Java客户端
在大多数的业务实现中，我们还是使用编码去操作Redis，对于命令的学习只是知道这些数据库可以做什么操作，以及在后面学习到了Java的API之后知道什么方法对应什么命令即可。
官方推荐的Java的客户端网页链接如下：
Redis的客户端
在官方网站中，他推荐使用Jedis作为Java操作Redis的客户端。一部分原因是因为Jedis是以Redis命令作为方法名，学习成本低，简单实用。但是Jedis实例是线程不安全的，多线程环境下需要基于连接池来使用。
除了Jedis之外，还有一个客户端也被推荐，叫做Lettuce。Lettuce是基于Netty实现的，支持同步，异步和响应式编程方式，并且是线程安全的。支持Redis的哨兵模式，集群模式和管道模式，这种方式是比较支持在Spring中使用的一种客户端。
还有一个比较特殊的客户端，叫做Redisson。他的存在更偏向于一种工具包，对于Java语言的一些数据类型做了分布式的，可伸缩的封装，让他们更符合Redis的使用场景，Redisson是一个基于Redis实现的分布式、可伸缩的Java数据结构集合。包含了诸如Map、Queue、Lock、Semaphore、AtomicLong等强大功能
Jedis
我们首先从Jedis开始入手Java的Redis客户端，首先第一步，我们要引入Redis的依赖：
<dependency> <groupId>redis.clients</groupId> <artifactId>jedis</artifactId> <version>3.7.0</version> </dependency>
创建测试类测试连接
package org.example; import redis.clients.jedis.Jedis; public class Main { public static void main(String[] args) { // 建立连接 Jedis jedis = new Jedis("192.168.80.12",6379); // 设置密码 jedis.auth("123456"); // 选择库 jedis.select(0); // 查询操作 String s = jedis.get("project:user:1"); System.out.println(s); // 释放资源 if(jedis != null){ jedis.close(); } } }
运行结果如下：
Jedis连接池
Jedis本身是不安全的，并且频繁的创建和销毁连接会有损耗，因此我们推荐大家使用Jedis连接池代替Jedis的直连方式。
创建一个工具类，在工具类中设置连接池和连接对象，并通过工具类的方式获取Jedis连接对象，保证每次获取都是从连接池中获取，并归还到连接池中。
package org.example.Redis; import redis.clients.jedis.Jedis; import redis.clients.jedis.JedisPool; import redis.clients.jedis.JedisPoolConfig; public class RedisConTool { private static final JedisPool jedisPool; static { JedisPoolConfig jedisPoolConfig = new JedisPoolConfig(); // 设置最大连接 jedisPoolConfig.setMaxTotal(8); // 最大空闲连接，是指在没有人连接的时候，最多创建8个空闲连接等待使用 jedisPoolConfig.setMaxIdle(8); // 最小空闲连接，空闲连接是指在没有人连接的时候维护的连接，如果一段时间没有人连接，则关闭所有连接。 jedisPoolConfig.setMinIdle(0); // 设置最长等待时间，当池子中没有可以连接的时候，等待多长时间，默认是-1，也就是一直等待，这里设置200，单位是毫秒，如果在200毫秒内依然没有连接，则报错。 jedisPoolConfig.setMaxWaitMillis(200); // 参数分别是：Jedis主机的IP地址，端口，连接等待时间，密码 jedisPool = new JedisPool(jedisPoolConfig,"192.168.80.12",6379,1000,"123456"); } // 获取Jedis对象 public static Jedis getJedis(){ return jedisPool.getResource(); } }
通过JedisPoolConfig设置连接池的相关信息，通过JedisPool创建连接对象，在创建连接对象的时候，将连接池参数对象传入进去。
通过这个工具类获取Jedis连接对象：
package org.example.Redis; import redis.clients.jedis.Jedis; public class Redis_connection_pooling { public static void main(String[] args) { Jedis jedis = RedisConTool.getJedis(); String s = jedis.get("project:user:1"); System.out.println(s); } }
最后的关闭资源Close方法，当他识别到你使用了连接池的时候，则并不会真正的关闭连接，而是将连接归还到连接池中，有一个returnResource的方法调用。
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
- 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IDKCollection实现
RedisTemplate快速入门
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：
SpringDataRedis是集成在SpringBoot中的，所以我们直接创建一个SpringBoot项目去做就可以了，在创建的时候，我们可以直接勾选SpringDataRedis就可以添加对应的依赖：
在项目创建完毕之后，我们可以打开Pom文件，然后会看到如下的内容：
如果看到这个Spring-boot-starter-data-redis的依赖就表示这个项目已经使用了Redis的依赖。除了上面的这个依赖，还有一个连接池的依赖需要引入：
<dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId> </dependency> <!-- 连接池的依赖--> <dependency> <groupId>org.apache.commons</groupId> <artifactId>commons-pool2</artifactId> </dependency>
然后就是在SpringBoot中常做的一件事，去编写有关Redis的依赖：
# 端口号 spring.data.redis.port=6379 # Redis服务的IP地址 spring.data.redis.host=192.168.80.12 # 密码 spring.data.redis.password=123456 # 最大连接数量 spring.data.redis.lettuce.pool.max-active=8 # 最大空闲连接数量 spring.data.redis.jedis.pool.max-idle=8 # 最小空闲连接数量 spring.data.redis.jedis.pool.min-idle=0 # 连接等待时间 spring.data.redis.jedis.pool.max-wait=100
写好配置文件之后，就可以到测试类中去测试Redis的客户端和配置是否正确：
package Redis; import org.junit.jupiter.api.Test; import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired; import org.springframework.boot.test.context.SpringBootTest; import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate; import org.springframework.data.redis.core.ValueOperations; @SpringBootTest class SpringBootRedisApplicationTests { @Autowired RedisTemplate redisTemplate; @Test void contextLoads() { ValueOperations valueOperations = redisTemplate.opsForValue(); valueOperations.set("name","张三"); String s = (String) valueOperations.get("name"); System.out.println(s); } }
在默认情况下，SpringBoot引入Redis之后使用的是Lettuce客户端，如果要改成Jedis客户端，需要在Pom文件中引入Jedis的相关依赖。
基本步骤
SpringDataRedis的使用步骤
- 1.引入spring-boot-starter-data-redis依赖
- 2.在application.yml配置Redis信息
- 3.注入RedisTemplate
SpringDataRedis的序列化方式
RedisTemplate可以接收任意0biect作为值写入Redis，只不过写入前会把Obiect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
- 内存占用大
SpringDataRedis的序列化方式
在默认情况下，他使用的序列化方式是JdkSerializationRedisSerializer，这种方式会导致出问题，就是他会将字符串也当做Java对象进行处理，从而进行一个序列化的操作，就出现了我们看到的乱码，除了这个默认的选项，我们还可以选择其他的更好用的选项，在序列化key的时候，由于大部分的key都是字符串，所以我们可以使用StringRedisSerializer，这个就是专门用于String类型的序列化，对于值，有可能会存储Java的对象类型，所以选择使用GenericJackson2JsonRedisSerializer序列化器，将对象转换成JSON字符串的方式。
然后接下来的问题就是修改Redis的序列化器，我们选择使用第三方Bean的方式去修改他的序列化器：
package Redis; import org.springframework.context.annotation.Bean; import org.springframework.context.annotation.Configuration; import org.springframework.data.redis.connection.RedisConnectionFactory; import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate; import org.springframework.data.redis.serializer.GenericJackson2JsonRedisSerializer; import org.springframework.data.redis.serializer.RedisSerializer; @Configuration public class OtherBean { @Bean public RedisTemplate<String,Object> redisTemplate(RedisConnectionFactory redisConnectionFactory){ // 创建Template RedisTemplate<String,Object> redisTemplate = new RedisTemplate<>(); // 设置连接工厂 redisTemplate.setConnectionFactory(redisConnectionFactory); // 创建序列化工具，这个工具是用来对值进行序列化的工具 GenericJackson2JsonRedisSerializer jackson2JsonRedisSerializer = new GenericJackson2JsonRedisSerializer(); // 设置key的序列化工具，使用String序列化方式 redisTemplate.setKeySerializer(RedisSerializer.string()); redisTemplate.setHashKeySerializer(RedisSerializer.string()); // 设置value的序列化方式，使用GenericJackson2JsonRedisSerializer进行序列化 redisTemplate.setValueSerializer(jackson2JsonRedisSerializer); redisTemplate.setHashKeySerializer(jackson2JsonRedisSerializer); // 将设置好的Template返回出去 return redisTemplate; } }
然后还需要导入对应的序列化工具的依赖：
<!-- 序列化工具的依赖--> <dependency> <groupId>com.fasterxml.jackson.core</groupId> <artifactId>jackson-databind</artifactId> </dependency>
在运行之前，我们要删除之前我们操作的乱码的Key：
然后看一下现在name的key里面存储的内容是什么：
现在name的key里面存储的是“张三”，然后我们修改一下里面的内容：
现在name里面的内容是Jack，然后我们在程序中也修改name的值，如果能修改当前name的值，而不是出现另一个乱码的key，则表示序列化工具使用成功：
package Redis; import org.junit.jupiter.api.Test; import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired; import org.springframework.boot.test.context.SpringBootTest; import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate; import org.springframework.data.redis.core.ValueOperations; @SpringBootTest class SpringBootRedisApplicationTests { @Autowired RedisTemplate<String,Object> redisTemplate; @Test void contextLoads() { ValueOperations valueOperations = redisTemplate.opsForValue(); valueOperations.set("name","summer"); String s = (String) valueOperations.get("name"); System.out.println(s); } }
首先，程序运行成功：
然后来到Redis这边查看name的的值：
这边的值也被修改：
并且没有出现乱码的key，就表示序列化工具已经正常启动了。
然后我们再来测试一下当传入的值是Java对象的时候，他应该会自动将对象转成JSON字符串的格式：
@Test void testValueIsObject(){ user u = new user(); u.setId(1); u.setName("Jack"); ValueOperations<String, Object> stringObjectValueOperations = redisTemplate.opsForValue(); stringObjectValueOperations.set("user:100",u); user user = (user) stringObjectValueOperations.get("user:100"); System.out.println(user); }
首先，程序运行成功：
其次，我们来到Redis的数据库中查看数据：
key对，value对，然后类型也是对的，那就说明我们的配置全部都是正确的。
并且我们在程序中获取的数据的时候他也会将JSON字符串转换成Java的对象，这样操作就会方便很多。他能实现反序列化的原因是因为在写入数据的时候，他除了写入数据之外，还写入了另一个class属性：
这个属性就指明了他所属类的全属性包名，这样只要这个类存在，那么就可以将数据写入进去。
StringRedisTemplate
使用SpringRedisTemplate的时候我们可以做到自动的序列化与反序列化，也就是从Redis数据库到Java类的过程是全自动的，但是有一个缺点就是在存储的时候他需要额外的存储空间去存储与类相关的信息，这就导致了存储空间的浪费，为了避免这种资源的浪费，我们选择不使用自动化的序列化，而是将Java类手动的序列化成Json字符串，然后在Redis中存储纯净的JSON字符串，然后在读取的时候，手动的反序列化，将JSON转换成Java类，这种方式的可以节省存储空间，并且操作也并不是很麻烦。
那么这时候就需要修改之前的序列化器，因为之前我们的序列化是存储值的时候按照对象的方式序列化，并不是以字符串的方式序列化，但是Redis有一个专门用于存储key和value都是字符串的对象，就是StringRedisTemplate，具体的操作如下：
package Redis; import Redis.pojo.user; import com.fasterxml.jackson.core.JsonProcessingException; import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper; import org.junit.jupiter.api.Test; import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired; import org.springframework.boot.test.context.SpringBootTest; import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate; import org.springframework.data.redis.core.ValueOperations; @SpringBootTest public class StringRedisTemplateTest { @Autowired private StringRedisTemplate stringRedisTemplate; private final ObjectMapper mapper = new ObjectMapper(); @Test void test() throws JsonProcessingException { // 写入数据 user u = new user(); u.setName("Tom"); u.setId(1); String user = mapper.writeValueAsString(u); ValueOperations<String, String> ops = stringRedisTemplate.opsForValue(); ops.set("user:200",user); // 读取数据 String RedisUser = ops.get("user:200"); user PojoUser = mapper.readValue(RedisUser, user.class); System.out.println(PojoUser); } }
与之前的自动序列化相比，这里多个一个步骤就是使用ObjectMapper将对象和JSON字符串互相转换的过程，其实之后将这个过程做成工具类效果会简单很多。
这样在Redis中存储的数据就是纯净的数据，没有多余的数据去占用资源。