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Redisson—分布式对象

DOKER 81

前言:

目前小伙伴们对“分布式估计算法”大体比较看重,姐妹们都需要分析一些“分布式估计算法”的相关知识。那么小编同时在网上搜集了一些对于“分布式估计算法””的相关知识,希望同学们能喜欢,看官们快快来了解一下吧!

每个Redisson对象实例都会有一个与之对应的Redis数据实例,可以通过调用getName方法来取得Redis数据实例的名称(key)。

RMap map = redisson.getMap("mymap");map.getName(); // = mymap

所有与Redis key相关的操作都归纳在RKeys这个接口里:

RKeys keys = redisson.getKeys();Iterable<String> allKeys = keys.getKeys();Iterable<String> foundedKeys = keys.getKeysByPattern('key*');long numOfDeletedKeys = keys.delete("obj1", "obj2", "obj3");long deletedKeysAmount = keys.deleteByPattern("test?");String randomKey = keys.randomKey();long keysAmount = keys.count();
6.1. 通用对象桶(Object Bucket)

Redisson的分布式RBucketJava对象是一种通用对象桶可以用来存放任类型的对象。 除了同步接口外,还提供了异步(Async)、反射式(Reactive)和RxJava2标准的接口。

RBucket<AnyObject> bucket = redisson.getBucket("anyObject");bucket.set(new AnyObject(1));AnyObject obj = bucket.get();bucket.trySet(new AnyObject(3));bucket.compareAndSet(new AnyObject(4), new AnyObject(5));bucket.getAndSet(new AnyObject(6));

还可以通过RBuckets接口实现批量操作多个RBucket对象:

RBuckets buckets = redisson.getBuckets();List<RBucket<V>> foundBuckets = buckets.find("myBucket*");Map<String, V> loadedBuckets = buckets.get("myBucket1", "myBucket2", "myBucket3");Map<String, Object> map = new HashMap<>();map.put("myBucket1", new MyObject());map.put("myBucket2", new MyObject());// 利用Redis的事务特性,同时保存所有的通用对象桶,如果任意一个通用对象桶已经存在则放弃保存其他所有数据。buckets.trySet(map);// 同时保存全部通用对象桶。buckets.set(map);
6.2. 二进制流(Binary Stream)

Redisson的分布式RBinaryStream Java对象同时提供了InputStream接口和OutputStream接口的实现。流的最大容量受Redis主节点的内存大小限制。

RBinaryStream stream = redisson.getBinaryStream("anyStream");byte[] content = ...stream.set(content);InputStream is = stream.getInputStream();byte[] readBuffer = new byte[512];is.read(readBuffer);OutputStream os = stream.getOuputStream();byte[] contentToWrite = ...os.write(contentToWrite);
6.3. 地理空间对象桶(Geospatial Bucket)

Redisson的分布式RGeo Java对象是一种专门用来储存与地理位置有关的对象桶。除了同步接口外,还提供了异步(Async)、反射式(Reactive)和RxJava2标准的接口。

RGeo<String> geo = redisson.getGeo("test");geo.add(new GeoEntry(13.361389, 38.115556, "Palermo"),        new GeoEntry(15.087269, 37.502669, "Catania"));geo.addAsync(37.618423, 55.751244, "Moscow");Double distance = geo.dist("Palermo", "Catania", GeoUnit.METERS);geo.hashAsync("Palermo", "Catania");Map<String, GeoPosition> positions = geo.pos("test2", "Palermo", "test3", "Catania", "test1");List<String> cities = geo.radius(15, 37, 200, GeoUnit.KILOMETERS);Map<String, GeoPosition> citiesWithPositions = geo.radiusWithPosition(15, 37, 200, GeoUnit.KILOMETERS);
6.4. BitSet

Redisson的分布式RBitSetJava对象采用了与java.util.BiteSet类似结构的设计风格。可以理解为它是一个分布式的可伸缩式位向量。需要注意的是RBitSet的大小受Redis限制,最大长度为4 294 967 295。除了同步接口外,还提供了异步(Async)、反射式(Reactive)和RxJava2标准的接口。

RBitSet set = redisson.getBitSet("simpleBitset");set.set(0, true);set.set(1812, false);set.clear(0);set.addAsync("e");set.xor("anotherBitset");
6.4.1. BitSet数据分片(Sharding)(分布式RoaringBitMap)

基于Redis的Redisson集群分布式BitSet通过RClusteredBitSet接口,为集群状态下的Redis环境提供了BitSet数据分片的功能。通过优化后更加有效的分布式RoaringBitMap算法,突破了原有的BitSet大小限制,达到了集群物理内存容量大小。在这里可以获取更多的内部信息。

RClusteredBitSet set = redisson.getClusteredBitSet("simpleBitset");set.set(0, true);set.set(1812, false);set.clear(0);set.addAsync("e");set.xor("anotherBitset");

该功能仅限于Redisson PRO版本。

6.5. 原子整长形(AtomicLong)

Redisson的分布式整长形RAtomicLong对象和Java中的java.util.concurrent.atomic.AtomicLong对象类似。除了同步接口外,还提供了异步(Async)、反射式(Reactive)和RxJava2标准的接口。

RAtomicLong atomicLong = redisson.getAtomicLong("myAtomicLong");atomicLong.set(3);atomicLong.incrementAndGet();atomicLong.get();
6.6. 原子双精度浮点(AtomicDouble)

Redisson还提供了分布式原子双精度浮点RAtomicDouble,弥补了Java自身的不足。除了同步接口外,还提供了异步(Async)、反射式(Reactive)和RxJava2标准的接口。

RAtomicDouble atomicDouble = redisson.getAtomicDouble("myAtomicDouble");atomicDouble.set(2.81);atomicDouble.addAndGet(4.11);atomicDouble.get();
6.7. 话题(订阅分发)

Redisson的分布式话题[RTopic](对象实现了发布、订阅的机制。除了同步接口外,还提供了异步([Async]())、反射式([Reactive]())和[RxJava2]()标准的接口。

RTopic topic = redisson.getTopic("anyTopic");topic.addListener(SomeObject.class, new MessageListener<SomeObject>() {    @Override    public void onMessage(String channel, SomeObject message) {        //...    }});// 在其他线程或JVM节点RTopic topic = redisson.getTopic("anyTopic");long clientsReceivedMessage = topic.publish(new SomeObject());

在Redis节点故障转移(主从切换)或断线重连以后,所有的话题监听器将自动完成话题的重新订阅。

6.7.1. 模糊话题

Redisson的模糊话题RPatternTopic对象可以通过正式表达式来订阅多个话题。除了同步接口外,还提供了异步(Async)、反射式(Reactive)和RxJava2标准的接口。

// 订阅所有满足`topic1.*`表达式的话题RPatternTopic topic1 = redisson.getPatternTopic("topic1.*");int listenerId = topic1.addListener(Message.class, new PatternMessageListener<Message>() {    @Override    public void onMessage(String pattern, String channel, Message msg) {         Assert.fail();    }});

在Redis节点故障转移(主从切换)或断线重连以后,所有的模糊话题监听器将自动完成话题的重新订阅。

6.8. 布隆过滤器(Bloom Filter)

Redisson利用Redis实现了Java分布式布隆过滤器(Bloom Filter)。所含最大比特数量为2^32。

RBloomFilter<SomeObject> bloomFilter = redisson.getBloomFilter("sample");// 初始化布隆过滤器,预计统计元素数量为55000000,期望误差率为0.03bloomFilter.tryInit(55000000L, 0.03);bloomFilter.add(new SomeObject("field1Value", "field2Value"));bloomFilter.add(new SomeObject("field5Value", "field8Value"));bloomFilter.contains(new SomeObject("field1Value", "field8Value"));
6.8.1. 布隆过滤器数据分片(Sharding)

基于Redis的Redisson集群分布式布隆过滤器通过RClusteredBloomFilter接口,为集群状态下的Redis环境提供了布隆过滤器数据分片的功能。 通过优化后更加有效的算法,通过压缩未使用的比特位来释放集群内存空间。每个对象的状态都将被分布在整个集群中。所含最大比特数量为2^64。在这里可以获取更多的内部信息。

RClusteredBloomFilter<SomeObject> bloomFilter = redisson.getClusteredBloomFilter("sample");// 采用以下参数创建布隆过滤器// expectedInsertions = 255000000// falseProbability = 0.03bloomFilter.tryInit(255000000L, 0.03);bloomFilter.add(new SomeObject("field1Value", "field2Value"));bloomFilter.add(new SomeObject("field5Value", "field8Value"));bloomFilter.contains(new SomeObject("field1Value", "field8Value"));

该功能仅限于Redisson PRO版本。

6.9. 基数估计算法(HyperLogLog)

Redisson利用Redis实现了Java分布式基数估计算法(HyperLogLog)对象。该对象可以在有限的空间内通过概率算法统计大量的数据。除了同步接口外,还提供了异步(Async)、反射式(Reactive)和RxJava2标准的接口。

RHyperLogLog<Integer> log = redisson.getHyperLogLog("log");log.add(1);log.add(2);log.add(3);log.count();
6.10. 整长型累加器(LongAdder)

基于Redis的Redisson分布式整长型累加器(LongAdder)采用了与java.util.concurrent.atomic.LongAdder类似的接口。通过利用客户端内置的LongAdder对象,为分布式环境下递增和递减操作提供了很高得性能。据统计其性能最高比分布式AtomicLong对象快 12000 倍。完美适用于分布式统计计量场景。

RLongAdder atomicLong = redisson.getLongAdder("myLongAdder");atomicLong.add(12);atomicLong.increment();atomicLong.decrement();atomicLong.sum();

当不再使用整长型累加器对象的时候应该自行手动销毁,如果Redisson对象被关闭(shutdown)了,则不用手动销毁。

RLongAdder atomicLong = ...atomicLong.destroy();
6.11. 双精度浮点累加器(DoubleAdder)

基于Redis的Redisson分布式双精度浮点累加器(DoubleAdder)采用了与java.util.concurrent.atomic.DoubleAdder类似的接口。通过利用客户端内置的DoubleAdder对象,为分布式环境下递增和递减操作提供了很高得性能。据统计其性能最高比分布式AtomicDouble对象快 12000 倍。完美适用于分布式统计计量场景。

RLongDouble atomicDouble = redisson.getLongDouble("myLongDouble");atomicDouble.add(12);atomicDouble.increment();atomicDouble.decrement();atomicDouble.sum();

当不再使用双精度浮点累加器对象的时候应该自行手动销毁,如果Redisson对象被关闭(shutdown)了,则不用手动销毁。

RLongDouble atomicDouble = ..._b6d2063_atomicDouble.destroy();
6.12. 限流器(RateLimiter)

基于Redis的分布式限流器(RateLimiter)可以用来在分布式环境下现在请求方的调用频率。既适用于不同Redisson实例下的多线程限流,也适用于相同Redisson实例下的多线程限流。该算法不保证公平性。除了同步接口外,还提供了异步(Async)、反射式(Reactive)和RxJava2标准的接口。

RRateLimiter rateLimiter = redisson.getRateLimiter("myRateLimiter");// 初始化// 最大流速 = 每1秒钟产生10个令牌rateLimiter.trySetRate(RateType.OVERALL, 10, 1, RateIntervalUnit.SECONDS);CountDownLatch latch = new CountDownLatch(2);limiter.acquire(3);// ...Thread t = new Thread(() -> {    limiter.acquire(2);    // ...        });

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