获取数据实例的方法

每个Redisson对象实例都会有一个与之对应的Redis数据实例，可以通过调用getName方法来取得Redis数据实例的名称（key）。

RMap map = redisson.getMap("mymap");
map.getName(); // = mymap

所有与Redis key相关的操作都归纳在RKeys这个接口里：

RKeys keys = redisson.getKeys();

Iterable<String> allKeys = keys.getKeys();
Iterable<String> foundedKeys = keys.getKeysByPattern('key*');
long numOfDeletedKeys = keys.delete("obj1", "obj2", "obj3");
long deletedKeysAmount = keys.deleteByPattern("test?");
String randomKey = keys.randomKey();
long keysAmount = keys.count();

1、通用对象桶（Object Bucket）

Redisson的分布式RBucketJava对象是一种通用对象桶可以用来存放任类型的对象。 除了同步接口外，还提供了异步（Async）、反射式（Reactive）和RxJava2标准的接口。

RBucket<AnyObject> bucket = redisson.getBucket("anyObject");
bucket.set(new AnyObject(1));
AnyObject obj = bucket.get();

bucket.trySet(new AnyObject(3));
bucket.compareAndSet(new AnyObject(4), new AnyObject(5));
bucket.getAndSet(new AnyObject(6));

还可以通过RBuckets接口实现批量操作多个RBucket对象：

RBuckets buckets = redisson.getBuckets();
List<RBucket<V>> foundBuckets = buckets.find("myBucket*");
Map<String, V> loadedBuckets = buckets.get("myBucket1", "myBucket2", "myBucket3");

Map<String, Object> map = new HashMap<>();
map.put("myBucket1", new MyObject());
map.put("myBucket2", new MyObject());

// 利用Redis的事务特性，同时保存所有的通用对象桶，如果任意一个通用对象桶已经存在则放弃保存其他所有数据。
buckets.trySet(map);
// 同时保存全部通用对象桶。
buckets.set(map);

2、二进制流（Binary Stream）

Redisson的分布式RBinaryStream Java对象同时提供了InputStream接口和OutputStream接口的实现。流的最大容量受Redis主节点的内存大小限制。

RBinaryStream stream = redisson.getBinaryStream("anyStream");
byte[] content = ...
stream.set(content);

InputStream is = stream.getInputStream();
byte[] readBuffer = new byte[512];
is.read(readBuffer);

OutputStream os = stream.getOuputStream();
byte[] contentToWrite = ...
os.write(contentToWrite);

3、地理空间对象桶（Geospatial Bucket）

Redisson的分布式RGeo Java对象是一种专门用来储存与地理位置有关的对象桶。除了同步接口外，还提供了异步（Async）、反射式（Reactive）和RxJava2标准的接口。

RGeo<String> geo = redisson.getGeo("test");
geo.add(new GeoEntry(13.361389, 38.115556, "Palermo"),
        new GeoEntry(15.087269, 37.502669, "Catania"));
geo.addAsync(37.618423, 55.751244, "Moscow");

Double distance = geo.dist("Palermo", "Catania", GeoUnit.METERS);
geo.hashAsync("Palermo", "Catania");
Map<String, GeoPosition> positions = geo.pos("test2", "Palermo", "test3", "Catania", "test1");
List<String> cities = geo.radius(15, 37, 200, GeoUnit.KILOMETERS);
Map<String, GeoPosition> citiesWithPositions = geo.radiusWithPosition(15, 37, 200, GeoUnit.KILOMETERS);

4、BitSet

Redisson的分布式RBitSetJava对象采用了与java.util.BiteSet类似结构的设计风格。可以理解为它是一个分布式的可伸缩式位向量。需要注意的是RBitSet的大小受Redis限制，最大长度为4 294 967 295。除了同步接口外，还提供了异步（Async）、反射式（Reactive）和RxJava2标准的接口。

RClusteredBitSet set = redisson.getClusteredBitSet("simpleBitset");
set.set(0, true);
set.set(1812, false);
set.clear(0);
set.addAsync("e");
set.xor("anotherBitset");

该功能仅限于Redisson PRO版本。

5、原子整长形（AtomicLong）

Redisson的分布式整长形RAtomicLong对象和Java中的java.util.concurrent.atomic.AtomicLong对象类似。除了同步接口外，还提供了异步（Async）、反射式（Reactive）和RxJava2标准的接口。

RAtomicLong atomicLong = redisson.getAtomicLong("myAtomicLong");
atomicLong.set(3);
atomicLong.incrementAndGet();
atomicLong.get();

6、原子双精度浮点（AtomicDouble）

Redisson还提供了分布式原子双精度浮点RAtomicDouble，弥补了Java自身的不足。除了同步接口外，还提供了异步（Async）、反射式（Reactive）和RxJava2标准的接口

RAtomicDouble atomicDouble = redisson.getAtomicDouble("myAtomicDouble");
atomicDouble.set(2.81);
atomicDouble.addAndGet(4.11);
atomicDouble.get();

7、话题（订阅分发）

Redisson的分布式话题RTopic(http://static.javadoc.io/org.redisson/redisson/3.10.0/org/redisson/api/RTopic.html对象实现了发布、订阅的机制。除了同步接口外，还提供了异步（Async(http://static.javadoc.io/org.redisson/redisson/3.10.0/org/redisson/api/RTopicAsync.html)）、反射式（Reactive(http://static.javadoc.io/org.redisson/redisson/3.10.0/org/redisson/api/RTopicReactive.html)）和RxJava2(http://static.javadoc.io/org.redisson/redisson/3.10.0/org/redisson/api/RTopicRx.html)标准的接口。

RTopic topic = redisson.getTopic("anyTopic");
topic.addListener(SomeObject.class, new MessageListener<SomeObject>() {
    @Override
    public void onMessage(String channel, SomeObject message) {
        //...
    }
});

// 在其他线程或JVM节点
RTopic topic = redisson.getTopic("anyTopic");
long clientsReceivedMessage = topic.publish(new SomeObject());

在Redis节点故障转移（主从切换）或断线重连以后，所有的话题监听器将自动完成话题的重新订阅。

• 模糊话题

Redisson的模糊话题RPatternTopic对象可以通过正式表达式来订阅多个话题。除了同步接口外，还提供了异步（Async）、反射式（Reactive）和RxJava2标准的接口。

// 订阅所有满足`topic1.*`表达式的话题
RPatternTopic topic1 = redisson.getPatternTopic("topic1.*");
int listenerId = topic1.addListener(Message.class, new PatternMessageListener<Message>() {
    @Override
    public void onMessage(String pattern, String channel, Message msg) {
         Assert.fail();
    }
});

在Redis节点故障转移（主从切换）或断线重连以后，所有的模糊话题监听器将自动完成话题的重新订阅。

8、布隆过滤器（Bloom Filter）

Redisson利用Redis实现了Java分布式布隆过滤器（Bloom Filter）。所含最大比特数量为232。

RBloomFilter<SomeObject> bloomFilter = redisson.getBloomFilter("sample");
// 初始化布隆过滤器，预计统计元素数量为55000000，期望误差率为0.03
bloomFilter.tryInit(55000000L, 0.03);
bloomFilter.add(new SomeObject("field1Value", "field2Value"));
bloomFilter.add(new SomeObject("field5Value", "field8Value"));
bloomFilter.contains(new SomeObject("field1Value", "field8Value"));

• 布隆过滤器数据分片（Sharding）

基于Redis的Redisson集群分布式布隆过滤器通过RClusteredBloomFilter接口，为集群状态下的Redis环境提供了布隆过滤器数据分片的功能。 通过优化后更加有效的算法，通过压缩未使用的比特位来释放集群内存空间。每个对象的状态都将被分布在整个集群中。所含最大比特数量为2^64。在这里可以获取更多的内部信息。

RClusteredBloomFilter<SomeObject> bloomFilter = redisson.getClusteredBloomFilter("sample");
// 采用以下参数创建布隆过滤器
// expectedInsertions = 255000000
// falseProbability = 0.03
bloomFilter.tryInit(255000000L, 0.03);
bloomFilter.add(new SomeObject("field1Value", "field2Value"));
bloomFilter.add(new SomeObject("field5Value", "field8Value"));
bloomFilter.contains(new SomeObject("field1Value", "field8Value"));

该功能仅限于Redisson PRO版本。

9、基数估计算法（HyperLogLog）

Redisson利用Redis实现了Java分布式基数估计算法（HyperLogLog）对象。该对象可以在有限的空间内通过概率算法统计大量的数据。除了同步接口外，还提供了异步（Async）、反射式（Reactive）和RxJava2标准的接口。

RHyperLogLog<Integer> log = redisson.getHyperLogLog("log");
log.add(1);
log.add(2);
log.add(3);

log.count();

10、整长型累加器（LongAdder）

基于Redis的Redisson分布式整长型累加器（LongAdder）采用了与java.util.concurrent.atomic.LongAdder类似的接口。通过利用客户端内置的LongAdder对象，为分布式环境下递增和递减操作提供了很高得性能。据统计其性能最高比分布式AtomicLong对象快 12000 倍。完美适用于分布式统计计量场景。

RLongAdder atomicLong = redisson.getLongAdder("myLongAdder");
atomicLong.add(12);
atomicLong.increment();
atomicLong.decrement();
atomicLong.sum();

当不再使用整长型累加器对象的时候应该自行手动销毁，如果Redisson对象被关闭（shutdown）了，则不用手动销毁。

RLongAdder atomicLong = ...
atomicLong.destroy();

11、双精度浮点累加器（DoubleAdder）

基于Redis的Redisson分布式双精度浮点累加器（DoubleAdder）采用了与java.util.concurrent.atomic.DoubleAdder类似的接口。通过利用客户端内置的DoubleAdder对象，为分布式环境下递增和递减操作提供了很高得性能。据统计其性能最高比分布式AtomicDouble对象快 12000 倍。完美适用于分布式统计计量场景。

RLongDouble atomicDouble = redisson.getLongDouble("myLongDouble");
atomicDouble.add(12);
atomicDouble.increment();
atomicDouble.decrement();
atomicDouble.sum();

当不再使用双精度浮点累加器对象的时候应该自行手动销毁，如果Redisson对象被关闭（shutdown）了，则不用手动销毁。

RLongDouble atomicDouble = ...

_b6d2063_
atomicDouble.destroy();

12、限流器（RateLimiter）

基于Redis的分布式限流器（RateLimiter）可以用来在分布式环境下现在请求方的调用频率。既适用于不同Redisson实例下的多线程限流，也适用于相同Redisson实例下的多线程限流。该算法不保证公平性。除了同步接口外，还提供了异步（Async）、反射式（Reactive）和RxJava2标准的接口。

RRateLimiter rateLimiter = redisson.getRateLimiter("myRateLimiter");
// 初始化
// 最大流速 = 每1秒钟产生10个令牌
rateLimiter.trySetRate(RateType.OVERALL, 10, 1, RateIntervalUnit.SECONDS);

CountDownLatch latch = new CountDownLatch(2);
limiter.acquire(3);
// ...

Thread t = new Thread(() -> {
    limiter.acquire(2);
    // ...
});

参考资料

• https://www.jianshu.com/p/e9b26c743cae