使用redis存放 map数据
效果

实现
public class JedisPoolUtil {
/**
* 获取一个redis实例
* @param jedisConnectionFactory
* @return
*/
public static Jedis getJedis(JedisConnectionFactory jedisConnectionFactory){
JedisPoolConfig config = jedisConnectionFactory.getPoolConfig();
JedisPool jedisPool = new JedisPool(config,jedisConnectionFactory.getHostName(),jedisConnectionFactory.getPort());
Jedis jedis=null;
try{
jedis=jedisPool.getResource();
}catch(Exception e){
e.printStackTrace();
}finally{
if(jedis!=null){
jedis.close();
}
if(jedisPool!=null){
jedisPool.close();
}
}
return jedis;
}
}
<bean id="jedisConnectionFactory"
class="org.springframework.data.redis.connection.jedis.JedisConnectionFactory"
destroy-method="destroy">
<property name="hostName" value="${redis.conn.hostName}" />
<property name="port" value="${redis.conn.port}" />
<property name="timeout" value="${redis.conn.timeout}" />
<property name="database" value="${redis.conn.database}" />
<property name="password" value="${redis.conn.password}" />
<property name="usePool" value="${redis.conn.usePool}" />
<property name="poolConfig" ref="jedisPoolConfig" />
</bean> zookeeper注入
@Override
public String getSiteCodeByName(String SiteNameShort) {
List<BaseSiteDis> baseSites = baseSiteDao.getFomfSite();
Jedis jedis = JedisPoolUtil.getJedis(jedisConnectionFactory);
for (int i = 0; i < baseSites.size(); i++) {
BaseSiteDis site = baseSites.get(i);
String siteNameShort = site.getSiteNameShort();
String siteStr = JSONObject.toJSONString(site);
Map<String, String> map = new HashedMap<>();
map.put(siteNameShort, siteStr);
jedis.hmset("FOMF.BASESITE", map);
jedis.expire("FOMF.BASESITE", 30);//设置时效实现 秒
}
return null;
}
使用redis存放 map数据的更多相关文章
- 从redis数据库取数据存放到本地mysql数据库
redis数据库属于非关系型数据库,数据存放在内存堆栈中,效率比较高. 其存储数据是以json格式字符串存储字典的,而类似的关系型数据库无法实现这种数据的存储. 在爬取数据时,将数据暂存到redis中 ...
- swoole+Redis实现实时数据推送
<?php /** * *************************************** * 单进程保护 * * ********************************* ...
- 使用Spring操作Redis的key-value数据
前言 最近工作一直忙的不可开交,小Alan已经很久没有和大家分享知识了,在深圳待了两年多,依然感觉自己还是个小菜鸟,工作中还是会遇到很多自己在短期内无法搞定的事情,每当这个时候总是会感觉到很沮丧,就会 ...
- 多线程查询数据,将结果存入到redis中,最后批量从redis中取数据批量插入数据库中【我】
多线程查询数据,将结果存入到redis中,最后批量从redis中取数据批量插入数据库中 package com.xxx.xx.reve.service; import java.util.ArrayL ...
- Redis 中的数据持久化策略(RDB)
Redis 是一个内存数据库,所有的数据都直接保存在内存中,那么,一旦 Redis 进程异常退出,或服务器本身异常宕机,我们存储在 Redis 中的数据就凭空消失,再也找不到了. Redis 作为一个 ...
- Memcache,Redis,MongoDB(数据缓存系统)方案对比与分析
mongodb和memcached不是一个范畴内的东西.mongodb是文档型的非关系型数据库,其优势在于查询功能比较强大,能存储海量数据.mongodb和memcached不存在谁替换谁的问题. 和 ...
- C++ Redis mset 二进制数据接口封装方案
C++ Redis mset 二进制数据接口封装方案 需求 C++中使用hiredis客户端接口访问redis: 需要使用mset一次设置多个二进制数据 以下给出三种封装实现方案: 简单拼接方案 在r ...
- 读取redis中的数据时出现:MISCONF Redis is configured to save RDB snapshots
读取redis中的数据时出现:MISCONF Redis is configured to save RDB snapshots 以下为异常详细信息: Exception in thread &q ...
- Redis 如何导出数据
Redis是一款支持多种数据类型的Key-Value数据库. 这里介绍下如何从Redis中导出数据. 数据是如何存储的?. Redis中是把数据保存到内存中的,但是它也会定期的把数据写会到硬盘中. R ...
随机推荐
- redis和memcache缓存击穿,缓存失效问题
我们在用缓存的时候,不管是Redis或者Memcached,基本上会通用遇到以下三个问题: 缓存穿透 缓存并发 缓存失效 一.缓存穿透 Paste_Image.png Paste_Image.png ...
- 【Linux】Linux C socket 编程之UDP
发送方: /* * File: main.c * Author: tianshuai * * Created on 2011年11月29日, 下午10:34 * * 主要实现:发送20个文本消息,然后 ...
- DBUtils工具类的使用
DBUtils工具类1.DBUtils工具类,由apache组织提供的工具类,对JDBC做了一些简单封装. 做了查询的封装,把查询的结果封装到List集合 Map集合 JavaBean对象中 做了增删 ...
- CentOS 7 的下载源为aliyun
更换 CentOS 7 的下载源为阿里云 1.备份 mv /etc/yum.repos.d/CentOS-Base.repo /etc/yum.repos.d/CentOS-Base.repo ...
- mysql 优化常用语句
show status;//查询mysql各种状态: show variables like 'long_query_time';//慢查询的限定时间 set long_query_time=1;// ...
- bzoj 2164: 采矿
Description 浩浩荡荡的cg大军发现了一座矿产资源极其丰富的城市,他们打算在这座城市实施新的采矿战略.这个城市可以看成一棵有n个节点的有根树,我们把每个节点用1到n的整数编号.为了方便起见, ...
- SSM实现批量删除功能
批量删除功能的实现 其实实现这个功能还是挺简单的 因为我这是直接拼接的,所以用了DOM方法来获取id话不多说直接上代码首先是复选框全选和反选这里的话 获取最上面一个复选框的状态同步到拼接的复选框 $ ...
- Apache Commons Email 使用网易企业邮箱发送邮件
最近使用HtmlEmail 发送邮件,使用网易企业邮箱,发送邮件,死活发不出去!原以为是网易企业邮箱,不支持发送邮箱,后面经过研究发现,是apache htmlEmail 的协议导致,apache E ...
- jQuery中的pushStack
在学习jquery源码的时候,学到了其中的pushStack方法,在这里记录一下 源码为 // Take an array of elements and push it onto the stack ...
- Hibernate 一对多,多对多,多对一检索策略
一.概述 我们先来谈谈检索数据时的两个问题: 1.不浪费内存 2.更好的检索效率 以上说的问题都是我们想要避免的,接下来就引出了我们要讨论的话题---------------hibernate检索 ...