Redis-基础篇

Redis简单介绍

Redis是一种键值型的NoSql数据库，这里有两个关键字：

• 键值型
• NoSql

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json：

而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。

对于存储的数据，没有类似Mysql那么严格的约束，比如唯一性，是否可以为null等等，所以我们把这种松散结构的数据库，称之为NoSQL数据库。

初始Redis

认识NoSQL

NoSql 可以翻译做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。

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：

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；

而不同的非关系数据库查询语法差异极大，五花八门各种各样。

总结

除了上述三点以外，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

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

作者：Antirez

Redis的官方网站地址：https://redis.io/

Redis桌面客户端

安装完成Redis，我们就可以操作Redis，实现数据的CRUD了。这需要用到Redis客户端，包括：

• 命令行客户端
• 图形化桌面客户端
• 编程客户端

Redis命令行客户端

Redis安装完成后就自带了命令行客户端：redis-cli，使用方式如下：

redis-cli [options] [commonds]

其中常见的options有：

• -h 127.0.0.1：指定要连接的redis节点的IP地址，默认是127.0.0.1
• -p 6379：指定要连接的redis节点的端口，默认是6379
• -a 123321：指定redis的访问密码

其中的commonds就是Redis的操作命令，例如：

• ping：与redis服务端做心跳测试，服务端正常会返回pong

不指定commond时，会进入redis-cli的交互控制台：

图形化桌面客户端

GitHub上的大神编写了Redis的图形化桌面客户端，地址：https://github.com/uglide/RedisDesktopManager

不过该仓库提供的是RedisDesktopManager的源码，并未提供windows安装包。

在下面这个仓库可以找到安装包：https://github.com/lework/RedisDesktopManager-Windows/releases

Redis常见命令

Redis数据结构介绍

Redis是一个key-value的数据库，key一般是String类型，不过value的类型多种多样：

贴心小建议：命令不要死记，学会查询就好啦

Redis为了方便我们学习，将操作不同数据类型的命令也做了分组，在官网（ https://redis.io/commands ）可以查看到不同的命令：

当然我们也可以通过Help命令来帮助我们去查看命令

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

通过help [command] 可以查看一个命令的具体用法，例如：

• KEYS

127.0.0.1:6379> keys *
1) "name"
2) "age"
127.0.0.1:6379>

# 查询以a开头的key
127.0.0.1:6379> keys a*
1) "age"
127.0.0.1:6379>

贴心小提示：在生产环境下，不推荐使用keys 命令，因为这个命令在key过多的情况下，效率不高

• DEL

127.0.0.1:6379> help del

  DEL key [key ...]
  summary: Delete a key
  since: 1.0.0
  group: generic

127.0.0.1:6379> del name #删除单个
(integer) 1  #成功删除1个

127.0.0.1:6379> keys *
1) "age"

127.0.0.1:6379> MSET k1 v1 k2 v2 k3 v3 #批量添加数据
OK

127.0.0.1:6379> keys *
1) "k3"
2) "k2"
3) "k1"
4) "age"

127.0.0.1:6379> del k1 k2 k3 k4
(integer) 3   #此处返回的是成功删除的key，由于redis中只有k1,k2,k3 所以只成功删除3个，最终返回
127.0.0.1:6379>

127.0.0.1:6379> keys * #再查询全部的key
1) "age"	#只剩下一个了
127.0.0.1:6379>

贴心小提示：同学们在拷贝代码的时候，只需要拷贝对应的命令哦~

• EXISTS

127.0.0.1:6379> help EXISTS

  EXISTS key [key ...]
  summary: Determine if a key exists
  since: 1.0.0
  group: generic

127.0.0.1:6379> exists age
(integer) 1

127.0.0.1:6379> exists name
(integer) 0

• EXPIRE

贴心小提示：内存非常宝贵，对于一些数据，我们应当给他一些过期时间，当过期时间到了之后，他就会自动被删除~

127.0.0.1:6379> expire age 10
(integer) 1

127.0.0.1:6379> ttl age
(integer) 8

127.0.0.1:6379> ttl age
(integer) 6

127.0.0.1:6379> ttl age
(integer) -2

127.0.0.1:6379> ttl age
(integer) -2  #当这个key过期了，那么此时查询出来就是-2 

127.0.0.1:6379> keys *
(empty list or set)

127.0.0.1:6379> set age 10 #如果没有设置过期时间
OK

127.0.0.1:6379> ttl age
(integer) -1  # ttl的返回值就是-1

Redis命令-String命令

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.自减操作

String的常见命令有：

• 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

贴心小提示：以上命令除了INCRBYFLOAT 都是常用命令

• SET 和GET: 如果key不存在则是新增，如果存在则是修改

127.0.0.1:6379> set name Rose  //原来不存在
OK

127.0.0.1:6379> get name 
"Rose"

127.0.0.1:6379> set name Jack //原来存在，就是修改
OK

127.0.0.1:6379> get name
"Jack"

• MSET和MGET

127.0.0.1:6379> MSET k1 v1 k2 v2 k3 v3
OK

127.0.0.1:6379> MGET name age k1 k2 k3
1) "Jack" //之前存在的name
2) "10"   //之前存在的age
3) "v1"
4) "v2"
5) "v3"

• INCR和INCRBY和DECY

127.0.0.1:6379> get age 
"10"

127.0.0.1:6379> incr age //增加1
(integer) 11
    
127.0.0.1:6379> get age //获得age
"11"

127.0.0.1:6379> incrby age 2 //一次增加2
(integer) 13 //返回目前的age的值
    
127.0.0.1:6379> incrby age 2
(integer) 15
    
127.0.0.1:6379> incrby age -1 //也可以增加负数，相当于减
(integer) 14
    
127.0.0.1:6379> incrby age -2 //一次减少2个
(integer) 12
    
127.0.0.1:6379> DECR age //相当于 incr 负数，减少正常用法
(integer) 11
    
127.0.0.1:6379> get age 
"11"

• SETNX

127.0.0.1:6379> help setnx

  SETNX key value
  summary: Set the value of a key, only if the key does not exist
  since: 1.0.0
  group: string

127.0.0.1:6379> set name Jack  //设置名称
OK
127.0.0.1:6379> setnx name lisi //如果key不存在，则添加成功
(integer) 0
127.0.0.1:6379> get name //由于name已经存在，所以lisi的操作失败
"Jack"
127.0.0.1:6379> setnx name2 lisi //name2 不存在，所以操作成功
(integer) 1
127.0.0.1:6379> get name2 
"lisi"

• SETEX

127.0.0.1:6379> setex name 10 jack
OK

127.0.0.1:6379> ttl name
(integer) 8

127.0.0.1:6379> ttl name
(integer) 7

127.0.0.1:6379> ttl name
(integer) 5

Redis命令-Key的层级结构

Redis没有类似MySQL中的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，那就会冲突了，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：

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。

例如我们的项目名称叫 liming，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：liming:user:1

• product相关的key：liming: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
liming:user:1	{"id":1, "name": "Jack", "age": 21}
liming:product:1	{"id":1, "name": "苹果16", "price": 4999}

一旦我们向redis采用这样的方式存储，那么在可视化界面中，redis会以层级结构来进行存储，形成类似于这样的结构，更加方便Redis获取数据

Redis命令-Hash命令

Hash类型，也叫散列，其value是一个无序字典，类似于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类型的常见命令

• HSET key field value：添加或者修改hash类型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中的所有的field和value

• HKEYS：获取一个hash类型的key中的所有的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

贴心小提示：哈希结构也是我们以后实际开发中常用的命令哟

• HSET和HGET

127.0.0.1:6379> HSET heima:user:3 name Lucy//大key是 heima:user:3 小key是name，小value是Lucy
(integer) 1
127.0.0.1:6379> HSET heima:user:3 age 21// 如果操作不存在的数据，则是新增
(integer) 1
127.0.0.1:6379> HSET heima:user:3 age 17 //如果操作存在的数据，则是修改
(integer) 0
127.0.0.1:6379> HGET heima:user:3 name 
"Lucy"
127.0.0.1:6379> HGET heima:user:3 age
"17"

• HMSET和HMGET

127.0.0.1:6379> HMSET heima:user:4 name HanMeiMei
OK
127.0.0.1:6379> HMSET heima:user:4 name LiLei age 20 sex man
OK
127.0.0.1:6379> HMGET heima:user:4 name age sex
1) "LiLei"
2) "20"
3) "man"

• HGETALL

127.0.0.1:6379> HGETALL heima:user:4
1) "name"
2) "LiLei"
3) "age"
4) "20"
5) "sex"
6) "man"

• HKEYS和HVALS

127.0.0.1:6379> HKEYS heima:user:4
1) "name"
2) "age"
3) "sex"
127.0.0.1:6379> HVALS heima:user:4
1) "LiLei"
2) "20"
3) "man"

• HINCRBY

127.0.0.1:6379> HINCRBY  heima:user:4 age 2
(integer) 22
127.0.0.1:6379> HVALS heima:user:4
1) "LiLei"
2) "22"
3) "man"
127.0.0.1:6379> HINCRBY  heima:user:4 age -2
(integer) 20

• HSETNX

127.0.0.1:6379> HSETNX heima:user4 sex woman
(integer) 1
127.0.0.1:6379> HGETALL heima:user:3
1) "name"
2) "Lucy"
3) "age"
4) "17"
127.0.0.1:6379> HSETNX heima:user:3 sex woman
(integer) 1
127.0.0.1:6379> HGETALL heima:user:3
1) "name"
2) "Lucy"
3) "age"
4) "17"
5) "sex"
6) "woman"

Redis命令-List命令

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和也可以支持反向检索。

特征也与LinkedList类似：

• 有序
• 元素可以重复
• 插入和删除快
• 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nil
• 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 star 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nil

• LPUSH和RPUSH

127.0.0.1:6379> LPUSH users 1 2 3
(integer) 3
127.0.0.1:6379> RPUSH users 4 5 6
(integer) 6

• LPOP和RPOP

127.0.0.1:6379> LPOP users
"3"
127.0.0.1:6379> RPOP users
"6"

• LRANGE

127.0.0.1:6379> LRANGE users 1 2
1) "1"
2) "4"

4.7 Redis命令-Set命令

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类型的常见命令

• 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
• SDIFF key1 key2 ... ：求key1与key2的差集
• SUNION key1 key2 ...：求key1和key2的并集

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

具体命令

127.0.0.1:6379> sadd s1 a b c
(integer) 3
127.0.0.1:6379> smembers s1
1) "c"
2) "b"
3) "a"
127.0.0.1:6379> srem s1 a
(integer) 1
    
127.0.0.1:6379> SISMEMBER s1 a
(integer) 0
    
127.0.0.1:6379> SISMEMBER s1 b
(integer) 1
    
127.0.0.1:6379> SCARD s1
(integer) 2

案例

• 将下列数据用Redis的Set集合来存储：
• 张三的好友有：李四.王五.赵六
• 李四的好友有：王五.麻子.二狗
• 利用Set的命令实现下列功能：
• 计算张三的好友有几人
• 计算张三和李四有哪些共同好友
• 查询哪些人是张三的好友却不是李四的好友
• 查询张三和李四的好友总共有哪些人
• 判断李四是否是张三的好友
• 判断张三是否是李四的好友
• 将李四从张三的好友列表中移除

127.0.0.1:6379> SADD zs lisi wangwu zhaoliu
(integer) 3
    
127.0.0.1:6379> SADD ls wangwu mazi ergou
(integer) 3
    
127.0.0.1:6379> SCARD zs
(integer) 3
    
127.0.0.1:6379> SINTER zs ls
1) "wangwu"
    
127.0.0.1:6379> SDIFF zs ls
1) "zhaoliu"
2) "lisi"
    
127.0.0.1:6379> SUNION zs ls
1) "wangwu"
2) "zhaoliu"
3) "lisi"
4) "mazi"
5) "ergou"
    
127.0.0.1:6379> SISMEMBER zs lisi
(integer) 1
    
127.0.0.1:6379> SISMEMBER ls zhangsan
(integer) 0
    
127.0.0.1:6379> SREM zs lisi
(integer) 1
    
127.0.0.1:6379> SMEMBERS zs
1) "zhaoliu"
2) "wangwu"

Redis命令-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，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

Redis的Java客户端-Jedis

在Redis官网中提供了各种语言的客户端，地址：https://redis.io/docs/clients/

其中Java客户端也包含很多：

标记为❤的就是推荐使用的java客户端，包括：

• 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，而且支持跨进程的同步机制：Lock.Semaphore等待，比较适合用来实现特殊的功能需求。

Jedis快速入门

入门案例详细步骤

案例分析：

0）创建工程：

1）引入依赖：

<!--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：

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：

@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

@AfterEach
void tearDown() {
    if (jedis != null) {
        jedis.close();
    }
}

Jedis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

有关池化思想，并不仅仅是这里会使用，很多地方都有，比如说我们的数据库连接池，比如我们tomcat中的线程池，这些都是池化思想的体现。

创建Jedis的连接池

public class JedisConnectionFacotry {

     private static final 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
         jedisPool = new JedisPool(poolConfig,
                 "192.168.150.101",6379,1000,"123321");
     }

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

代码说明：

• 1） JedisConnectionFacotry：工厂设计模式是实际开发中非常常用的一种设计模式，我们可以使用工厂，去降低代的耦合，比如Spring中的Bean的创建，就用到了工厂设计模式

• 2）静态代码块：随着类的加载而加载，确保只能执行一次，我们在加载当前工厂类的时候，就可以执行static的操作完成对 连接池的初始化

• 3）最后提供返回连接池中连接的方法.

改造原始代码

代码说明:

1.在我们完成了使用工厂设计模式来完成代码的编写之后，我们在获得连接时，就可以通过工厂来获得。

，而不用直接去new对象，降低耦合，并且使用的还是连接池对象。

2.当我们使用了连接池后，当我们关闭连接其实并不是关闭，而是将Jedis还回连接池的。

    @BeforeEach
    void setUp(){
        //建立连接
        /*jedis = new Jedis("127.0.0.1",6379);*/
        jedis = JedisConnectionFacotry.getJedis();
         //选择库
        jedis.select(0);
    }

   @AfterEach
    void tearDown() {
        if (jedis != null) {
            jedis.close();
        }
    }

Redis的Java客户端-SpringDataRedis

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的集成模块就叫做SpringDataRedis，官网地址：https://spring.io/projects/spring-data-redis

• 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：

快速入门

SpringBoot已经提供了对SpringDataRedis的支持，使用非常简单：

导入pom坐标

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
         xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 https://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
    <modelVersion>4.0.0</modelVersion>
    <parent>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId>
        <version>2.5.7</version>
        <relativePath/> <!-- lookup parent from repository -->
    </parent>
    <groupId>com.liming</groupId>
    <artifactId>redis-demo</artifactId>
    <version>0.0.1-SNAPSHOT</version>
    <name>redis-demo</name>
    <description>Demo project for Spring Boot</description>
    <properties>
        <java.version>1.8</java.version>
    </properties>
    <dependencies>
        <!--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>
    </dependencies>

    <build>
        <plugins>
            <plugin>
                <groupId>org.springframework.boot</groupId>
                <artifactId>spring-boot-maven-plugin</artifactId>
                <configuration>
                    <excludes>
                        <exclude>
                            <groupId>org.projectlombok</groupId>
                            <artifactId>lombok</artifactId>
                        </exclude>
                    </excludes>
                </configuration>
            </plugin>
        </plugins>
    </build>

</project>

配置文件

spring:
  redis:
    host: 192.168.150.101
    port: 6379
    password: 123321
    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

测试代码

@SpringBootTest
class RedisDemoApplicationTests {

    @Autowired
    private RedisTemplate<String, Object> redisTemplate;

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

贴心小提示：SpringDataJpa使用起来非常简单，记住如下几个步骤即可

SpringDataRedis的使用步骤：

• 引入spring-boot-starter-data-redis依赖
• 在application.yml配置Redis信息
• 注入RedisTemplate

数据序列化器

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：

@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。

StringRedisTemplate

尽管JSON的序列化方式可以满足我们的需求，但依然存在一些问题，如图：

为了在反序列化时知道对象的类型，JSON序列化器会将类的class类型写入json结果中，存入Redis，会带来额外的内存开销。

为了减少内存的消耗，我们可以采用手动序列化的方式，换句话说，就是不借助默认的序列化器，而是我们自己来控制序列化的动作，同时，我们只采用String的序列化器，这样，在存储value时，我们就不需要在内存中就不用多存储数据，从而节约我们的内存空间

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：

@SpringBootTest
class RedisStringTests {

    @Autowired
    private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;

    @Test
    void testString() {
        // 写入一条String数据
        stringRedisTemplate.opsForValue().set("verify:phone:13600527634", "124143");
        // 获取string数据
        Object name = stringRedisTemplate.opsForValue().get("name");
        System.out.println("name = " + name);
    }

    private static final ObjectMapper mapper = new ObjectMapper();

    @Test
    void testSaveUser() throws JsonProcessingException {
        // 创建对象
        User user = new User("虎哥", 21);
        // 手动序列化
        String json = mapper.writeValueAsString(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 = mapper.readValue(jsonUser, User.class);
        System.out.println("user1 = " + user1);
    }

}

此时我们再来看一看存储的数据，小伙伴们就会发现那个class数据已经不在了，节约了我们的空间~

最后小总结：

RedisTemplate的两种序列化实践方案：

• 方案一：

  • 自定义RedisTemplate
  • 修改RedisTemplate的序列化器为GenericJackson2JsonRedisSerializer

• 方案二：

  • 使用StringRedisTemplate
  • 写入Redis时，手动把对象序列化为JSON
  • 读取Redis时，手动把读取到的JSON反序列化为对象

Hash结构操作

在基础篇的最后，咱们对Hash结构操作一下，收一个小尾巴，这个代码咱们就不再解释啦

@SpringBootTest
class RedisStringTests {

    @Autowired
    private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;


    @Test
    void testHash() {
        stringRedisTemplate.opsForHash().put("user:400", "name", "虎哥");
        stringRedisTemplate.opsForHash().put("user:400", "age", "21");

        Map<Object, Object> entries = stringRedisTemplate.opsForHash().entries("user:400");
        System.out.println("entries = " + entries);
    }
}
opsForValue().get("name");
        System.out.println("name = " + name);
    }

    private static final ObjectMapper mapper = new ObjectMapper();

    @Test
    void testSaveUser() throws JsonProcessingException {
        // 创建对象
        User user = new User("虎哥", 21);
        // 手动序列化
        String json = mapper.writeValueAsString(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 = mapper.readValue(jsonUser, User.class);
        System.out.println("user1 = " + user1);
    }

}

此时我们再来看一看存储的数据，小伙伴们就会发现那个class数据已经不在了，节约了我们的空间~

[外链图片转存中...(img-GmBZa7Eq-1724140575505)]

最后小总结：

RedisTemplate的两种序列化实践方案：

• 方案一：

  • 自定义RedisTemplate
  • 修改RedisTemplate的序列化器为GenericJackson2JsonRedisSerializer

• 方案二：

  • 使用StringRedisTemplate
  • 写入Redis时，手动把对象序列化为JSON
  • 读取Redis时，手动把读取到的JSON反序列化为对象