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首页 > 编程开发 > SpringBoot集成Redis开启缓存机制的方法

SpringBoot集成Redis开启缓存机制的方法

作者：FreshDream 时间：2023-04-28 来源：正软商城 浏览：3
Redis Assistant
Redis Assistant

Redis Assistant 是一款为Redis设计的高效可视化管理与监控工具，提供多种操作模式，高效处理服务器数据。日常使用里的持续防护和信息管理会更突出，适合把安全控制放进长期使用流程中的场景。

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集成springboot+redis+mybatisplus的一个小demopom文件4.0.0com.wlientspringboot_mq_redis0.0.1-SNAPSHOTspringboot_mq_redisDemoprojectforSpringBoot1.8UTF-8UTF-82.3.7.RELEASEorg.springframework.bootspring-boot-starter-amqporg.springframework.bootspring-boot-starter-dat

本文目录
    集成springboot+redis+mybatis plus的一个小demo

    pom文件

    

    4.0.0
    com.wlient
    springboot_mq_redis
    0.0.1-SNAPSHOT
    springboot_mq_redis
    Demo project for Spring Boot

    
        1.8
        UTF-8
        UTF-8
        2.3.7.RELEASE
    

    
        
            org.springframework.boot
            spring-boot-starter-amqp
        
        
            org.springframework.boot
            spring-boot-starter-data-redis
        
        
            org.springframework.boot
            spring-boot-starter-web
        
        
            com.baomidou
            mybatis-plus-boot-starter
            3.4.2
        

        
            org.springframework.boot
            spring-boot-devtools
            runtime
            true
        
        
            mysql
            mysql-connector-java
            runtime
        
        
            org.projectlombok
            lombok
            true
        
        
            org.springframework.boot
            spring-boot-starter-test
            test
            
                
                    org.junit.vintage
                    junit-vintage-engine
                
            
        
        
            junit
            junit
            test
        
        
            org.springframework.amqp
            spring-rabbit-test
            test
        
        
            org.aspectj
            aspectjweaver
            1.9.6
        
        
        
            redis.clients
            jedis
            3.2.0
        
        
        
            com.github.xiaoymin
            knife4j-spring-boot-starter
            2.0.7
        
        
            com.alibaba
            fastjson
            1.2.76
        
    

    
        
            
                org.springframework.boot
                spring-boot-dependencies
                ${spring-boot.version}
                pom
                import
            
        
    

    
        
            
                org.apache.maven.plugins
                maven-compiler-plugin
                3.8.1
                
                    1.8
                    1.8
                    UTF-8
                
            
            
                org.springframework.boot
                spring-boot-maven-plugin
                2.3.7.RELEASE
                
                    com.wlient.springboot_mq_redis.SpringbootMqRedisApplication
                
                
                    
                        repackage
                        
                            repackage
                        
                    
                
            
        
    

    yaml文件

    spring:
  redis:
    host: 1.117.89.11
    port: 6378
    password: Terry123456.
    timeout: 60s
    database: 2
    lettuce:
      pool:
        # 连接池中的最小空闲连接
        min-idle: 0
        # 连接池中的最大空闲连接
        max-idle: 8
        # 连接池的最大数据库连接数
        max-active: 8
        # #连接池最大阻塞等待时间（使用负值表示没有限制）
        max-wait: -1ms

      #spring cache 配置
      cache:
        type: redis
        redis:
          #      key过期时间 半小时
          time-to-live: 1800000 #毫秒

    CacheConfig

    @Configuration
public class CacheConfig  {

	@Bean
	CacheManager cacheManager(RedisConnectionFactory connectionFactory) {
		RedisCacheConfiguration defaultCacheConfig = RedisCacheConfiguration.defaultCacheConfig();

		//common信息缓存配置
		RedisCacheConfiguration userCacheConfiguration = defaultCacheConfig
				// 设置 key为string序列化
                .serializeKeysWith(RedisSerializationContext.SerializationPair.fromSerializer(new StringRedisSerializer()))
				// 设置value为json序列化
				.serializeValuesWith(RedisSerializationContext.SerializationPair.fromSerializer(new GenericJackson2JsonRedisSerializer())).disableCachingNullValues();
		Map redisCacheConfigurationMap = new HashMap<>();
		//entryTtl设置缓存失效时间，单位是秒
		redisCacheConfigurationMap.put("common", userCacheConfiguration.entryTtl(Duration.ofSeconds(30)));


		//设置CacheManager的值序列化方式为JdkSerializationRedisSerializer,但其实RedisCacheConfiguration默认就是使用StringRedisSerializer序列化key，JdkSerializationRedisSerializer序列化value,所以以下注释代码为默认实现
		//ClassLoader loader = this.getClass().getClassLoader();
		//JdkSerializationRedisSerializer jdkSerializer = new JdkSerializationRedisSerializer(loader);
		//RedisSerializationContext.SerializationPair pair = RedisSerializationContext.SerializationPair.fromSerializer(jdkSerializer);
		//RedisCacheConfiguration defaultCacheConfig=RedisCacheConfiguration.defaultCacheConfig().serializeValuesWith(pair);

		Set cacheNames = new HashSet<>();
		cacheNames.add("common");
		//初始化RedisCacheManager
		RedisCacheManager cacheManager = RedisCacheManager.builder(connectionFactory).cacheDefaults(defaultCacheConfig).initialCacheNames(cacheNames).withInitialCacheConfigurations(redisCacheConfigurationMap).build();
		return cacheManager;
	}
}
    RedisConfig
    package com.wlient.springboot_mq_redis.Configuar;

import com.fasterxml.jackson.annotation.JsonAutoDetect;
import com.fasterxml.jackson.annotation.PropertyAccessor;
import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.data.redis.connection.RedisConnectionFactory;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
import org.springframework.data.redis.serializer.Jackson2JsonRedisSerializer;
import org.springframework.data.redis.serializer.StringRedisSerializer;

@Configuration
public class RedisConfig {

    @Bean
    @SuppressWarnings("all")
    public RedisTemplate redisTemplate(RedisConnectionFactory factory) {

        RedisTemplate template = new RedisTemplate();

        template.setConnectionFactory(factory);

        Jackson2JsonRedisSerializer jackson2JsonRedisSerializer = new Jackson2JsonRedisSerializer(Object.class);

        ObjectMapper om = new ObjectMapper();

        om.setVisibility(PropertyAccessor.ALL, JsonAutoDetect.Visibility.ANY);

        om.enableDefaultTyping(ObjectMapper.DefaultTyping.NON_FINAL);

        jackson2JsonRedisSerializer.setObjectMapper(om);

        StringRedisSerializer stringRedisSerializer = new StringRedisSerializer();

        // key采用String的序列化方式

        template.setKeySerializer(stringRedisSerializer);

        // hash的key也采用String的序列化方式

        template.setHashKeySerializer(stringRedisSerializer);

        // value序列化方式采用jackson

        template.setValueSerializer(jackson2JsonRedisSerializer);

        // hash的value序列化方式采用jackson

        template.setHashValueSerializer(jackson2JsonRedisSerializer);


        template.afterPropertiesSet();

        return template;

    }
}
    SpringCacheConfig
    package com.wlient.springboot_mq_redis.Configuar;

import org.springframework.boot.autoconfigure.cache.CacheProperties;
import org.springframework.boot.context.properties.EnableConfigurationProperties;
import org.springframework.cache.annotation.EnableCaching;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.data.redis.cache.RedisCacheConfiguration;
import org.springframework.data.redis.serializer.RedisSerializationContext;
import org.springframework.data.redis.serializer.RedisSerializer;
/**
 * spring cache 配置
 */
@EnableConfigurationProperties(CacheProperties.class)
@Configuration
@EnableCaching
public class SpringCacheConfig {

    @Bean
    public RedisCacheConfiguration redisCacheConfiguration(CacheProperties cacheProperties) {

        RedisCacheConfiguration config = RedisCacheConfiguration.defaultCacheConfig()
                .serializeKeysWith(RedisSerializationContext.SerializationPair.fromSerializer(RedisSerializer.string()))
                .serializeValuesWith(RedisSerializationContext.SerializationPair.fromSerializer(RedisSerializer.json()));

        CacheProperties.Redis redisProperties = cacheProperties.getRedis();
        //将配置文件中所有的配置都生效
        if (redisProperties.getTimeToLive() != null) {
            config = config.entryTtl(redisProperties.getTimeToLive());
        }
        if (redisProperties.getKeyPrefix() != null) {
            config = config.prefixKeysWith(redisProperties.getKeyPrefix());
        }
        if (!redisProperties.isCacheNullValues()) {
            config = config.disableCachingNullValues();
        }
        if (!redisProperties.isUseKeyPrefix()) {
            config = config.disableKeyPrefix();
        }
        return config;
    }
}
    RedisService
    package com.wlient.springboot_mq_redis.service;

import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
import org.springframework.stereotype.Service;
import org.springframework.util.CollectionUtils;

import javax.annotation.Resource;
import java.util.Collection;
import java.util.List;
import java.util.Map;
import java.util.Set;
import java.util.concurrent.TimeUnit;

@Service
public class RedisService {

    @Resource
    private RedisTemplate redisTemplate;

    // =============================common============================
    /**
     * 指定缓存失效时间
     * @param key 键
     * @param time 时间(秒)
     * @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 (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)
     * @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);
    }

    // ================================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);
    }

    /**
     * 获取hashKey对应的所有键值
     * @param key 键
     * @return 对应的多个键值
     */
    public Map hmget(String key) {
        return redisTemplate.opsForHash().entries(key);
    }

    /**
     * HashSet
     * @param key 键
     * @param map 对应多个键值
     * @return true 成功 false 失败
     */
    public boolean hmset(String key, Map 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 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);
    }

    /**
     * 删除hash表中的值
     * @param key 键 不能为null
     * @param items 项 可以使多个 不能为null
     */
    public void hdel(String key, Collection items) {
        redisTemplate.opsForHash().delete(key, items.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 delta 要增加几(大于0)
     * @return
     */
    public double hincr(String key, String item, double delta) {
        if (delta < 0) {
            throw new RuntimeException("递增因子必须大于0");
        }
        return redisTemplate.opsForHash().increment(key, item, delta);
    }

    /**
     * hash递减
     * @param key 键
     * @param item 项
     * @param delta 要减少记(小于0)
     * @return
     */
    public double hdecr(String key, String item, double delta) {
        if (delta < 0) {
            throw new RuntimeException("递减因子必须大于0");
        }
        return redisTemplate.opsForHash().increment(key, item, -delta);
    }

    // ============================set=============================
    /**
     * 根据key获取Set中的所有值
     * @param key 键
     * @return
     */
    public Set 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, Collection values) {
        try {
            return redisTemplate.opsForSet().add(key, values.toArray());
        } 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;
        }
    }

    // ===============================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 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;
        }
    }

    /**
     * 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 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 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;
        }
    }
}
    Application
    @SpringBootApplication
@MapperScan("com.wlient.springboot_mq_redis.dao")
@EnableCaching
public class SpringbootMqRedisApplication {

    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(SpringbootMqRedisApplication.class, args);
    }

}
    主要是添加@EnableCaching注解开启缓存
    缓存有两种方式:
    方式一：直接使用对RedisTemplate进行封装的RedisService进行缓存操作
    controller层
        @Autowired
    RedisService redisService;
    
    @GetMapping("selectOne2")
    public ServiceResult selectOne2(Integer id) {
        User user =  (User) redisService.get("selectOne2::"+id);
        if (user == null){
            user = userService.queryById2(id);
            redisService.set("selectOne2::"+id,user);
        }
        System.out.println(user);
        return ServiceResult.ok(user);
    }
    方式二：使用注解
    作用于Service层
    @Service("userService")
@CacheConfig(cacheNames = "departmentsService")
public class UserServiceImpl implements UserService {
    @Resource
    private UserDao userDao;

    /**
     * 通过ID查询单条数据
     *
     * @param id 主键
     * @return 实例对象
     */
    @Override
    @Cacheable(key = "#root.methodName+':'+#id")
    public User queryById(Integer id) {
        User user = this.userDao.selectById(id);
        return user;
    }
}
    使用注解比较方便，但是不够灵活。
    使用封装类增加了代码量，但是可以满足大部分需求
    配置文件详解
    RedisConfig：redis cache，设置key，value的序列化方式等
    SpringCacheConfig：spring cache 配置
    这两个文件缺一不可，缺失SpringCacheConfig配置文件，那么存入redis的数据会乱码
    CacheConfig：可有可无，只是根据需求采用的配置（从项目里copy的）
    SpringBoot集成Redis开启缓存机制的方法
                            
                                                本站声明：本文内容由网友自发贡献，版权归原作者所有，本站不承担相应法律责任。如您发现有涉嫌抄袭侵权的内容，请联系bd@zhengruan.com
                                                
    
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    在Docker环境下为PHP安装Redis扩展：手动编译需下载源码、安装phpize、配置编译并安装，生成redis.so并在php.d目录新建redis.ini加载，重启PHP-FPM；也可直接yum安装php72w-pecl-redis，免手动编译。
    
                                        
    
                                            
    
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                                    c++如何将结构体序列化为Redis兼容的RESP协议格式【深度】
                                    
    
                                        c++如何将结构体序列化为Redis兼容的RESP协议格式【深度】
                                        
    C++结构体无法直接序列化为RESP协议，需手动将字段映射为*N数组嵌套$lenbulkstring形式。整数需转换为字符串并加:前缀，空字符串用$0\r\n，null用$-1\r\n。长度计算需精确到字节数，特别注意二进制安全，同时确保字段顺序与结构体定义一致。
    
                                        
    
                                            
    
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                                    如何在Golang架构中部署Redict作为高能数据临时存储中转站
                                    
    
                                        如何在Golang架构中部署Redict作为高能数据临时存储中转站
                                        
    Redis作为跨服务临时状态枢纽，需按消息队列、缓存和原子状态三重角色设计。选型用List实现任务分发及延迟重试，Stream用于事件广播与位点回溯。go-redis/v8需配置MinIdleConns、MaxRetries及超时。数据写入应JSON序列化并带type标签、设合理TTL、将关键字段提至顶层。消费通过原子GET+DEL或processedkey
    
                                        
    
                                            
    
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                                    TP8.0 高并发下库存超卖？Redis 原子递减结合数据库乐观锁控制
                                    
    
                                        TP8.0 高并发下库存超卖？Redis 原子递减结合数据库乐观锁控制
                                        
    在高并发秒杀场景下，利用Redis的减库存原子操作预扣减库存拦截超卖请求，再通过数据库乐观锁（版本号与库存校验）确保最终一致性，异常时回滚Redis库存并借助Lua脚本保证原子性，从而有效防止库存超卖。
    
                                        
    
                                            
    
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                                    如何在 Go 中利用 go-redis 执行 Lua 脚本优化逻辑
                                    
    
                                        如何在 Go 中利用 go-redis 执行 Lua 脚本优化逻辑
                                        
    在Go中使用go-redis执行Lua脚本可借助原子性解决竞态问题，通过redis.Script封装脚本并自动处理SHA1缓存与重试。需注意KEYS必须为非空切片且所有键在Cluster模式下落在同一slot，ARGV以字符串传入并由tonumber转换。返回值需先检查错误再调用Val()，避免panic。
    
                                        
    
                                            
    
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                                    TP6.0 基于 Redis SetNX 实现的简单互斥锁机制【并发】
                                    
    
                                        TP6.0 基于 Redis SetNX 实现的简单互斥锁机制【并发】
                                        
    先看一个典型场景：电商秒杀、库存扣减、定时任务重复调度——这些并发冲突在 TP6 应用里屡见不鲜。用 Redis 的 SETNX 做互斥锁，确实是轻量又直接的方案，但“能用”和“稳妥”之间，隔着三层硬功夫：原子加锁、身份校验、合理超时。这三条，差一条就翻车。 很多人第一次上手，直接写 SETNX 加
    
                                        
    
                                            
    
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                                    TP6.0 如何处理高并发抢购？Redis 原子锁与队列削峰详解【秒杀】
                                    
    
                                        TP6.0 如何处理高并发抢购？Redis 原子锁与队列削峰详解【秒杀】
                                        
    高并发抢购中，Redis的DECR原子操作可安全扣库存；配合think-queue异步削峰，接口仅扣库存和推消息；分布式锁需用SETNXEX加唯一标识，释放时用Lua脚本校验；成功资格后须以数据库事务双写为准，失败时补回Redis库存。
    
                                        
    
                                            
    
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                                    Golang 实现基于 Redis 的延时任务队列
                                    
    
                                        Golang 实现基于 Redis 的延时任务队列
                                        
    基于Redis的ZSET实现延时队列需解决并发重复消费、失败重试混乱、精度不足及内存爆炸等问题。通过Lua脚本保证取删原子性，使用毫秒级时间戳，对临时错误采用指数退避重试，永久错误记入独立哈希表，并限制最大延迟、定期清理过期任务、使用紧凑序列化格式。
    
                                        
    
                                            
    
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                                    RedisInsight怎么修改Key的过期时间 Redis操作方法【步骤】
                                    
    
                                        RedisInsight怎么修改Key的过期时间 Redis操作方法【步骤】
                                        
    操作 Redis 的时候，改个 Key 的过期时间其实是个高频场景。特别是做运维排查或者临时调试那会儿，谁也不想反复切命令行窗口、背那些命令参数。好在 RedisInsight 这个图形工具把这事儿做得很顺手——三种方式任选，总有一种合你胃口。 在动手前，先确认一下 Key 当前的 TTL 状态是个
    
                                        
    
                                            
    
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    正软商城装机必备专区，精选办公、浏览器、安全防护、影音播放、压缩解压、设计创作和系统工具等电脑常用正版软件，帮助用户快速完成新电脑软件配置。
    
                                    
    
                                
    
                                                                
    
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    正软商城Windows软件专区，汇集适用于Windows电脑的办公、设计、安全防护、影音播放、开发工具和系统优化软件，提供软件介绍、系统要求、正版授权及购买下载服务。
    
                                    
    
                                
    
                                                                
    
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    正软商城PDF教程频道提供PDF编辑、转换、合并、拆分、压缩及格式处理方法，同时介绍常用PDF软件和工具的使用技巧。
    
                                    
    
                                
    
                                                            
    
                        
    
                        
    
                            
    
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    讯飞智作是一款基于语音合成技术、虚拟人驱动技术与数字人形象声音构建能力的 AI 数字人音视频创作平台。
    
                                    
    
                                
    
                                                                
    
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                                                                                        Windows/ macOS/ Linux

                                                                                    
    
                                        
    火山引擎是字节跳动旗下企业级云与AI服务平台。聚焦大模型核心能力，依托字节自研豆包多模态大模型，凭借火山方舟一站式平台，提供模型精调、推理部署、智能应用搭建等全链路服务，结合高性能AI算力，助力各行业快速落地大模型数字化与智能化应用。
    
                                    
    
                                
    
                                                                
    
                                    Aperty macOS版
                                    
    
                                        Aperty macOS版
                                        
    
                                                                                        macOS

                                                                                    
    
                                        
    Aperty 是 Skylum 推出的 AI 人像修图软件，支持自然肤质修饰、瑕疵处理、面部与身体调整、预设及批量同步。
    
                                    
    
                                
    
                                
                            
    
                        
    
                        
    
                            
    
                                WINDOWS
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                                    讯飞智作 网页版
                                    
    
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                                                                                        Windows/ macOS/ Linux

                                                                                    
    
                                        
    讯飞智作是一款基于语音合成技术、虚拟人驱动技术与数字人形象声音构建能力的 AI 数字人音视频创作平台。
    
                                    
    
                                
    
                                                                
    
                                    火山引擎 网页版
                                    
    
                                        火山引擎 网页版
                                        
    
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    火山引擎是字节跳动旗下企业级云与AI服务平台。聚焦大模型核心能力，依托字节自研豆包多模态大模型，凭借火山方舟一站式平台，提供模型精调、推理部署、智能应用搭建等全链路服务，结合高性能AI算力，助力各行业快速落地大模型数字化与智能化应用。
    
                                    
    
                                
    
                                                                
    
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    PixTV 是一款在浏览器中使用的 AI 视觉内容创作平台，提供图片、视频、音频、文字生成、AI 分镜、局部重绘、提示词反推和无限画布等工具，适合短剧、漫剧、广告及社交媒体内容制作。
    
                                    
    
                                
    
                                                            
    
                        
    

                        
    
                            
    
                                
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                01
                官方授权
                
    授权来源透明，订单与许可信息可随时查询。
    
            
    
            
            
    
                02
                即时交付
                
    付款成功后自动发放激活信息，支持订单追踪。
    
            
    
            
            
    
                03
                中文协助 
                
    安装、激活、迁移与续费问题都有专人响应。
    
            
    
            
            
    
                04
                长期可用
                
    提供升级提醒与授权管理，换机时也能轻松迁移。
    
            
    
        
    
    
    
    
    
    
        
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