，而分布式锁就是解决这类问题的关键。在 Spring Boot3 的开发场景中，如何高效实现分布式锁，也成为了我们必须攻克的技术难题。

如今，随着微服务架构的广泛应用，分布式系统的复杂性不断增加。Spring Boot3 作为新一代 Java 开发框架，以其高效、便捷的特性深受后端开发人员喜爱。但在处理分布式系统的并发控制时，我们需要一套可靠的分布式锁机制，来保证系统的稳定性和数据的一致性。传统的单机锁方案在分布式环境下不再适用，因此，探索适合 Spring Boot3 的分布式锁实现方法迫在眉睫。

2025年06月02日

引言

在现代分布式系统中，接口限流是一项至关重要的性能优化策略。通过限制一定时间窗口内的请求频率，可以有效保护后端服务免受过载冲击，保持系统的稳定性和响应速度。Redis因其高性能和丰富的数据结构特性，成为了实现限流功能的理想选择。结合Lua脚本，我们可以实现原子性的限流操作，并为存储的限流状态设置过期时间，从而进一步优化资源使用。

2025年06月02日

Redisson分布式锁

Redisson分布式锁是基于Redis实现的强大分布式锁工具。

核心特性

2025年06月02日

在现代软件开发的“快车道”上，Spring Boot无疑是许多开发者手中的“神兵利器”。它以其“约定大于配置”的理念，大大简化了Java应用的开发和部署过程，让开发者能够将更多精力聚焦于业务逻辑本身。而当我们谈及性能优化、高并发应对、或者构建响应迅速的用户体验时，Redis总是那个绕不开的“明星”。那么，当Spring Boot这位“自动化大师”遇上Redis这位“速度王者”，它们是如何实现珠联璧合，让集成变得前所未有的简单呢？今天，我们就来揭开这个“黑科技”的面纱。

2025年06月02日

redis总结

RedisTemplate 封装的工具类

package hk.com.easyview.common.helper;

import com.alibaba.fastjson.JSONObject;
import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper;
import hk.com.easyview.common.util.ArrayUtils;
import hk.com.easyview.common.util.FastJsonUtil;
import hk.com.easyview.common.util.MapUtils;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;

import org.apache.commons.lang3.StringUtils;
import org.apache.poi.ss.formula.functions.T;

import org.springframework.data.redis.core.*;
import org.springframework.data.redis.core.script.RedisScript;
import org.apache.commons.collections4.CollectionUtils;


import java.nio.charset.StandardCharsets;
import java.util.*;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
import java.util.stream.Collectors;

@Slf4j
public class RedisHelper {
	private final ObjectMapper objectMapper = new ObjectMapper();
	private RedisTemplate redisTemplate;

	public void setRedisTemplate(RedisTemplate redisTemplate) {
		this.redisTemplate = redisTemplate;
	}

	public <T> T convertToBean(Object cacheData, Class <T> clazz) {
		return objectMapper.convertValue(cacheData, clazz);
	}

	// =============================common============================

	/**
	 * 指定缓存失效时间
	 *
	 * @param key
	 * @param time
	 * @return
	 */
	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 (ArrayUtils.isEmpty(key)) {
			return;
		}
		if (key.length == 1) {
			redisTemplate.delete(key[0]);
		} else {
			redisTemplate.delete(Arrays.asList(key));
		}
	}
	// ============================String=============================

	/**
	 * 普通缓存获取
	 *
	 * @param key 键
	 * @return 值
	 */
	public Object get(String key) {
		if (StringUtils.isEmpty(key)) {
			return null;
		}
		return redisTemplate.opsForValue().get(key);
	}

	public <T> T get(String key, Class <T> clazz) {
		Object obj = get(key);
		if (obj == null) {
			return null;
		}
		return convertToBean(obj, clazz);
	}

	/**
	 * 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)
	 * @return
	 */
	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)
	 * @return
	 */
	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);
	}

	/**
	 * 位图数据
	 */
	public long bitcount(String key, int start, int end) {
		return (long) redisTemplate.execute((RedisCallback<Long>) con -> con.bitCount(key.getBytes(), start, end));
	}

	/**
	 * 位图数据
	 */
	public long bitcount(String key) {
		return (long) redisTemplate.execute((RedisCallback<Long>) con -> con.bitCount(key.getBytes()));
	}

	/**
	 * 位图设置
	 */
	public Boolean bitset(String key, long offset, boolean value) {
		return redisTemplate.opsForValue().setBit(key, offset, value);
	}

	public Boolean bitget(String key, long offset) {
		return redisTemplate.opsForValue().getBit(key, offset);
	}

	/**
	 * 获取所有的符合的keys
	 * @apiNote 仅允许按次使用，不允许频繁调用。可能会造成业务阻塞
	 * @param pattern
	 */
	public Set<String> keys(String pattern) {
		return redisTemplate.keys(pattern);
	}
	// ================================Map=================================

	/**
	 * HashGet
	 *
	 * @param key  键 不能为null
	 * @param item 项 不能为null
	 * @return 值
	 */
	public Object hget(String key, String item) {
		return redisTemplate.opsForHash().get(key, item);
	}
	/**
	 * HashGet
	 *
	 * @param key  键 不能为null
	 * @param item 项 不能为null
	 * @param tClass 项 数据类型
	 * @return 值
	 */
	public <T> T hget(String key, String item,Class<T> tClass) {
		Object value = redisTemplate.opsForHash().get(key, item);
		return convert(value,tClass);
	}

	private <T> T convert(Object value,Class<T> tClass){
		if (Objects.isNull(value)) {
			return null;
		}
		T t;
		if (value instanceof String) {
			t = FastJsonUtil.toBean((String) value, tClass);
		} else if (value instanceof JSONObject) {
			t = FastJsonUtil.toBean((JSONObject) value, tClass);
		} else {
			t = FastJsonUtil.toBean(FastJsonUtil.toJSONNoFeatures(value), tClass);
		}
		return t;
	}

	/**
	 * 获取hashKey对应的所有键值
	 *
	 * @param key 键
	 * @return 对应的多个键值
	 */
	public Map<String, Object> hmget(String key) {
		return redisTemplate.<String, Object>opsForHash().entries(key);
	}
	/**
	 * 获取hashKey对应的所有键值
	 *
	 * @param key 键
	 * @return 对应的多个键值
	 */
	public <T> Map<String, T> hmget(String key,Class<T> tClass) {
		Map entries = redisTemplate.<String, Object>opsForHash().entries(key);
		HashMap<String, T> resultMap = new HashMap<>(entries.size());
		if (MapUtils.isEmpty(entries)) {
			return resultMap;
		}
		entries.forEach((mapKey,value)->{
			if (Objects.isNull(value)) {
				return;
			}
			T convert = convert(value, tClass);
			resultMap.put(mapKey.toString(),convert);
		});
		return resultMap;
	}

	public List<Object> hmget(String key, Collection<String> item) {
		List list = redisTemplate.<String, T>opsForHash().multiGet(key, item);
		if (CollectionUtils.isNotEmpty(list)) {
			list.removeAll(Collections.singletonList(null));
		}
		return list;
	}

	public <K, T> List<T> hmget(String key, Collection<K> items, Class<T> tClass) {
		if (CollectionUtils.isEmpty(items)) {
			return Collections.emptyList();
		}
		List<String> itemKeys = items.stream().map(String::valueOf).collect(Collectors.toList());
		List list = redisTemplate.<String, T>opsForHash().multiGet(key, itemKeys);
		if (CollectionUtils.isNotEmpty(list)) {
			list.removeAll(Collections.singletonList(null));
		}
		List<T> resultList = ArrayUtils.safeConvertListByFunction(list, obj ->
				convert(obj,tClass));
		return resultList;
	}

	/**
	 * HashSet
	 *
	 * @param key 键
	 * @param map 对应多个键值
	 * @return true 成功 false 失败
	 */
	public <T> boolean hmset(String key, Map<String, T> map) {
		try {
			redisTemplate.<String, T>opsForHash().putAll(key, map);
			return true;
		} catch (Exception e) {
			e.printStackTrace();
			return false;
		}
	}

	public <T> boolean hmSet(String key, Map<String, T> map, long time) {
		try {
			redisTemplate.<String, T>opsForHash().putAll(key, map);
			if (time > 0) {
				expire(key, time);
			}
			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.<String, Object>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);
	}
	public void hDel(String key,Collection item) {
		if(CollectionUtils.isEmpty(item)){
			return;
		}
		redisTemplate.opsForHash().delete(key, item.toArray());
	}

	/**
	 * 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)
	 * @return
	 */
	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)
	 * @return
	 */
	public double hdecr(String key, String item, double by) {
		return redisTemplate.opsForHash().increment(key, item, -by);
	}

	/**
	 * hash大小
	 *
	 * @param key  键
	 * @return hash数目
	 */
	public Long hsize(String key) {
		return redisTemplate.opsForHash().size(key);
	}

	/**
	 * 获取hash所有的Key
	 * @param key  键
	 */
	public Set hKeys(String key) {
		return redisTemplate.opsForHash().keys(key);
	}

	/**
	 * 获取hash所有的Value
	 * @param key
	 */
	public List<String> hValues(String key) {
		return redisTemplate.opsForHash().values(key);
	}


	// ============================set=============================

	/**
	 * 根据key获取Set中的所有值
	 *
	 * @param key 键
	 * @return
	 */
	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 sHasValue(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
	 * @return
	 */
	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;
		}
	}
	// ===============================zset=================================

	/**
	 * 返回有序集中元素个数
	 *
	 * @param key
	 * @return
	 */
	public Long zCard(String key) {
		try {
			return redisTemplate.opsForZSet().size(key);
		} catch (Exception e) {
			e.printStackTrace();
			return null;
		}
	}

	/**
	 * 返回有序集中，成员的分数值
	 *
	 * @param key
	 * @param value
	 * @return
	 */
	public Double zScore(String key, Object value) {
		try {
			return redisTemplate.opsForZSet().score(key, value);
		} catch (Exception e) {
			e.printStackTrace();
			return null;
		}
	}

	/**
	 * 单个数据放入zset缓存
	 *
	 * @param key
	 * @param value
	 * @param score
	 * @return
	 */
	public boolean zAdd(String key, Object value, double score) {
		try {
			return redisTemplate.opsForZSet().add(key, value, score);
		} catch (Exception e) {
			e.printStackTrace();
			return false;
		}
	}

	/**
	 * 多个数据放入zset缓存
	 *
	 * @param key
	 * @param value
	 * @return
	 */
	public long zAdd(String key, Set<ZSetOperations.TypedTuple <Object>> value) {
		try {
			return redisTemplate.opsForZSet().add(key, value);
		} catch (Exception e) {
			e.printStackTrace();
			return 0;
		}
	}

	/**
	 * 计算指定区间分数的成员数
	 *
	 * @param key
	 * @param start
	 * @param end
	 * @return
	 */
	public long zCount(String key, double start, double end) {
		try {
			return redisTemplate.opsForZSet().count(key, start, end);
		} catch (Exception e) {
			e.printStackTrace();
			return 0;
		}
	}

	/**
	 * 通过分数返回有序集合指定区间内的成员
	 *
	 * @param key
	 * @param start
	 * @param end
	 * @return
	 */
	public Set <Object> zRangeByScore(String key, double start, double end) {
		try {
			return redisTemplate.opsForZSet().rangeByScore(key, start, end);
		} catch (Exception e) {
			e.printStackTrace();
			return null;
		}
	}

	public Set<ZSetOperations.TypedTuple<Object>> zRangeWithScore(String key, long start, long end) {
		try {
			return redisTemplate.opsForZSet().rangeWithScores(key, start, end);
		} catch (Exception e) {
			e.printStackTrace();
			return null;
		}
	}

	/**
	 * 通过索引区间返回有序集合成指定区间内的成员
	 *
	 * @param key
	 * @param start
	 * @param end
	 * @return
	 */
	public Set <Object> zRange(String key, long start, long end) {
		try {
			return redisTemplate.opsForZSet().range(key, start, end);
		} catch (Exception e) {
			e.printStackTrace();
			return null;
		}
	}

	public Set <Object> zRevRange(String key, long start, long end) {
		try {
			return redisTemplate.opsForZSet().reverseRange(key, start, end);
		} catch (Exception e) {
			e.printStackTrace();
			return null;
		}
	}

	public Set<ZSetOperations.TypedTuple <Object>> zRevRangeWithScore(String key, long start, long end) {
		try {
			return redisTemplate.opsForZSet().reverseRangeWithScores(key, start, end);
		} catch (Exception e) {
			e.printStackTrace();
			return null;
		}
	}

	public Set <Object> zRevRangeByScore(String key, double start, double end) {
		try {
			return redisTemplate.opsForZSet().reverseRangeByScore(key, start, end);
		} catch (Exception e) {
			e.printStackTrace();
			return null;
		}
	}

	public Set<ZSetOperations.TypedTuple <Object>> zRevRangeByScoreWithScore(String key, double start, double end) {
		try {
			return redisTemplate.opsForZSet().reverseRangeByScoreWithScores(key, start, end);
		} catch (Exception e) {
			e.printStackTrace();
			return null;
		}
	}

	/**
	 * 返回有序集合中指定成员的索引
	 *
	 * @param key
	 * @param value
	 * @return
	 */
	public Long zRank(String key, Object value) {
		try {
			return redisTemplate.opsForZSet().rank(key, value);
		} catch (Exception e) {
			e.printStackTrace();
			return null;
		}
	}

	/**
	 * 移除有序集合中成员
	 *
	 * @param key
	 * @param value
	 * @return
	 */
	public long zRemove(String key, Object... value) {
		try {
			return redisTemplate.opsForZSet().remove(key, value);
		} catch (Exception e) {
			e.printStackTrace();
			return 0;
		}
	}

	/**
	 * 移除有序集合中给定的字典区间的所有成员
	 *
	 * @param key
	 * @param start
	 * @param end
	 * @return
	 */
	public long zRemoveRange(String key, long start, long end) {
		try {
			return redisTemplate.opsForZSet().removeRange(key, start, end);
		} catch (Exception e) {
			e.printStackTrace();
			return 0;
		}
	}

	/**
	 * 移除有序集合中给定的分数区间的所有成员
	 *
	 * @param key
	 * @param start
	 * @param end
	 * @return
	 */
	public long zRemoveRangeByScore(String key, double start, double end) {
		try {
			return redisTemplate.opsForZSet().removeRangeByScore(key, start, end);
		} 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
	 * @return
	 */
	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
	 * @return
	 */
	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
	 * @return
	 */
	public Object lGetIndex(String key, long index) {
		try {
			return redisTemplate.opsForList().index(key, index);
		} catch (Exception e) {
			e.printStackTrace();
			return null;
		}
	}

	public void lLeftPush(String key, Object value) {
		redisTemplate.opsForList().leftPush(key, value);
	}

	/**
	 * 将list放入缓存
	 *
	 * @param key   键
	 * @param value 值
	 * @return
	 */
	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)
	 * @return
	 */
	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;
		}
	}

	/**
	 * 移除列表的最后一个元素，返回值为移除的元素
	 *
	 * @param key   键
	 * @return
	 */
	public Object lRightPop(String key) {
		try {
			return redisTemplate.opsForList().rightPop(key);
		} catch (Exception e) {
			e.printStackTrace();
			return null;
		}
	}

	/**
	 * 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 {
			return redisTemplate.opsForList().remove(key, count, value);
		} catch (Exception e) {
			e.printStackTrace();
			return 0;
		}
	}

	/**
	 * 发布消息
	 *
	 * @param topic
	 * @param message
	 */
	public void convertAndSend(String topic, Object message) {
		redisTemplate.convertAndSend(topic, message);
	}

	public <K, V> Boolean setIfAbsent(K key, V value, long timeout, TimeUnit unit) {
		try {
			return redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(key, value, timeout, unit);
		} catch (Exception e) {
			e.printStackTrace();
			return false;
		}
	}
	public <K, V> Boolean setIfAbsent(K key, V value) {
		try {
			return redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(key, value);
		} catch (Exception e) {
			e.printStackTrace();
			return false;
		}
	}
	public <T, K> Object execute(RedisScript <T> script, List<K> keys, Object... args) {
		return redisTemplate.execute(script, keys, args);
	}




	/**
	 * 根据前缀获取所有符合条件的键值对
	 *
	 * @param prefix
	 */
	public Map<String, Object> getAllByPrefix(String prefix) {
		Map<String, Object> resultMap = new HashMap<>();
		try {
			// 使用scan方法，不用keys方法
			ScanOptions scanOptions = ScanOptions.scanOptions().match(prefix + "*").build();
			Cursor<byte[]> cursor = redisTemplate.getConnectionFactory().getConnection().scan(scanOptions);

			while (cursor.hasNext()) {
				byte[] keyBytes = cursor.next();
				String key = new String(keyBytes, StandardCharsets.UTF_8);  // 转换byte[]为String
				Object value = redisTemplate.opsForValue().get(key);
				resultMap.put(key, value);
			}
		} catch (Exception e) {
			e.printStackTrace();
		}
		return resultMap;
	}





}

2025年06月02日

大数据处理流程中，Redis能扮演什么加速角色?

在当今数字洪流滚滚而来的时代，我们每天都在生产和消费着前所未有的海量数据。从电商交易记录到社交媒体互动，从传感器数据到用户行为日志，这些庞杂的数据，不仅要求我们能够存储和分析，更要求我们能够从中迅速提炼出价值，甚至做出实时响应。大数据处理框架，如Apache Spark和Apache Flink，正是为了应对这种挑战而生，它们就像两台强大的“数据巨型处理器”，能够对TB乃至PB级别的数据进行批处理或流式处理。

然而，即便拥有这些强大的“数据巨型处理器”，在某些环节，我们依然需要更快的“闪电”来加速。这就像在一条超级高速公路上，虽然大部分车辆都能飞驰，但总有一些关键路口或特殊任务，需要一辆灵活而极速的跑车来瞬间完成。在这里，我们的“速度之王”Redis，便能够扮演这样的“加速角色”，为大数据处理流程注入新的活力。

2025年06月02日

深入理解Java集合，彻底搞懂HashMap

介绍 HashMap

Map 是一种存储键值对的集合。Map 集合可以根据 key 快速查找对应的 value 值。HashMap 是 Map 类型的一中。

2025年06月02日

电影票务APP的“座位锁定”，Redis如何避免冲突?

现在买电影票，真是越来越方便了！再也不用提前老半天跑去电影院排队，在手机APP上动动手指，选好场次、挑好座位，在线支付，一气呵成。尤其是遇到热门大片，或者想抢个“皇帝位”（中间靠后视野好的位置），那个选座的过程，简直跟抢秒杀一样刺激！

2025年06月02日

详解Redis三大集群模式，轻松实现高可用!

1. Redis集群简介

1.1 什么是Redis集群

2025年06月02日

Ubuntu Pro开启公测:免费计划最多支持5台工作站/服务器

Ubuntu Pro是适用于数据中心和工作站的扩展服务，通过提供安全维护和合规性产品来防止更广泛的漏洞和威胁。今天，Canonical 宣布 Ubuntu Pro 服务开始进入公测阶段。Ubuntu Pro 为个人和小规模用户推出了免费计划，最多可以覆盖 5 台设备。而需要更大规模部署的用户需要额外付费。

Ubuntu Pro 在标准 Ubuntu 订阅基础上提供更全面的保护，为关键、高和中等常见漏洞和暴露提供扩展的安全范围。它适用于可追溯到 16.04 LTS 的每个长期 Ubuntu 版本，涵盖数千种流行的开源应用程序和工具，其中包括 Ansible、Apache Tomcat、Apache Zookeeper、Docker、Drupal、Node.js、Puppet、Power DNS、Python 2、Redis、Rust 和 WordPress。

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你还在为 Spring Boot3 分布式锁实现发愁?一文教你轻松搞定!

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引言

Redisson分布式锁

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