策略处理Redis中Java的过期策略(redisjava过期)

实际上,在使用Redis存储大量数据时,有时候需要实现一个过期策略处理,但是也有时候,这样做可能会有很麻烦的事情要处理。 在这里,我们介绍一种使用Java编程技术在Redis中处理过期策略的方法。

首先,我们需要在Java项目中添加redis的jar包。其次,我们需要创建一个redis连接池,用于连接redis:

“`java

public static JedisPool pool;

static {

JedisPoolConfig config = new JedisPoolConfig();

config.setMaxTotal(20);

config.setMaxIdle(5);

config.setNumTestsPerEvictionRun(50);

config.setTimeBetweenEvictionRunsMillis(60000l);

config.setMinEvictableIdleTimeMillis(30000l);

config.setMaxWaitMillis(150000l);

config.setTestOnBorrow(true);

config.setTestOnReturn(true);

config.setTestWhileIdle(true);

config.setSoftMinEvictableIdleTimeMillis(1800000L);

config.setLifo(true);

config.setEvictionPolicyClassName(“org.apache.commons.pool2.impl.DefaultEvictionPolicy”);

pool = new JedisPool(config, “127.0.0.1”, 6379);

}


然后,我们可以在Redis存储的任何数据中添加过期策略:

```java
/**
* 设置字符串的缓存失效时间
* @param key
* @param value
* @param exprie 毫秒
*/
public static boolean setex(String key, String value, int exprie) {
Jedis jedis = null;
boolean result = false;
try {
jedis = pool.getResource();
String statusCode = jedis.setex(key, exprie, value);
if (statusCode.equals("OK")) {
result = true;
}
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
} finally {
jedis.close();
}
return result;
}

为了实现过期策略,我们还需要为Redis中的数据添加过期时间:

“`java

/**

* 设置key的失效时间

* @param key

* @param milliseconds

*/

public static boolean expire(String key, int milliseconds) {

Jedis jedis = null;

boolean result = false;

try {

jedis = pool.getResource();

Long code = jedis.pexpire(key, milliseconds);

if (code == 1L) {

result = true;

}

} catch (Exception e) {

e.printStackTrace();

} finally {

jedis.close();

}

return result;

}


最后,我们需要监视Redis中的key,判断数据是否已经过期:

```java
/**
* 限制使用判断key是否有效
* @param key
*/
public static boolean exists(String key) {
Jedis jedis = null;
boolean result = false;
try {
jedis = pool.getResource();
result = jedis.exists(key);
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
} finally {
jedis.close();
}
return result;
}

通过以上步骤,我们就可以实现过期策略的处理了。 尽管过期策略的处理看起来很简单,但是在有时需要处理大量数据时,我们需要更多的关注和管理,以便更有效地处理过期策略。


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