黑马头条--延迟任务精准发布文章

1.添加任务

1.1.每次创建文章,就添加到任务中去

文章提交中调用添加任务方法

代码

@Override
@Async
public void addNewsToTask(Integer id, Date NEWS_SCAN_TIME) {
log.info("开始添加任务------->");
// 创建任务对象
Task task=new Task();
// 设置优先级 和类型
task.setTaskType(TaskTypeEnum.NEWS_SCAN_TIME.getTaskType());
task.setPriority(TaskTypeEnum.NEWS_SCAN_TIME.getPriority());
task.setExecuteTime(NEWS_SCAN_TIME.getTime());
// 创建文章对象
WmNews wmNews=new WmNews();
wmNews.setId(id);
byte[] serialize = ProtostuffUtil.serialize(wmNews);
// 序列化
task.setParameters(serialize);
// 添加任务
scheduleClient.addTask(task);
log.info("任务添加完成------->");
}

这里把文章id存入到了任务中的Parameters属性里,方便后期拉去任务时获取Id然后调用自动审核的方法,把此Id传进去。

2.缓存任务定时转换刷新

/**
* 未来数据定时刷新
*/
@Scheduled(cron = "0 */1 * * * ?")
public void refresh(){
// 添加Redis分布式锁
cacheService.tryLock("FUTURE_TASK_SYNC", 1000 * 30);
log.info(System.currentTimeMillis() / 1000 + "执行了定时任务");
// 获取所有zset里的键
Set<String> scan = cacheService.scan(ScheduleConstants.FUTURE + "*");
for (String futureKey : scan) {
// 换成topic_key
String topicKey=ScheduleConstants.TOPIC+futureKey.split(ScheduleConstants.FUTURE)[1];
//获取该组key下当前需要消费的任务数据
Set<String> tasks = cacheService.zRangeByScore(futureKey, 0, System.currentTimeMillis());
if (!tasks.isEmpty()){
// 不为空 从future同步到topic
cacheService.refreshWithPipeline(futureKey,topicKey,tasks);
log.info("成功的将" + futureKey + "下的当前需要执行的任务数据刷新到" + topicKey + "下");
}
}
}

未来时间的任务如果小于了当前时间就转换状态供调用者拉去消费

3.清空缓存

Mysql每五分钟向Redis同步一次,保证数据同步

代码

/**
* 每5分钟刷新一次数据到缓存
*/
@PostConstruct
@Scheduled(cron = "0 */5 * * * ?")
public void reloadTask(){
log.info("-------开始刷新进缓存-------");
// 清理缓存中的数据
clearTask();
// 查询数据库中小于未来5分钟的数据
// 获取5分钟后的时间 毫秒值
Calendar calendar = Calendar.getInstance();
calendar.add(Calendar.MINUTE, 5);
//查看小于未来5分钟的所有任务
List<Taskinfo> allTasks = taskinfoMapper.selectList(Wrappers.<Taskinfo>lambdaQuery().lt(Taskinfo::getExecuteTime,calendar.getTime()));
// 添加进Redis缓存中
if (allTasks!=null){
for (Taskinfo allTask : allTasks) {
Task task=new Task();
BeanUtils.copyProperties(allTask,task);
task.setExecuteTime(allTask.getExecuteTime().getTime());
//调用添加缓存的方法
addTaskToRedis(task);
}
log.info("以从数据库刷新------->缓存<--------");
}
}

4.任务审核

每过一秒去缓存拉取一次数据

代码

拉取成功后会把数据库中的任务给删除,相当于消费掉了

/**
* 按照频率拉取任务,自动审核
*/
@Override
@Scheduled(fixedRate = 1000) //每一秒拉去一次
public void scanNewsByTask() throws Exception {
log.info("文章审核---消费任务执行---begin---");
// 拉取任务
ResponseResult poll = scheduleClient.poll(TaskTypeEnum.NEWS_SCAN_TIME.getTaskType(), TaskTypeEnum.NEWS_SCAN_TIME.getPriority());
if (poll.getCode().equals(200)&&poll.getData()!=null){
// 获取Task对象
Task task = JSON.parseObject(JSON.toJSONString(poll.getData()), Task.class);
byte[] parameters = task.getParameters();
// 获取 WmNews
WmNews deserialize = ProtostuffUtil.deserialize(parameters, WmNews.class);
// 自动审核
wmNewsAutoScanService.autoScanWmNews(deserialize.getId());
}
log.info("文章审核---消费任务执行---end---");
}

4.福利!!!!!

一个很好用的工具类存储Redis数据的,如果是微服务,记得加入spring.factories配置成bean

代码

package com.heima.schedule.config;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.cache.annotation.CachingConfigurerSupport;
import org.springframework.dao.DataAccessException;
import org.springframework.data.redis.connection.*;
import org.springframework.data.redis.core.*;
import org.springframework.data.redis.core.ZSetOperations.TypedTuple;
import org.springframework.data.redis.core.types.Expiration;
import org.springframework.lang.Nullable;
import org.springframework.stereotype.Component;
import javax.annotation.Resource;
import java.io.IOException;
import java.util.*;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
@Component
public class CacheService extends CachingConfigurerSupport {
@Autowired
private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;
public StringRedisTemplate getstringRedisTemplate() {
return this.stringRedisTemplate;
}
/** -------------------key相关操作--------------------- */
/**
* 加锁
*
* @param name
* @param expire
* @return
*/
public String tryLock(String name, long expire) {
name = name + "_lock";
String token = UUID.randomUUID().toString();
RedisConnectionFactory factory = stringRedisTemplate.getConnectionFactory();
RedisConnection conn = factory.getConnection();
try {
//参考redis命令:
//set key value [EX seconds] [PX milliseconds] [NX|XX]
Boolean result = conn.set(
name.getBytes(),
token.getBytes(),
Expiration.from(expire, TimeUnit.MILLISECONDS),
RedisStringCommands.SetOption.SET_IF_ABSENT //NX
);
if (result != null && result)
return token;
} finally {
RedisConnectionUtils.releaseConnection(conn, factory,false);
}
return null;
}
/**
* 删除key
*
* @param key
*/
public void delete(String key) {
stringRedisTemplate.delete(key);
}
/**
* 批量删除key
*
* @param keys
*/
public void delete(Collection<String> keys) {
stringRedisTemplate.delete(keys);
}
/**
* 序列化key
*
* @param key
* @return
*/
public byte[] dump(String key) {
return stringRedisTemplate.dump(key);
}
/**
* 是否存在key
*
* @param key
* @return
*/
public Boolean exists(String key) {
return stringRedisTemplate.hasKey(key);
}
/**
* 设置过期时间
*
* @param key
* @param timeout
* @param unit
* @return
*/
public Boolean expire(String key, long timeout, TimeUnit unit) {
return stringRedisTemplate.expire(key, timeout, unit);
}
/**
* 设置过期时间
*
* @param key
* @param date
* @return
*/
public Boolean expireAt(String key, Date date) {
return stringRedisTemplate.expireAt(key, date);
}
/**
* 查找匹配的key
*
* @param pattern
* @return
*/
public Set<String> keys(String pattern) {
return stringRedisTemplate.keys(pattern);
}
/**
* 将当前数据库的 key 移动到给定的数据库 db 当中
*
* @param key
* @param dbIndex
* @return
*/
public Boolean move(String key, int dbIndex) {
return stringRedisTemplate.move(key, dbIndex);
}
/**
* 移除 key 的过期时间,key 将持久保持
*
* @param key
* @return
*/
public Boolean persist(String key) {
return stringRedisTemplate.persist(key);
}
/**
* 返回 key 的剩余的过期时间
*
* @param key
* @param unit
* @return
*/
public Long getExpire(String key, TimeUnit unit) {
return stringRedisTemplate.getExpire(key, unit);
}
/**
* 返回 key 的剩余的过期时间
*
* @param key
* @return
*/
public Long getExpire(String key) {
return stringRedisTemplate.getExpire(key);
}
/**
* 从当前数据库中随机返回一个 key
*
* @return
*/
public String randomKey() {
return stringRedisTemplate.randomKey();
}
/**
* 修改 key 的名称
*
* @param oldKey
* @param newKey
*/
public void rename(String oldKey, String newKey) {
stringRedisTemplate.rename(oldKey, newKey);
}
/**
* 仅当 newkey 不存在时,将 oldKey 改名为 newkey
*
* @param oldKey
* @param newKey
* @return
*/
public Boolean renameIfAbsent(String oldKey, String newKey) {
return stringRedisTemplate.renameIfAbsent(oldKey, newKey);
}
/**
* 返回 key 所储存的值的类型
*
* @param key
* @return
*/
public DataType type(String key) {
return stringRedisTemplate.type(key);
}
/** -------------------string相关操作--------------------- */
/**
* 设置指定 key 的值
* @param key
* @param value
*/
public void set(String key, String value) {
stringRedisTemplate.opsForValue().set(key, value);
}
/**
* 获取指定 key 的值
* @param key
* @return
*/
public String get(String key) {
return stringRedisTemplate.opsForValue().get(key);
}
/**
* 返回 key 中字符串值的子字符
* @param key
* @param start
* @param end
* @return
*/
public String getRange(String key, long start, long end) {
return stringRedisTemplate.opsForValue().get(key, start, end);
}
/**
* 将给定 key 的值设为 value ,并返回 key 的旧值(old value)
*
* @param key
* @param value
* @return
*/
public String getAndSet(String key, String value) {
return stringRedisTemplate.opsForValue().getAndSet(key, value);
}
/**
* 对 key 所储存的字符串值,获取指定偏移量上的位(bit)
*
* @param key
* @param offset
* @return
*/
public Boolean getBit(String key, long offset) {
return stringRedisTemplate.opsForValue().getBit(key, offset);
}
/**
* 批量获取
*
* @param keys
* @return
*/
public List<String> multiGet(Collection<String> keys) {
return stringRedisTemplate.opsForValue().multiGet(keys);
}
/**
* 设置ASCII码, 字符串'a'的ASCII码是97, 转为二进制是'01100001', 此方法是将二进制第offset位值变为value
*
* @param key
* @param
* @param value
* 值,true为1, false为0
* @return
*/
public boolean setBit(String key, long offset, boolean value) {
return stringRedisTemplate.opsForValue().setBit(key, offset, value);
}
/**
* 将值 value 关联到 key ,并将 key 的过期时间设为 timeout
*
* @param key
* @param value
* @param timeout
* 过期时间
* @param unit
* 时间单位, 天:TimeUnit.DAYS 小时:TimeUnit.HOURS 分钟:TimeUnit.MINUTES
* 秒:TimeUnit.SECONDS 毫秒:TimeUnit.MILLISECONDS
*/
public void setEx(String key, String value, long timeout, TimeUnit unit) {
stringRedisTemplate.opsForValue().set(key, value, timeout, unit);
}
/**
* 只有在 key 不存在时设置 key 的值
*
* @param key
* @param value
* @return 之前已经存在返回false,不存在返回true
*/
public boolean setIfAbsent(String key, String value) {
return stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(key, value);
}
/**
* 用 value 参数覆写给定 key 所储存的字符串值,从偏移量 offset 开始
*
* @param key
* @param value
* @param offset
* 从指定位置开始覆写
*/
public void setRange(String key, String value, long offset) {
stringRedisTemplate.opsForValue().set(key, value, offset);
}
/**
* 获取字符串的长度
*
* @param key
* @return
*/
public Long size(String key) {
return stringRedisTemplate.opsForValue().size(key);
}
/**
* 批量添加
*
* @param maps
*/
public void multiSet(Map<String, String> maps) {
stringRedisTemplate.opsForValue().multiSet(maps);
}
/**
* 同时设置一个或多个 key-value 对,当且仅当所有给定 key 都不存在
*
* @param maps
* @return 之前已经存在返回false,不存在返回true
*/
public boolean multiSetIfAbsent(Map<String, String> maps) {
return stringRedisTemplate.opsForValue().multiSetIfAbsent(maps);
}
/**
* 增加(自增长), 负数则为自减
*
* @param key
* @param
* @return
*/
public Long incrBy(String key, long increment) {
return stringRedisTemplate.opsForValue().increment(key, increment);
}
/**
*
* @param key
* @param
* @return
*/
public Double incrByFloat(String key, double increment) {
return stringRedisTemplate.opsForValue().increment(key, increment);
}
/**
* 追加到末尾
*
* @param key
* @param value
* @return
*/
public Integer append(String key, String value) {
return stringRedisTemplate.opsForValue().append(key, value);
}
/** -------------------hash相关操作------------------------- */
/**
* 获取存储在哈希表中指定字段的值
*
* @param key
* @param field
* @return
*/
public Object hGet(String key, String field) {
return stringRedisTemplate.opsForHash().get(key, field);
}
/**
* 获取所有给定字段的值
*
* @param key
* @return
*/
public Map<Object, Object> hGetAll(String key) {
return stringRedisTemplate.opsForHash().entries(key);
}
/**
* 获取所有给定字段的值
*
* @param key
* @param fields
* @return
*/
public List<Object> hMultiGet(String key, Collection<Object> fields) {
return stringRedisTemplate.opsForHash().multiGet(key, fields);
}
public void hPut(String key, String hashKey, String value) {
stringRedisTemplate.opsForHash().put(key, hashKey, value);
}
public void hPutAll(String key, Map<String, String> maps) {
stringRedisTemplate.opsForHash().putAll(key, maps);
}
/**
* 仅当hashKey不存在时才设置
*
* @param key
* @param hashKey
* @param value
* @return
*/
public Boolean hPutIfAbsent(String key, String hashKey, String value) {
return stringRedisTemplate.opsForHash().putIfAbsent(key, hashKey, value);
}
/**
* 删除一个或多个哈希表字段
*
* @param key
* @param fields
* @return
*/
public Long hDelete(String key, Object... fields) {
return stringRedisTemplate.opsForHash().delete(key, fields);
}
/**
* 查看哈希表 key 中,指定的字段是否存在
*
* @param key
* @param field
* @return
*/
public boolean hExists(String key, String field) {
return stringRedisTemplate.opsForHash().hasKey(key, field);
}
/**
* 为哈希表 key 中的指定字段的整数值加上增量 increment
*
* @param key
* @param field
* @param increment
* @return
*/
public Long hIncrBy(String key, Object field, long increment) {
return stringRedisTemplate.opsForHash().increment(key, field, increment);
}
/**
* 为哈希表 key 中的指定字段的整数值加上增量 increment
*
* @param key
* @param field
* @param delta
* @return
*/
public Double hIncrByFloat(String key, Object field, double delta) {
return stringRedisTemplate.opsForHash().increment(key, field, delta);
}
/**
* 获取所有哈希表中的字段
*
* @param key
* @return
*/
public Set<Object> hKeys(String key) {
return stringRedisTemplate.opsForHash().keys(key);
}
/**
* 获取哈希表中字段的数量
*
* @param key
* @return
*/
public Long hSize(String key) {
return stringRedisTemplate.opsForHash().size(key);
}
/**
* 获取哈希表中所有值
*
* @param key
* @return
*/
public List<Object> hValues(String key) {
return stringRedisTemplate.opsForHash().values(key);
}
/**
* 迭代哈希表中的键值对
*
* @param key
* @param options
* @return
*/
public Cursor<Map.Entry<Object, Object>> hScan(String key, ScanOptions options) {
return stringRedisTemplate.opsForHash().scan(key, options);
}
/** ------------------------list相关操作---------------------------- */
/**
* 通过索引获取列表中的元素
*
* @param key
* @param index
* @return
*/
public String lIndex(String key, long index) {
return stringRedisTemplate.opsForList().index(key, index);
}
/**
* 获取列表指定范围内的元素
*
* @param key
* @param start
* 开始位置, 0是开始位置
* @param end
* 结束位置, -1返回所有
* @return
*/
public List<String> lRange(String key, long start, long end) {
return stringRedisTemplate.opsForList().range(key, start, end);
}
/**
* 存储在list头部
*
* @param key
* @param value
* @return
*/
public Long lLeftPush(String key, String value) {
return stringRedisTemplate.opsForList().leftPush(key, value);
}
/**
*
* @param key
* @param value
* @return
*/
public Long lLeftPushAll(String key, String... value) {
return stringRedisTemplate.opsForList().leftPushAll(key, value);
}
/**
*
* @param key
* @param value
* @return
*/
public Long lLeftPushAll(String key, Collection<String> value) {
return stringRedisTemplate.opsForList().leftPushAll(key, value);
}
/**
* 当list存在的时候才加入
*
* @param key
* @param value
* @return
*/
public Long lLeftPushIfPresent(String key, String value) {
return stringRedisTemplate.opsForList().leftPushIfPresent(key, value);
}
/**
* 如果pivot存在,再pivot前面添加
*
* @param key
* @param pivot
* @param value
* @return
*/
public Long lLeftPush(String key, String pivot, String value) {
return stringRedisTemplate.opsForList().leftPush(key, pivot, value);
}
/**
*
* @param key
* @param value
* @return
*/
public Long lRightPush(String key, String value) {
return stringRedisTemplate.opsForList().rightPush(key, value);
}
/**
*
* @param key
* @param value
* @return
*/
public Long lRightPushAll(String key, String... value) {
return stringRedisTemplate.opsForList().rightPushAll(key, value);
}
/**
*
* @param key
* @param value
* @return
*/
public Long lRightPushAll(String key, Collection<String> value) {
return stringRedisTemplate.opsForList().rightPushAll(key, value);
}
/**
* 为已存在的列表添加值
*
* @param key
* @param value
* @return
*/
public Long lRightPushIfPresent(String key, String value) {
return stringRedisTemplate.opsForList().rightPushIfPresent(key, value);
}
/**
* 在pivot元素的右边添加值
*
* @param key
* @param pivot
* @param value
* @return
*/
public Long lRightPush(String key, String pivot, String value) {
return stringRedisTemplate.opsForList().rightPush(key, pivot, value);
}
/**
* 通过索引设置列表元素的值
*
* @param key
* @param index
* 位置
* @param value
*/
public void lSet(String key, long index, String value) {
stringRedisTemplate.opsForList().set(key, index, value);
}
/**
* 移出并获取列表的第一个元素
*
* @param key
* @return 删除的元素
*/
public String lLeftPop(String key) {
return stringRedisTemplate.opsForList().leftPop(key);
}
/**
* 移出并获取列表的第一个元素, 如果列表没有元素会阻塞列表直到等待超时或发现可弹出元素为止
*
* @param key
* @param timeout
* 等待时间
* @param unit
* 时间单位
* @return
*/
public String lBLeftPop(String key, long timeout, TimeUnit unit) {
return stringRedisTemplate.opsForList().leftPop(key, timeout, unit);
}
/**
* 移除并获取列表最后一个元素
*
* @param key
* @return 删除的元素
*/
public String lRightPop(String key) {
return stringRedisTemplate.opsForList().rightPop(key);
}
/**
* 移出并获取列表的最后一个元素, 如果列表没有元素会阻塞列表直到等待超时或发现可弹出元素为止
*
* @param key
* @param timeout
* 等待时间
* @param unit
* 时间单位
* @return
*/
public String lBRightPop(String key, long timeout, TimeUnit unit) {
return stringRedisTemplate.opsForList().rightPop(key, timeout, unit);
}
/**
* 移除列表的最后一个元素,并将该元素添加到另一个列表并返回
*
* @param sourceKey
* @param destinationKey
* @return
*/
public String lRightPopAndLeftPush(String sourceKey, String destinationKey) {
return stringRedisTemplate.opsForList().rightPopAndLeftPush(sourceKey,
destinationKey);
}
/**
* 从列表中弹出一个值,将弹出的元素插入到另外一个列表中并返回它; 如果列表没有元素会阻塞列表直到等待超时或发现可弹出元素为止
*
* @param sourceKey
* @param destinationKey
* @param timeout
* @param unit
* @return
*/
public String lBRightPopAndLeftPush(String sourceKey, String destinationKey,
long timeout, TimeUnit unit) {
return stringRedisTemplate.opsForList().rightPopAndLeftPush(sourceKey,
destinationKey, timeout, unit);
}
/**
* 删除集合中值等于value得元素
*
* @param key
* @param index
* index=0, 删除所有值等于value的元素; index>0, 从头部开始删除第一个值等于value的元素;
* index<0, 从尾部开始删除第一个值等于value的元素;
* @param value
* @return
*/
public Long lRemove(String key, long index, String value) {
return stringRedisTemplate.opsForList().remove(key, index, value);
}
/**
* 裁剪list
*
* @param key
* @param start
* @param end
*/
public void lTrim(String key, long start, long end) {
stringRedisTemplate.opsForList().trim(key, start, end);
}
/**
* 获取列表长度
*
* @param key
* @return
*/
public Long lLen(String key) {
return stringRedisTemplate.opsForList().size(key);
}
/** --------------------set相关操作-------------------------- */
/**
* set添加元素
*
* @param key
* @param values
* @return
*/
public Long sAdd(String key, String... values) {
return stringRedisTemplate.opsForSet().add(key, values);
}
/**
* set移除元素
*
* @param key
* @param values
* @return
*/
public Long sRemove(String key, Object... values) {
return stringRedisTemplate.opsForSet().remove(key, values);
}
/**
* 移除并返回集合的一个随机元素
*
* @param key
* @return
*/
public String sPop(String key) {
return stringRedisTemplate.opsForSet().pop(key);
}
/**
* 将元素value从一个集合移到另一个集合
*
* @param key
* @param value
* @param destKey
* @return
*/
public Boolean sMove(String key, String value, String destKey) {
return stringRedisTemplate.opsForSet().move(key, value, destKey);
}
/**
* 获取集合的大小
*
* @param key
* @return
*/
public Long sSize(String key) {
return stringRedisTemplate.opsForSet().size(key);
}
/**
* 判断集合是否包含value
*
* @param key
* @param value
* @return
*/
public Boolean sIsMember(String key, Object value) {
return stringRedisTemplate.opsForSet().isMember(key, value);
}
/**
* 获取两个集合的交集
*
* @param key
* @param otherKey
* @return
*/
public Set<String> sIntersect(String key, String otherKey) {
return stringRedisTemplate.opsForSet().intersect(key, otherKey);
}
/**
* 获取key集合与多个集合的交集
*
* @param key
* @param otherKeys
* @return
*/
public Set<String> sIntersect(String key, Collection<String> otherKeys) {
return stringRedisTemplate.opsForSet().intersect(key, otherKeys);
}
/**
* key集合与otherKey集合的交集存储到destKey集合中
*
* @param key
* @param otherKey
* @param destKey
* @return
*/
public Long sIntersectAndStore(String key, String otherKey, String destKey) {
return stringRedisTemplate.opsForSet().intersectAndStore(key, otherKey,
destKey);
}
/**
* key集合与多个集合的交集存储到destKey集合中
*
* @param key
* @param otherKeys
* @param destKey
* @return
*/
public Long sIntersectAndStore(String key, Collection<String> otherKeys,
String destKey) {
return stringRedisTemplate.opsForSet().intersectAndStore(key, otherKeys,
destKey);
}
/**
* 获取两个集合的并集
*
* @param key
* @param otherKeys
* @return
*/
public Set<String> sUnion(String key, String otherKeys) {
return stringRedisTemplate.opsForSet().union(key, otherKeys);
}
/**
* 获取key集合与多个集合的并集
*
* @param key
* @param otherKeys
* @return
*/
public Set<String> sUnion(String key, Collection<String> otherKeys) {
return stringRedisTemplate.opsForSet().union(key, otherKeys);
}
/**
* key集合与otherKey集合的并集存储到destKey中
*
* @param key
* @param otherKey
* @param destKey
* @return
*/
public Long sUnionAndStore(String key, String otherKey, String destKey) {
return stringRedisTemplate.opsForSet().unionAndStore(key, otherKey, destKey);
}
/**
* key集合与多个集合的并集存储到destKey中
*
* @param key
* @param otherKeys
* @param destKey
* @return
*/
public Long sUnionAndStore(String key, Collection<String> otherKeys,
String destKey) {
return stringRedisTemplate.opsForSet().unionAndStore(key, otherKeys, destKey);
}
/**
* 获取两个集合的差集
*
* @param key
* @param otherKey
* @return
*/
public Set<String> sDifference(String key, String otherKey) {
return stringRedisTemplate.opsForSet().difference(key, otherKey);
}
/**
* 获取key集合与多个集合的差集
*
* @param key
* @param otherKeys
* @return
*/
public Set<String> sDifference(String key, Collection<String> otherKeys) {
return stringRedisTemplate.opsForSet().difference(key, otherKeys);
}
/**
* key集合与otherKey集合的差集存储到destKey中
*
* @param key
* @param otherKey
* @param destKey
* @return
*/
public Long sDifference(String key, String otherKey, String destKey) {
return stringRedisTemplate.opsForSet().differenceAndStore(key, otherKey,
destKey);
}
/**
* key集合与多个集合的差集存储到destKey中
*
* @param key
* @param otherKeys
* @param destKey
* @return
*/
public Long sDifference(String key, Collection<String> otherKeys,
String destKey) {
return stringRedisTemplate.opsForSet().differenceAndStore(key, otherKeys,
destKey);
}
/**
* 获取集合所有元素
*
* @param key
* @param
* @param
* @return
*/
public Set<String> setMembers(String key) {
return stringRedisTemplate.opsForSet().members(key);
}
/**
* 随机获取集合中的一个元素
*
* @param key
* @return
*/
public String sRandomMember(String key) {
return stringRedisTemplate.opsForSet().randomMember(key);
}
/**
* 随机获取集合中count个元素
*
* @param key
* @param count
* @return
*/
public List<String> sRandomMembers(String key, long count) {
return stringRedisTemplate.opsForSet().randomMembers(key, count);
}
/**
* 随机获取集合中count个元素并且去除重复的
*
* @param key
* @param count
* @return
*/
public Set<String> sDistinctRandomMembers(String key, long count) {
return stringRedisTemplate.opsForSet().distinctRandomMembers(key, count);
}
/**
*
* @param key
* @param options
* @return
*/
public Cursor<String> sScan(String key, ScanOptions options) {
return stringRedisTemplate.opsForSet().scan(key, options);
}
/**------------------zSet相关操作--------------------------------*/
/**
* 添加元素,有序集合是按照元素的score值由小到大排列
*
* @param key
* @param value
* @param score
* @return
*/
public Boolean zAdd(String key, String value, double score) {
return stringRedisTemplate.opsForZSet().add(key, value, score);
}
/**
*
* @param key
* @param values
* @return
*/
public Long zAdd(String key, Set<TypedTuple<String>> values) {
return stringRedisTemplate.opsForZSet().add(key, values);
}
/**
*
* @param key
* @param values
* @return
*/
public Long zRemove(String key, Object... values) {
return stringRedisTemplate.opsForZSet().remove(key, values);
}
public Long zRemove(String key, Collection<String> values) {
if(values!=null&&!values.isEmpty()){
Object[] objs = values.toArray(new Object[values.size()]);
return stringRedisTemplate.opsForZSet().remove(key, objs);
}
return 0L;
}
/**
* 增加元素的score值,并返回增加后的值
*
* @param key
* @param value
* @param delta
* @return
*/
public Double zIncrementScore(String key, String value, double delta) {
return stringRedisTemplate.opsForZSet().incrementScore(key, value, delta);
}
/**
* 返回元素在集合的排名,有序集合是按照元素的score值由小到大排列
*
* @param key
* @param value
* @return 0表示第一位
*/
public Long zRank(String key, Object value) {
return stringRedisTemplate.opsForZSet().rank(key, value);
}
/**
* 返回元素在集合的排名,按元素的score值由大到小排列
*
* @param key
* @param value
* @return
*/
public Long zReverseRank(String key, Object value) {
return stringRedisTemplate.opsForZSet().reverseRank(key, value);
}
/**
* 获取集合的元素, 从小到大排序
*
* @param key
* @param start
* 开始位置
* @param end
* 结束位置, -1查询所有
* @return
*/
public Set<String> zRange(String key, long start, long end) {
return stringRedisTemplate.opsForZSet().range(key, start, end);
}
/**
* 获取zset集合的所有元素, 从小到大排序
*
*/
public Set<String> zRangeAll(String key) {
return zRange(key,0,-1);
}
/**
* 获取集合元素, 并且把score值也获取
*
* @param key
* @param start
* @param end
* @return
*/
public Set<TypedTuple<String>> zRangeWithScores(String key, long start,
long end) {
return stringRedisTemplate.opsForZSet().rangeWithScores(key, start, end);
}
/**
* 根据Score值查询集合元素
*
* @param key
* @param min
* 最小值
* @param max
* 最大值
* @return
*/
public Set<String> zRangeByScore(String key, double min, double max) {
return stringRedisTemplate.opsForZSet().rangeByScore(key, min, max);
}
/**
* 根据Score值查询集合元素, 从小到大排序
*
* @param key
* @param min
* 最小值
* @param max
* 最大值
* @return
*/
public Set<TypedTuple<String>> zRangeByScoreWithScores(String key,
double min, double max) {
return stringRedisTemplate.opsForZSet().rangeByScoreWithScores(key, min, max);
}
/**
*
* @param key
* @param min
* @param max
* @param start
* @param end
* @return
*/
public Set<TypedTuple<String>> zRangeByScoreWithScores(String key,
double min, double max, long start, long end) {
return stringRedisTemplate.opsForZSet().rangeByScoreWithScores(key, min, max,
start, end);
}
/**
* 获取集合的元素, 从大到小排序
*
* @param key
* @param start
* @param end
* @return
*/
public Set<String> zReverseRange(String key, long start, long end) {
return stringRedisTemplate.opsForZSet().reverseRange(key, start, end);
}
public Set<String> zReverseRangeByScore(String key, long min, long max) {
return stringRedisTemplate.opsForZSet().reverseRangeByScore(key, min, max);
}
/**
* 获取集合的元素, 从大到小排序, 并返回score值
*
* @param key
* @param start
* @param end
* @return
*/
public Set<TypedTuple<String>> zReverseRangeWithScores(String key,
long start, long end) {
return stringRedisTemplate.opsForZSet().reverseRangeWithScores(key, start,
end);
}
/**
* 根据Score值查询集合元素, 从大到小排序
*
* @param key
* @param min
* @param max
* @return
*/
public Set<String> zReverseRangeByScore(String key, double min,
double max) {
return stringRedisTemplate.opsForZSet().reverseRangeByScore(key, min, max);
}
/**
* 根据Score值查询集合元素, 从大到小排序
*
* @param key
* @param min
* @param max
* @return
*/
public Set<TypedTuple<String>> zReverseRangeByScoreWithScores(
String key, double min, double max) {
return stringRedisTemplate.opsForZSet().reverseRangeByScoreWithScores(key,
min, max);
}
/**
*
* @param key
* @param min
* @param max
* @param start
* @param end
* @return
*/
public Set<String> zReverseRangeByScore(String key, double min,
double max, long start, long end) {
return stringRedisTemplate.opsForZSet().reverseRangeByScore(key, min, max,
start, end);
}
/**
* 根据score值获取集合元素数量
*
* @param key
* @param min
* @param max
* @return
*/
public Long zCount(String key, double min, double max) {
return stringRedisTemplate.opsForZSet().count(key, min, max);
}
/**
* 获取集合大小
*
* @param key
* @return
*/
public Long zSize(String key) {
return stringRedisTemplate.opsForZSet().size(key);
}
/**
* 获取集合大小
*
* @param key
* @return
*/
public Long zZCard(String key) {
return stringRedisTemplate.opsForZSet().zCard(key);
}
/**
* 获取集合中value元素的score值
*
* @param key
* @param value
* @return
*/
public Double zScore(String key, Object value) {
return stringRedisTemplate.opsForZSet().score(key, value);
}
/**
* 移除指定索引位置的成员
*
* @param key
* @param start
* @param end
* @return
*/
public Long zRemoveRange(String key, long start, long end) {
return stringRedisTemplate.opsForZSet().removeRange(key, start, end);
}
/**
* 根据指定的score值的范围来移除成员
*
* @param key
* @param min
* @param max
* @return
*/
public Long zRemoveRangeByScore(String key, double min, double max) {
return stringRedisTemplate.opsForZSet().removeRangeByScore(key, min, max);
}
/**
* 获取key和otherKey的并集并存储在destKey中
*
* @param key
* @param otherKey
* @param destKey
* @return
*/
public Long zUnionAndStore(String key, String otherKey, String destKey) {
return stringRedisTemplate.opsForZSet().unionAndStore(key, otherKey, destKey);
}
/**
*
* @param key
* @param otherKeys
* @param destKey
* @return
*/
public Long zUnionAndStore(String key, Collection<String> otherKeys,
String destKey) {
return stringRedisTemplate.opsForZSet()
.unionAndStore(key, otherKeys, destKey);
}
/**
* 交集
*
* @param key
* @param otherKey
* @param destKey
* @return
*/
public Long zIntersectAndStore(String key, String otherKey,
String destKey) {
return stringRedisTemplate.opsForZSet().intersectAndStore(key, otherKey,
destKey);
}
/**
* 交集
*
* @param key
* @param otherKeys
* @param destKey
* @return
*/
public Long zIntersectAndStore(String key, Collection<String> otherKeys,
String destKey) {
return stringRedisTemplate.opsForZSet().intersectAndStore(key, otherKeys,
destKey);
}
/**
*
* @param key
* @param options
* @return
*/
public Cursor<TypedTuple<String>> zScan(String key, ScanOptions options) {
return stringRedisTemplate.opsForZSet().scan(key, options);
}
/**
* 扫描主键,建议使用
* @param patten
* @return
*/
public Set<String> scan(String patten){
Set<String> keys = stringRedisTemplate.execute((RedisCallback<Set<String>>) connection -> {
Set<String> result = new HashSet<>();
try (Cursor<byte[]> cursor = connection.scan(new ScanOptions.ScanOptionsBuilder()
.match(patten).count(10000).build())) {
while (cursor.hasNext()) {
result.add(new String(cursor.next()));
}
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
return result;
});
return keys;
}
/**
* 管道技术,提高性能
* @param type
* @param values
* @return
*/
public List<Object> lRightPushPipeline(String type,Collection<String> values){
List<Object> results = stringRedisTemplate.executePipelined(new RedisCallback<Object>() {
public Object doInRedis(RedisConnection connection) throws DataAccessException {
StringRedisConnection stringRedisConn = (StringRedisConnection)connection;
//集合转换数组
String[] strings = values.toArray(new String[values.size()]);
//直接批量发送
stringRedisConn.rPush(type, strings);
return null;
}
});
return results;
}
public List<Object> refreshWithPipeline(String future_key,String topic_key,Collection<String> values){
List<Object> objects = stringRedisTemplate.executePipelined(new RedisCallback<Object>() {
@Nullable
@Override
public Object doInRedis(RedisConnection redisConnection) throws DataAccessException {
StringRedisConnection stringRedisConnection = (StringRedisConnection)redisConnection;
String[] strings = values.toArray(new String[values.size()]);
stringRedisConnection.rPush(topic_key,strings);
stringRedisConnection.zRem(future_key,strings);
return null;
}
});
return objects;
}
}

本文作者:七友的二度浪漫

本文链接:https://www.cnblogs.com/sy2022/p/16552312.html

版权声明:本作品采用知识共享署名-非商业性使用-禁止演绎 2.5 中国大陆许可协议进行许可。

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