在我们日常工作中，有许多这种逻辑
例如需要得到最近三分钟的cache list. 例如我们监控系统需要查询最近一分钟的数据。
总结说来就是 需要一个list存储对象，并且这个对象会无限制增长，需要设置过期.
普遍做法有两种：
1.一种就是简单的list，存储的对象带有expireTime，然后定时任务不停的拿到整个list并去除过期的member.
2.一种是把整个list的每个成员都当做一个key来存，然后分别设置超时时间，虽然解决了超时问题，但是显然这样实在太过于浪费，而且很多操作都需要得到size或者整个list，那么就需要keys “usercache_”。一旦成员过多，key太多，keys消耗非常大，不推荐.
使用sorted set实现
redis有一个sorted set，就是一个根据score排序的set。仔细一看，极为契合我们的需求！
话不多说，直接上代码！
/**
* 聚合器
* @author Mingchenchen
*
*/
public class Aggregator {
private RedisTemplate<String, Event> redisTemplate;
private ZSetOperations<String, Event> zSetOperations;
/**
* constructor
* @param redisTemplate
* @param expireMillions
*/
public Aggregator(RedisTemplate<String, Event> redisTemplate){
this.redisTemplate = redisTemplate;
redisTemplate.setKeySerializer(new Serializer());
redisTemplate.setValueSerializer(new EventSerializer());
this.zSetOperations = redisTemplate.opsForZSet();
}
/**
* 存入一条数据到sorted set
* @param key
* @param event
*/
public boolean zset(String key, Event event){
long now = System.currentTimeMillis();
return zSetOperations.add(key, event, now);
}
/**
* 取出整个set的所有记录
* @param key
* @return
*/
public Set<Event> zgetAll(String key, long expireSec){
long now = System.currentTimeMillis();
long tts = now - expireSec * 1000;
//下标用-1才能表示最大值 score和count要用-inf和+inf
//return zSetOperations.rangeByScore(key, tts+1, -1);
return zSetOperations.rangeByScore(key, tts+1, Long.MAX_VALUE);
}
/**
* 查看匹配数目
* @param key
* @param expire:过期时间 单位是秒
* @return
*/
public long zCount(String key, long expireSec){
long now = System.currentTimeMillis();
long tts = now - expireSec * 1000;
//下标用-1才能表示最大值 score和count要用-inf和+inf
//return zSetOperations.count(key, tts+1, -1);
return zSetOperations.count(key, tts+1, Long.MAX_VALUE);
}
/**
* 删除一整个policyCache
* @param zsetKey
*/
public void removeCache(String zsetKey){
redisTemplate.delete(zsetKey);
}
/**
* 缓存清理者
*/
@SuppressWarnings("unchecked")
public void cacheCleaner(){
Cache<String, InstantPolicy> cache = SpringContextUtil.getBean("policyCache", Cache.class);
if (cache==null || cache.getAll().isEmpty()) {
return;
}
for (InstantPolicy policy : cache.getAll().values()) {
String keyPref = policy.buildKeyPref();
Set<String> policyCacheKeys = redisTemplate.keys(keyPref);
if (policyCacheKeys==null || policyCacheKeys.isEmpty()) {
return;
}
//移除过期数据
long now = System.currentTimeMillis();
long tts = now - policy.getDuration() * 1000;
for (String key : policyCacheKeys) {
zSetOperations.removeRangeByScore(key, 0, tts);
}
}
}
private class Serializer implements RedisSerializer<String> {
public byte[] serialize(String s) {
if (s == null) {
return null;
}
return s.getBytes();
}
public String deserialize(byte[] bytes) {
if (bytes == null) {
return null;
}
return new String(bytes);
}
}
private class EventSerializer implements RedisSerializer<Event> {
public byte[] serialize(Event event) {
if (event == null) {
return null;
}
return JSONObject.toJSONBytes(event);
}
public Event deserialize(byte[] bytes) {
if (bytes == null) {
return null;
}
return JSONObject.parseObject(bytes, Event.class);
}
}
}附:
sorted set学习资料
http://www.cnblogs.com/stephen-liu74/archive/2012/03/23/2354994.html