怎么做网站埋点手机怎么自己制作网页

在 Spring Boot + Kotlin 项目中，可以同时使用 RedissonClient（提供分布式对象和高级功能）和 RedisTemplate（Spring Data Redis 的标准操作）。以下是 完整配置和用法示例：

---

1. 添加依赖

在 build.gradle.kts 中引入依赖：

dependencies {// Spring Data Redisimplementation("org.springframework.boot:spring-boot-starter-data-redis")// Redissonimplementation("org.redisson:redisson-spring-boot-starter:3.23.6") // Kotlin 序列化支持implementation("com.fasterxml.jackson.module:jackson-module-kotlin")
}

---

2. 配置 RedissonClient 和 RedisTemplate

配置 Redisson（通过 application.yml）

spring:redis:host: localhostport: 6379password: your-password  # 如有密码redisson:config: classpath:redisson.yaml  # Redisson 配置文件路径

创建 redisson.yaml 配置文件（在 src/main/resources 目录下）：

singleServerConfig:address: "redis://${spring.redis.host}:${spring.redis.port}"password: ${spring.redis.password}database: 0

配置 RedisTemplate（支持 Kotlin 序列化）

@Configuration
class RedisConfig {@Beanfun redisTemplate(redisConnectionFactory: RedisConnectionFactory): RedisTemplate<String, Any> {val template = RedisTemplate<String, Any>()template.connectionFactory = redisConnectionFactorytemplate.keySerializer = StringRedisSerializer()template.valueSerializer = GenericJackson2JsonRedisSerializer(ObjectMapper().registerModule(KotlinModule.Builder().build()))return template}// 自动注入 RedissonClient（通过 redisson-spring-boot-starter）@Beanfun redissonClient(): RedissonClient = Redisson.create()
}

---

3. 使用 RedisTemplate 示例

@Service
class RedisTemplateService(private val redisTemplate: RedisTemplate<String, Any>
) {fun saveUser(key: String, user: User) {redisTemplate.opsForValue().set(key, user)redisTemplate.expire(key, 1, TimeUnit.HOURS) // 设置过期时间}fun getUser(key: String): User? {return redisTemplate.opsForValue().get(key) as? User}
}// 数据类需支持序列化
data class User(val id: String, val name: String)

---

4. 使用 RedissonClient 示例

Redisson 提供分布式对象和服务（如锁、集合、原子变量等）：

@Service
class RedissonService(private val redissonClient: RedissonClient
) {// 使用分布式锁fun performTaskWithLock(taskId: String) {val lock = redissonClient.getLock("lock:$taskId")try {if (lock.tryLock(10, 60, TimeUnit.SECONDS)) {// 执行需要加锁的任务println("Lock acquired for task $taskId")Thread.sleep(5000)}} finally {lock.unlock()println("Lock released for task $taskId")}}// 操作分布式原子长整型fun getNextId(): Long {val atomicLong = redissonClient.getAtomicLong("user:id:counter")return atomicLong.incrementAndGet()}
}

---

5. 结合使用场景

场景 1：缓存用户 + 分布式 ID 生成

@Service
class UserService(private val redisTemplateService: RedisTemplateService,private val redissonService: RedissonService
) {fun createUser(name: String): User {val id = redissonService.getNextId().toString()val user = User(id, name)redisTemplateService.saveUser("user:$id", user)return user}fun getUser(id: String): User? {return redisTemplateService.getUser("user:$id")}
}

场景 2：高并发下安全操作

@Service
class InventoryService(private val redissonClient: RedissonClient
) {fun decreaseStock(productId: String, quantity: Int) {val lock = redissonClient.getLock("inventory:lock:$productId")try {if (lock.tryLock(3, 10, TimeUnit.SECONDS)) {val stock = redissonClient.getAtomicLong("inventory:stock:$productId")if (stock.get() >= quantity) {stock.addAndGet(-quantity.toLong())} else {throw RuntimeException("库存不足")}}} finally {lock.unlock()}}
}

---

6. 配置注意事项

1. 序列化兼容性：
   • RedisTemplate 使用 JSON 序列化，确保数据类有无参构造或 @JvmOverloads 注解。
   • Redisson 默认使用 org.redisson.codec.JsonJacksonCodec，需与 RedisTemplate 的序列化方式一致。

2. 连接池配置：
   在 redisson.yaml 中优化连接池（示例）：

   singleServerConfig:connectionPoolSize: 64      # 最大连接数idleConnectionTimeout: 10000 # 空闲连接超时（毫秒）connectTimeout: 1000        # 连接超时
   

---

7. 核心区别

特性	RedisTemplate	RedissonClient
定位	Spring 标准操作（CRUD）	分布式对象和服务（锁、集合等）
序列化	需手动配置 JSON/Kryo	内置多种编解码器（JSON、Avro）
分布式锁	需自行实现	原生支持（RLock）
数据结构	基础操作（String/List/Set 等）	分布式集合（RList/RMap 等）
性能	较高（直接操作 Redis 命令）	略低（封装了分布式逻辑）

---

通过这种方式，可以灵活选择工具：
• 简单数据操作 → RedisTemplate
• 分布式场景（锁、限流、分布式集合） → RedissonClient

在 Spring Boot + Kotlin 中，RedisClient 通常指代不同 Redis 客户端的核心操作对象（如 Lettuce 的 RedisClient、Redisson 的 RedissonClient 或 Spring Data Redis 的 RedisTemplate）。以下是 常用方法分类整理，涵盖不同场景下的高频操作：

---

一、基础数据操作（以 RedisTemplate 为例）

1. Key 操作

// 检查 Key 是否存在
redisTemplate.hasKey("key")// 设置过期时间
redisTemplate.expire("key", 60, TimeUnit.SECONDS)// 删除 Key
redisTemplate.delete("key")// 查询匹配的 Key（通配符 *）
val keys = redisTemplate.keys("user:*")

2. String 类型

// 设置值（支持任意对象）
redisTemplate.opsForValue().set("key", value)// 获取值
val value = redisTemplate.opsForValue().get("key")// 自增/自减（AtomicLong）
val counter = redisTemplate.opsForValue().increment("counter", 1)

3. Hash 类型

// 设置 Hash 字段
redisTemplate.opsForHash().put("user:1001", "name", "Alice")// 获取 Hash 所有字段
val entries = redisTemplate.opsForHash().entries("user:1001")// 删除 Hash 字段
redisTemplate.opsForHash().delete("user:1001", "age")

4. List 类型

// 左端插入元素
redisTemplate.opsForList().leftPush("task_queue", "task1")// 右端弹出元素
val task = redisTemplate.opsForList().rightPop("task_queue")// 获取列表范围
val tasks = redisTemplate.opsForList().range("task_queue", 0, 10)

5. Set 类型

// 添加元素
redisTemplate.opsForSet().add("user_tags:1001", "vip", "active")// 查询交集
val commonTags = redisTemplate.opsForSet().intersect("user_tags:1001", "user_tags:1002")// 判断元素是否存在
val isVip = redisTemplate.opsForSet().isMember("user_tags:1001", "vip")

---

二、高级功能（以 RedissonClient 为例）

1. 分布式锁

val lock = redissonClient.getLock("order:lock:1001")
try {if (lock.tryLock(10, 60, TimeUnit.SECONDS)) {// 执行业务逻辑}
} finally {lock.unlock()
}

2. 原子变量

// 原子自增
val atomicLong = redissonClient.getAtomicLong("global:counter")
val newValue = atomicLong.incrementAndGet()// 原子 Double
val atomicDouble = redissonClient.getAtomicDouble("temperature")
atomicDouble.set(36.5)

3. 分布式集合

// 分布式 Map
val map: RMap<String, User> = redissonClient.getMap("users")
map.put("1001", User("Alice"))// 分布式队列
val queue: RQueue<String> = redissonClient.getQueue("message_queue")
queue.offer("Hello")
val message = queue.poll()

4. 发布订阅

// 订阅频道
val topic = redissonClient.getTopic("news")
topic.addListener(String::class.java) { channel, msg ->println("收到消息: $msg")
}// 发布消息
topic.publish("Breaking News!")

---

三、实用工具方法

1. 批量操作

redisTemplate.executePipelined { connection ->(1..100).forEach { connection.stringCommands().set("key$it".toByteArray(), "value$it".toByteArray())}null
}

2. 事务支持

redisTemplate.execute { session ->session.multi() // 开启事务session.opsForValue().set("key1", "A")session.opsForValue().increment("counter", 1)session.exec()  // 提交事务null
}

3. Lua 脚本

val script = """local current = redis.call('GET', KEYS[1])if current == ARGV[1] thenreturn redis.call('SET', KEYS[1], ARGV[2])endreturn nil
"""
val result = redisTemplate.execute(RedisScript.of(script, String::class.java),listOf("key"), "oldValue", "newValue"
)

---

四、最佳实践

1. 序列化配置

确保数据类可序列化：

// Kotlin 数据类 + 无参构造（通过默认值）
data class User(val id: String = "",val name: String = ""
)

2. 连接池优化

在 application.yml 中配置 Lettuce 连接池：

spring:redis:lettuce:pool:max-active: 16   # 最大连接数max-idle: 8      # 最大空闲连接min-idle: 2      # 最小空闲连接

3. 选择客户端优先级

• 简单操作 → RedisTemplate（Spring 原生支持）
• 分布式场景 → RedissonClient（锁、原子操作、集合）
• 极致性能 → 直接使用 Lettuce 的 RedisClient

---

通过合理使用这些方法，可以覆盖 Redis 的 数据存储、缓存、队列、分布式协调 等核心场景。