在我们日常工作中，有许多这种逻辑
例如需要得到最近三分钟的cache list. 例如我们监控系统需要查询最近一分钟的数据。
总结说来就是 需要一个list存储对象，并且这个对象会无限制增长，需要设置过期.
普遍做法有两种：
1.一种就是简单的list，存储的对象带有expireTime，然后定时任务不停的拿到整个list并去除过期的member.
2.一种是把整个list的每个成员都当做一个key来存，然后分别设置超时时间，虽然解决了超时问题，但是显然这样实在太过于浪费，而且很多操作都需要得到size或者整个list，那么就需要keys “usercache_”。一旦成员过多，key太多，keys消耗非常大，不推荐.
使用sorted set实现
redis有一个sorted set，就是一个根据score排序的set。仔细一看，极为契合我们的需求！
话不多说，直接上代码！
/**
* 聚合器
* @author Mingchenchen
*
*/
public class Aggregator { private RedisTemplate<String, Event> redisTemplate; private ZSetOperations<String, Event> zSetOperations; /** * constructor * @param redisTemplate * @param expireMillions */ public Aggregator(RedisTemplate<String, Event> redisTemplate){ this.redisTemplate = redisTemplate; redisTemplate.setKeySerializer(new Serializer()); redisTemplate.setValueSerializer(new EventSerializer()); this.zSetOperations = redisTemplate.opsForZSet(); } /** * 存入一条数据到sorted set * @param key * @param event */ public boolean zset(String key, Event event){ long now = System.currentTimeMillis(); return zSetOperations.add(key, event, now); } /** * 取出整个set的所有记录 * @param key * @return */ public Set<Event> zgetAll(String key, long expireSec){ long now = System.currentTimeMillis(); long tts = now - expireSec * 1000; //下标用-1才能表示最大值 score和count要用-inf和+inf //return zSetOperations.rangeByScore(key, tts+1, -1); return zSetOperations.rangeByScore(key, tts+1, Long.MAX_VALUE); } /** * 查看匹配数目 * @param key * @param expire:过期时间 单位是秒 * @return */ public long zCount(String key, long expireSec){ long now = System.currentTimeMillis(); long tts = now - expireSec * 1000; //下标用-1才能表示最大值 score和count要用-inf和+inf //return zSetOperations.count(key, tts+1, -1); return zSetOperations.count(key, tts+1, Long.MAX_VALUE); } /** * 删除一整个policyCache * @param zsetKey */ public void removeCache(String zsetKey){ redisTemplate.delete(zsetKey); } /** * 缓存清理者 */ @SuppressWarnings("unchecked") public void cacheCleaner(){ Cache<String, InstantPolicy> cache = SpringContextUtil.getBean("policyCache", Cache.class); if (cache==null || cache.getAll().isEmpty()) { return; } for (InstantPolicy policy : cache.getAll().values()) { String keyPref = policy.buildKeyPref(); Set<String> policyCacheKeys = redisTemplate.keys(keyPref); if (policyCacheKeys==null || policyCacheKeys.isEmpty()) { return; } //移除过期数据 long now = System.currentTimeMillis(); long tts = now - policy.getDuration() * 1000; for (String key : policyCacheKeys) { zSetOperations.removeRangeByScore(key, 0, tts); } } } private class Serializer implements RedisSerializer<String> { public byte[] serialize(String s) { if (s == null) { return null; } return s.getBytes(); } public String deserialize(byte[] bytes) { if (bytes == null) { return null; } return new String(bytes); } } private class EventSerializer implements RedisSerializer<Event> { public byte[] serialize(Event event) { if (event == null) { return null; } return JSONObject.toJSONBytes(event); } public Event deserialize(byte[] bytes) { if (bytes == null) { return null; } return JSONObject.parseObject(bytes, Event.class); } } }附:
sorted set学习资料
http://www.cnblogs.com/stephen-liu74/archive/2012/03/23/2354994.html