springboot redis请求超时设置 springboot redis连接超时

使用springboot-starter整合reids

1、官网：https://docs.spring.io/spring-boot/docs/2.1.0.BUILD-SNAPSHOT/reference/htmlsingle/#boot-features-redis
            集群文档：https://docs.spring.io/spring-data/data-redis/docs/current/reference/html/#cluster

2、springboot整合redis相关依赖引入
          

<dependency>
                 <groupId>org.springframework.boot</groupId>
                 <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
             </dependency>

3.相关配置文件配置(application.properties)

#=========redis基础配置=========
#密码配置
spring.redis.password = xxx
spring.redis.database=0
spring.redis.host=182.61.136.23
spring.redis.port=6379
# 连接超时时间 单位 ms（毫秒）
spring.redis.timeout=3000
#=========redis线程池设置=========
# 连接池中的最大空闲连接，默认值也是8。
spring.redis.pool.max-idle=200
#连接池中的最小空闲连接，默认值也是0。
spring.redis.pool.min-idle=200
# 如果赋值为-1，则表示不限制；pool已经分配了maxActive个jedis实例，则此时pool的状态为exhausted(耗尽)。
spring.redis.pool.max-active=2000
# 等待可用连接的最大时间，单位毫秒，默认值为-1，表示永不超时
spring.redis.pool.max-wait=1000

4、常见redistemplate种类讲解和缓存实操(使用自动注入)

            1、注入模板
            @Autowired
            private StirngRedisTemplate strTplRedis

            2、类型String，List,Hash,Set,ZSet
            对应的方法分别是opsForValue()、opsForList()、opsForHash()、opsForSet()、opsForZSet()

各大数据类型的使用场景：

• String：

Strings 数据结构是简单的key-value类型，value其实不仅是String，也可以是数字.

常用命令:  set,get,decr,incr,mget 等。

应用场景：String是最常用的一种数据类型，普通的key/ value 存储都可以归为此类.即可以完全实现目前 Memcached 的功能，并且效率更高。还可以享受Redis的定时持久化，操作日志及 Replication等功能。除了提供与 Memcached 一样的get、set、incr、decr 等操作

实现方式：String在redis内部存储默认就是一个字符串，被redisObject所引用，当遇到incr,decr等操作时会转成数值型进行计算，此时redisObject的encoding字段为int。

• Hash:

常用命令：hget,hset,hgetall 等

应用场景：在Memcached中，我们经常将一些结构化的信息打包成HashMap，在客户端序列化后存储为一个字符串的值，比如用户的昵称、年龄、性别、积分等，这时候在需要修改其中某一项时，通常需要将所有值取出反序列化后，修改某一项的值，再序列化存储回去。这样不仅增大了开销，也不适用于一些可能并发操作的场合（比如两个并发的操作都需要修改积分）。而Redis的Hash结构可以使你像在数据库中Update一个属性一样只修改某一项属性值。

•         我们简单举个实例来描述下Hash的应用场景，比如我们要存储一个用户信息对象数据，包含以下信息：
  用户ID为查找的key，存储的value用户对象包含姓名，年龄，生日等信息，如果用普通的key/value结构来存储，主要有以下2种存储方式：
  第一种方式将用户ID作为查找key,把其他信息封装成一个对象以序列化的方式存储，这种方式的缺点是，增加了序列化/反序列化的开销，并且在需要修改其中一项信息时，需要把整个对象取回，并且修改操作需要对并发进行保护，引入CAS等复杂问题。
  

第二种方法是这个用户信息对象有多少成员就存成多少个key-value对儿，用用户ID+对应属性的名称作为唯一标识来取得对应属性的值，虽然省去了序列化开销和并发问题，但是用户ID为重复存储，如果存在大量这样的数据，内存浪费还是非常可观的。

那么Redis提供的Hash很好的解决了这个问题，Redis的Hash实际是内部存储的Value为一个HashMap，并提供了直接存取这个Map成员的接口，如下图：

也就是说，Key仍然是用户ID, value是一个Map，这个Map的key是成员的属性名，value是属性值，这样对数据的修改和存取都可以直接通过其内部Map的Key(Redis里称内部Map的key为field), 也就是通过 key(用户ID) + field(属性标签) 就可以操作对应属性数据了，既不需要重复存储数据，也不会带来序列化和并发修改控制的问题。很好的解决了问题。

这里同时需要注意，Redis提供了接口(hgetall)可以直接取到全部的属性数据,但是如果内部Map的成员很多，那么涉及到遍历整个内部Map的操作，由于Redis单线程模型的缘故，这个遍历操作可能会比较耗时，而另其它客户端的请求完全不响应，这点需要格外注意。

实现方式：

上面已经说到Redis Hash对应Value内部实际就是一个HashMap，实际这里会有2种不同实现，这个Hash的成员比较少时Redis为了节省内存会采用类似一维数组的方式来紧凑存储，而不会采用真正的HashMap结构，对应的value redisObject的encoding为zipmap,当成员数量增大时会自动转成真正的HashMap,此时encoding为ht。

• List

常用命令：lpush,rpush,lpop,rpop,lrange等。

应用场景：

Redis list的应用场景非常多，也是Redis最重要的数据结构之一，比如twitter的关注列表，粉丝列表等都可以用Redis的list结构来实现。

Lists 就是链表，相信略有数据结构知识的人都应该能理解其结构。使用Lists结构，我们可以轻松地实现最新消息排行等功能。Lists的另一个应用就是消息队列，
可以利用Lists的PUSH操作，将任务存在Lists中，然后工作线程再用POP操作将任务取出进行执行。Redis还提供了操作Lists中某一段的api，你可以直接查询，删除Lists中某一段的元素。

实现方式：

Redis list的实现为一个双向链表，即可以支持反向查找和遍历，更方便操作，不过带来了部分额外的内存开销，Redis内部的很多实现，包括发送缓冲队列等也都是用的这个数据结构。

• Set

常用命令：

sadd,spop,smembers,sunion 等。

应用场景：

Redis set对外提供的功能与list类似是一个列表的功能，特殊之处在于set是可以自动排重的，当你需要存储一个列表数据，又不希望出现重复数据时，set是一个很好的选择，并且set提供了判断某个成员是否在一个set集合内的重要接口，这个也是list所不能提供的。

Sets 集合的概念就是一堆不重复值的组合。利用Redis提供的Sets数据结构，可以存储一些集合性的数据，比如在微博应用中，可以将一个用户所有的关注人存在一个集合中，将其所有粉丝存在一个集合。Redis还为集合提供了求交集、并集、差集等操作，可以非常方便的实现如共同关注、共同喜好、二度好友等功能，对上面的所有集合操作，你还可以使用不同的命令选择将结果返回给客户端还是存集到一个新的集合中。

实现方式：

set 的内部实现是一个 value永远为null的HashMap，实际就是通过计算hash的方式来快速排重的，这也是set能提供判断一个成员是否在集合内的原因。

• Sorted Set

常用命令：

zadd,zrange,zrem,zcard等

使用场景：

Redis sorted set的使用场景与set类似，区别是set不是自动有序的，而sorted set可以通过用户额外提供一个优先级(score)的参数来为成员排序，并且是插入有序的，即自动排序。当你需要一个有序的并且不重复的集合列表，那么可以选择sorted set数据结构，比如twitter 的public timeline可以以发表时间作为score来存储，这样获取时就是自动按时间排好序的。

另外还可以用Sorted Sets来做带权重的队列，比如普通消息的score为1，重要消息的score为2，然后工作线程可以选择按score的倒序来获取工作任务。让重要的任务优先执行。

实现方式：

Redis sorted set的内部使用HashMap和跳跃表(SkipList)来保证数据的存储和有序，HashMap里放的是成员到score的映射，而跳跃表里存放的是所有的成员，排序依据是HashMap里存的score,使用跳跃表的结构可以获得比较高的查找效率，并且在实现上比较简单。

5.工具类：

package com.sw.cooke.util;

import com.fasterxml.jackson.annotation.JsonAutoDetect;
import com.fasterxml.jackson.annotation.PropertyAccessor;
import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.data.redis.connection.RedisConnectionFactory;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate;
import org.springframework.data.redis.serializer.Jackson2JsonRedisSerializer;
import org.springframework.data.redis.serializer.StringRedisSerializer;
import org.springframework.stereotype.Component;
import org.springframework.util.CollectionUtils;

import javax.annotation.Resource;
import java.util.List;
import java.util.Map;
import java.util.Set;
import java.util.concurrent.TimeUnit;

/**
 * @Description: 自定义redis封装工具类
 * @author: panboyang
 * @date :2019-07-02 15:18:31
 * @params: No such property: code for class: Script1
 */
@Component
public class RedisClient {
    @Resource
    private RedisTemplate<String, Object> redisTemplate;
    // =============================common============================

    /**
     * 指定缓存失效时间
     * * @param key 键
     *
     * @param time 时间(秒)
     * @return
     */
    public boolean expire(String key, long time) {
        try {
            if (time > 0) {
                redisTemplate.expire(key, time, TimeUnit.SECONDS);
            }
            return true;
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
            return false;
        }
    }

    /**
     * 根据key 获取过期时间
     * * @param key 键 不能为null
     *
     * @return 时间(秒) 返回0代表为永久有效
     */
    public long getExpire(String key) {
        return redisTemplate.getExpire(key, TimeUnit.SECONDS);
    }

    /**
     * 判断key是否存在
     *
     * @param key 键
     * @return true 存在 false不存在
     */
    public boolean hasKey(String key) {
        try {
            return redisTemplate.hasKey(key);
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
            return false;
        }
    }

    /**
     * 删除缓存
     *
     * @param key 可以传一个值 或多个
     */
    @SuppressWarnings("unchecked")
    public void del(String... key) {
        if (key != null && key.length > 0) {
            if (key.length == 1) {
                redisTemplate.delete(key[0]);
            } else {
                redisTemplate.delete(CollectionUtils.arrayToList(key));
            }
        }
    }
    // ============================String=============================

    /**
     * 普通缓存获取
     *
     * @param key 键
     * @return 值
     */
    public Object get(String key) {
        return key == null ? null : redisTemplate.opsForValue().get(key);
    }

    /**
     * 普通缓存放入
     *
     * @param key   键
     * @param value 值
     * @return true成功 false失败
     */
    public boolean set(String key, Object value) {
        try {
            redisTemplate.opsForValue().set(key, value);
            return true;
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
            return false;
        }
    }

    /**
     * 普通缓存放入并设置时间
     *
     * @param key   键
     * @param value 值
     * @param time  时间(秒) time要大于0 如果time小于等于0 将设置无限期
     * @return true成功 false 失败
     */
    public boolean set(String key, Object value, long time) {
        try {
            if (time > 0) {
                redisTemplate.opsForValue().set(key, value, time, TimeUnit.SECONDS);
            } else {
                set(key, value);
            }
            return true;
        } catch (Exception e) {

            e.printStackTrace();
            return false;

        }

    }

    /*** 递增
     * @param key 键
     * @param delta 要增加几(大于0)
     * @return
     */
    public long incr(String key, long delta) {

        if (delta < 0) {
            throw new RuntimeException("递增因子必须大于0");
        }
        return redisTemplate.opsForValue().increment(key, delta);
    }

    /**
     * 递减
     *
     * @param key   键
     * @param delta 要减少几(小于0)
     */
    public long decr(String key, long delta) {
        if (delta < 0) {
            throw new RuntimeException("递减因子必须大于0");
        }
        return redisTemplate.opsForValue().increment(key, -delta);
    }

    // ================================Map=================================

    /**
     * HashGet
     *
     * @param key  键 不能为null
     * @param item 项 不能为null
     * @return 值
     */

    public Object hget(String key, String item) {
        return redisTemplate.opsForHash().get(key, item);

    }

    /**
     * 获取hashKey对应的所有键值
     *
     * @param key 键
     * @return 对应的多个键值
     */

    public Map<Object, Object> hmget(String key) {
        return redisTemplate.opsForHash().entries(key);
    }

    /**
     * HashSet
     *
     * @param key 键
     * @param map 对应多个键值
     * @return true 成功 false 失败
     */
    public boolean hmset(String key, Map<String, Object> map) {
        try {
            redisTemplate.opsForHash().putAll(key, map);
            return true;
        } catch (Exception e) {

            e.printStackTrace();
            return false;
        }
    }

    /**
     * HashSet 并设置时间
     *
     * @param key  键
     * @param map  对应多个键值
     * @param time 时间(秒)
     * @return true成功 false失败
     */
    public boolean hmset(String key, Map<String, Object> map, long time) {

        try {

            redisTemplate.opsForHash().putAll(key, map);
            if (time > 0) {

                expire(key, time);

            }

            return true;

        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
            return false;
        }
    }

    /**
     * 向一张hash表中放入数据,如果不存在将创建
     *
     * @param key   键
     * @param item  项
     * @param value 值
     * @return true 成功 false失败
     */
    public boolean hset(String key, String item, Object value) {
        try {
            redisTemplate.opsForHash().put(key, item, value);
            return true;
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
            return false;
        }
    }

    /**
     * 向一张hash表中放入数据,如果不存在将创建
     *
     * @param key   键
     * @param item  项
     * @param value 值
     * @param time  时间(秒) 注意:如果已存在的hash表有时间,这里将会替换原有的时间
     * @return true 成功 false失败
     */
    public boolean hset(String key, String item, Object value, long time) {
        try {
            redisTemplate.opsForHash().put(key, item, value);
            if (time > 0) {
                expire(key, time);
            }
            return true;
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
            return false;
        }
    }

    /**
     * 删除hash表中的值
     *
     * @param key  键 不能为null
     * @param item 项 可以使多个 不能为null
     */

    public void hdel(String key, Object... item) {
        redisTemplate.opsForHash().delete(key, item);
    }

    /**
     * 判断hash表中是否有该项的值
     *
     * @param key  键 不能为null
     * @param item 项 不能为null
     * @return true 存在 false不存在
     */
    public boolean hHasKey(String key, String item) {
        return redisTemplate.opsForHash().hasKey(key, item);
    }

    /**
     * hash递增 如果不存在,就会创建一个 并把新增后的值返回
     *
     * @param key  键
     * @param item 项
     * @param by   要增加几(大于0)
     * @return
     */
    public double hincr(String key, String item, double by) {
        return redisTemplate.opsForHash().increment(key, item, by);
    }

    /**
     * hash递减
     *
     * @param key  键
     * @param item 项
     * @param by   要减少记(小于0)
     */
    public double hdecr(String key, String item, double by) {
        return redisTemplate.opsForHash().increment(key, item, -by);
    }
    // ============================set=============================

    /**
     * 根据key获取Set中的所有值
     *
     * @param key 键
     * @return
     */
    public Set<Object> sGet(String key) {
        try {
            return redisTemplate.opsForSet().members(key);
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
            return null;
        }
    }

    /**
     * 根据value从一个set中查询,是否存在
     *
     * @param key   键
     * @param value 值
     * @return true 存在 false不存在
     */

    public boolean sHasKey(String key, Object value) {
        try {
            return redisTemplate.opsForSet().isMember(key, value);
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
            return false;
        }
    }

    /**
     * 将数据放入set缓存
     *
     * @param key    键
     * @param values 值 可以是多
     * @return 成功个数
     */
    public long sSet(String key, Object... values) {
        try {
            return redisTemplate.opsForSet().add(key, values);
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
            return 0;
        }
    }

    /**
     * 将set数据放入缓存
     *
     * @param key    键
     * @param time   时间(秒)
     * @param values 值 可以是多个
     * @return 成功个数
     */
    public long sSetAndTime(String key, long time, Object... values) {
        try {
            Long count = redisTemplate.opsForSet().add(key, values);
            if (time > 0)
                expire(key, time);
            return count;
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
            return 0;
        }
    }

    /**
     * 获取set缓存的长度
     *
     * @param key 键
     * @return
     */
    public long sGetSetSize(String key) {
        try {
            return redisTemplate.opsForSet().size(key);
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
            return 0;
        }
    }

    /**
     * 移除值为value的
     *
     * @param key    键
     * @param values 值 可以是多个
     * @return 移除的个数
     */
    public long setRemove(String key, Object... values) {
        try {
            Long count = redisTemplate.opsForSet().remove(key, values);
            return count;
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
            return 0;
        }
    }
    // ===============================list=================================

    /**
     * 获取list缓存的内容
     *
     * @param key   键
     * @param start 开始
     * @param end   结束 0 到 -1代表所有值
     * @return
     */
    public List<Object> lGet(String key, long start, long end) {
        try {
            return redisTemplate.opsForList().range(key, start, end);
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
            return null;
        }
    }

    /**
     * 获取list缓存的长度
     *
     * @param key 键
     * @return
     */
    public long lGetListSize(String key) {
        try {
            return redisTemplate.opsForList().size(key);
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
            return 0;
        }

    }

    /**
     * 通过索引 获取list中的值
     *
     * @param key   键
     * @param index 索引 index>=0时， 0 表头，1 第二个元素，依次类推；index<0时，-1，表尾，-2倒数第二个元素，依次类推
     * @return
     */
    public Object lGetIndex(String key, long index) {
        try {
            return redisTemplate.opsForList().index(key, index);
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
            return null;
        }
    }

    /**
     * @param key   键
     * @param value 值
     * @return
     * @param时间(秒)
     */
    public boolean lSet(String key, Object value) {
        try {
            redisTemplate.opsForList().rightPush(key, value);
            return true;
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
            return false;
        }
    }

    /**
     * 448
     * 将list放入缓存
     * 449
     *
     * @param key   键
     *              450
     * @param value 值
     *              451
     * @param time  时间(秒)
     *              452
     * @return
     */
    public boolean lSet(String key, Object value, long time) {
        try {
            redisTemplate.opsForList().rightPush(key, value);
            if (time > 0)
                expire(key, time);
            return true;
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
            return false;
        }
    }

    /**
     * 467
     * 将list放入缓存
     * 468
     *
     * @param key   键
     * @param value 值
     * @return
     * @paramme 时间(秒)
     */
    public boolean lSet(String key, List<Object> value) {
        try {
            redisTemplate.opsForList().rightPushAll(key, value);
            return true;
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
            return false;
        }
    }

    /**
     * 将list放入缓存
     *
     * @param key   键
     * @param value 值
     * @param time  时间(秒)
     * @return
     */
    public boolean lSet(String key, List<Object> value, long time) {
        try {
            redisTemplate.opsForList().rightPushAll(key, value);
            if (time > 0)
                expire(key, time);
            return true;
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
            return false;
        }

    }

    /**
     * 根据索引修改list中的某条数据
     *
     * @param key   键
     * @param index 索引
     * @param value 值
     * @return
     */
    public boolean lUpdateIndex(String key, long index, Object value) {
        try {
            redisTemplate.opsForList().set(key, index, value);
            return true;
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
            return false;
        }
    }

    /**
     * 移除N个值为value
     *
     * @param count 移除多少个
     * @param value 值
     * @return 移除的个数
     */

    public long lRemove(String key, long count, Object value) {

        try {

            Long remove = redisTemplate.opsForList().remove(key, count, value);

            return remove;

        } catch (Exception e) {

            e.printStackTrace();

            return 0;

        }

    }
    /**
    * @Description:  使用RedisTemplate键出现乱码（Can not load key value.Key was removed or redis-server went away.）加上下面代码
    * @author: panboyang
    * @date :2019-07-02 17:30:57
    * @params: No such property: code for class: Script1
     */
    @Bean
    public RedisTemplate<Object, Object> redisTemplate(RedisConnectionFactory redisConnectionFactory) {
        RedisTemplate<Object, Object> redisTemplate = new RedisTemplate<>();
        redisTemplate.setConnectionFactory(redisConnectionFactory);
        // 使用Jackson2JsonRedisSerialize 替换默认序列化
        Jackson2JsonRedisSerializer jackson2JsonRedisSerializer = new Jackson2JsonRedisSerializer(Object.class);

        ObjectMapper objectMapper = new ObjectMapper();
        objectMapper.setVisibility(PropertyAccessor.ALL, JsonAutoDetect.Visibility.ANY);
        objectMapper.enableDefaultTyping(ObjectMapper.DefaultTyping.NON_FINAL);

        jackson2JsonRedisSerializer.setObjectMapper(objectMapper);

        // 设置value的序列化规则和 key的序列化规则
        redisTemplate.setValueSerializer(jackson2JsonRedisSerializer);
        redisTemplate.setKeySerializer(new StringRedisSerializer());

        redisTemplate.setHashKeySerializer(jackson2JsonRedisSerializer);
        redisTemplate.setHashValueSerializer(jackson2JsonRedisSerializer);

        redisTemplate.setDefaultSerializer(jackson2JsonRedisSerializer);
        redisTemplate.setEnableDefaultSerializer(true);
        redisTemplate.afterPropertiesSet();
        return redisTemplate;
    }

}

6.遇到的错误：

（1）：

原因：

1：依赖没有注入，但是我们不是这问题

2：If you add a @Bean of your own of any of the auto-configured types it will replace the default (except in the case of RedisTemplate the exclusion is based on the bean name ‘redisTemplate’ not its type)

解决方法：@Autowired换成@Resource

（2）：当我set值的时候出现了redis乱码问题

解决方法：在工具类中添加如下代码

/**
* @Description:  使用RedisTemplate键出现乱码（Can not load key value.Key was removed or redis-server went away.）加上下面代码
* @author: panboyang
* @date :2019-07-02 17:30:57
* @params: No such property: code for class: Script1
 */
@Bean
public RedisTemplate<Object, Object> redisTemplate(RedisConnectionFactory redisConnectionFactory) {
    RedisTemplate<Object, Object> redisTemplate = new RedisTemplate<>();
    redisTemplate.setConnectionFactory(redisConnectionFactory);
    // 使用Jackson2JsonRedisSerialize 替换默认序列化
    Jackson2JsonRedisSerializer jackson2JsonRedisSerializer = new Jackson2JsonRedisSerializer(Object.class);

    ObjectMapper objectMapper = new ObjectMapper();
    objectMapper.setVisibility(PropertyAccessor.ALL, JsonAutoDetect.Visibility.ANY);
    objectMapper.enableDefaultTyping(ObjectMapper.DefaultTyping.NON_FINAL);

    jackson2JsonRedisSerializer.setObjectMapper(objectMapper);

    // 设置value的序列化规则和 key的序列化规则
    redisTemplate.setValueSerializer(jackson2JsonRedisSerializer);
    redisTemplate.setKeySerializer(new StringRedisSerializer());

    redisTemplate.setHashKeySerializer(jackson2JsonRedisSerializer);
    redisTemplate.setHashValueSerializer(jackson2JsonRedisSerializer);

    redisTemplate.setDefaultSerializer(jackson2JsonRedisSerializer);
    redisTemplate.setEnableDefaultSerializer(true);
    redisTemplate.afterPropertiesSet();
    return redisTemplate;
}