package com.xiaopeng.common.redis.service;
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import java.time.Duration;
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import java.time.LocalDateTime;
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import java.time.LocalTime;
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import java.util.*;
|
import java.util.concurrent.TimeUnit;
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import com.xiaopeng.common.core.constant.CacheConstants;
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import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
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import org.springframework.data.redis.core.*;
|
import org.springframework.data.redis.core.script.DefaultRedisScript;
|
import org.springframework.data.redis.core.script.RedisScript;
|
import org.springframework.stereotype.Component;
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/**
|
* spring redis 工具类
|
*
|
* @author xiaopeng
|
**/
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@SuppressWarnings(value = { "unchecked", "rawtypes" })
|
@Component
|
public class RedisService
|
{
|
@Autowired
|
public RedisTemplate redisTemplate;
|
|
/**
|
* 缓存基本的对象，Integer、String、实体类等
|
*
|
* @param key 缓存的键值
|
* @param value 缓存的值
|
*/
|
public <T> void setCacheObject(final String key, final T value)
|
{
|
redisTemplate.opsForValue().set(key, value);
|
}
|
|
/**
|
* 缓存基本的对象，Integer、String、实体类等
|
*
|
* @param key 缓存的键值
|
* @param value 缓存的值
|
* @param timeout 时间
|
* @param timeUnit 时间颗粒度
|
*/
|
public <T> void setCacheObject(final String key, final T value, final Long timeout, final TimeUnit timeUnit)
|
{
|
redisTemplate.opsForValue().set(key, value, timeout, timeUnit);
|
}
|
|
/**
|
* 设置有效时间
|
*
|
* @param key Redis键
|
* @param timeout 超时时间
|
* @return true=设置成功；false=设置失败
|
*/
|
public boolean expire(final String key, final long timeout)
|
{
|
return expire(key, timeout, TimeUnit.SECONDS);
|
}
|
|
/**
|
* 设置有效时间
|
*
|
* @param key Redis键
|
* @param timeout 超时时间
|
* @param unit 时间单位
|
* @return true=设置成功；false=设置失败
|
*/
|
public boolean expire(final String key, final long timeout, final TimeUnit unit)
|
{
|
return redisTemplate.expire(key, timeout, unit);
|
}
|
|
/**
|
* 获取有效时间
|
*
|
* @param key Redis键
|
* @return 有效时间
|
*/
|
public long getExpire(final String key)
|
{
|
return redisTemplate.getExpire(key);
|
}
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|
/**
|
* 判断 key是否存在
|
*
|
* @param key 键
|
* @return true 存在 false不存在
|
*/
|
public Boolean hasKey(String key)
|
{
|
return redisTemplate.hasKey(key);
|
}
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|
/**
|
* 获得缓存的基本对象。
|
*
|
* @param key 缓存键值
|
* @return 缓存键值对应的数据
|
*/
|
public <T> T getCacheObject(final String key)
|
{
|
ValueOperations<String, T> operation = redisTemplate.opsForValue();
|
return operation.get(key);
|
}
|
|
/**
|
* 删除单个对象
|
*
|
* @param key
|
*/
|
public boolean deleteObject(final String key)
|
{
|
return redisTemplate.delete(key);
|
}
|
|
/**
|
* 删除集合对象
|
*
|
* @param collection 多个对象
|
* @return
|
*/
|
public boolean deleteObject(final Collection collection)
|
{
|
return redisTemplate.delete(collection) > 0;
|
}
|
|
/**
|
* 缓存List数据
|
*
|
* @param key 缓存的键值
|
* @param dataList 待缓存的List数据
|
* @return 缓存的对象
|
*/
|
public <T> long setCacheList(final String key, final List<T> dataList)
|
{
|
Long count = redisTemplate.opsForList().rightPushAll(key, dataList);
|
return count == null ? 0 : count;
|
}
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|
/**
|
* 缓存List数据
|
*
|
* @param key 缓存的键值
|
* @return 缓存的对象
|
*/
|
public Long addToHead(String key, Object value) {
|
return redisTemplate.opsForList().leftPush(key, value);
|
}
|
/**
|
* 修改第一个元素（基础版本）
|
*/
|
public boolean updateFirst(String key, Object newValue) {
|
try {
|
redisTemplate.opsForList().set(key, 0, newValue);
|
return true;
|
} catch (IndexOutOfBoundsException e) {
|
// 列表为空或索引越界
|
return false;
|
}
|
}
|
|
/**
|
* 添加到尾部（单个）
|
*/
|
public Long addToTail(String key, Object value) {
|
return redisTemplate.opsForList().rightPush(key, value);
|
}
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|
// 获取第一个元素但不删除
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public String getFirstElement(String key) {
|
String index = (String) redisTemplate.opsForList().index(key, 0);
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return index;
|
}
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|
// 获取第一个元素并删除（弹出）
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public String popFirstElement(String key) {
|
return (String)redisTemplate.opsForList().leftPop(key);
|
}
|
|
/**
|
* 获得缓存的list对象
|
*
|
* @param key 缓存的键值
|
* @return 缓存键值对应的数据
|
*/
|
public <T> List<T> getCacheList(final String key)
|
{
|
return redisTemplate.opsForList().range(key, 0, -1);
|
}
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/**
|
* 获取元素在列表中的位置（从前往后找）
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* @param key List的key
|
* @param value 要查找的值
|
* @return 元素位置（从0开始），未找到返回-1
|
*/
|
public Object getPosition(String key, Object value) {
|
// 使用Lua脚本原子操作
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String luaScript =
|
"local items = redis.call('LRANGE', KEYS[1], 0, -1)\n" +
|
"for i, v in ipairs(items) do\n" +
|
" if v == ARGV[1] then\n" +
|
" return i - 1\n" +
|
" end\n" +
|
"end\n" +
|
"return -1";
|
|
RedisScript<Long> script = new DefaultRedisScript<>(luaScript, Long.class);
|
return redisTemplate.execute(script, Collections.singletonList(key), value);
|
}
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|
/**
|
* 从 List 中移除所有 value 包含指定关键字的元素
|
* @param key Redis key
|
* @param pattern 要匹配的关键字（如 "abc" 会匹配包含 "abc" 的所有元素）
|
* @return 移除的数量
|
*/
|
public Long removeByPattern(String key, String pattern) {
|
ListOperations<String, String> listOps = redisTemplate.opsForList();
|
|
// 1. 获取 List 长度
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Long size = listOps.size(key);
|
if (size == null || size == 0) {
|
return 0L;
|
}
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|
// 2. 获取整个 List（小数据量可用，大数据量要优化）
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List<String> allValues = listOps.range(key, 0, -1);
|
if (allValues == null || allValues.isEmpty()) {
|
return 0L;
|
}
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|
// 3. 找到匹配的元素并记录位置（从后往前删除，避免索引变化）
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long removedCount = 0;
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for (int i = allValues.size() - 1; i >= 0; i--) {
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String value = allValues.get(i);
|
if (value != null && value.contains(pattern)) {
|
// 使用 LREM 命令删除（从头部开始删除，count=1 表示只删一个）
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Long result = listOps.remove(key, 1, value);
|
if (result != null && result > 0) {
|
removedCount++;
|
}
|
}
|
}
|
|
return removedCount;
|
}
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/**
|
* 缓存Set
|
*
|
* @param key 缓存键值
|
* @param dataSet 缓存的数据
|
* @return 缓存数据的对象
|
*/
|
public <T> BoundSetOperations<String, T> setCacheSet(final String key, final Set<T> dataSet)
|
{
|
BoundSetOperations<String, T> setOperation = redisTemplate.boundSetOps(key);
|
Iterator<T> it = dataSet.iterator();
|
while (it.hasNext())
|
{
|
setOperation.add(it.next());
|
}
|
return setOperation;
|
}
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|
// 直接替换为d
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public <T> Long setCacheOrderSet(final String key, final Set<T> dataSet) {
|
if (dataSet == null || dataSet.isEmpty()) {
|
return 0L;
|
}
|
return redisTemplate.opsForSet().add(key, dataSet.toArray());
|
}
|
|
/**
|
* 获得缓存的set
|
*
|
* @param key
|
* @return
|
*/
|
public <T> Set<T> getCacheSet(final String key)
|
{
|
return redisTemplate.opsForSet().members(key);
|
}
|
|
/**
|
* 缓存Map
|
*
|
* @param key
|
* @param dataMap
|
*/
|
public <T> void setCacheMap(final String key, final Map<String, T> dataMap)
|
{
|
if (dataMap != null) {
|
redisTemplate.opsForHash().putAll(key, dataMap);
|
}
|
}
|
|
public <T> void setCacheMap(final String key, final Map<String, T> dataMap, long timeout)
|
{
|
if (dataMap != null) {
|
redisTemplate.opsForHash().putAll(key, dataMap);
|
redisTemplate.expire(key, timeout, TimeUnit.SECONDS);
|
}
|
}
|
|
/**
|
* 获得缓存的Map
|
*
|
* @param key
|
* @return
|
*/
|
public <T> Map<String, T> getCacheMap(final String key)
|
{
|
return redisTemplate.opsForHash().entries(key);
|
}
|
|
/**
|
* 往Hash中存入数据
|
*
|
* @param key Redis键
|
* @param hKey Hash键
|
* @param value 值
|
*/
|
public <T> void setCacheMapValue(final String key, final String hKey, final T value)
|
{
|
redisTemplate.opsForHash().put(key, hKey, value);
|
}
|
|
/**
|
* 获取Hash中的数据
|
*
|
* @param key Redis键
|
* @param hKey Hash键
|
* @return Hash中的对象
|
*/
|
public <T> T getCacheMapValue(final String key, final String hKey)
|
{
|
HashOperations<String, String, T> opsForHash = redisTemplate.opsForHash();
|
return opsForHash.get(key, hKey);
|
}
|
|
/**
|
* 获取多个Hash中的数据
|
*
|
* @param key Redis键
|
* @param hKeys Hash键集合
|
* @return Hash对象集合
|
*/
|
public <T> List<T> getMultiCacheMapValue(final String key, final Collection<Object> hKeys)
|
{
|
return redisTemplate.opsForHash().multiGet(key, hKeys);
|
}
|
|
/**
|
* 删除Hash中的某条数据
|
*
|
* @param key Redis键
|
* @param hKey Hash键
|
* @return 是否成功
|
*/
|
public boolean deleteCacheMapValue(final String key, final String hKey)
|
{
|
return redisTemplate.opsForHash().delete(key, hKey) > 0;
|
}
|
|
/**
|
* 获得缓存的基本对象列表
|
*
|
* @param pattern 字符串前缀
|
* @return 对象列表
|
*/
|
public Collection<String> keys(final String pattern)
|
{
|
return redisTemplate.keys(pattern);
|
}
|
|
|
/**
|
* 取消订单次数缓存
|
* @param key
|
* @param num
|
*/
|
public void setCacheCancelOrder(String key, int num) {
|
// 计算距离明天还有多少时间
|
long millisToNextDay = getMillisToNextDay();
|
redisTemplate.opsForValue().set(key, num, millisToNextDay, TimeUnit.SECONDS);
|
}
|
|
/**
|
* 获取距离下一天零点的时间（秒）
|
* @return 距离下一天的毫秒数
|
*/
|
public static long getMillisToNextDay() {
|
LocalDateTime now = LocalDateTime.now();
|
LocalDateTime tomorrowMidnight = now
|
.plusDays(1)
|
.with(LocalTime.MIDNIGHT);
|
|
return Duration.between(now, tomorrowMidnight).toMillis()/1000;
|
}
|
|
/**
|
*
|
* @param name
|
* @return
|
*/
|
public Set<String> getQuoteMatchName(String name) {
|
// 模糊查询key为name的值
|
Set<String> keys = redisTemplate.keys(name + "*");
|
return keys;
|
}
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|
public void setCacheCancelOrder(String key) {
|
// 获取缓存中的值
|
Object value = redisTemplate.opsForValue().get(key);
|
if (value != null) {
|
// 缓存中的值减1
|
int newValue = Integer.parseInt(value.toString()) - 1;
|
// 更新缓存中的值
|
redisTemplate.opsForValue().set(key, newValue);
|
}
|
}
|
|
/**
|
* 添加 KEY
|
* @param xpPointId 点位id
|
* @param pointLon 经度
|
* @param pointLat 纬度
|
* @return
|
*/
|
public String redisKey_QUEUE_POINT_ID(Long xpPointId,Double pointLon,Double pointLat){
|
String key = CacheConstants.QUEUE_POINT_ID + "-" + xpPointId + "-" + pointLon + "," + pointLat;
|
return key;
|
}
|
|
public String redisKey_SP_QUEUE_POINT_ID(Long xpPointId,Double pointLon,Double pointLat){
|
String key = CacheConstants.SP_QUEUE_POINT_ID + "-" + xpPointId + "-" + pointLon + "," + pointLat;
|
return key;
|
}
|
|
/**
|
*
|
* @param orderId 订单id
|
* @param pointLon 经度
|
* @param pointLat 纬度
|
* @param uid 用户id
|
* @param orderNumber 订单编码
|
* @param distance 距离 米
|
* @param duration 时间
|
* @param planRuleForQueue 选中路线对应的高德
|
* @return
|
*/
|
public String redisValue_QUEUE_POINT_ID(String orderId,String pointLon,String pointLat,String uid,String orderNumber ,String distance,String duration,String planRuleForQueue){
|
return orderId + "_" + pointLon + "," + pointLat + "_0" + "_" + uid + "_" + orderNumber + "_" + distance + "_" + duration + "_" + planRuleForQueue;
|
}
|
|
}
|
