redis自增计数器java，java redis自增

2、如何使用JavaWeb实现一个访问次数统计的功能?有哪些方式?大致怎么...

给你个思路：比如要统计某一篇文章的访问次数。你应该能获取这篇文章所在的数据库的记录；然后把记录的ID保存在当前的session中。

，Session 在JavaWeb中使用HttpSession（以下简称session）对象来表示一个会话。正在装载数据…… Session的创建（代表会话周期的开始）：第一次调用request.getSession()方法时，会创建一个session对象。

不建议这种数据放在数据库中，除非你需要很灵活的统计方式。因为：这些数据量很大，每天可能以万的数量级增长，你需要考虑数据的清理，存储的扩容。

熟练的使用Java语言进行面向对象程序设计，有良好的编程习惯，熟悉常用的JavaAPI，包括 *** 框架、多线程（并发编程）、I/O（NIO）、Socket、JDBC、XML、反射等。

相关问答

Q1: redis适合什么场景?

1、Redis提供的incr命令来实现计数器功能，内存操作，性能非常好，非常适用于这些计数场景。分布式会话。

2、- 计数器：Redis 提供的 incr 命令可以实现计数器，适用于电商网站的浏览量、视频的播放量等场景。- 排行榜：Redis 提供的有序集合数据类型能实现各种复杂排行榜的应用。

3、Redis的缺点是数据库容量受到物理内存的限制，不能用作海量数据的高性能读写，因此Redis适合的场景主要局限在较小数据量的高性能操作和运算上。

4、③Redis应用场景，它能做什么 众多语言都支持Redis，因为Redis交换数据快，所以在服务器中常用来存储一些需要频繁调取的数据，这样可以大大节省系统直接读取磁盘来获得数据的I/O开销，更重要的是可以极大提升速度。

Q2: SpringBoot进阶之缓存中间件Redis

当有新数据的时候，我们再及时更新它，一般流程是先查询缓存，查到了直接返回缓存数据，查不到再走数据库，然后再刷回缓存。

Redis是一个nosql数据库，可以存储key-value值。因为其底层实现中，数据读写是基于内存，速度非常快，所以常用于缓存；进而因其为独立部署的中间件，常用于分布式缓存的实现方案。常用场景有：缓存、秒杀控制、分布式锁。

既可以很方便的缓存对象，同时用来缓存的内存的是使用redis的内存，不会消耗JVM的内存，提升了性能。当然这里Redis不是必须的，换成其他的缓存服务器一样可以，只要实现Spring的Cache类，并配置到XML里面就行了。

spring.redis.port=6379 这样以来，最简单的spring boot + redis实现session共享就完成了，下面进行下测试。

Spring Boot整合Redis我们需要添加依赖的jar包，spring-boot-starter-data-redis中包含spring和redis相关的jar包，jedis作为redis的客户端也需要添加到工程中，Spring Boot的版本信息在父pom中已指定，子模块中的spring相关的jar包无需另外指定。

添加Spring session的包，而Spring session 是将HttpSession存放在Redis中，因此需要添加Redis的包。我们这里是用了Spring boot进行配置Rdies。使用@EnableRedisHttpSession注解进行配置启用使用Spring session。

Q3: redis怎么用的

Redis的业务应用范围非常广泛，Redis 可以用在哪些地方？记录文章的评论数、点赞数和点击数（hash）。记录用户的文章 ID 列表 (排序)，便于快速显示用户的文章列表 (zset)。

消息的生产者只需要通过lpush将消息放入 list，消费者便可以通过rpop取出该消息，并且可以保证消息的有序性。如果需要实现带有优先级的消息队列也可以选择sorted set。而pub/sub功能也可以用作发布者 / 订阅者模型的消息。

我们可以设置过期时间然后再进行缓存更新操作，这个功能最为常见，我们几乎所有的项目都有所运用。限时业务的运用（推荐学习：Redis视频教程）redis中可以使用expire命令设置一个键的生存时间，到时间后redis会删除它。

原子 _ Redis的所有操作都是原子性的，同时Redis还支持对几个操作全并后的原子性执行。丰富的特性 _ Redis还支持 publish/subscribe， 通知， key 过期等等特性。

redis是一个单线程的NoSQL数据库，主要用来做数据缓存，一般大型网站的应用和数据库之间的那一层就是Redis。

五种用途全页面缓存整页缓存。如果你正在使用服务器端呈现的内容，则不需要为每个单独的请求重新渲染每个页面。

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