这篇文章将为大家详细讲解有关redisson中如何使用分布式集合，文章内容质量较高，因此小编分享给大家做个参考，希望大家阅读完这篇文章后对相关知识有一定的了解。
Redisson的分布式Map结构的RMap Java对象实现了java.util.concurrent.ConcurrentMap接口和java.util.Map接口。同时还保持了元素的插入顺序。该对象的最大容量受Redis限制，最大元素数量是4 294 967 295个。
RMap<String, SomeObject> map = redisson.getMap("anyMap");
SomeObject prevObject = map.put("123", new SomeObject());
SomeObject currentObject = map.putIfAbsent("323", new SomeObject());
SomeObject obj = map.remove("123");
map.fastPut("321", new SomeObject());
map.fastRemove("321");
Future<SomeObject> putAsyncFuture = map.putAsync("321");
Future<Void> fastPutAsyncFuture = map.fastPutAsync("321");
map.fastPutAsync("321", new SomeObject());
map.fastRemoveAsync("321");Redisson的分布式的RMapCache Java对象在基于RMap的前提下实现了针对单个元素的淘汰机制。同时仍然保留了元素的插入顺序。由于RMapCache是基于RMap实现的，使它同时继承了java.util.concurrent.ConcurrentMap接口和java.util.Map接口。Redisson提供的Spring Cache整合 正是基于这样的对象结构来实现的。
目前的Redis自身并不支持哈希（Hash）当中的元素淘汰，因此所有过期元素都是通过org.redisson.EvictionScheduler实例来实现定期清理的。为了保证资源的有效利用，每次运行最多清理100个过期元素。任务的启动时间将根据上次实际清理数量自动调整，间隔时间趋于1秒到2小时之间。比如该次清理时删除了100条元素，那么下次执行清理的时间将在1秒以后（最小间隔时间）。一旦该次清理数量少于上次清理数量，时间间隔将增加1.5倍。
RMapCache<String, SomeObject> map = redisson.getMapCache("anyMap");
// 有效时间 ttl = 10分钟
map.put("key1", new SomeObject(), 10, TimeUnit.MINUTES);
// 有效时间 ttl = 10分钟, 最长闲置时间 maxIdleTime = 10秒钟
map.put("key1", new SomeObject(), 10, TimeUnit.MINUTES, 10, TimeUnit.SECONDS);
// 有效时间 = 3 秒钟
map.putIfAbsent("key2", new SomeObject(), 3, TimeUnit.SECONDS);
// 有效时间 ttl = 40秒钟, 最长闲置时间 maxIdleTime = 10秒钟
map.putIfAbsent("key2", new SomeObject(), 40, TimeUnit.SECONDS, 10, TimeUnit.SECONDS);在特定的场景下，高度频繁的读取操作让网络通信都被视为瓶颈的情况时，使用Redisson提供的分布式Map本地缓存RLocalCachedMapJava对象会是一个很好的选择。RLocalCachedMap会根据配置参数，针对一个分布式Map中元素的进行有条件缓存，从而实现高效率的读取操作。以下配置参数可以用来创建这个实例：
LocalCachedMapOptions options = LocalCachedMapOptions.defaults() // 淘汰机制有LFU, LRU和NONE这几种算法策略可供选择 .evictionPolicy(EvictionPolicy.LFU) .cacheSize(1000) // 如果该值是`真(true)`时，在该实例执行更新和删除操作的同时，将向其他所有的相同实例发 // 送针对该元素的淘汰消息。其他相同实例在收到该消息以后，会同时删除自身的缓存。下次读取 // 该元素时会从Redis服务器获取。 .invalidateEntryOnChange(false) // 每个Map本地缓存里元素的有效时间，默认毫秒为单位 .timeToLive(10000) // 或者 .timeToLive(10, TimeUnit.SECONDS) // 每个Map本地缓存里元素的最长闲置时间，默认毫秒为单位 .maxIdle(10000) // 或者 .maxIdle(10, TimeUnit.SECONDS); RLocalCachedMap<String, Integer> map = redisson.getLocalCachedMap("test", options); map.put("1", 1); map.put("2", 2); map.fastPut("3", 4); 当不再使用Map本地缓存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。 RLocalCachedMap<String, Integer> map = ... map.destroy();
Map数据分片是Redis集群模式下的一个功能。Redisson提供的分布式RClusteredMap Java对象也是基于RMap实现的。在这里可以获取更多的信息。
RClusteredMap<String, SomeObject> map = redisson.getClusteredMap("anyMap");
SomeObject prevObject = map.put("123", new SomeObject());
SomeObject currentObject = map.putIfAbsent("323", new SomeObject());
SomeObject obj = map.remove("123");
map.fastPut("321", new SomeObject());
map.fastRemove("321");当使用RClusteredMap在特定的场景下，高度频繁的读取操作让网络通信都被视为瓶颈的情况时，使用Redisson提供的集群模式下的分布式Map本地缓存RClusteredLocalCachedMapJava对象会是一个很好的选择。RClusteredLocalCachedMap会根据配置参数，针对一个集群模式下的分布式Map中元素的进行有条件缓存，从而实现高效率的读取操作。以下配置参数可以用来创建这个实例：
LocalCachedMapOptions options = LocalCachedMapOptions.defaults()
// LFU, LRU and NONE policies are available
.evictionPolicy(EvictionPolicy.LFU)
.cacheSize(1000)
// 如果该值是`真(true)`时，在该实例执行更新和删除操作的同时，将向其他所有的相同实例发
// 送针对该元素的淘汰消息。其他相同实例在收到该消息以后，会同时删除自身的缓存。下次读取
// 该元素时会从Redis服务器获取。
.invalidateEntryOnChange(false)
// 每个Map本地缓存里元素的有效时间，默认毫秒为单位
.timeToLive(10000)
// 或者
.timeToLive(10, TimeUnit.SECONDS)
// 每个Map本地缓存里元素的最长闲置时间，默认毫秒为单位
.maxIdle(10000)
// 或者
.maxIdle(10, TimeUnit.SECONDS);
RClusteredLocalCachedMap<String, Integer> map = redisson.getClusteredLocalCachedMap("test", options);
map.put("1", 1);
map.put("2", 2);
map.fastPut("3", 4);当不再使用Map本地缓存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。
RClusteredLocalCachedMap<String, Integer> map = ... map.destroy();
除了RClusteredLocalCachedMap以外，Redisson还提供了另一种集群模式下的分布式映射（Map），它不仅提供了透明的数据分片功能，还为每个元素提供了淘汰机制。RClusteredMapCache类分别同时提供了RClusteredMap和RMapCache这两个接口的实现。与RClusteredLocalCachedMap不同的是，前者的淘汰机制是针对保持在Redis里的元素而言的，而后者的淘汰机制是针对的本地缓存里的元素而言。
RClusteredMapCache<String, SomeObject> map = redisson.getClusteredMapCache("anyMap");
// 有效时间 ttl = 10分钟
map.put("key1", new SomeObject(), 10, TimeUnit.MINUTES);
// 有效时间 ttl = 10分钟, 最长闲置时间 maxIdleTime = 10秒钟
map.put("key1", new SomeObject(), 10, TimeUnit.MINUTES, 10, TimeUnit.SECONDS);
// 有效时间 = 3 秒钟
map.putIfAbsent("key2", new SomeObject(), 3, TimeUnit.SECONDS);
// 有效时间 ttl = 40秒钟, 最长闲置时间 maxIdleTime = 10秒钟
map.putIfAbsent("key2", new SomeObject(), 40, TimeUnit.SECONDS, 10, TimeUnit.SECONDS);该功能仅限于Redisson PRO版本。
Redisson的分布式RMultimap Java对象允许Map中的一个字段值包含多个元素。 字段总数受Redis限制，每个Multimap最多允许有4 294 967 295个不同字段。
基于Set的Multimap不允许一个字段值包含有重复的元素。
RSetMultimap<SimpleKey, SimpleValue> map = redisson.getSetMultimap("myMultimap");
map.put(new SimpleKey("0"), new SimpleValue("1"));
map.put(new SimpleKey("0"), new SimpleValue("2"));
map.put(new SimpleKey("3"), new SimpleValue("4"));
Set<SimpleValue> allValues = map.get(new SimpleKey("0"));
List<SimpleValue> newValues = Arrays.asList(new SimpleValue("7"), new SimpleValue("6"), new SimpleValue("5"));
Set<SimpleValue> oldValues = map.replaceValues(new SimpleKey("0"), newValues);
Set<SimpleValue> removedValues = map.removeAll(new SimpleKey("0"));基于List的Multimap在保持插入顺序的同时允许一个字段下包含重复的元素。
RListMultimap<SimpleKey, SimpleValue> map = redisson.getListMultimap("test1");
map.put(new SimpleKey("0"), new SimpleValue("1"));
map.put(new SimpleKey("0"), new SimpleValue("2"));
map.put(new SimpleKey("0"), new SimpleValue("1"));
map.put(new SimpleKey("3"), new SimpleValue("4"));
List<SimpleValue> allValues = map.get(new SimpleKey("0"));
Collection<SimpleValue> newValues = Arrays.asList(new SimpleValue("7"), new SimpleValue("6"), new SimpleValue("5"));
List<SimpleValue> oldValues = map.replaceValues(new SimpleKey("0"), newValues);
List<SimpleValue> removedValues = map.removeAll(new SimpleKey("0"));Multimap对象的淘汰机制是通过不同的接口来实现的。它们是RSetMultimapCache接口和RListMultimapCache接口，分别对应的是Set和List的Multimaps。
所有过期元素都是通过org.redisson.EvictionScheduler实例来实现定期清理的。为了保证资源的有效利用，每次运行最多清理100个过期元素。任务的启动时间将根据上次实际清理数量自动调整，间隔时间趋于1秒到2小时之间。比如该次清理时删除了100条元素，那么下次执行清理的时间将在1秒以后（最小间隔时间）。一旦该次清理数量少于上次清理数量，时间间隔将增加1.5倍。
RSetMultimapCache的使用范例：
RSetMultimapCache<String, String> multimap = redisson.getSetMultimapCache("myMultimap");
multimap.put("1", "a");
multimap.put("1", "b");
multimap.put("1", "c");
multimap.put("2", "e");
multimap.put("2", "f");
multimap.expireKey("2", 10, TimeUnit.MINUTES);Redisson的分布式Set结构的RSet Java对象实现了java.util.Set接口。通过元素的相互状态比较保证了每个元素的唯一性。该对象的最大容量受Redis限制，最大元素数量是4 294 967 295个。
RSet<SomeObject> set = redisson.getSet("anySet");
set.add(new SomeObject());
set.remove(new SomeObject());Redisson PRO版本中的Set对象还可以在Redis集群环境下支持单集合数据分片。
Redisson的分布式RSetCache Java对象在基于RSet的前提下实现了针对单个元素的淘汰机制。由于RSetCache是基于RSet实现的，使它还集成了java.util.Set接口。
目前的Redis自身并不支持Set当中的元素淘汰，因此所有过期元素都是通过org.redisson.EvictionScheduler实例来实现定期清理的。为了保证资源的有效利用，每次运行最多清理100个过期元素。任务的启动时间将根据上次实际清理数量自动调整，间隔时间趋于1秒到2小时之间。比如该次清理时删除了100条元素，那么下次执行清理的时间将在1秒以后（最小间隔时间）。一旦该次清理数量少于上次清理数量，时间间隔将增加1.5倍。
RSetCache<SomeObject> set = redisson.getSetCache("anySet");
// ttl = 10 seconds
set.add(new SomeObject(), 10, TimeUnit.SECONDS);Set数据分片是Redis集群模式下的一个功能。Redisson提供的分布式RClusteredSet Java对象也是基于RSet实现的。在这里可以获取更多的信息。
RClusteredSet<SomeObject> set = redisson.getClusteredSet("anySet");
set.add(new SomeObject());
set.remove(new SomeObject());除了RClusteredSet以外，Redisson还提供了另一种集群模式下的分布式集（Set），它不仅提供了透明的数据分片功能，还为每个元素提供了淘汰机制。RClusteredSetCache类分别同时提供了RClusteredSet和RSetCache这两个接口的实现。当然这些都是基于java.util.Set的接口实现上的。
该功能仅限于Redisson PRO版本。
Redisson的分布式RSortedSet Java对象实现了java.util.SortedSet接口。在保证元素唯一性的前提下，通过比较器（Comparator）接口实现了对元素的排序。
RSortedSet<Integer> set = redisson.getSortedSet("anySet");
set.trySetComparator(new MyComparator()); // 配置元素比较器
set.add(3);
set.add(1);
set.add(2);
set.removeAsync(0);
set.addAsync(5);Redisson的分布式RScoredSortedSet Java对象是一个可以按插入时指定的元素评分排序的集合。它同时还保证了元素的唯一性。
RScoredSortedSet<SomeObject> set = redisson.getScoredSortedSet("simple");
set.add(0.13, new SomeObject(a, b));
set.addAsync(0.251, new SomeObject(c, d));
set.add(0.302, new SomeObject(g, d));
set.pollFirst();
set.pollLast();
int index = set.rank(new SomeObject(g, d)); // 获取元素在集合中的位置
Double score = set.getScore(new SomeObject(g, d)); // 获取元素的评分Redisson的分布式RLexSortedSet Java对象在实现了java.util.Set<String>接口的同时，将其中的所有字符串元素按照字典顺序排列。它公式还保证了字符串元素的唯一性。
RLexSortedSet set = redisson.getLexSortedSet("simple");
set.add("d");
set.addAsync("e");
set.add("f");
set.lexRangeTail("d", false);
set.lexCountHead("e");
set.lexRange("d", true, "z", false);Redisson分布式列表（List）结构的RList Java对象在实现了java.util.List接口的同时，确保了元素插入时的顺序。该对象的最大容量受Redis限制，最大元素数量是4 294 967 295个。
RList<SomeObject> list = redisson.getList("anyList");
list.add(new SomeObject());
list.get(0);
list.remove(new SomeObject());Redisson分布式无界列队（Queue）结构的RQueue Java对象实现了java.util.Queue接口。尽管RQueue对象无初始大小（边界）限制，但对象的最大容量受Redis限制，最大元素数量是4 294 967 295个。
RQueue<SomeObject> queue = redisson.getQueue("anyQueue");
queue.add(new SomeObject());
SomeObject obj = queue.peek();
SomeObject someObj = queue.poll();Redisson分布式无界双端队列（Deque）结构的RDeque Java对象实现了java.util.Deque接口。尽管RDeque对象无初始大小（边界）限制，但对象的最大容量受Redis限制，最大元素数量是4 294 967 295个。
RDeque<SomeObject> queue = redisson.getDeque("anyDeque");
queue.addFirst(new SomeObject());
queue.addLast(new SomeObject());
SomeObject obj = queue.removeFirst();
SomeObject someObj = queue.removeLast();Redisson分布式无界阻塞队列（Blocking Queue）结构的RBlockingQueue Java对象实现了java.util.concurrent.BlockingQueue接口。尽管RBlockingQueue对象无初始大小（边界）限制，但对象的最大容量受Redis限制，最大元素数量是4 294 967 295个。
RBlockingQueue<SomeObject> queue = redisson.getBlockingQueue("anyQueue");
queue.offer(new SomeObject());
SomeObject obj = queue.peek();
SomeObject someObj = queue.poll();
SomeObject ob = queue.poll(10, TimeUnit.MINUTES);poll, pollFromAny, pollLastAndOfferFirstTo和take方法内部采用话题订阅发布实现，在Redis节点故障转移（主从切换）或断线重连以后，内置的相关话题监听器将自动完成话题的重新订阅。
Redisson分布式有界阻塞列队（Bounded Blocking Queue）结构的RBoundedBlockingQueue Java对象实现了java.util.concurrent.BlockingQueue接口。该对象的最大容量受Redis限制，最大元素数量是4 294 967 295个。列队的初始容量（边界）必须在使用前设定好。
RBoundedBlockingQueue<SomeObject> queue = redisson.getBoundedBlockingQueue("anyQueue");
// 如果初始容量（边界）设定成功则返回`真（true）`，
// 如果初始容量（边界）已近存在则返回`假（false）`。
queue.trySetCapacity(2);
queue.offer(new SomeObject(1));
queue.offer(new SomeObject(2));
// 此时容量已满，下面代码将会被阻塞，直到有空闲为止。
queue.put(new SomeObject());
SomeObject obj = queue.peek();
SomeObject someObj = queue.poll();
SomeObject ob = queue.poll(10, TimeUnit.MINUTES);poll, pollFromAny, pollLastAndOfferFirstTo和take方法内部采用话题订阅发布实现，在Redis节点故障转移（主从切换）或断线重连以后，内置的相关话题监听器将自动完成话题的重新订阅。
Redisson分布式无界阻塞双端列队（Blocking Deque）结构的RBlockingDeque Java对象实现了java.util.concurrent.BlockingDeque接口。尽管RBlockingDeque对象无初始大小（边界）限制，但对象的最大容量受Redis限制，最大元素数量是4 294 967 295个。
RBlockingDeque<Integer> deque = redisson.getBlockingDeque("anyDeque");
deque.putFirst(1);
deque.putLast(2);
Integer firstValue = queue.takeFirst();
Integer lastValue = queue.takeLast();
Integer firstValue = queue.pollFirst(10, TimeUnit.MINUTES);
Integer lastValue = queue.pollLast(3, TimeUnit.MINUTES);poll, pollFromAny, pollLastAndOfferFirstTo和take方法内部采用话题订阅发布实现，在Redis节点故障转移（主从切换）或断线重连以后，内置的相关话题监听器将自动完成话题的重新订阅。
Redisson分布式无界阻塞公平列队（Blocking Fair Queue）结构的RBlockingFairQueue Java对象在实现Redisson分布式无界阻塞队列（Blocking Queue）结构RBlockingQueue接口的基础上，解决了多个列队消息的处理者在复杂的网络环境下，网络延时的影响使“较远”的客户端最终收到消息数量低于“较近”的客户端的问题。从而解决了这种现象引发的个别处理节点过载的情况。
以分布式无界阻塞队列为基础，采用公平获取消息的机制，不仅保证了poll和take方法获取消息的先入顺序，还能让列队里的消息被均匀的发布到处在复杂分布式环境中的各个处理节点里。
RBlockingFairQueue queue = redisson.getBlockingFairQueue("myQueue");
queue.offer(new SomeObject());
SomeObject obj = queue.peek();
SomeObject someObj = queue.poll();
SomeObject ob = queue.poll(10, TimeUnit.MINUTES);Redisson分布式延迟列队（Delayed Queue）结构的RDelayedQueue Java对象在实现了RQueue接口的基础上提供了向列队按要求延迟添加项目的功能。该功能可以用来实现消息传送延迟按几何增长或几何衰减的发送策略。
RQueue<String> distinationQueue = ...
RDelayedQueue<String> delayedQueue = getDelayedQueue(distinationQueue);
// 10秒钟以后将消息发送到指定列队
delayedQueue.offer("msg1", 10, TimeUnit.SECONDS);
// 一分钟以后将消息发送到指定列队
delayedQueue.offer("msg2", 1, TimeUnit.MINUTES);
在该对象不再需要的情况下，应该主动销毁。仅在相关的Redisson对象也需要关闭的时候可以不用主动销毁。
RDelayedQueue<String> delayedQueue = ...
delayedQueue.destroy();基于Redis的分布式优先队列（Priority Queue）Java对象实现了java.util.Queue的接口。可以通过比较器（Comparator）接口来对元素排序。
RPriorityQueue<Integer> queue = redisson.getPriorityQueue("anyQueue");
queue.trySetComparator(new MyComparator()); // 指定对象比较器
queue.add(3);
queue.add(1);
queue.add(2);
queue.removeAsync(0);
queue.addAsync(5);
queue.poll();基于Redis的分布式优先双端队列（Priority Deque）Java对象实现了java.util.Deque的接口。可以通过比较器（Comparator）接口来对元素排序。
RPriorityDeque<Integer> queue = redisson.getPriorityDeque("anyQueue");
queue.trySetComparator(new MyComparator()); // 指定对象比较器
queue.addLast(3);
queue.addFirst(1);
queue.add(2);
queue.removeAsync(0);
queue.addAsync(5);
queue.pollFirst();
queue.pollLast();关于redisson中如何使用分布式集合就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，可以学到更多知识。如果觉得文章不错，可以把它分享出去让更多的人看到。
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