映射（Map）
基于Redis的Redisson的分布式映射结构的RMap Java对象实现了java.util.concurrent.ConcurrentMap接口和java.util.Map接口。与HashMap不同的是，RMap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
在特定的场景下，映射缓存（Map）上的高度频繁的读取操作，使网络通信都被视为瓶颈时，可以使用Redisson提供的带有本地缓存功能的映射
映射（Map）的元素淘汰（Eviction），本地缓存（LocalCache）和数据分片（Sharding）
Redisson提供了一系列的映射类型的数据结构，这些结构按特性主要分为三大类：
- 元素淘汰（Eviction） 类 -- 带有元素淘汰（Eviction）机制的映射类允许针对一个映射中每个元素单独设定 有效时间 和 最长闲置时间 。
- 本地缓存（LocalCache） 类 -- 本地缓存（Local Cache）也叫就近缓存（Near Cache）。这类映射的使用主要用于在特定的场景下，映射缓存（MapCache）上的高度频繁的读取操作，使网络通信都被视为瓶颈的情况。Redisson与Redis通信的同时，还将部分数据保存在本地内存里。这样设计的好处是它能将读取速度提高最多 45倍 。 所有同名的本地缓存共用一个订阅发布话题，所有更新和过期消息都将通过该话题共享。
- 数据分片（Sharding） 类 -- 数据分片（Sharding）类仅适用于Redis集群环境下，因此带有数据分片（Sharding）功能的映射也叫集群分布式映射。它利用分库的原理，将单一一个映射结构切分为若干个小的映射，并均匀的分布在集群中的各个槽里。这样的设计能使一个单一映射结构突破Redis自身的容量限制，让其容量随集群的扩大而增长。在扩容的同时，还能够使读写性能和元素淘汰处理能力随之成线性增长。
以下列表是Redisson提供的所有映射的名称及其特性：
除此以外，Redisson还提供了Spring Cache和JCache的实现。
元素淘汰功能（Eviction）
Redisson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整合以及JCache正是基于这样的功能来实现的。
目前的Redis自身并不支持散列（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300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1小时之间。比如该次清理时删除了300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。
@Slf4j
@RestController
@RequestMapping("/map")
public class RedissonMapController {
@Autowired
private RedissonClient redissonClient;
private final String MAP_CACHE_KEY = "MAP_CACHE_KEY";
@PostConstruct
private void init(){
log.info("初始化MapCache Listener，仅初始化一次，过期事件不一定那么及时触发，存在一定的延时");
RMapCache<String, String> cacheMap = redissonClient.getMapCache(MAP_CACHE_KEY);
cacheMap.addListener(new EntryExpiredListener<String, String>() {
@Override
public void onExpired(EntryEvent<String, String> event) {
log.info("{}已过期,原来的值为:{},现在的值为:{}",event.getKey(),event.getOldValue(),event.getValue());
}
});
log.info("{} 初始化完成",MAP_CACHE_KEY);
}
@GetMapping("/get")
public String get(@RequestParam("key") String key){
RMapCache<String, String> cacheMap = redissonClient.getMapCache(MAP_CACHE_KEY);
return cacheMap.get(key);
}
@PostMapping("/put")
public String put(@RequestParam("key") String key, @RequestParam("value") String value, @RequestParam("flag")boolean flag){
log.info("Key:{},Value: {}", key, value);
RMapCache<String, String> cacheMap = redissonClient.getMapCache(MAP_CACHE_KEY);
String result = "";
if(flag) {
// 永久存储
// cacheMap.put(key, value);
// 有效时间 ttl = 30秒
cacheMap.put(key, value, 30, TimeUnit.SECONDS);
// 有效时间 ttl = 2分钟, 最长闲置时间 maxIdleTime = 10秒钟
// cacheMap.put(key, value, 20, TimeUnit.SECONDS, 5, TimeUnit.MINUTES);
} else {
// 有效时间 = 30秒钟
result = cacheMap.putIfAbsent(key,value, 30, TimeUnit.SECONDS);
// 有效时间 ttl = 40秒钟, 最长闲置时间 maxIdleTime = 10秒钟
// cacheMap.putIfAbsent(key, value, 40, TimeUnit.SECONDS, 10, TimeUnit.SECONDS);
}
return result;
}
}本地缓存功能（Local Cache）
在特定的场景下，映射（Map）上的高度频繁的读取操作，使网络通信都被视为瓶颈时，使用Redisson提供的带有本地缓存功能的分布式本地缓存映射RLocalCachedMapJava对象会是一个很好的选择。它同时实现了java.util.concurrent.ConcurrentMap和java.util.Map两个接口。本地缓存功能充分的利用了JVM的自身内存空间，对部分常用的元素实行就地缓存，这样的设计让读取操作的性能较分布式映射相比提高最多 45倍