springbootredis应用

　　封装redisTemplate工具类package com.hfw.basesystem.config;  import javax.annotation.Resource; import org.springframework.data.geo.Circle; import org.springframework.data.geo.Distance; import org.springframework.data.geo.GeoResults; import org.springframework.data.geo.Point; import org.springframework.data.redis.connection.RedisConnection; import org.springframework.data.redis.connection.RedisGeoCommands; import org.springframework.data.redis.connection.RedisStringCommands; import org.springframework.data.redis.core.*; import org.springframework.data.redis.core.script.DefaultRedisScript; import org.springframework.data.redis.core.types.Expiration; import org.springframework.data.redis.domain.geo.GeoReference; import org.springframework.data.redis.domain.geo.GeoShape; import org.springframework.scripting.support.StaticScriptSource; import org.springframework.stereotype.Component;  import java.io.UnsupportedEncodingException; import java.math.BigDecimal; import java.util.*; import java.util.concurrent.TimeUnit;  /**  * Redis工具类  * 官方命令文档:https://redis.io/commands/  * @author farkle  * @create 2020-04-25  */ @Component public class RedisUtil {     @Resource     private RedisTemplate redisTemplate;     //@Resource     //private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;      /*************************string操作*****************************/     /*public void setStr(String key, String value){         stringRedisTemplate.opsForValue().set(key,value);     }     public String getStr(String key){         return stringRedisTemplate.opsForValue().get(key);     }*/      public  T get(String key) {         return (T)redisTemplate.opsForValue().get(key);     }      /**      * 获取并设置过期时间      * @param key      * @param expire      * @param       * @return      */     public  T getEx(String key, long expire){         return (T)redisTemplate.opsForValue().getAndExpire(key, expire, TimeUnit.SECONDS);     }      public void set(String key, Object value) {         redisTemplate.opsForValue().set(key, value);     }      /**      * 设置值和超时事件      * @param key      * @param value      * @param expire      */     public void setEx(String key, Object value, long expire) {         redisTemplate.opsForValue().set(key, value, expire, TimeUnit.SECONDS);     }      /**      * key不存在时设置      * @param key      * @param value      * @return      */     public Boolean setNx(String key, Object value){         return redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(key,value);     }      /**      * key存在时设置      * @param key      * @param value      * @return      */     public Boolean setXx(String key, Object value){         return redisTemplate.opsForValue().setIfPresent(key,value);     }     public Boolean setNxEx(String key, Object value, long timeout){         return redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(key,value, timeout, TimeUnit.SECONDS);     }     /*public Boolean setNxEx(String key, Object value, long expire) {         return redisTemplate.execute((RedisConnection redisConnection) ->                 redisConnection.set(key.getBytes(), value.getBytes(), Expiration.from(expire, TimeUnit.SECONDS), RedisStringCommands.SetOption.SET_IF_ABSENT)         );     }*/     public  T getSet(String key, Object value){         return (T)redisTemplate.opsForValue().getAndSet(key, value);     }      public Boolean expire(String key, long expire) {         return redisTemplate.expire(key, expire, TimeUnit.SECONDS);     }     public Boolean exists(String key){         return redisTemplate.hasKey(key);     }     public Boolean del(String key) {         return redisTemplate.delete(key);     }     public Long del(Collection keys) {         return redisTemplate.delete(keys);     }      public Long incr(String key) {         return redisTemplate.opsForValue().increment(key);     }     public Long decr(String key){         return redisTemplate.opsForValue().decrement(key);     }      /**      *************************list操作*****************************      * 有序,可重复      * 1、作为栈或队列使用      * 2、可用于各种列表，比如用户列表、商品列表、评论列表等。      */      /**      * 从列表头部插入      * @param key      * @param value      * @return 返回列表的长度      */     public Long lPush(String key, Object value){         return redisTemplate.opsForList().leftPush(key, value);     }     public  T lPop(String key){         return (T) redisTemplate.opsForList().leftPop(key);     }     public Long rPush(String key, Object value){         return redisTemplate.opsForList().rightPush(key, value);     }     public  T rPop(String key){         return (T) redisTemplate.opsForList().rightPop(key);     }      /**      * 当列表为空时阻塞      * @param key      * @param timeout 设置最大阻塞时间      * @param       * @return      */     public  T bLPop(String key, long timeout){         return (T) redisTemplate.opsForList().leftPop(key, timeout, TimeUnit.SECONDS);     }     public  T bRPop(String key, long timeout){         return (T) redisTemplate.opsForList().rightPop(key, timeout, TimeUnit.SECONDS);     }     public Long lLen(String key){         return redisTemplate.opsForList().size(key);     }      /**      * 获取指定索引的元素      * @param key      * @param index 索引,从0开始      * @param       * @return      */     public  T lIndex(String key, long index){         return (T) redisTemplate.opsForList().index(key, index);     }     public  List lRange(String key, long start, long end){         return (List) redisTemplate.opsForList().range(key, start, end);     }      /**      * 从列表中删除元素      * @param key      * @param value 要删除的元素      * @return      */     public Long lRem(String key, Object value){         /**          * count > 0 : 从表头开始向表尾搜索，移除与 VALUE 相等的元素，数量为 COUNT          * count < 0 : 从表尾开始向表头搜索，移除与 VALUE 相等的元素，数量为 COUNT 的绝对值          * count = 0 : 移除表中所有与 VALUE 相等的值          */         return redisTemplate.opsForList().remove(key,0, value);     }      /**      * 设置列表中指定索引的值      * @param key      * @param index 索引      * @param value 值      */     public void lSet(String key, long index, Object value){         redisTemplate.opsForList().set(key,index,value);     }      /**      * 对列表进行修剪，只保留start到end区间      * @param key      * @param start      * @param end      */     public void lTrim(String key, long start, long end){         redisTemplate.opsForList().trim(key,start,end);     }     public  T rPopLPush(String sourceKey, String destinationKey){         return (T) redisTemplate.opsForList().rightPopAndLeftPush(sourceKey, destinationKey);     }     //会阻塞     public  T bRPopLPush(String sourceKey, String destinationKey, long timeout){         return (T) redisTemplate.opsForList().rightPopAndLeftPush(sourceKey, destinationKey, timeout,TimeUnit.SECONDS);     }      /**      * 将value插入到列表，且位于值pivot之前      * @param key      * @param pivot      * @param value      * @return      */     public Long lInsert(String key, Object pivot, Object value){         return redisTemplate.opsForList().leftPush(key,pivot,value);     }      /**      **************************set操作*****************************      * 无序,不重复      * 适用于不能重复的且不需要顺序的数据结构, 比如：关注的用户，还可以通过spop进行随机抽奖      */      public Long sAdd(String key, Object ... values){         return redisTemplate.opsForSet().add(key, values);     }     public Long sRem(String key, Object ... values){         return redisTemplate.opsForSet().remove(key, values);     }     public  Set sMembers(String key){         return (Set) redisTemplate.opsForSet().members(key);     }      /**      * 随机弹出一个元素,删除      * @param key      * @param       * @return      */     public  T sPop(String key){         return (T) redisTemplate.opsForSet().pop(key);     }      /**      * 随机获取一个元素,不删除      * @param key      * @param       * @return      */     public  T sRandMember(String key){         return (T) redisTemplate.opsForSet().randomMember(key);     }      /**      * 获取数量      * @param key      * @return      */     public Long sCard(String key){         return redisTemplate.opsForSet().size(key);     }      /**      * 是否在集合内      * @param key      * @param member      * @return      */     public Boolean sIsMember(String key, Object member){         return redisTemplate.opsForSet().isMember(key, member);     }      /**      * 求两个集合的交集      * @param key      * @param anotherKey      * @param       * @return      */     public  Set sInter(String key, String anotherKey){         return (Set) redisTemplate.opsForSet().intersect(key, anotherKey);     }      /**      * 求两个集合的差集      * @param key      * @param anotherKey      * @param       * @return      */     public  Set sDiff(String key, String anotherKey){         return (Set) redisTemplate.opsForSet().difference(key, anotherKey);     }      /**      * 求两个集合的并集      * @param key      * @param anotherKey      * @param       * @return      */     public  Set sUnion(String key, String anotherKey){         return (Set) redisTemplate.opsForSet().union(key, anotherKey);     }      /**      **************************zset操作*****************************      * 有序,不重复,且每一个元素关联一个score      * 由于可以按照分值排序，所以适用于各种排行榜。比如：点击排行榜、销量排行榜、关注排行榜等      */      public Boolean zAdd(String key, Object value, double score){         return redisTemplate.opsForZSet().add(key,value,score);     }     public Long zRem(String key, Object... values){         return redisTemplate.opsForZSet().remove(key, values);     }      /**      * 获取集合数量      * @param key      * @return      */     public Long zCard(String key){         return redisTemplate.opsForZSet().zCard(key);     }      /**      * 返回集合中score值在[min,max]区间      * 的元素数量      * @param key      * @param min      * @param max      * @return      */     public Long zCount(String key, double min, double max){         return redisTemplate.opsForZSet().count(key, min, max);     }      /**      * 集合的元素分值增加      * @param key      * @param value      * @param delta      * @return      */     public Double zIncrBy(String key, Object value, double delta){         return redisTemplate.opsForZSet().incrementScore(key,value,delta);     }      /**      * 获取指定元素的分值      * @param key      * @param value      * @return      */     public Double zScore(String key, Object value){         return redisTemplate.opsForZSet().score(key,value);     }      /**      * 获取指定元素的分值排行榜(升序,分值从小到大)      * @param key      * @param value      * @return      */     public Long zrank(String key, Object value){         return redisTemplate.opsForZSet().rank(key, value);     }      /**      *  获取指定元素的分值排行榜(降序,分值从大到小)      * @param key      * @param value      * @return      */     public Long zRevRank(String key, Object value){         return redisTemplate.opsForZSet().reverseRank(key,value);     }      /**      * 按索引获取集合中的数据(升序)      * @param key      * @param start      * @param end      * @param       * @return      */     public  Set zRange(String key, long start, long end){         return (Set) redisTemplate.opsForZSet().range(key, start, end);     }     public  Set zRevRange(String key, long start, long end){         return (Set) redisTemplate.opsForZSet().reverseRange(key, start, end);     }      /**      * 按索引获取集合中的数据及分数(升序)      * @param key      * @param start      * @param end      * @return      */     public Set> zRangeWithScores(String key, long start, long end){         return redisTemplate.opsForZSet().rangeWithScores(key, start, end);     }      /**      * 根据分值获取集合中的数据(升序)      * @param key      * @param min      * @param max      * @param       * @return      */     public  Set zRangeByScore(String key, double min, double max){         return (Set) redisTemplate.opsForZSet().rangeByScore(key, min, max);     }      /**      *************************hash操作*****************************      * 应用场景: 对象的存储 ，表数据的映射      */      /**      * 设置对象的 一个字段      * @param key 对象主键      * @param hashKey 对象字段      * @param hashValue 对象主键值      */     public void hSet(String key, String hashKey, Object hashValue){         redisTemplate.opsForHash().put(key, hashKey, hashValue);     }     public void hMSet(String key, Map data){         redisTemplate.opsForHash().putAll(key,data);     }      /**      * hashKey不存在时设置 hashKey的值      * @param key      * @param hashKey      * @param hashValue      * @return      */     public Boolean hSetNX(String key, String hashKey, Object hashValue){         return redisTemplate.opsForHash().putIfAbsent(key, hashKey,hashValue);     }      /**      * 查看对象的 某个字段是否存在      * @param key 对象主键      * @param hashKey 对象字段      * @return      */     public Boolean hExists(String key, String hashKey){         return redisTemplate.opsForHash().hasKey(key,hashKey);     }      /**      * 获取对象的某个字段值      * @param key 对象主键      * @param hashKey 对象字段      * @param       * @return      */     public  T hGet(String key, String hashKey){         return (T) redisTemplate.opsForHash().get(key, hashKey);     }     public List hMGet(String key, Collection hashKeys){         return redisTemplate.opsForHash().multiGet(key, hashKeys);     }      /**      * 删除对象的某个字段      * @param key 对象主键      * @param value 对象字段      */     public Long hDel(String key, Object... value){         return redisTemplate.opsForHash().delete(key, value);     }      /**      * 获取对象的字段个数      * @param key      * @return      */     public Long hLen(String key){         return redisTemplate.opsForHash().size(key);     }      /**      **************************bitmap操作*****************************      * 应用:用户每月签到，用户id为key ， 日期作为偏移量 1表示签到      */      public Boolean setBit(String key, long offset, boolean value){         return redisTemplate.opsForValue().setBit(key,offset,value);     }     /*public void setBit(String key, long offset, boolean value) {         stringRedisTemplate.execute((RedisConnection redisConnection) -> {             try {                 return redisConnection.setBit((key).getBytes(＂UTF-8＂), offset, value);             } catch (UnsupportedEncodingException e) {                 e.printStackTrace();             }             return null;         });     }*/     public Boolean getBit(String key, long offset) {         return redisTemplate.opsForValue().getBit(key,offset);     }      /**      **************************GEO地理位置操作*****************************      * 应用:附件的人,计算距离      */      /**      * 添加坐标点      * @param key      * @param point      * @param value      * @return      */     public Long geoAdd(String key, Point point, Object value){         return redisTemplate.boundGeoOps(key).add(point, value);     }      /**      * 获取geo成员的坐标      * @param key      * @param members      * @return      */     public List geoPos(String key, Object... members){         return redisTemplate.boundGeoOps(key).position(members);     }      /**      * 计算两个点的距离      * @param key      * @param o1 点1的值      * @param o2 点2的值      * @return      */     public Distance geoDist(String key,Object o1,Object o2){         return redisTemplate.boundGeoOps(key).distance(o1,o2);     }     /**      * 中心点搜索      * @param key      * @param point 中心点      * @param distance 半径      * @param count 数量      * @return      */     public GeoResults> geoRadius(String key, Point point, Distance distance, long count){         Circle circle = new Circle(point,distance);         RedisGeoCommands.GeoRadiusCommandArgs args = RedisGeoCommands.GeoRadiusCommandArgs.newGeoRadiusArgs().includeDistance().sortAscending().limit(count);         return redisTemplate.boundGeoOps(key).radius(circle, args);     }      /**      * 成员做中心点搜索      * @param key      * @param member 成员      * @param distance 半径      * @param count 数量      * @return      */     public GeoResults> geoRadiusByMember(String key, Object member,Distance distance, long count){         RedisGeoCommands.GeoRadiusCommandArgs args = RedisGeoCommands.GeoRadiusCommandArgs.newGeoRadiusArgs().includeDistance().sortAscending().limit(count);         return redisTemplate.boundGeoOps(key).radius(member, distance, args);     }      /**      * 根据值删除坐标点      * @param key      * @param value      * @return      */     public Long geoRemove(String key, Object value){         return redisTemplate.boundGeoOps(key).remove(value);         //return this.zrem(key,value); //GEO数据是保存在zset中的,所以可以通过zset的命令删除     }      /**      * 中心点搜索并存储成zset      * @param key      * @param zsetKey 存储的zset_key      * @param point 中心点      * @param distance 半径      * @param count 数量      * @return      */     public Long geoSearchStore(String key, String zsetKey, Point point, Distance distance, long count){         RedisGeoCommands.GeoSearchStoreCommandArgs args = RedisGeoCommands.GeoSearchStoreCommandArgs.newGeoSearchStoreArgs().storeDistance().sortAscending().limit(count);         return redisTemplate.boundGeoOps(key).searchAndStore(zsetKey, GeoReference.fromCoordinate(point), GeoShape.byRadius(distance), args);     }        /*************************布隆过滤器操作*****************************/     /**      * 布隆过滤器-添加      * 可用于把消息置为已读      *      * @param key      * @param value      * @return      */     public Long bfAdd(String key, String value) {         DefaultRedisScript script = new DefaultRedisScript();         script.setResultType(Long.class);         script.setScriptSource(new StaticScriptSource(＂return redis.call(＂bf.add＂, KEYS[1], KEYS[2])＂));         return redisTemplate.execute(script, Arrays.asList(key, value));     }      /**      * 布隆过滤器-判断      * 可用于获取消息的状态      * @param key      * @param value      * @return      */     public Boolean bfExists(String key, String value) {         DefaultRedisScript script = new DefaultRedisScript();         script.setResultType(Long.class);         script.setScriptSource(new StaticScriptSource(＂return redis.call(＂bf.exists＂, KEYS[1], KEYS[2])＂));         Long res = redisTemplate.execute(script, Arrays.asList(key, value));         return 1 == res;     }      /**      * 布隆过滤器-设置存储空间和错误率      * error_rate， initial_size，错误率越低，需要的空间越大，error_rate表示预计错误率，initial_size参数表示预计放入的元素数量，当实际数量超过这个值时，误判率会上升，所以需要提前设置一个较大的数值来避免超出      * @param key      * @param count 空间大小      * @return      */     public Boolean bfReserve(String key, Long count) {         String cnt = count > 100 ? count + ＂＂ : ＂100＂;         String errorRate = new BigDecimal(cnt).pide(new BigDecimal(10000)).toString();         DefaultRedisScript script = new DefaultRedisScript();         script.setResultType(String.class);         script.setScriptSource(new StaticScriptSource(＂return redis.call(＂bf.reserve＂, KEYS[1], KEYS[2], KEYS[3])＂));         String res = redisTemplate.execute(script, Arrays.asList(key, errorRate, cnt));         return ＂OK＂.equals(res);     }  }rediskey的设计用:分割 把表名转换为key前缀, 比如: user:  第二段放置主键值  第三段放置列名或忽略 示例: 用户表---> user:1基于redis实现登录认证
　　redis数据结构设计sysuser_token:token  string类型存储用户登录信息 sysuser_token_list:userId	 list结构存储用户的所有token 1. 用户登录 	生成token, 并存储 sysuser_token:token 用户登录信息   向sysuser_token_list:userId入栈生成的token, 如果超出同一用户最大登录限制, 则出栈一条token 	出栈的token判断是否有效, 有效则删除对应的sysuser_token:token(被挤下线) 2. 根据token校验用户信息 	直接获取sysuser_token:token存储的用户信息, 存在且充值超时时间 3. 用户登出 	删除sysuser_token_list:userId   删除sysuser_token_list:userId 中存储的所有token  4. 禁用用户  	-->用户登出. 重新登录时判断是否被禁用  	-->或者修改sysuser_token_list:userId 中存储的所有token对应用户的禁用字段标识
　　代码实现package com.hfw.basesystem.service.impl;  import com.hfw.basesystem.config.RedisUtil; import com.hfw.basesystem.service.RedisAuthService; import org.springframework.util.CollectionUtils;  import java.util.List; import java.util.UUID; import java.util.stream.Collectors;  /**  * redis认证服务  * @author farkle  * @date 2023-02-02  */ //@Service(＂redisAuthService＂) public class RedisAuthServiceImpl implements RedisAuthService {     /**      * 限制同一账号最大登录人数      */     private int max_login = 2;      /**      * token前缀      */     private String token_key_prefix;     /**      * 存储所有登录的token前缀      */     private String user_token_list_prefix;      /**      * 失效时间      * 30分钟(单位秒)      */     private long expire = 30*60;      private RedisUtil redisUtil;      public void setMax_login(int max_login) {         this.max_login = max_login;     }      public void setToken_key_prefix(String token_key_prefix) {         this.token_key_prefix = token_key_prefix;     }      public void setUser_token_list_prefix(String user_token_list_prefix) {         this.user_token_list_prefix = user_token_list_prefix;     }      public void setExpire(long expire) {         this.expire = expire;     }      public void setRedisUtil(RedisUtil redisUtil) {         this.redisUtil = redisUtil;     }      public String genToken(){         return UUID.randomUUID().toString().replaceAll(＂-＂,＂＂);     }  	//用户登录时存储登录信息     @Override     public String store(Long userId, String token, Object obj){         String userTokenListKey = user_token_list_prefix + userId;         Long userTokenSize = redisUtil.lPush(userTokenListKey, token);         redisUtil.setEx(token_key_prefix+ token, obj, expire);         if(userTokenSize > max_login){             String rpop = redisUtil.rPop(userTokenListKey);             if(this.exists(rpop)){                 this.logout(rpop);                 return rpop;             }         }         return null;     }  //更新登录信息     @Override     public int update(Long userId, Object obj){         List tokenList = redisUtil.lRange(user_token_list_prefix + userId, 0, max_login);         if(CollectionUtils.isEmpty(tokenList)){             return 0;         }         int cnt = 0;         for(String token : tokenList){             if( redisUtil.setXx(token_key_prefix+token, obj) ){                 cnt++;             }         }         return cnt;     }     /**      * 判断token是否存在      * @param token      * @return      */     @Override     public Boolean exists(String token){         return redisUtil.exists(token_key_prefix+token);     }      /**      * 校验token      * @param token      * @return      */     @Override     public  T validToken(String token){         return redisUtil.getEx(token_key_prefix+ token, expire);     }      @Override     public List getValidToken(Long userId){         List tokenList = redisUtil.lRange(user_token_list_prefix + userId, 0, max_login);         List validList = tokenList.stream().filter(token -> this.exists(token)).collect(Collectors.toList());         return validList;     }      /**      * 用户登出      * @param userId      */     @Override     public Boolean logout(Long userId){         List tokenList = redisUtil.lRange(user_token_list_prefix + userId, 0, max_login);         if(CollectionUtils.isEmpty(tokenList)){             return false;         }         List keys = tokenList.stream().map(token -> token_key_prefix + token).collect(Collectors.toList());         Long dels = redisUtil.del(keys);         redisUtil.del(user_token_list_prefix+userId);         return dels>0;     }     /**      * 当前token登出      * @param token      */     @Override     public Boolean logout(String token){         return redisUtil.del(token_key_prefix+ token);     }     /**      * 禁用用户      * @param userId      * @return      */     @Override     public Boolean disableUser(Long userId){         return this.logout(userId);     }  }基于redis实现附近的人
　　实现思路 基于GEO地理位置实现用geoAdd命令添加坐标点用geoSearchStore命令搜索附近的点并存储成zset(距离做score. 方便分页查找). 当查询的数量不满足前端浏览量时扩大搜索半径.用zRange WithScores命令对附近的点进行分页查询给前端展示.
　　实现代码 package com.hfw.basesystem.service.impl;  import com.hfw.basesystem.config.RedisUtil; import com.hfw.basesystem.service.RedisGeoService; import com.hfw.common.entity.PageResult; import com.hfw.common.util.NumberUtil; import javax.annotation.Resource; import org.springframework.data.geo.Distance; import org.springframework.data.geo.Point; import org.springframework.data.redis.core.ZSetOperations; import org.springframework.data.redis.domain.geo.Metrics; import org.springframework.stereotype.Service;  import java.util.Set;  /**  * @author farkle  * @date 2022-11-27  */ @Service(＂redisGeoService＂) public class RedisGeoServiceImpl implements RedisGeoService {     /**      * 附近的点最多获取多少个      */     private static final Integer max_count = 10000;     private static final Integer min_count = 100;     /**      * 附近的点最大半径距离,单位米      */     private static final Integer max_distance = 1000*1000;     /**      * 附近的点实现zset key      */     private static final String near_zset_key = ＂near_zset＂;     public static final String near_geo_key = ＂near_geo＂;      @Resource     private RedisUtil redisUtil;      @Override     public Set> near(double lng, double lat, Integer pageNumber, Integer pageSize){         PageResult page = new PageResult(pageNumber, pageSize);         Integer requestCount = page.getEnd()+1;         if(pageNumber>1 && requestCount>max_count){             return null;         }         Integer searchCount = min_count;         int i = 0;         while (searchCountmax_count){             searchCount = min_count;         }         //System.out.println(searchCount+＂:end＂);          Long size = redisUtil.zCard(near_zset_key);         if(searchCount>size){             Integer distance = 10*1000;             Long cnt = redisUtil.geoSearchStore(near_geo_key, near_zset_key, new Point(lng, lat), new Distance(distance, Metrics.METERS), searchCount);             //System.out.println(distance);             while (cnt < requestCount && distance {     List findByName(String name); }  //操作实例 @RestController @RequestMapping(＂/redis＂) public class RedisController {     @Autowired     private PersonRepository personRepository;      @RequestMapping(＂/add＂)     @ResponseBody     public String add(){         Person p = new Person();         p.setId(1L);         p.setName(＂张三＂);         p.setAddress(＂北京＂);         personRepository.save(p);          p = new Person();         p.setId(2L);         p.setName(＂李四＂);         p.setAddress(＂昆明＂);         personRepository.save(p);         return ＂ok＂;     }      @RequestMapping(＂/query＂)     @ResponseBody     public List query(String name){         List list = personRepository.findByName(name);         return list;     } }
　　观察生成的数据结构
　　Redission分布式锁的使用
　　依赖 	org.redisson 	redisson 	2.7.0 
　　配置public class RedissonManager { 	private static Config config = new Config(); 	//声明redisso对象 	private static Redisson redisson = null; 	//实例化redisson 	static{ 		config.useClusterServers() 		// 集群状态扫描间隔时间，单位是毫秒 		.setScanInterval(2000) 		//cluster方式至少6个节点(3主3从，3主做sharding，3从用来保证主宕机后可以高可用) 		.addNodeAddress(＂redis://127.0.0.1:6379＂ ) 		.addNodeAddress(＂redis://127.0.0.1:6380＂) ; 		//得到redisson对象 		redisson = (Redisson) Redisson.create(config);	}		public static Redisson getRedisson(){		return redisson;	} }
　　锁的获取和释放public class DistributedRedisLock { 	//从配置类中获取redisson对象 	private static Redisson redisson = RedissonManager.getRedisson(); 	private static final String LOCK_TITLE = ＂redisLock_＂; 	//加锁 	public static boolean acquire(String lockName){ 		//声明key对象 		String key = LOCK_TITLE + lockName; 		//获取锁对象 		RLock mylock = redisson.getLock(key); 		//加锁，并且设置锁过期时间3秒，防止死锁的产生 uuid+threadId 		mylock.lock(2,3,TimeUtil.SECOND); 		//加锁成功 		return true; 	} 	//锁的释放 	public static void release(String lockName){ 		//必须是和加锁时的同一个key 		String key = LOCK_TITLE + lockName; 		//获取所对象 		RLock mylock = redisson.getLock(key); 		//释放锁（解锁） 		mylock.unlock(); 	} }集成项目完整示例代码: ZNEW-ADMIN
　　https://gitee.com/hongy123/znew-admin
　　一个简单通用的springboot+vue3后台管理系统