php文件huis技巧_史上最全Redis 入门轻松入门无压力

NoSql，叫非关系型数据库，它的全名Not only sql。
它不能替代关系型数据库，只能作为关系型数据库的一个良好补充。

Redis是利用c措辞开拓的一个高性能键值数据库。
Redis可以通过一些键值类型来存储数据。
键值类型： String字符类型 map散列类型 list列表类型 set凑集类型 sortedset有序凑集类型

2008年，意大利的一家创业公司Merzia推出了一款基于MySQL的网站实时统计系统LLOOGG，然而没过多久该公司的创始人 Salvatore Sanfilippo便 对MySQL的性能感到失落望，于是他决定亲自为LLOOGG量身定做一个数据库，并于2009年开拓完成，这个数据库便是Redis。
不过Salvatore Sanfilippo并不知足只将Redis用于LLOOGG这一款产品，而是希望更多的人利用它，于是在同一年Salvatore Sanfilippo将Redis开源发布，并开始和Redis的另一名紧张的代码贡献者Pieter Noordhuis一起连续着Redis的开拓，直到本日。

Salvatore Sanfilippo自己也没有想到，短短的几年韶光，Redis就拥有了弘大的用户群体。
Hacker News在2012年发布了一份数据库的利用情形调查，结果显示有近12%的公司在利用Redis。
海内如新浪微博、街旁网、知乎网，国外如GitHub、Stack Overflow、Flickr等都是Redis的用户。

VMware公司从2010年开始资助Redis的开拓， Salvatore Sanfilippo和Pieter Noordhuis也分别在3月和5月加入VMware，全职开拓Redis。

缓存（数据查询、短连接、新闻内容、商品内容等等）。
（最多利用） 分布式集群架构中的session分离。
谈天室的在线好友列表。
任务行列步队。
（秒杀、抢购、12306等等） 运用排行榜。
网站访问统计。
数据过期处理（可以精确到毫秒）

官网地址：http://redis.io/ 下载地址：http://download.redis.io/releases/redis-3.0.0.tar.gz

#sftp 上传安装包到linux#解压tar -zxvf redis.3.0.0.tar.gz#安装c措辞环境sudo apt-get install gcc-c++#编译cd redis-3.0.0make#安装make install PREFIX = /usr/local/redis# 查看cd /usr/local/redislsredis 启动前端启动前端启动命令 ./redis-server前端启动的关闭 逼迫关闭 ctrl+c 正常关闭 ./redis-cli shutdown

tips:一旦客户端关闭，则redis做事也会停掉

redis-desktop-manager 打开如下：

选择数据库办法： select 加上数据库的下标，就可以选择指定的数据库利用，下标从0开始。

127.0.0.1:6379> select 15OK127.0.0.1:6379[15]>jedis 客户端先容

Redis不仅是利用命令来操作，现在基本上主流的措辞都有客户端支持，比如java、C、C#、C++、php、Node.js、Go等。

在官方网站里列一些Java的客户端，有Jedis、Redisson、Jredis、JDBC-Redis、等个中官方推举利用Jedis和Redisson。
在企业中用的最多的便是Jedis，下面我们就重点学习下Jedis。

Jedis同样也是托管在github上，地址：https://github.com/xetorthio/jedis

利用连接池连接 redis

Spring 整合 jedisPool

添加 spring 的 jar 包 配置 spring 配置文件 applicationContext.xml

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xmlns:mvc="http://www.springframework.org/schema/mvc" xmlns:context="http://www.springframework.org/schema/context" xmlns:aop="http://www.springframework.org/schema/aop" xmlns:tx="http://www.springframework.org/schema/tx" xsi:schemaLocation="http://www.springframework.org/schema/beans http://www.springframework.org/schema/beans/spring-beans-3.2.xsd http://www.springframework.org/schema/mvc http://www.springframework.org/schema/mvc/spring-mvc-3.2.xsd http://www.springframework.org/schema/context http://www.springframework.org/schema/context/spring-context-3.2.xsd http://www.springframework.org/schema/aop http://www.springframework.org/schema/aop/spring-aop-3.2.xsd http://www.springframework.org/schema/tx http://www.springframework.org/schema/tx/spring-tx-3.2.xsd "> <!-- 连接池配置 --> <bean id="jedisPoolConfig" class="redis.clients.jedis.JedisPoolConfig"> <!-- 最大连接数 --> <property name="maxTotal" value="30" /> <!-- 最大空闲连接数 --> <property name="maxIdle" value="10" /> <!-- 每次开释连接的最大数目 --> <property name="numTestsPerEvictionRun" value="1024" /> <!-- 开释连接的扫描间隔（毫秒） --> <property name="timeBetweenEvictionRunsMillis" value="30000" /> <!-- 连接最小空闲韶光 --> <property name="minEvictableIdleTimeMillis" value="1800000" /> <!-- 连接空闲多久后开释, 当空闲韶光>该值 且 空闲连接>最大空闲连接数 时直接开释 --> <property name="softMinEvictableIdleTimeMillis" value="10000" /> <!-- 获取连接时的最大等待毫秒数,小于零:壅塞不愿定的韶光,默认-1 --> <property name="maxWaitMillis" value="1500" /> <!-- 在获取连接的时候检讨有效性, 默认false --> <property name="testOnBorrow" value="false" /> <!-- 在空闲时检讨有效性, 默认false --> <property name="testWhileIdle" value="true" /> <!-- 连接耗尽时是否壅塞, false报非常,ture壅塞直到超时, 默认true --> <property name="blockWhenExhausted" value="false" /> </bean> <!-- redis单机 通过连接池 --> <bean id="jedisPool" class="redis.clients.jedis.JedisPool" destroy-method="close"> <constructor-arg name="poolConfig" ref="jedisPoolConfig" /> <constructor-arg name="host" value="192.168.242.130" /> <constructor-arg name="port" value="6379" /> </bean></beans>

测试代码

@Test public void testJedisPool() { JedisPool pool = (JedisPool) applicationContext.getBean("jedisPool"); Jedis jedis = null; try { jedis = pool.getResource(); jedis.set("name", "lisi"); String name = jedis.get("name"); System.out.println(name); } catch (Exception ex) { ex.printStackTrace(); } finally { if (jedis != null) { // 关闭连接 jedis.close(); } } }4 数据类型String 类型

赋值 set key value

127.0.0.1:6379> set test 123OK

取值 get key

127.0.0.1:6379> get test"123"

取值并赋值 getset key value

127.0.0.1:6379> getset test 321"123"127.0.0.1:6379> get test"321"

设置获取多个键值 mset key value [key value...] mget key [key...]

127.0.0.1:6379> mset k1 v1 k2 v2 k3 v3OK127.0.0.1:6379> mget k1 k21) "v1"2) "v2"

删除 del key

127.0.0.1:6379> del test(integer) 1

数值增减

127.0.0.1:6379> set num 1OK127.0.0.1:6379> incr num(integer) 2127.0.0.1:6379> incr num(integer) 3127.0.0.1:6379> incr num(integer) 4增加指定的整数 incrby key increment

127.0.0.1:6379> incrby num 2(integer) 8127.0.0.1:6379> incrby num 2(integer) 10递减数值 decr key

127.0.0.1:6379> decr num(integer) 9127.0.0.1:6379> decr num(integer) 8减少指定的数值 decryby key decrement

127.0.0.1:6379> decr num(integer) 9127.0.0.1:6379> decr num(integer) 8

向尾部追加值 APPEND的浸染是向键值的末端追加value。
如果键不存在则将该键的值设置为value，即相称于 SET key value。
返回值是追加后字符串的总长度。
语法：append key value

127.0.0.1:6379> set str helloOK127.0.0.1:6379> append str "world"(integer) 10127.0.0.1:6379> get str"helloworld"

获取字符串长度 STRLEN命令返回键值的长度，如果键不存在则返回0。
语法：strlen key

127.0.0.1:6379> strlen str(integer) 10

运用

假设有User工具以JSON序列化的形式存储到Redis中，User工具有id，username、password、age、name等属性，存储的过程如下： 保存、更新：User工具 json(string) redis

如果在业务上只是更新age属性，其他的属性并不做更新我该当怎么做呢？ 如果仍旧采取上边的方法在传输、处理时会造成资源摧残浪费蹂躏，下边讲的hash可以很好的办理这个问题。

hash叫散列类型，它供应了字段和字段值的映射。
字段值只能是字符串类型，不支持散列类型、凑集类型等其它类型。
如下：

命令

赋值 HSET命令不区分插入和更新操作，当实行插入操作时HSET命令返回1，当实行更新操作时返回0。

127.0.0.1:6379> hset user username zhangsan(integer) 1一次设置多个字段值 语法：hmset key field value [field value...]

127.0.0.1:6379> hmset user age 20 username lisiOK当字段不存在时赋值，类似hset,差异在于如果字段存在，该命令不实行任何操作。
语法：hsetnx key field value

127.0.0.1:6379> hsetnx user age 30(integer) 0

取值

127.0.0.1:6379> hget user username"lisi"一次可以获取多个字段值 语法：hmget key field [field...]

127.0.0.1:6379> hmget user age username1) "20"2) "lisi"获取所有字段值 语法：hgetall key

127.0.0.1:6379> hgetall user1) "username"2) "lisi"3) "age"4) "20"

删除字段 可以删除一个或多个字段，返回值是被删除的字段的个数。
语法：hdel key field [field...]

127.0.0.1:6379> hdel user age(integer) 1127.0.0.1:6379> hdel user age username(integer) 1

增加数字 语法：hincrby key field increment

127.0.0.1:6379> hincrby user age 2(integer) 2

判断字段是否存在 语法：hexists key field

127.0.0.1:6379> hexists user age(integer) 1

只获取字段名或字段值 语法： hkeys key hvals key

127.0.0.1:6379> hkeys user1) "age"

获取字段数量 语法：hlen key

127.0.0.1:6379> hlen user(integer) 1

运用 存储商品信息

127.0.0.1:6379> hgetall items:10011) "id"2) "3"3) "name"4) "apple"5) "price"6) "5.00"

获取商品信息

127.0.0.1:6379> hgetall items:10011) "id"2) "3"3) "name"4) "apple"5) "price"6) "5.00"List 类型ArrayList 和 LinkedList 的差异

Arraylist是利用数组来存储数据，特点：查询快、增删慢

Linkedlist是利用双向链表存储数据，特点：增删快、查询慢，但是查询链表两端的数据也很快。

Redis的list是采取来链表来存储的，以是对付redis的list数据类型的操作，是操作list的两端数据来操作的。

向列表两端增加元素

127.0.0.1:6379> lpush list:1 1 2 3(integer) 3向列表右边增加元素 语法：rpush key value [value...]

127.0.0.1:6379> rpush list:1 4 5 6(integer) 6

查看列表 LRANGE命令是列表类型最常用的命令之一，获取列表中的某一片段，将返回start、stop之间的所有元素（包含两端的元素），索引从0开始。
索引可以是负数，如：“-1”代表末了边的一个元素。

语法：lrange key start stop

127.0.0.1:6379> lrange list:1 0 21) "3"2) "2"3) "1"127.0.0.1:6379> lrange list:1 0 -11) "3"2) "2"3) "1"4) "4"5) "5"6) "6"

从列表两端弹出元素 LPOP命令从列表左边弹出一个元素，会分两步完成：

获取列表中元素的个数 语法：llen key

127.0.0.1:6379> llen list:1(integer) 4

删除列表中指定的值 LREM命令会删除列表中前count个值为value的元素，返回实际删除的元素个数。
根据count值的不同，该命令的实行办法会有所不同：

语法：lrem key count value

得到/设置指定索引的元素值

只保留列表指定片段 指定例模和 lrange 同等 语法：ltrim key start stop

127.0.0.1:6379> lrange list:1 0 -11) "2"2) "1"3) "2"4) "5"127.0.0.1:6379> ltrim list:1 0 2OK127.0.0.1:6379> lrange list:1 0 -11) "2"2) "1"3) "2"

向列表中插入元素 该命令首先会在列表中从左到右查找值为pivot的元素，然后根据第二个参数是BEFORE还是AFTER来决定将value插入到该元素的前面还是后面。
语法：linsert key before | after pivot value

127.0.0.1:6379> lrange list:1 0 -11) "2"2) "1"3) "2"127.0.0.1:6379> linsert list:1 after 1 9(integer) 4127.0.0.1:6379> lrange list:1 0 -11) "2"2) "1"3) "9"4) "2"

将元素从一个列表转移到另一个列表 语法：rpoplpush source destination

127.0.0.1:6379> lrange list:1 0 -11) "2"2) "1"3) "9"4) "2"127.0.0.1:6379> rpoplpush list:1 newlist"2"127.0.0.1:6379> lrange newlist 0 -11) "2"127.0.0.1:6379> lrange list:1 0 -11) "2"2) "1"3) "9"

运用 在Redis中创建商批驳论列表 用户发布商批驳论，将评论信息转成json存储到list中。
用户在页面查询评论列表，从redis中取出json数据展示到页面。

定义商批驳论列表key： 商品编号为1001的商批驳论key【items: comment:1001】

凑集类型：无序、不可重复 列表类型：有序、可重复

增加/删除元素 语法：sadd key member [member...]

127.0.0.1:6379> sadd set a b c(integer) 3127.0.0.1:6379> sadd set a(integer) 0

语法：srem key member [member...]

127.0.0.1:6379> srem set c(integer) 1

得到凑集中的所有元素 语法：smembers key

127.0.0.1:6379> smembers set1) "b"2) "a"

判断元素是否在凑集中 语法：sismember key member

127.0.0.1:6379> sismember set a(integer) 1127.0.0.1:6379> sismember set h(integer) 0运算命令

凑集的差集运算 A-B 属于 A 并且 不属于 B 的元素构成的凑集

语法：sdiff key [key...]

127.0.0.1:6379> sadd setA 1 2 3(integer) 3127.0.0.1:6379> sadd setB 2 3 4(integer) 3127.0.0.1:6379> sdiff setA setB 1) "1"127.0.0.1:6379> sdiff setB setA1) "4"

凑集的交集运算 属于A且属于B的元素构成的凑集

语法：sinter key [key...]

127.0.0.1:6379> sunion setA setB1) "1"2) "2"3) "3"4) "4"

凑集的并集运算 属于 A 或者 属于 B 的元素构成的凑集

语法：sunion key [key...]

127.0.0.1:6379> smembers setA1) "1"2) "2"3) "3"127.0.0.1:6379> scard setA(integer) 3

得到凑集中元素的个数 语法：scard key

127.0.0.1:6379> spop setA"2"

从凑集中弹出一个元素 把稳:由于凑集是无序的，所有spop命令会从凑集中随机选择一个元素弹出。
语法：spop key

127.0.0.1:6379> spop setA"2"Sortedset 类型

Sortedset 又叫 zset Sortedset 是有序凑集，可排序的，但是唯一。
Sortedset 和 set 的不同之处，会给 set 中元素添加一个分数，然后通过这个分数进行排序。

向有序凑集中加入一个元素和该元素的分数，如果该元素已经存在则会用新的分数更换原有的分数。
返回值是新加入到凑集中的元素个数，不包含之前已经存在的元素。
语法：zadd key score member [score member...]

127.0.0.1:6379> zadd scoreboard 80 zhangsan 89 lisi 94 wangwu(integer) 3127.0.0.1:6379> zadd scoreboard 97 lisi(integer) 0获取元素分数

语法：zscore key member

127.0.0.1:6379> zscore scoreboard lisi"97"删除元素

移除有序集key中的一个或多个成员，不存在的成员将被忽略。
当key存在但不是有序集类型时，返回一个缺点。

语法：zrem key member [member...]

127.0.0.1:6379> zrem scoreboard lisi(integer) 1得到排名在某个范围的元素列表

得到排名在某个范围的元素列表

127.0.0.1:6379> zrank scoreboard zhangsan(integer) 0从大到小 语法：zrevrank key member

127.0.0.1:6379> zrevrank scoreboard zhangsan(integer) 1得到指定分数范围的元素

语法：zrangebyscore key min max [withscores] [limit offset count]

127.0.0.1:6379> ZRANGEBYSCORE scoreboard 90 97 WITHSCORES1) "wangwu"2) "94"3) "lisi"4) "97"127.0.0.1:6379> ZRANGEBYSCORE scoreboard 70 100 limit 1 21) "wangwu"2) "lisi"增加某个元素的分数

返回值是变动后的分数 语法：zincrby key increment member

127.0.0.1:6379> ZINCRBY scoreboard 4 lisi "101“得到凑集中元素的数量

语法：zcard key

127.0.0.1:6379> zcard scoreboard(integer) 3得到指定分数范围内的元素个数

语法：zcount key min max

127.0.0.1:6379> zcount scoreboard 80 90(integer) 1按照排名范围删除元素

语法：zremrangebyrank key start stop

127.0.0.1:6379> zremrangebyrank scoreboard 0 1(integer) 2127.0.0.1:6379> zrange scoreboard 0 -11) "wangwu"按照分数范围删除元素

语法：zremrangebyscore key min max

127.0.0.1:6379> zadd scoreboard 84 zhangsan (integer) 1127.0.0.1:6379> ZREMRANGEBYSCORE scoreboard 80 100(integer) 1运用商品发卖排行榜

需求：根据商品发卖量对商品进行排行显示 思路：定义商品发卖排行榜（sorted set凑集），Key为items:sellsort，分数为商品发卖量。

写入商品发卖量：

Redis在实际利用过程中更多的用作缓存，然而缓存的数据一样平常都是须要设置生存韶光的，即：到期后数据销毁。

EXPIRE key seconds设置key的生存韶光（单位：秒）key在多少秒后会自动删除TTL key查看key剩余的生存韶光PERSIST key打消生存韶光PEXPIRE key milliseconds生存韶光设置单位为：毫秒

例子：

192.168.101.3:7002> set test 1 设置test的值为1OK192.168.101.3:7002> get test 获取test的值"1"192.168.101.3:7002> EXPIRE test 5 设置test的生存韶光为5秒(integer) 1192.168.101.3:7002> TTL test 查看test的生于天生韶光还有1秒删除(integer) 1192.168.101.3:7002> TTL test(integer) -2192.168.101.3:7002> get test 获取test的值，已经删除(nil)Redis 持久化方案Rdb 办法

Redis 默认的办法，redis 通过快照办法将数据持久化到磁盘中。

在 redis.conf 中修正持久化快照的条件：

持久化文件的存储目录

在 redis.conf 中可以指定持久化文件的存储目录

Rdb 的问题

一旦redis造孽关闭，那么会丢失末了一次持久化之后的数据。

如果数据不主要，则不必要关心。
如果数据不能许可丢失，那么要利用 aof 办法。

Redis 默认是不该用该办法持久化的。
Aof 办法的持久化，是操作一次 redis 数据库，则将操作的记录存储到 aof 持久化文件中。

在利用aof和rdb办法时，如果redis重启，则数据从aof文件加载。

持久化担保了纵然redis做事重启也不会丢失数据，由于redis做事重启后会将硬盘上持久化的数据规复到内存中，但是当redis做事器的硬盘破坏了可能会导致数据丢失，如果通过redis的主从复制机制就可以避免这种单点故障，如下图：

解释：

主redis中的数据有两个副本（replication）即从redis1和从redis2，纵然一台redis做事器宕机其它两台redis做事也可以连续供应做事。
主redis中的数据和从redis上的数据保持实时同步，当主redis写入数据时通过主从复制机制会复制到两个从redis做事上。
只有一个主redis，可以有多个从redis。
主从复制不会壅塞master，在同步数据时，master 可以连续处理client 要求一个redis可以即是主又是从，如下图：

无需配置

把稳： 主机一旦发生增编削操作，那么从机会将数据同步到从机中 从机不能实行写操作

架构细节: (1)所有的redis节点彼此互联(PING-PONG机制),内部利用二进制协议优化传输速率和带宽. (2)节点的fail是通过集群中超过半数的节点检测失落效时才生效. (3)客户端与redis节点直连,不须要中间proxy层.客户端不须要连接集群所有节点,连接集群中任何一个可用节点即可 (4)redis-cluster把所有的物理节点映射到[0-16383]slot上,cluster 卖力掩护node<->slot<->value Redis 集群中内置了 16384 个哈希槽，当须要在 Redis 集群中放置一个 key-value 时，redis 先对 key 利用 crc16 算法算出一个结果，然后把结果对 16384 求余数，这样每个 key 都会对应一个编号在 0-16383 之间的哈希槽，redis 会根据节点数量大致均等的将哈希槽映射到不同的节点.

(1)集群中所有master参与投票,如果半数以上master节点与个中一个master节点通信超过(cluster-node-timeout),认为该master节点挂掉. (2):什么时候全体集群不可用(cluster_state:fail)?

集群管理工具（redis-trib.rb)是利用 ruby 脚本措辞编写的。

sudo apt-get install ruby上传 redis-3.0.0.gem 到 linux安装 ruby 和 redis 接口 gem install redis-3.0.0.gem将 redis-3.0.0 包下 src 目录中的以下文件拷贝到 redis/redis-cluster/

cd /usr/local/redis/mkdir redis-clustercd /root/redis-3.0.0/src/cp redis-trib.rb /usr/local/redis/redis-cluster搭建集群

搭建集群最少须要 3 台主机，如果每台主机再配置一台从机的话，则最少须要6台机器。
端口设计：7001-7006

cp 7001/ 7002-rcp 7001/ 7003-rcp 7001/ 7004-rcp 7001/ 7005-rcp 7001/ 7006-r修正7002-7006机器端口创建文件 start-all.sh

cd 7001./redis-server redis.confcd ..cd 7002./redis-server redis.confcd ..cd 7003./redis-server redis.confcd ..cd 7004./redis-server redis.confcd ..cd 7005./redis-server redis.confcd ..cd 7006./redis-server redis.confcd ..修正文件权限

chmod u+x start-all.sh实行文件，启动六台机器

./start-all.sh创建集群 ./redis-trib.rb create --replicas 1 192.168.126.128:7001 192.168.126.128:7002 192.168.126.128:7003 192.168.126.128:7004 192.168.126.128:7005 192.168.126.128:7006连接集群

root@ubuntu:/usr/local/redis/redis-cluster/7001# ./redis-cli -p 7001 -c

-c 指定集群连接

192.168.126.128:7002> cluster infocluster_state:okcluster_slots_assigned:16384cluster_slots_ok:16384cluster_slots_pfail:0cluster_slots_fail:0cluster_known_nodes:6cluster_size:3cluster_current_epoch:6cluster_my_epoch:2cluster_stats_messages_sent:260cluster_stats_messages_received:260

192.168.126.128:7002> cluster nodes3a15e73dacb512745156535ae7f959acf65ae12e 192.168.126.128:7005 slave 23e173cdc0b7673dc28cae70efaabbc41308bfdc 0 1531452321139 5 connected2a58a53a5b10f7bd91af04128a6ed439d534c0ee 192.168.126.128:7001 master - 0 1531452322145 1 connected 0-5460d0808388485dd08f1a2ecdfe3d2b213742d0050d 192.168.126.128:7004 slave 2a58a53a5b10f7bd91af04128a6ed439d534c0ee 0 1531452318117 4 connected23e173cdc0b7673dc28cae70efaabbc41308bfdc 192.168.126.128:7002 myself,master - 0 0 2 connected 5461-109222af2312acc56552f9f73470f90d9a51973fc74d3 192.168.126.128:7006 slave 78faf92cfdbd12e1b27b270fb0798e67017f4d0b 0 1531452320132 6 connected78faf92cfdbd12e1b27b270fb0798e67017f4d0b 192.168.126.128:7007 master - 0 1531452319123 3 connected 10923-16383jedis连接集群

@Test public void jedisCluster() { // 创建jedisCluster Set<HostAndPort> nodes = new HashSet<>(); nodes.add(new HostAndPort("192.168.242.137", 7001)); nodes.add(new HostAndPort("192.168.242.137", 7002)); nodes.add(new HostAndPort("192.168.242.137", 7003)); nodes.add(new HostAndPort("192.168.242.137", 7004)); nodes.add(new HostAndPort("192.168.242.137", 7005)); nodes.add(new HostAndPort("192.168.242.137", 7006)); nodes.add(new HostAndPort("192.168.242.137", 7007)); JedisCluster cluster = new JedisCluster(nodes); cluster.set("s4", "444"); String result = cluster.get("s4"); System.out.println(result); cluster.close(); }利用 spring

配置 applicationContext.xml

<!-- 连接池配置 --><bean id="jedisPoolConfig" class="redis.clients.jedis.JedisPoolConfig"> <!-- 最大连接数 --> <property name="maxTotal" value="30" /> <!-- 最大空闲连接数 --> <property name="maxIdle" value="10" /> <!-- 每次开释连接的最大数目 --> <property name="numTestsPerEvictionRun" value="1024" /> <!-- 开释连接的扫描间隔（毫秒） --> <property name="timeBetweenEvictionRunsMillis" value="30000" /> <!-- 连接最小空闲韶光 --> <property name="minEvictableIdleTimeMillis" value="1800000" /> <!-- 连接空闲多久后开释, 当空闲韶光>该值 且 空闲连接>最大空闲连接数 时直接开释 --> <property name="softMinEvictableIdleTimeMillis" value="10000" /> <!-- 获取连接时的最大等待毫秒数,小于零:壅塞不愿定的韶光,默认-1 --> <property name="maxWaitMillis" value="1500" /> <!-- 在获取连接的时候检讨有效性, 默认false --> <property name="testOnBorrow" value="true" /> <!-- 在空闲时检讨有效性, 默认false --> <property name="testWhileIdle" value="true" /> <!-- 连接耗尽时是否壅塞, false报非常,ture壅塞直到超时, 默认true --> <property name="blockWhenExhausted" value="false" /></bean><!-- redis集群 --><bean id="jedisCluster" class="redis.clients.jedis.JedisCluster"> <constructor-arg index="0"> <set> <bean class="redis.clients.jedis.HostAndPort"> <constructor-arg index="0" value="192.168.101.3"></constructor-arg> <constructor-arg index="1" value="7001"></constructor-arg> </bean> <bean class="redis.clients.jedis.HostAndPort"> <constructor-arg index="0" value="192.168.101.3"></constructor-arg> <constructor-arg index="1" value="7002"></constructor-arg> </bean> <bean class="redis.clients.jedis.HostAndPort"> <constructor-arg index="0" value="192.168.101.3"></constructor-arg> <constructor-arg index="1" value="7003"></constructor-arg> </bean> <bean class="redis.clients.jedis.HostAndPort"> <constructor-arg index="0" value="192.168.101.3"></constructor-arg> <constructor-arg index="1" value="7004"></constructor-arg> </bean> <bean class="redis.clients.jedis.HostAndPort"> <constructor-arg index="0" value="192.168.101.3"></constructor-arg> <constructor-arg index="1" value="7005"></constructor-arg> </bean> <bean class="redis.clients.jedis.HostAndPort"> <constructor-arg index="0" value="192.168.101.3"></constructor-arg> <constructor-arg index="1" value="7006"></constructor-arg> </bean> </set> </constructor-arg> <constructor-arg index="1" ref="jedisPoolConfig"></constructor-arg></bean>

测试代码

private ApplicationContext applicationContext; @Before public void init() { applicationContext = new ClassPathXmlApplicationContext( "classpath:applicationContext.xml"); } // redis集群 @Test public void testJedisCluster() { JedisCluster jedisCluster = (JedisCluster) applicationContext .getBean("jedisCluster"); jedisCluster.set("name", "zhangsan"); String value = jedisCluster.get("name"); System.out.println(value); }