[Redis]基础入门

热咖啡不太冷2023-12-12 23:00

Redis入门

一、初识Redis

Redis是一种键值型 的NoSql数据库。

  • 其中键值型，是指Redis中存储的数据都是以key、value对的形式存储，而value的形式多种多样，可以是字符串、数值，甚至是json。
  • NoSql则是相对于传统关系型数据库而言，有很大差异的一种数据库。

1.1 认识NoSQL

NoSql 可以翻译为Not Only Sql（不仅仅是SQL），或者是No Sql（非Sql的）数据库。是相对于传统关系型数据库而言，有很大差异的一种特殊的数据库，因此也称之为非关系型数据库。

1.1.1 结构化与非结构化

传统关系型数据库是结构化数据，每一张表都有严格的约束信息：字段名、字段数据类型、字段约束等等信息，插入的数据必须遵守这些约束。

而NoSql则对数据库格式没有严格约束，往往形式松散、自由。

可以是键值型：

也可以是文档型：

甚至可以是图格式：

1.1.2 关联和非关联

传统数据库的表与表之间往往存在关联，例如外键：

而非关系型数据库不存在关联关系，要维护关系要么靠代码中的业务逻辑，要么靠数据之间的耦合：

json 复制代码 
{
  id: 1,
  name: "张三",
  orders: [
    {
       id: 1,
       item: {
	 id: 10, title: "荣耀6", price: 4999
       }
    },
    {
       id: 2,
       item: {
	 id: 20, title: "小米11", price: 3999
       }
    }
  ]
}

此处要维护"张三"的订单与商品"荣耀"和"小米11"的关系，不得不冗余的将这两个商品保存在"张三"的订单文档中，不够优雅。还是建议用业务来维护关联关系。

1.1.3 查询方式

传统关系型数据库会基于Sql语句做查询，语法有统一标准；

而不同的非关系型数据库查询语法差异极大。

1.1.4 事务

传统关系型数据库能满足事务ACID的原则。

而非关系型数据库往往不支持事务，或者不能严格保证ACID的特性，只能实现基本的一致性。

1.1.5 总结

除了上述四点之外，在存储方式、扩展性、查询性能上关系型与非关系型也都有着显著差异，总结如下：

  • 存储方式
    • 关系型数据库基于磁盘进行存储，会有大量的磁盘IO，对性能有一定影响
    • 非关系型数据库，他们的操作更多的是依赖于内存来操作，内存的读写速度会非常快，性能自然会好一些
  • 扩展性
    • 关系型数据库集群模式一般是主从，主从数据一致，起到数据备份的作用，称为垂直扩展。
    • 非关系型数据库可以将数据拆分，存储在不同机器上，可以保存海量数据，解决内存大小有限的问题。称为水平扩展。
    • 关系型数据库因为表之间存在关联关系，如果做水平扩展会给数据查询带来很多麻烦。

1.2 认识Redis

Redis诞生于2009年全称是Re mote D ictionary Server 远程词典服务器，是一个基于内存的键值型NoSQL数据库。

特征：

  • 键值（key-value）型，value支持多种不同数据结构，功能丰富。
  • 单线程，每个命令具备原子性
  • 低延迟，速度快（基于内存、IO多路复用、良好的编码）
  • 支持数据持久化
  • 支持主从集群、分片集群
  • 支持多语言客户端

二、Redis常见命令

Redis是典型的key-value数据库，key一般是字符串，而value包含很多不同的数据类型：

2.1 Redis通用命令

通用指令是部分数据类型的，都可以使用的指令，常见的有：

  • KEYS：查看符合模板的所有key
  • DEL：删除一个指定的key
  • EXISTS：判断key是否存在
  • EXPIRE：给一个key设置有效期，有效期到期时该key会被自动删除
  • TTL：查看一个KEY的剩余有效期

2.2 String类型

String类型也就是字符串类型，是Redis中最简单的存储类型。

其value是字符串，不过根据字符串的格式不同，又可以分为3类：

  • string：普通字符串
  • int：整数类型，可以做自增、自减操作
  • float：浮点类型，可以做自增、自建操作

不管是哪种格式，底层都是字节数组形式存储，只不过是编码方式不同。字符串类型的最大空间不能超过512m。

2.2.1 String的常见命令
  • SET：添加或者修改已经存在的一个String类型的键值对
  • GET：根据key获取String类型的value
  • MSET：批量添加多个String类型的键值对
  • MGET：根据多个key获取多个String类型的value
  • INCR：让一个整型的key自增1
  • INCRBY：让一个整型的key自增并指定步长，例如：incrby num 2 让num值自增2
  • INCRBYFLOAT：让一个浮点类型的数字自增并指定步长
  • SETNX：添加一个String类型的键值对，前提是这个key不存在，否则不执行
  • SETEX：添加一个String类型的键值对，并且指定有效期
2.2.2 Key结构

Redis没有类型MySQL中Table的概念，我们该如何区分不同类型的key呢？

例如，需要存储用户、商品信息到redis，有一个用户id是1，有一个商品id恰好也是1，此时如果使用id作为key，那就会冲突，该怎么办？

我们可以通过给key添加前缀加以区分，不过这个前缀不是随便加的，有一定的规范：

Redis的key允许有多个单词形成层级结构，多个单词之间用":"隔开，格式如下：

复制代码 
项目名:业务名:类型:id

这个格式并非固定，也可以根据自己的需求来删除或添加词条。这样以来，我们就可以把不同类型的数据区分开了。从而避免了key的冲突问题。

例如我们的项目名称叫 heima，有user和product两种不同类型的数据，我们可以这样定义key:

  • user相关的key：heima:user:1
  • product相关的key：heima:product:1

如果value是一个Java对象，例如一个User对象，则可以将对象序列化为JSON字符串后存储：

KEY VALUE
heima:user:1 {"id":1,"name":"Jack","age":21}
heima:product:1 {"id":1,"name":"小米11","price":4999}

并且，在Redis的桌面客户端中，还会以相同前缀作为层级结构，让数据看起来层次分明，关系清晰：

2.3 Hash类型

Hash类型，也叫散列，其value是一个无序字典，类型于Java中的HashMap结构。

String结构是将对象序列化为JSON字符串后存储，当需要修改对象某个字段时很不方便：

Hash结构可以将对象中的每个字段独立存储，可以针对单个字段做CRUD：

Hash常见的命令有：

  • HSET key field value：添加或者修改hash类型的key的field的值
  • HGET key field：获取一个hash类型key的field的值
  • HMSET：批量添加多个hash类型key的field的值
  • HMGET：批量获取多个hash类型key的field的值
  • HGETALL：获取一个hash类型的key中所有的field和value
  • HKEYS：获取一个hash类型的key中所有的field
  • HINCRBY：让一个hash类型key的字段值自增并指定步长
  • HSETNX：添加一个hash类型的key的field值，前提是这个field不存在，否则不执行

2.4 List类型

Redis中的List类型与Java中的LinkedList类似，可以看做是一个双向链表结构。既可以支持正向检索，也可以支持反向检索。

特征：

  • 有序
  • 元素可以插入
  • 插入和删除速度快
  • 查询速度一般

常用来存储一个有序数据，例如：朋友圈点赞列表，评论列表等。

List的常见命令有：

  • LPUSH key element ...：向列表左侧插入一个或多个元素
  • LPOP key：移除并返回列表左侧的第一个元素，没有则返回null
  • RPUSH key element ...：向列表右侧插入一个或多个元素
  • RPOP key：移除并返回列表右侧的第一个元素
  • LRANGE key start end：返回一段角标范围内的所有元素
  • BLPOP和BRPOP：与LPOP和RPOP类似，只不过在没有元素时等待指定时间，而不是直接返回null

2.5 Set类型

Redis的Set结构与Java中的HashSet类似，可以看做是一个value为null的HashMap。因为也是一个hash表，因此具备与HashSet类似的特征：

  • 无序
  • 元素不可重复
  • 查找快
  • 支持交集、并集、差集等功能

Set的常见命令有：

  • SADD key member ...：向set中添加一个或多个元素
  • SREM key member ...：移除set中的指定元素
  • SCARD key：返回set中元素的个数
  • SISMEMBER key member：判断一个元素是否存在于set中
  • SMEMBERS：获取set中的所有元素
  • SINTER key1 key2 ...：求key1与key2的交集

例如两个集合：s1和s2:

求交集：SINTER s1 s2

求s1与s2的不同：SDIFF s1 s2

2.6 SortedSet类型

Redis的SortedSet是一个可排序的set集合，与Java中的TreeSet有些类似，但底层数据结构却差别很大。SortedSet中的每一个元素都带有一个score属性，可以基于score属性对元素排序，底层的实现是一个跳表（SkipList）加hash表。

SortedSet具备下列特性：

  • 可排序
  • 元素不重复
  • 查询速度快

因为SortedSet的可排序特性，经常被用来实现排行榜这样的功能。

SortedSet的常见命令有：

  • ZADD key score member：添加一个或多个元素到sorted set ，如果已经存在则更新其score值
  • ZREM key member：删除sorted set中的一个指定元素
  • ZSCORE key member : 获取sorted set中的指定元素的score值
  • ZRANK key member：获取sorted set 中的指定元素的排名
  • ZCARD key：获取sorted set中的元素个数
  • ZCOUNT key min max：统计score值在给定范围内的所有元素的个数
  • ZINCRBY key increment member：让sorted set中的指定元素自增，步长为指定的increment值
  • ZRANGE key min max：按照score排序后，获取指定排名范围内的元素
  • ZRANGEBYSCORE key min max：按照score排序后，获取指定score范围内的元素
  • ZDIFF、ZINTER、ZUNION：求差集、交集、并集

注意：所有的排名默认都是升序的，如果要降序则在命令的Z后面添加REV即可，例如：

  • 升序获取sorted set 中的指定元素的排名：ZRANK key member
  • 降序获取sorted set 中的指定元素的排名：ZREVRANK key memeber

三、Redis的Java客户端

  • Jedis和Lettuce：这两个主要是提供了Redis命令对应的API，方便我们操作Redis，而SpringDataRedis又对这两种做了抽象和封装，因此我们后期会直接以SpringDataRedis来学习。
  • Redisson：是在Redis基础上实现了分布式的可伸缩的java数据结构，例如Map、Queue等，而且支持跨线程的同步机制：Lock、Semaphore等等，比较适合用来实现特殊的功能需求。

3.1 Jedis客户端

3.1.1 快速入门

1）引入依赖：

xml 复制代码 
<!--jedis-->
<dependency>
    <groupId>redis.clients</groupId>
    <artifactId>jedis</artifactId>
    <version>3.7.0</version>
</dependency>
<!--单元测试-->
<dependency>
    <groupId>org.junit.jupiter</groupId>
    <artifactId>junit-jupiter</artifactId>
    <version>5.7.0</version>
    <scope>test</scope>
</dependency>

2）建立连接

新建一个单元测试类，内容如下：

java 复制代码 
private Jedis jedis;

@BeforeEach
void setUp() {
    // 1.建立连接
    // jedis = new Jedis("192.168.150.101", 6379);
    jedis = JedisConnectionFactory.getJedis();
    // 2.设置密码
    jedis.auth("123321");
    // 3.选择库
    jedis.select(0);
}

3）测试：

java 复制代码 
@Test
void testString() {
    // 存入数据
    String result = jedis.set("name", "虎哥");
    System.out.println("result = " + result);
    // 获取数据
    String name = jedis.get("name");
    System.out.println("name = " + name);
}

@Test
void testHash() {
    // 插入hash数据
    jedis.hset("user:1", "name", "Jack");
    jedis.hset("user:1", "age", "21");

    // 获取
    Map<String, String> map = jedis.hgetAll("user:1");
    System.out.println(map);
}

4）释放资源

java 复制代码 
@AfterEach
void tearDown() {
    if (jedis != null) {
        jedis.close();
    }
}
3.1.2 连接池

Jedis本身是线程不安全的，并且频繁的创建和销毁连接会有性能损耗，因此我们推荐大家使用Jedis连接池代替Jedis的直连方式。

java 复制代码 
package com.heima.jedis.util;

import redis.clients.jedis.*;

public class JedisConnectionFactory {

    private static JedisPool jedisPool;

    static {
        // 配置连接池
        JedisPoolConfig poolConfig = new JedisPoolConfig();
        poolConfig.setMaxTotal(8);
        poolConfig.setMaxIdle(8);
        poolConfig.setMinIdle(0);
        poolConfig.setMaxWaitMillis(1000);
        // 创建连接池对象，参数：连接池配置、服务端ip、服务端端口、超时时间、密码
        jedisPool = new JedisPool(poolConfig, "192.168.150.101", 6379, 1000, "123321");
    }

    public static Jedis getJedis(){
        return jedisPool.getResource();
    }
}

3.2 SpringDataRedis客户端

SpringData是Spring中数据操作的模块，包含对各种数据库的集成，其中对Redis的集成模块叫做SpringDataRedis。

  • 提供了对不同Redis客户端的整合（Lettuce和Jedis）
  • 提供了RedisTemplate统一API来操作Redis
  • 支持Redis的发布订阅模型
  • 支持Redis哨兵和Redis集群
  • 支持基于Lettuce的响应式编程
  • 支持基于JDK、JSON、字符串、Spring对象的数据序列化及反序列化
  • 支持基于Redis的JDKCollection实现

SpringDataRedis中提供了RedisTemplate工具类，其中封装了各种对Redis的操作。并且将不同数据类型的操作API封装到了不同的类型中：

3.2.1 快速入门

1）引入依赖

xml 复制代码 
		<!--redis依赖-->
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
        </dependency>
        <!--common-pool-->
        <dependency>
            <groupId>org.apache.commons</groupId>
            <artifactId>commons-pool2</artifactId>
        </dependency>
        <!--Jackson依赖-->
        <dependency>
            <groupId>com.fasterxml.jackson.core</groupId>
            <artifactId>jackson-databind</artifactId>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.projectlombok</groupId>
            <artifactId>lombok</artifactId>
            <optional>true</optional>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
            <scope>test</scope>
        </dependency>

2）配置Redis

yml 复制代码 
spring:
  redis:
    host: 192.168.88.151
    port: 6379
    password: "030522"
    lettuce:
      pool:
        max-active: 8 #最大连接
        max-idle: 8 #最大空闲连接
        min-idle: 0 #最小空闲连接
        max-wait: 100ms #连接等待时间

3）注入RedisTemplate

因为有了SpringBoot的自动装配，我们可以拿来就用：

java 复制代码 
@SpringBootTest
class RedisStringTests {

    @Autowired
    private RedisTemplate redisTemplate;
}

4）编写测试

java 复制代码 
@SpringBootTest
class RedisStringTests {

    @Autowired
    private RedisTemplate edisTemplate;

    @Test
    void testString() {
        // 写入一条String数据
        redisTemplate.opsForValue().set("name", "虎哥");
        // 获取string数据
        Object name = stringRedisTemplate.opsForValue().get("name");
        System.out.println("name = " + name);
    }
}
3.2.2 自定义序列化

RedisTemplate可以接收任意Object作为值写入Redis：

只不过写入前会把Object序列化作为字节形式，默认是采用JDK序列化，得到的结果是这样的：

缺点：

  • 可读性差
  • 内存占用较大

我们可以自定义RedisTemplate的序列化方式，代码如下：

java 复制代码 
@Configuration
public class RedisConfig {

    @Bean
    public RedisTemplate<String, Object> redisTemplate(RedisConnectionFactory connectionFactory){
        // 创建RedisTemplate对象
        RedisTemplate<String, Object> template = new RedisTemplate<>();
        // 设置连接工厂
        template.setConnectionFactory(connectionFactory);
        // 创建JSON序列化工具
        GenericJackson2JsonRedisSerializer jsonRedisSerializer = 
            							new GenericJackson2JsonRedisSerializer();
        // 设置Key的序列化
        template.setKeySerializer(RedisSerializer.string());
        template.setHashKeySerializer(RedisSerializer.string());
        // 设置Value的序列化
        template.setValueSerializer(jsonRedisSerializer);
        template.setHashValueSerializer(jsonRedisSerializer);
        // 返回
        return template;
    }
}

这里采用了JSON序列化来代替默认的JDK序列化方式。最终结果如图：

整体可读性有了很大提升，并且能将Java对象自动的序列化为JSON字符串，并且查询时能自动把JSON反序列化为Java对象。不过，其中记录了序列化时对应的class名称，目的是为了查询时实现自动反序列化。这会带来额外的内存开销。

3.2.3 StringRedisTemplate

为了节省内存空间，我们可以不使用JSON序列化器来处理value，而是统一使用String序列化器，要求只能存储String类型的key和value。当需要存储Java对象时，手动完成对象的序列化和反序列化。

因为存入和读取时的序列化及反序列化都是我们自己实现的，SpringDataRedis就不会将class信息写入Redis了。

这种用法比较普遍，因此SpringDataRedis就提供了RedisTemplate的子类：StringRedisTemplate，它的key和value的序列化方式默认就是String方式。

省去了我们自定义RedisTemplate的序列化方式的步骤，而是直接使用：

java 复制代码 
@SpringBootTest
public class RedisStringTest {
    @Autowired
    private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;

    @Test
    void testSaveUser() {
        //创建对象
        User user = new User("汤姆",21);
        //手动序列化
        String json = JSON.toJSONString(user);
        //写入数据
        stringRedisTemplate.opsForValue().set("user:200",json);
        //获取数据
        String jsonUser = stringRedisTemplate.opsForValue().get("user:200");
        //手动反序列化
        User user1 = JSON.parseObject(jsonUser, User.class);
        System.out.println("user1 = " + user1);
    }
}
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