黑马Redis入门到实战(基础篇)

Redis基础篇

Redis的类型和常见命令以及客户端使用

目录

1 .初识Redis

1 .1 .认识NoSQL

1 .1 .1 .结构化与非结构化

1 .1 .2 .关联和非关联

1 .1 .3 .查询方式

1 .1 .4 .事务

1 .1 .5 .总结

1 .2 .认识Redis

1 .3 .安装Redis

1 .3 .1 .依赖库

1 .3 .2 .上传安装包并解压

1 .3 .3 .启动

1 .3 .5 .指定配置启动

1 .3 .6 .开机自启

1 .4 .Redis桌面客户端

1 .4 .1 .Redis命令行客户端

1 .4 .2 .图形化桌面客户端

2 .Redis常见命令

2 .1 .Redis通用命令

2 .2 .String类型

2 .2 .1 .String的常见命令

2 .2 .2 .Key结构

2 .3 .Hash类型

2 .4 . List类型

2 .5 .Set类型

2 .6 .SortedSet类型

3 .Redis的Java客户端

 3 .1 .Jedis客户端

 3 .1 .1 .快速入门

3 .1 .2 .连接池

3 .2 .SpringDataRedis客户端

3 .2 .1 .快速入门

3 .2 .3 .StringRedisTemplate


1 .初识Redis

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keyvalue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

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可以翻译做Not  Only  Sql  (不仅仅是SQL),或者是No  Sql (非Sql)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:

 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

{
   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  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;

而不同的非关系数据库查询语法差异极大,五花八门各种各样。

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

1 .2 .认识Redis

Redis诞生于2009年全称是 Remote Dicition 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: ˌredis.io/

1 .3 .安装Redis

大多数企业都是基于Linux服务器来部署项目,而且Redis官方也没有提供Windows版本 的安装包。因此课程中我们会基于Linux系统来安装Redis .

此处选择的Linux版本为CentOS  7,建议下载一个可视化工具,例如FinalShell

1 .3 .1 .依赖库

Redis是基于C语言编写的,因此首先需要安装Redis所需要的gcc依赖:

yum  install  -y  gcc  tcl

1 .3 .2 .上传安装包并解压

然后将课前资料提供的Redis安装包上传到虚拟机的任意目录:

 

例如,我放到了/usr/local/src  目录:

解压缩:

tar  -xzf  redis-6.2.6.tar.gz

 解压后:

 进入redis目录:

cd  redis-6.2.6

运行编译命令:

make

如果没有安装 gcc直接进行 make会报错: 

# 表示没有这个文件

Jemalloc/jemalloc.h

解决方案:

  • 安装gcc
  • 运行make distclean
  • 然后再进行make

 如果没有出错,应该就安装成功了。

默认的安装路径是在  /usr/local/bin 目录下:

该目录已经默认配置到环境变量,因此可以在任意目录下运行这些命令。其中:

   redis-cli:是redis提供的命令行客户端

   redis-server :是redis的服务端启动脚本

   redis-sentinel:是redis的哨兵启动脚本

1 .3 .3 .启动

redis的启动方式有很多种,例如:

  默认启动

  指定配置启动

  开机自启

1 .3 .4 .默认启动

安装完成后,在任意目录输入redis-server命令即可启动Redis

 这种启动属于 前台启动 ,会阻塞整个会话窗口,窗口关闭或者按下 CTRL  +  C Redis 止。不推荐使用。

1 .3 .5 .指定配置启动

如果要让Redis 后台 方式启动,则必须修改Redis配置文件,就在我们之前解压的 redis安装包下(/usr/local/src/redis-6.2.6 ),名字叫redis.conf

 我们先将这个配置文件备份一份:(以防出错)

cp  redis.conf  redis.conf.bck

 然后修改redis.conf文件中的一些配置:

#  允许访问的地址,默认是127.0.0.1 ,会导致只能在本地访问。修改为 0.0.0.0则 可以在任意IP访问,生产环境不要设置为0.0.0.0

bind  0.0.0.0

#  守护进程,修改为yes后即可后台运行

daemonize  yes

#  密码,设置后访问Redis必须输入密码

requirepass  123321

Redis的其它常见配置: 

#  监听的端口

port  6379

#  工作目录,默认是当前目录,也就是运行redis-server时的命令,日志、持久化 等文件会保存在这个目录

dir   .

#  数据库数量,设置为1,代表只使用1个库,默认有16个库,编号0~15

databases  1

#  设置redis能够使用的最大内存

maxmemory  512mb

#  日志文件,默认为空,不记录日志,可以指定日志文件名

logfile  "redis.log"

启动Redis

#  进入redis安装目录

cd  /usr/local/src/redis-6.2.6

#  启动

redis-server  redis.conf

停止服务:

 #  利用redis-cli来执行  shutdown  命令,即可停止  Redis  服务, #  因为之前配置了密码,因此需要通过  -u  来指定密码

redis-cli  -u  123321  shutdown

1 .3 .6 .开机自启

我们也可以通过配置来实现开机自启。

首先,新建一个系统服务文件:

vi  /etc/systemd/system/redis.service

内容如下

[Unit]

Description=redis-server

After=network.target

[Service]

Type=forking

ExecStart=/usr/local/bin/redis-server  /usr/local/src/redis- 6.2.6/redis.conf

PrivateTmp=true

[Install]

WantedBy=multi-user.target

然后重载系统服务:

systemctl  daemon-reload 

现在,我们可以用下面这组命令来操作redis了: 

#  启动

systemctl  start  redis

#  停止

systemctl  stop  redis

#  重启

systemctl  restart  redis

#  查看状态

systemctl  status  redis 

 执行下面的命令,可以让redis开机自启:

systemctl  enable  redis 

1 .4 .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

1 .4 .1 .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: 

这个时候使用 auth 指定你的密码

1 .4 .2 .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

1 .4 .3 .安装

在课前资料中可以找到Redis的图形化桌面客户端:

解压缩后,运行安装程序即可安装:

安装完成后,在安装目录下找到rdm.exe文件:

双击即可运行:

1 .4 .4 .建立连接

点击左上角的 连接到Redis服务器 按钮:

在弹出的窗口中填写Redis服务信息:

这些信息都要求是你自己的虚拟机地址和端口,同时记得在虚拟机内关闭防火墙放出端口,可以在cmd中 ping 你的地址测试是否可以连接上 

 点击确定后,在左侧菜单会出现这个链接:

 点击即可建立连接了。 

 Redis默认有16个仓库,编号从015.    通过配置文件可以设置仓库数量,但是不超过

16,并且不能自定义仓库名称。

如果是基于redis-cli连接Redis服务,可以通过select命令来选择数据库:

#  选择  0号库

select  0

2 .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:

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: ˌredis.io/commands)可以查看到不同的命令

不同类型的命令称为一个group,我们也可以通过help令来查看各种不同group的命 令:

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

通过help  [command]  可以查看一个命令的具体用法,例如:

#  查看keys命令的帮助信息:

127.0.0.1 :6379>  help  keys

KEYS  pattern

summary:  Find  all  keys  matching  the  given  pattern

since:  1.0.0

group:  generic

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。

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

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

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  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id1,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:

Rediskey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:

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userproduct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}

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的常见命令有:

   HSET  key  field  value:添加或者修改hash类型keyfield的值

   HGET  key  field:获取一个hash类型keyfield的值

   HMSET:批量添加多个hash类型keyfield的值

   HMGET:批量获取多个hash类型keyfield的值

   HGETALL:获取一个hash类型的key中的所有的fieldvalue

   HKEYS:获取一个hash类型的key中的所有的field

   HVALS:获取一个hash类型的key中的所有的value

   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keyfield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

   BLPOPBRPOP:与LPOPRPOP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

2 .5 .Set类型

RedisSet结构与Java中的HashSet类似,可以看做是一个valuenull 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

   SMEMBERS:获取set中的所有元素

   SINTER  key1  key2   :求key1key2的交集

   SDIFF  key1  key2   :求key1key2的差集

.  SUNION  key1  key2   :求key1key2的并集

例如两个集合:  s1s2:

求交集:  SINTER  s1  s2

s1s2的不同:  SDIFF  s1  s2

 

练习:

1 .  将下列数据用RedisSet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

2 .  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

2 .6 .SortedSet类型

RedisSortedSet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(从小到大排序 ),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

   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

   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

   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

练习题:

将班级的下列学生得分存入RedisSortedSet中:

Jack  85,  Lucy  89,  Rose  82,  Tom  95,  Jerry  78,  Amy  92,  Miles  76

并实现下列功能:

  删除Tom同学

  获取Amy同学的分数

  获取Rose同学的排名

  查询80分以下有几个学生

  Amy同学加2

  查出成绩前3名的同学

  查出成绩80分以下的所有同学

3 .RedisJava客户端

Redis官网中提供了各种语言的客户端

 

 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:

 JedisLettuce: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。

 3 .1 .Jedis客户端

 3 .1 .1 .快速入门

我们先来个快速入门:

1)引入依赖:


<dependency>
  <groupId>redis.clients <groupId>
  <artifactId>jedis <artifactId>
  <version>3.7.0 <version>
<dependency>

<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 ();
  }
}

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。

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

SpringDataSpring中数据操作的模块,包含对各种数据库的集成,其中对Redis集成模块就叫做SpringDataRedis

  官网提供了对不同Redis客户端的整合(LettuceJedis

  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JDKJSON、字符串、  Spring对象的数据序列化及反序列化

  支持基于RedisJDKCollection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

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

首先,新建一个maven项目,然后按照下面步骤执行:

1)引入依赖

<?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>2.7.12-SNAPSHOT</version>
        <relativePath/> <!-- lookup parent from repository -->
    </parent>
    <groupId>com.yj</groupId>
    <artifactId>Redis</artifactId>
    <version>0.0.1-SNAPSHOT</version>
    <name>Redis</name>
    <description>Redis</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-->
        <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>
    <repositories>
        <repository>
            <id>spring-milestones</id>
            <name>Spring Milestones</name>
            <url>https://repo.spring.io/milestone</url>
            <snapshots>
                <enabled>false</enabled>
            </snapshots>
        </repository>
        <repository>
            <id>spring-snapshots</id>
            <name>Spring Snapshots</name>
            <url>https://repo.spring.io/snapshot</url>
            <releases>
                <enabled>false</enabled>
            </releases>
        </repository>
    </repositories>
    <pluginRepositories>
        <pluginRepository>
            <id>spring-milestones</id>
            <name>Spring Milestones</name>
            <url>https://repo.spring.io/milestone</url>
            <snapshots>
                <enabled>false</enabled>
            </snapshots>
        </pluginRepository>
        <pluginRepository>
            <id>spring-snapshots</id>
            <name>Spring Snapshots</name>
            <url>https://repo.spring.io/snapshot</url>
            <releases>
                <enabled>false</enabled>
            </releases>
        </pluginRepository>
    </pluginRepositories>

</project>

2)配置Redis  application.yaml中

Spring:
  redis:
    host: 192.168.150.101
    port: 6379
    password: 123321
    pool:
      max-active: 8
      max-idle: 8
      min-idle: 0
      max-wait: 1000ms


3)注入RedisTemplate

因为有了SpringBoot的自动装配,我们可以拿来就用:

@SpringBootTest
class  RedisStringTests  {

  @Autowired
  private  RedisTemplate  redisTemplate;
}

4)编写测试

@SpringBootTest
class  RedisStringTests  {

   @Autowired
   private  RedisTemplate  edisTemplate;

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

}

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keyvalue。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 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keyvalue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:

 @Autowired
 private  StringRedisTemplate  stringRedisTemplate;
  // JSON序列化工具
 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 );
}

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转载自blog.csdn.net/m0_68055637/article/details/130407025
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