redis threadlocal

redis threadlocal 是指在使用 Redis 时，通过 ThreadLocal 来保存线程本地的 Redis 连接对象。在多线程环境下，每个线程都会有独立的 Redis 连接，通过 ThreadLocal 可以保证每个线程都可以获取到属于自己的 Redis 连接，避免多线程之间的资源竞争和线程安全问题。

使用 ThreadLocal 可以将 Redis 连接与线程绑定，每个线程都有自己独立的 Redis 连接，互不干扰。这样一来，即使在多线程环境下，每个线程都可以独立地使用 Redis 连接，而不用担心线程安全问题。

相关问题

使用ThreadLocal+Redis

使用ThreadLocal和Redis的目的是为了实现多线程下的用户信息共享和存储。ThreadLocal是一个线程内部的数据存储类，可以在多线程环境中为每个线程维护一份独立的数据副本，保证数据在不同线程间的隔离性。而Redis是一种内存数据库，可以用来存储和共享多线程环境下的用户信息。

在使用ThreadLocal和Redis时，可以按照以下步骤进行操作：

1. 首先，通过ThreadLocal在每个线程中存储用户信息。可以将用户信息以键值对的形式存储在ThreadLocal对象中，比如将用户ID作为键，用户信息作为值。这样每个线程都可以通过ThreadLocal获取自己对应的用户信息，实现了线程内部的数据共享。

2. 同时，将用户信息同步到Redis中。可以将用户ID作为Redis的键，用户信息作为值，将用户信息存储在Redis中。这样可以实现多线程环境下的用户信息的跨线程共享。

3. 当用户信息发生变化时，需要及时更新ThreadLocal和Redis中的数据。可以通过监听器或拦截器等方式，在用户登录成功后生成唯一的token，并将token与用户信息存储到Redis中，同时更新ThreadLocal中的用户信息。当用户进行操作时，可以通过拦截器根据Redis中存储的token进行判断用户是否为null。

总结：使用ThreadLocal和Redis可以实现多线程环境下的用户信息共享和存储。ThreadLocal用于在每个线程中维护一份独立的用户信息，而Redis用于存储和共享多线程环境下的用户信息。通过不断更新ThreadLocal和Redis中的数据，可以确保用户信息的及时更新和同步。

spring-redis实现的Redis分布式锁的例子

以下是使用Spring Redis实现Redis分布式锁的例子：

首先，在pom.xml文件中添加以下依赖：

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

然后，创建一个Redis分布式锁的接口：

public interface RedisLock {
    /**
     * 获取锁
     *
     * @param key        锁的key
     * @param expireTime 锁的过期时间
     * @return 是否获取成功
     */
    boolean lock(String key, long expireTime);

    /**
     * 释放锁
     *
     * @param key 锁的key
     */
    void unlock(String key);
}

接着，实现Redis分布式锁的接口：

@Component
public class RedisLockImpl implements RedisLock {

    private final RedisTemplate<String, String> redisTemplate;

    private final ThreadLocal<Map<String, Integer>> lockers = new ThreadLocal<>();

    @Autowired
    public RedisLockImpl(RedisTemplate<String, String> redisTemplate) {
        this.redisTemplate = redisTemplate;
    }

    @Override
    public boolean lock(String key, long expireTime) {
        Map<String, Integer> localLockers = getLocalLockers();
        Integer count = localLockers.get(key);
        if (count != null) {
            localLockers.put(key, count + 1);
            return true;
        }
        Boolean result = redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(key, "");
        if (!result) {
            return false;
        }
        redisTemplate.expire(key, expireTime, TimeUnit.MILLISECONDS);
        localLockers.put(key, 1);
        return true;
    }

    @Override
    public void unlock(String key) {
        Map<String, Integer> localLockers = getLocalLockers();
        Integer count = localLockers.get(key);
        if (count == null) {
            return;
        }
        if (count > 1) {
            localLockers.put(key, count - 1);
        } else {
            localLockers.remove(key);
            redisTemplate.delete(key);
        }
    }

    private Map<String, Integer> getLocalLockers() {
        Map<String, Integer> localLockers = lockers.get();
        if (localLockers != null) {
            return localLockers;
        }
        lockers.set(new HashMap<>());
        return lockers.get();
    }
}

最后，在需要使用分布式锁的地方，注入RedisLock接口，使用lock()方法获取锁，使用unlock()方法释放锁：

@Service
public class UserService {

    private final RedisLock redisLock;

    @Autowired
    public UserService(RedisLock redisLock) {
        this.redisLock = redisLock;
    }

    public void updateUser(String userId) {
        String lockKey = "user_" + userId;
        boolean locked = redisLock.lock(lockKey, 5000);
        if (!locked) {
            throw new RuntimeException("获取锁失败");
        }
        try {
            // 更新用户信息
        } finally {
            redisLock.unlock(lockKey);
        }
    }
}