package com.tuan.common.base.redis;
import java.util.List;
import java.util.Map;
import java.util.Set;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
public interface RedisService {

 //Redis 字符串(String)

 /**
  * 模糊值再删除
  * @param key
  * @return
  */
 boolean delslike(String key);

 /**
  * 通过键来获取值
  * @param key
  * @return String
  */
 String get(String key);

 /**
  * 获取值装成Int类型
  * @param key
  * @return
  */
 Integer getInt(String key);

 /**
  * 删除一个键
  * @param key
  * @return
  */
 boolean del(String key);

 /**
  * key设置value 没有失效时间
  * @param key
  * @param value
  */
 void set(String key, String value);
 /**
  * key设置value 有失效时间
  * @param key
  * @param value
  * @param expire
  */
 void set(String key, String value, Integer expire);

 /**
  * 向key递增1
  * @param key
  * @return
  */
 Long incr(String key);

 /**
  * 向key递增1 ,设置expire失效时间
  * @param key
  * @param expire
  * @return
  */
 Long incr(String key, Integer expire);

 /**
  * 向key递增delta数值 并设置expire失效时间
  * @param key
  * @param delta
  * @param expire
  * @return
  */
 Long incr(String key, int delta, Integer expire);
 /**
  * 向key递减1
  * @param key
  * @return
  */
 Long decr(String key);
 /**
  * 向key递减1 ,设置expire失效时间
  * @param key
  * @param expire
  * @return
  */
 Long decr(String key, Integer expire);

 /**
  * 向key设置expire失效时间
  * @param key
  * @param expire
  */
 void expire(String key, Integer expire);

 /**
  * 判断key是不存在，设值为1和设置失效时间 成功返回 true
  * 判断key是存在，直接返回false
  * @param key
  * @param expire
  * @return
  */
 boolean setnx(String key, Integer expire);
 /**
  * 判断key是不存在，设值为value和设置失效时间 成功返回 true
  * 判断key是存在，直接返回false
  * @param key
  * @param expire
  * @return
  */
 boolean setnxv(String key,String value ,Integer expire);

 /**
  * 判断键是否存在
  * @param key
  * @return
  */
 Boolean hasKey(String key);
 //Redis 集合(Set)
 /**
 Redis 的 Set 是 String 类型的无序集合。集合成员是唯一的，这就意味着集合中不能出现重复的数据。
 Redis 中集合是通过哈希表实现的，所以添加，删除，查找的复杂度都是 O(1)。
 集合中最大的成员数为 232 - 1 (4294967295, 每个集合可存储40多亿个成员)。
  */

 /**
  * Redis Sadd 命令将一个或多个成员元素加入到集合中，已经存在于集合的成员元素将被忽略。
  * 假如集合 key 不存在，则创建一个只包含添加的元素作成员的集合。
  * 当集合 key 不是集合类型时，返回一个错误。
  * 注意：在 Redis2.4 版本以前， SADD 只接受单个成员值。
  */
 /**
  * 设置set 不重复的值，
  * 向key插入value值 ，
  * expire为键的失效时间
  * @param key
  * @param value
  * @param expire null 无时间
  */
 void sadd(String key, String value, Integer expire);

 /**
  * 向key键 的set 删除一个元素memeber
  * @param key
  * @param memeber
  */
 void srem(String key, String memeber);

 /**
  * set中命令判断成员元素是否是集合的成员。
  * @param key
  * @param value
  * @return
  */
 boolean sismember(String key, String value);

 /**
  * set取出key所有的数据
  * @param key
  * @return
  */
 Set<String> smembers(String key);

 /**
  * set中这个key值的数量
  * @param key
  * @return
  */
 Long ssize(String key);

 //Redis 列表(List)
 /**
 Redis列表是简单的字符串列表，按照插入顺序排序。你可以添加一个元素到列表的头部（左边）或者尾部（右边）
 一个列表最多可以包含 232 - 1 个元素 (4294967295, 每个列表超过40亿个元素)。
  */

 /**
  * 取得key分页的数据
  * @param key list 的键
  * @param start 开始下标
  * @param end 结束下标
  * @return
  */
 List<String> lrange(String key, int start, int end);

 /**
  * list取key的下值的数量
  * @param key
  * @return
  */
 int llen(String key);

 /**
  *   开始---结尾
  * 向右添加数据 左---→右 添加数据
  * @param key list 键
  * @param value 添加到list的值
  * @param expire list 失效时间
  */
 void rpush(String key, String value, Integer expire);
 /**
  *   结尾---开始
  * 向左添加数据 右---→左 添加数据
  * @param key list 键
  * @param value 添加到list的值
  * @param expire list 失效时间
  */
 void lpush(String key, String value, Integer expire);

 /**
  * list中这个key键下删除count个value值
  * @param key list 键
  * @param count 删除多少个值
  * @param value list 中的值
  */
 void rmpush(String key,Integer count, String value);

 /**
  * 移出并获取列表的第一个元素(下标为0的元素)
  * @param key list 键
  * @return
  */
 String lpop(String key);

 // Redis 有序集合(sorted set)
	/**
	Redis 有序集合和集合一样也是string类型元素的集合,且不允许重复的成员。
	不同的是每个元素都会关联一个double类型的分数。redis正是通过分数来为集合中的成员进行从小到大的排序。
	有序集合的成员是唯一的,但分数(score)却可以重复。
	集合是通过哈希表实现的，所以添加，删除，查找的复杂度都是O(1)。 集合中最大的成员数为 232 - 1 (4294967295, 每个集合可存储40多亿个成员)。
	 */

 /**
  * Redis Zadd 命令用于将一个或多个成员元素及其分数值加入到有序集当中。
  * 如果某个成员已经是有序集的成员，那么更新这个成员的分数值，并通过重新插入这个成员元素，来保证该成员在正确的位置上。
  * 分数值可以是整数值或双精度浮点数。
  * 如果有序集合 key 不存在，则创建一个空的有序集并执行 ZADD 操作。
  * 当 key 存在但不是有序集类型时，返回一个错误。
  * 注意： 在 Redis 2.4 版本以前， ZADD 每次只能添加一个元素。
  */

  /**
  * @param key 有序集合 key
  * @param member 成员元素
  * @param score 成员的分数值
  * @return 成功与否
  */
 boolean zadd(String key, String member, double score, Integer expire);

 /**
  * Redis Zinterstore 命令计算给定的一个或多个有序集的交集，其中给定 key 的数量必须以 numkeys 参数指定，并将该交集(结果集)储存到 destination 。
  * 默认情况下，结果集中某个成员的分数值是所有给定集下该成员分数值之和
  */
 long zinterstore(String key, List<String> otherKeys, String destKey, Integer expire);

 /**
  * 获取有序集合的第一个元素，通过索引区间来实现，而不是通过分数
  * @param key
  * @return
  */
 String zfirst(String key);

 /**
  * 删除zset中指定的member值
  * @param key
  * @param member
  * @return
  */
 boolean zrem(String key, String member);

 /**
  * zset取出key中所有的数据
  * @param key
  * @return
  */
 Map<String, Double> zscan(String key);

 /**
  * 对key的zset中member进行递增或者递减incrScore值
  * @param key zset 键
  * @param member 目标
  * @param incrScore 要改变的数值
  * @param expire 失效时间
  * @return
  */
 Double zincrby(String key, String member, double incrScore, Integer expire);

 /**
  * 找到对key的zset中member值（也就是这个member分数）
  * @param key
  * @param member
  * @return
  */
 Double zscore(String key, String member);

 //Redis 哈希(Hash)

 /**
 Redis hash 是一个 string 类型的 field 和 value 的映射表，hash 特别适合用于存储对象。
 Redis 中每个 hash 可以存储 232 - 1 键值对（40多亿）。
  */

 /**
  * 添加 hash对象
  * hash一般存储对象 key 标记那个用户
  * hashKey用户下的什么信息
  * value 具体数据
  * @param key hash 的键
  * @param hashKey 目标键
  * @param value 存储的值
  * @param expire 失效时间
  */
 void hput(String key, String hashKey, Object value, Integer expire);

 /**
  * 删除 hash对象 key键 中的 hashKey
  * @param key
  * @param hashKey
  */
 void hdel(String key, String hashKey);

 /**
  * 获取 hash对象 key键 中的 hashKey具体的数据
  * @param key
  * @param hashKey
  */
 Object hget(String key, String hashKey);

 /**
  * 获取 hash对象 key键 下有多少个对象数量
  * @param key
  * @return
  */
 Long hsize(String key);

 /**
  *获 取 hash对象 key键 下有所有的对象
  * @param key
  * @return
  */
 List<Object> hgetAll(String key);

 //Redis 管道(Pipeline)

 /**
  * 这个过程称为Round trip time(简称RTT, 往返时间)，mget mset有效节约了RTT，
  * 但大部分命令（如hgetall，并没有mhgetall）不支持批量操作，需要消耗N次RTT ，
  * 这个时候需要pipeline来解决这个问题
  */

 /**
  * 管道批量插入
  * @author DuanLinpeng
  * @date 2021/01/08 15:15
  * @param saveList
  * @param unit
  * @param timeout
  * @return void
  */
  void batchInsert(List<Map<String, String saveList, TimeUnit unit, int timeout);

 /**
  * batchGet管道形式（推荐，性能高，类型多）
  * @param keyList
  * @return
  */
  List<String> batchGet(List<String> keyList);

 /**
  * multiGet批量查询（只能是str）
  * @param keys
  * @return List<String>
  */
 List<String> getmultiet(List<String> keys);

}

package com.tuan.common.base.redis.impl;

import com.tuan.common.base.redis.RedisService;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Value;
import org.springframework.dao.DataAccessException;
import org.springframework.data.redis.connection.RedisConnection;
import org.springframework.data.redis.connection.StringRedisConnection;
import org.springframework.data.redis.core.*;
import org.springframework.stereotype.Service;
import org.springframework.util.CollectionUtils;
import org.springframework.util.StringUtils;

import java.util.*;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
import java.util.stream.Collectors;

@Service
public class RedisServiceImpl implements RedisService {
 private final String KVS_KEY_SPLIT = "-";

 @Value("${spring.application.name}")
 private String applicationName;
 @Value("${spring.profiles.active}")
 private String profileActive;
 @Value("${customize.copyright.name.en}")
 private String copyrightEn;
 @Autowired
 private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;

 /**
  * stringRedisTemplate.opsForValue();　　//操作字符串
  * stringRedisTemplate.opsForHash();　　 //操作hash
  * stringRedisTemplate.opsForList();　　 //操作list
  * stringRedisTemplate.opsForSet();　　 //操作set
  * stringRedisTemplate.opsForZSet();　 　//操作有序set
  */

 /**
  * assembleCacheKey所有键的拼接
  * @param key
  * @return
  */
 private String assembleCacheKey(String key) {
  if (StringUtils.isEmpty(key)) {
   return null;
  }
  return copyrightEn + KVS_KEY_SPLIT + applicationName + KVS_KEY_SPLIT + profileActive + KVS_KEY_SPLIT + key;
 }

 @Override
 public List<String> getmultiet(List<String> keys) {
  if (CollectionUtils.isEmpty(keys)) {
   return null;
  }
  keys= keys.stream().map( key -> assembleCacheKey(key)).collect(Collectors.toList());
  return stringRedisTemplate.opsForValue().multiGet(keys);
 }

 @Override
 public String get(String key) {
  key = assembleCacheKey(key);
  if (StringUtils.isEmpty(key)) {
   return null;
  }
  return stringRedisTemplate.opsForValue().get(key);
 }

 @Override
 public List<String> lrange(String key, int start, int end) {
  key = assembleCacheKey(key);
  if (StringUtils.isEmpty(key)) {
   return null;
  }
  return stringRedisTemplate.opsForList().range(key, start, end);
 }

 @Override
 public int llen(String key) {
  key = assembleCacheKey(key);
  if (StringUtils.isEmpty(key)) {
   return 0;
  }
  Long size = stringRedisTemplate.opsForList().size(key);
  return null == size "1");
  if (null == ret || !ret) {
   return false;
  }
  if (null != expire) {
   stringRedisTemplate.expire(key, expire, TimeUnit.SECONDS);
  }
  return true;
 }

 @Override
 public boolean setnxv(String key,String value ,Integer expire) {
  key = assembleCacheKey(key);
  if (StringUtils.isEmpty(key)) {
   return false;
  }
  Boolean ret = stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(key, value);
  if (null == ret || !ret) {
   return false;
  }
  if (null != expire) {
   stringRedisTemplate.expire(key, expire, TimeUnit.SECONDS);
  }
  return true;
 }

 @Override
 public Boolean hasKey(String key) {
  key = assembleCacheKey(key);
  if (StringUtils.isEmpty(key)) {
   return false;
  }
  Boolean result = stringRedisTemplate.hasKey(key);
  return null == result "key"), needSave.get("value"), timeout,unit);
    }
    return null;
   }
  });
 }

 @Override
 public List<String> batchGet(List<String> keyList) {
  /* 批量获取多条数据 */
  List<Object> objects = stringRedisTemplate.executePipelined(new RedisCallback<String>() {
   @Override
   public String doInRedis(RedisConnection redisConnection) throws DataAccessException {
    StringRedisConnection stringRedisConnection = (StringRedisConnection) redisConnection;
    for (String key : keyList) {
     stringRedisConnection.get(key);
    }
    return null;
   }
  });

  List<String> collect = objects.stream().map(val -> String.valueOf(val)).collect(Collectors.toList());

  return collect;
 }

}