环境：SpringBoot2.7.16 + Redis6.2.1
1. Redis消息发布订阅
Spring Data 为 Redis 提供了专用的消息传递集成，其功能和命名与 Spring Framework 中的 JMS 集成类似。Redis 消息传递大致可分为两个功能区域：
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信息发布
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信息订阅
这是一个通常被称为发布/订阅（Publish/Subscribe，简称 Pub/Sub）模式的示例。RedisTemplate 类用于消息生成。
Redis消息机制最大的2个缺点：
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没有 Ack 机制，也不保证数据的连续性：生产者传递过来一个消息，Redis 会直接找到相应的消费者传递过去。如果没有一个消费者，那么消息会被直接丢弃。如果开始有三个消费者，其中一个突然挂掉了，过了一会儿等它再重连时，那么重连期间的消息对于这个消费者来说就彻底丢失了。
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不持久化消息：如果 Redis 停机重启，发布订阅的消息是不会持久化的，毕竟 Redis 宕机就相当于一个消费者都没有，所有的消息都会被直接丢弃。
示例：
消息监听器
@Componentpublic class MsgMessageListener implements MessageListener {@Overridepublic void onMessage(Message message, byte[] pattern) {System.out.printf("从通道【%s】, 接收到消息: %s%n", new String(message.getChannel()), new String(message.getBody())) ;}}
配置消息监听容器
@Configurationpublic class MessageReceiverConfig {@BeanRedisMessageListenerContainer redisMessageListenerContainer(RedisConnectionFactory connectionFactory,MessageListener listener) {RedisMessageListenerContainer container = new RedisMessageListenerContainer();container.setConnectionFactory(connectionFactory);// 这里监听了2个通道msg和chatcontainer.addMessageListener(listener, Arrays.asList(ChannelTopic.of("msg"), ChannelTopic.of("chat"))) ;return container;}}
消息发送
@Componentpublic class MessageSender {@Autowiredprivate StringRedisTemplate stringRedisTemplate;public void sendMessage(String channel, String message) {stringRedisTemplate.convertAndSend(channel, message);}}
2. Redis事务
Redis通过multi、exec和discard命令提供对事务的支持。这些操作可以在RedisTemplate上使用。但是，RedisTemplate不能保证使用相同的连接运行事务中的所有操作。
编程式事务
Spring Data Redis 提供了 SessionCallback 接口，供需要使用同一连接执行多个操作（如使用 Redis 事务）时使用：
@Servicepublic class RedisTransactionService {private final StringRedisTemplate stringRedisTemplate ;public RedisTransactionService(StringRedisTemplate stringRedisTemplate) {this.stringRedisTemplate = stringRedisTemplate ;}public void multiOperator() {List<Object> txResults = stringRedisTemplate.execute(new SessionCallback<List<Object>>() {public List<Object> execute(RedisOperations operations) throws DataAccessException {operations.multi();operations.opsForHash().put("users:666", "name", "张三") ;operations.opsForValue().set("id", "666") ;return operations.exec() ;}});for (Object ret : txResults) {System.out.println(ret) ;}}}
正常输出如下
truetrue
使用声明式事务
启用事务支持后，RedisConnection 会绑定到由 ThreadLocal 支持的当前事务。如果事务无误完成，Redis 事务将通过 EXEC 提交，否则将通过 DISCARD 回滚。Redis 事务是面向批处理的。正在进行的事务中发出的命令会排队，只有在提交事务时才会应用。Spring Data Redis 会区分正在进行的事务中的只读命令和写命令。只读命令（如 KEYS）通过管道连接到新的（非线程绑定）RedisConnection，以允许读取。写入命令由 RedisTemplate 队列处理，并在提交时应用。
@BeanStringRedisTemplate redisTemplate(RedisConnectionFactory redisConnectionFactory) {StringRedisTemplate template = new StringRedisTemplate(redisConnectionFactory) ;// 手动开启事务功能template.setEnableTransactionSupport(true);return template;}
测试
@Transactionalpublic void multiOperator2() {stringRedisTemplate.opsForValue().set("oo", "xx") ;Set<String> keys = stringRedisTemplate.keys("*") ;// 输出[]。读操作必须在空闲(不感知事务)连接上运行System.out.println(keys) ;String value = stringRedisTemplate.opsForValue().get("oo") ;// 返回null，因为在事务中设置的值不可见System.out.println(value) ;}
如果事务生效，那么上面的输出如下：
[]null
3. 管道
Redis 提供管道支持，即向服务器发送多条命令而不等待回复，然后一次性读取回复。当你需要连续发送多条命令时，例如向同一个 List 添加多个元素时，管道操作可以提高性能。
Spring Data Redis 提供了多种 RedisTemplate 方法，用于在管道中运行命令。如果不关心管道操作的结果，可以使用标准的 execute 方法，并为管道参数传递 true。executePipelined 方法在管道中运行所提供的 RedisCallback 或 SessionCallback，并返回结果，如下例所示：
@Servicepublic class RedisPipeliningService {private final StringRedisTemplate stringRedisTemplate ;public RedisPipeliningService(StringRedisTemplate stringRedisTemplate) {this.stringRedisTemplate = stringRedisTemplate ;}public List<Object> pipe() {List<Object> results = stringRedisTemplate.executePipelined(new RedisCallback<Object>() {public Object doInRedis(RedisConnection connection) throws DataAccessException {StringRedisConnection stringRedisConn = (StringRedisConnection)connection;for(int i = 0; i < 10; i++) {stringRedisConn.rPush("i" + i, String.valueOf(i)) ;}return null;}});return results ;}}
输出结果
4. Redis LUA脚本
Redis 2.6 及更高版本支持通过 eval 和 evalsha 命令运行 Lua 脚本。Spring Data Redis 为运行脚本提供了高级抽象，可处理序列化并自动使用 Redis 脚本缓存。示例如下：
LUA脚本
这是一个分布式锁的简单实现
加锁
-- 判断锁key是否存在if (redis.call('EXISTS', KEYS[1]) == 0) then-- 不存在redis.call('HINCRBY', KEYS[1], ARGV[1], 1) ;redis.call('PEXPIRE', KEYS[1], 300000) ;return 1;end ;-- 判断hash中是否存在ARGV[1]字段（该字段用来统计重入次数,一般使用threadId唯一标识）if (redis.call('HEXISTS', KEYS[1], ARGV[1]) == 1) thenredis.call('HINCRBY', KEYS[1], ARGV[1], 1) ;redis.call('PEXPIRE', KEYS[1], 300000) ;return 1;end ;return 0 ;
解锁
-- 判断锁key是否存在if (redis.call('EXISTS', KEYS[1]) == 0) thenreturn nil ;end ;local counter = redis.call('HINCRBY', KEYS[1], ARGV[1], -1) ;if (counter > 0) thenredis.call('PEXPIRE', KEYS[1], 30000) ;return 1 ;elseredis.call('DEL', KEYS[1]) ;return 1 ;end ;return 0 ;
锁实现
public interface PLock {boolean lock() ;void unlock() ;}public class ProductRedisLock implements PLock {private StringRedisTemplate stringRedisTemplate ;private String key ;private String id ;public ProductRedisLock(String key, StringRedisTemplate stringRedisTemplate) {this.key = key ;this.id = key.hashCode() + ":";this.stringRedisTemplate = stringRedisTemplate ;}@Overridepublic boolean lock() {long threadId = Thread.currentThread().getId() ;return this.stringRedisTemplate.execute(RedisScript.of(new ClassPathResource("lock.lua"), Boolean.class),Arrays.asList(this.key), this.id + threadId) ;}@Overridepublic void unlock() {long threadId = Thread.currentThread().getId() ;this.stringRedisTemplate.execute(RedisScript.of(new ClassPathResource("unlock.lua"), Boolean.class),Arrays.asList(this.key), this.id + threadId) ;}}
使用
public void updateProduct(Long id) {
String key = "lock:product:" + id ;PLock lock = new ProductRedisLock(key, stringRedisTemplate) ;if (lock.lock()) {try {System.out.println("更新商品：" + id) ;this.configProduct(id) ;} finally {lock.unlock() ;}}}
