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如何自己做代理网站的想法,填空秒懂网站,Wordpress双主题,做字典网站开发文章目录 Redis高级功能使用说明功能清单1. 分布式锁1.1 功能描述1.2 使用方法1.3 测试接口 2. 消息发布订阅2.1 功能描述2.2 使用方法发布消息订阅消息 2.3 测试接口 3. 接口限流3.1 功能描述3.2 使用方法方式一:直接使用工具类方式二:使用注解&#xf…

文章目录

  • Redis高级功能使用说明
    • 功能清单
    • 1. 分布式锁
      • 1.1 功能描述
      • 1.2 使用方法
      • 1.3 测试接口
    • 2. 消息发布订阅
      • 2.1 功能描述
      • 2.2 使用方法
        • 发布消息
        • 订阅消息
      • 2.3 测试接口
    • 3. 接口限流
      • 3.1 功能描述
      • 3.2 使用方法
        • 方式一:直接使用工具类
        • 方式二:使用注解(推荐)
      • 3.3 测试接口
    • 4. 排行榜实现
      • 4.1 功能描述
      • 4.2 使用方法
      • 4.3 测试接口
    • 5. 用户行为分析
      • 5.1 功能描述
      • 5.2 使用方法
      • 5.3 测试接口
    • 6. 注意事项
    • 7. 性能优化建议

Redis高级功能使用说明

本文档介绍了系统中集成的Redis高级功能及其使用方法。

功能清单

  1. 分布式锁
  2. 消息发布订阅
  3. 接口限流
  4. 排行榜实现
  5. 多维度用户行为分析

1. 分布式锁

1.1 功能描述

分布式锁用于在分布式环境中对共享资源进行同步访问控制,防止多个服务实例同时操作同一资源导致的数据不一致问题。

1.2 使用方法

@Autowired
private RedisLockUtil lockUtil;public void doBusinessWithLock() {String lockKey = "业务唯一标识";String requestId = UUID.randomUUID().toString(); // 请求唯一标识boolean locked = lockUtil.tryLock(lockKey, requestId, 30); // 尝试获取锁,30秒超时if (locked) {try {// 执行需要加锁的业务逻辑doSomething();} finally {// 释放锁lockUtil.releaseLock(lockKey, requestId);}} else {// 获取锁失败的处理逻辑}
}

1.3 测试接口

  • GET /redis/lock/test - 测试分布式锁功能

2. 消息发布订阅

2.1 功能描述

消息发布订阅用于实现应用内的事件通知和组件间通信,支持一对多的消息推送。

2.2 使用方法

发布消息
@Autowired
private RedisPubSubUtil pubSubUtil;// 发布消息
pubSubUtil.publish("channel:name", "消息内容");
订阅消息

系统默认订阅了"user:actions"频道,订阅逻辑在UserActionSubscriber类中实现。

如需订阅新的频道,需要修改RedisPubSubConfig配置类:

@Bean
public RedisMessageListenerContainer container(RedisConnectionFactory connectionFactory,MessageListenerAdapter myListenerAdapter) {RedisMessageListenerContainer container = new RedisMessageListenerContainer();container.setConnectionFactory(connectionFactory);// 添加新的订阅container.addMessageListener(myListenerAdapter, new PatternTopic("my:channel"));return container;
}

2.3 测试接口

  • POST /redis/publish?channel=user:actions&message=test - 发布测试消息

3. 接口限流

3.1 功能描述

接口限流用于防止API被恶意频繁调用或突发流量冲击,保护系统稳定性。

3.2 使用方法

方式一:直接使用工具类
@Autowired
private RedisRateLimiter rateLimiter;public void doSomething() {String key = "限流标识"; // 可以是接口名、用户ID等boolean allowed = rateLimiter.isAllowed(key, 60, 100); // 60秒内最多允许100次请求if (allowed) {// 正常处理业务} else {// 触发限流,拒绝请求throw new RuntimeException("请求过于频繁");}
}
方式二:使用注解(推荐)
@RestController
public class MyController {@RateLimit(period = 60, count = 100, limitType = LimitType.IP)@GetMapping("/api/test")public Result test() {// 业务逻辑return Result.success();}
}

支持的限流类型:

  • IP:根据客户端IP限流
  • USER:根据用户ID限流(暂未实现用户识别)
  • INTERFACE:根据接口限流

3.3 测试接口

  • GET /redis/ratelimit/test?key=testKey - 测试限流功能

4. 排行榜实现

4.1 功能描述

基于Redis的Sorted Set实现各种排行榜功能,如热门用户、热门商品等。

4.2 使用方法

@Autowired
private RedisRankingUtil rankingUtil;// 添加或更新分数
rankingUtil.addScore("ranking:hot:products", productId, score);// 增加分数
rankingUtil.incrementScore("ranking:hot:products", productId, incrementScore);// 获取排行榜前N名
List<Map<String, Object>> topN = rankingUtil.getTopN("ranking:hot:products", 10);// 获取指定成员排名
Long rank = rankingUtil.getRank("ranking:hot:products", productId);// 获取指定成员分数
Double score = rankingUtil.getScore("ranking:hot:products", productId);

4.3 测试接口

  • GET /redis/ranking/test - 测试排行榜功能

5. 用户行为分析

5.1 功能描述

记录和分析用户行为数据,如页面访问、点赞、评论等,实现用户热度统计和行为分析。

5.2 使用方法

@Autowired
private UserBehaviorAnalysisUtil behaviorUtil;// 记录用户被查看
behaviorUtil.recordUserView(userId, viewerId);// 记录用户行为
behaviorUtil.recordUserAction("like", targetId, userId);// 获取用户热度
long dailyHeat = behaviorUtil.getUserDailyHeat(userId);
long monthlyHeat = behaviorUtil.getUserMonthlyHeat(userId);// 获取热门用户排行
List<Map<String, Object>> hotUsers = behaviorUtil.getHotUsersRanking(10);// 获取行为统计
Map<String, Long> stats = behaviorUtil.getDailyActionStats();

5.3 测试接口

  • GET /redis/behavior/view/{userId}?viewerId=1 - 记录用户被查看并返回热度数据
  • GET /redis/behavior/stats - 获取行为统计数据

6. 注意事项

  1. Redis连接配置在application.yml中设置
  2. 大规模数据存储时注意设置合理的过期时间,避免内存占用过大
  3. 分布式锁使用时确保加锁和解锁操作都能正确执行,建议使用try-finally结构
  4. 限流策略需根据业务特点和系统承载能力合理设置

7. 性能优化建议

  1. 使用Redis连接池,合理配置最大连接数
  2. 批量操作使用Pipeline提高性能
  3. 使用合适的数据结构,避免不必要的数据转换
  4. 定期清理过期数据,减轻Redis服务器负担
  5. 对于高频访问的数据,考虑使用本地缓存进一步提升性能

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