Redis中如何的去存放一个Java对象？
- 直接存放Json类型即可，因为我们Json类型最终就是一个String类型。
Redis的Java客户端
Redis的常用命令是我们操作Redis的基础，那么我们在Java程序当中如何来操作Redis呢？
- 要想基于Java语言来操作Redis数据库，这就需要使用到Redis的Java客户端，就如同我们使用JDBC操作MySQL数据库一样。
Redis的Java客户端很多，常用的几种：
- Jedis
- Lettuce
- Spring Data Redis
像Jedis和Lettuce其实相对来说是比较底层的或者说比较原始的方式来操作，而Spring Data Redis它是Spirng家族的一个框架，对Redis底层的这两个开发包进行了高度的封装，在Spring项目当中，可以使用Spring Data Redis来简化操作。
Spring对Redis客户端进行了整合，提供了Spring Data Redis，在Spring Boot项目当中还提供了对应的 Starter，即spring-boot-starter-data-redis。
Spring Data框架：
- Spring Data框架它里面就封装了操作各种各样数据库的技术！
Spring Data Redis环境准备及介绍
网址：https://spring.io/projects/spring-data-redis
介绍
- Spring Data Redis是Spring的一部分，提供了在Spring应用中通过简单的配置就可以访问Redis服务，对Redis底层开发包进行了高度封装，在Spring项目中，可以使用Spring Data Redis来简化Redis操作。
Spring Data Redis的使用方式：Spring Boot整合Redis
操作步骤：
- 创建SpringBoot工程，勾选起步依赖：Lombok + Spring Web(Web开发的起步依赖) + Spring Data Redis(Acess+Driver) => 在NoSQL里面勾选
- 在application.yml中配置Redis的连接信息
- 在单元测试中，直接注入RedisTemplate对象
- 通过RedisTemplate对象操作Redis
- 因为在Spring Data Redis当中，它就给我们提供了一个操作Redis的一个模版对象：RedisTemplate，RedisTemplate为执行各种Redis操作、异常转换和序列化支持提供了高级抽象！Template - 模版
1. Spring Boot提供了对应的Starter，Maven坐标：引入spring-boot-starter-data-redis依赖
<!-- Redis的起步依赖-->
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
</dependency>2. 在application.yml中配置Redis的连接信息：配置Redis数据源
# 配置Redis的连接信息
spring:
data:
redis:
host: 127.0.0.1
port: 6379
password: 123456
database: 0- database：指定使用Redis的哪个数据库，Redis服务启动后默认有16个数据库，编号分别是从0到15，可以通过修改Redis的配置文件来指定数据库的数量。
lettuce是Java用来操作Redis的一个Jar包！
3. 在单元测试类当中注入RedisTemplate
为什么可以直接注入呢？
- 因为引入了Redis的起步依赖，所以Spring Boot框架会自动装配RedisTemplate对象！
- RedisAutoConfiguration：RedisTemplate的自动配置类 => SpringBoot自动装配的原理
- 底层还会再声明一个Bean：StringRedisTemplate，它继承了RedisTemplate，并且限制了泛型为<String，String>！
Spring Data Redis中提供了一个高度封装的类：RedisTemplate，RedisTemplate针对大量相关的API进行了归类封装，将同一数据类型的操作封装为对应的Operation接口，具体分类如下：
-
ValueOperations：String数据操作
-
SetOperations：Set类型数据操作
-
ZSetOperations：ZSet类型数据操作
-
HashOperations：Hash类型的数据操作
-
ListOperations：List类型的数据操作
package com.gch;
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 java.util.concurrent.TimeUnit;
@SpringBootTest
class SpringDataRedisQuickStartApplicationTests {
// 注入RedisTemplate对象
@Autowired
private RedisTemplate redisTemplate;
/**
* 往Redis当中写入String类型的数据并设置过期时间
* @param key
* @param value
* @param timeout Key的过期时间
* @return 返回写入的Value
*/
public Object setString(String key, Object value, Long timeout) {
// 往Redis当中写入String类型的数据
redisTemplate.opsForValue().set(key, value);
// 如果时限不为null
if (timeout != null) {
/**
* 则对该Key设置有效期 / 过期时间
* 补充:在Redis里面默认是会开启这个持久化机制的,相当于每个数据都会持久化到硬盘里面去的
* 每次把Redis当成数据库用:对Key不设置有效期,每次查询都会把它放在Redis里面(内存)
* 如果对Key不设置有效期,它就会一直存储在内存里面,而内存又是非常有限的,最终有一天会把内存撑爆
* 直接就导致Redis服务崩了,所以,注意事项:对我们的Redis的Key一定要去设置一个有效期
*/
redisTemplate.expire(key, timeout, TimeUnit.SECONDS);
}
// 获取写入的Value并返回
return redisTemplate.opsForValue().get(key);
}
@Test
public void testRedis() {
// 查找返回所有的Key,返回值是一个Set集合
System.out.println(redisTemplate.keys("*"));
// 往Redis当中写入String类型的数据
System.out.println("name = " + setString("name", "Redis", 1000L));
}
}
- 我们会发现我们存到Redis中的数据和原始数据有差别，这是为什么呢？
我们来看以下RedisTemplate的源码：
- 通过上面源码我们发现，Spring Boot框架会自动装配RedisTemplate对象，但是默认的Key和Value的序列化器为JdkSerializationRedisSerializer，默认是采用JDK序列化器，虽然说RedisTemplate可以接收任意Object作为值写入到Redis，但是写入前会把Object序列化为字节形式，从而导致我们存到Redis中的数据和原始数据有差别，因为我们要进行设置，我们可以自己定义声明了一个名为redisTemplate的Bean，自己来手动定义序列化方式，从而让源码中的RedisTemplate不声明，以此来覆盖掉源码当中的Bean。
JDK序列化器的缺点：
- 可读性差
- 内存占用较大，但是JDK的序列化方式效率要高一些
SpringDataRedis - 序列化方式配置
package com.gch.config;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
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.StringRedisSerializer;
/**
* 声明当前类是一个配置类
* @Configuration里面封装了@Component,@Service里面封装的也是@Component
*/
@Slf4j
@Configuration
public class RedisConfig {
/**
* 自定义RedisTemplate
* @param redisConnectionFactory
* @return
*/
@Bean
public RedisTemplate<Object, Object> redisTemplate(RedisConnectionFactory redisConnectionFactory) {
log.info("开始创建Redis模板对象....");
RedisTemplate<Object, Object> template = new RedisTemplate<>();
// 设置redis的连接工厂对象
template.setConnectionFactory(redisConnectionFactory);
/**
* 设置redis key的序列化器
* 指定大Key以及Hash中的小Key的序列化方式
* 建议只去设置Key的序列化范式,因为Value的形式多种多样,因为不同类型的数据它的序列化方式是不一样的
* 等价于template.setKeySerializer(RedisSerializer.string()); => 按照字符串的方式来序列化
*/
template.setKeySerializer(new StringRedisSerializer()); // 设置Key的序列化方式
template.setHashKeySerializer(new StringRedisSerializer()); // 设置Hash Key的序列化方式
return template;
}
}
操作常见类型数据
1. 操作String字符串类型数据
/**
* 操作String字符串类型的数据
*/
@Test
void testString() {
// 存数据,并设置过期时间
redisTemplate.opsForValue().set("name","Jerry",300L,TimeUnit.SECONDS);
// 取数据,并打印输出
Object name = redisTemplate.opsForValue().get("name");
System.out.println("name = " + name);
// 当该数据不存在时才写入/存数据(setnx),Absent:不存在,该方法返回值类型为Boolean,返回true代表执行成功(成功写入)
Boolean result = redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent("count","528",528L,TimeUnit.SECONDS);
System.out.println(result == true ? "写入成功,count = " + redisTemplate.opsForValue().get("count") : "该数据存在,无法写入");
}
2. 操作List列表类型数据
/**
* 操作List列表类型的数据:lpush,lpop,rpush,rpop
*/
@Test
void testList() {
// lpush
redisTemplate.opsForList().leftPushAll("list01","A","B","C","D","E","F");
// 获取List列表中元素的个数
Long list01Size = redisTemplate.opsForList().size("list01");
System.out.println("list01列表中元素的个数为:" + list01Size);
// range-获取
List list01 = redisTemplate.opsForList().range("list01",0L,-1L);
System.out.println("lpush后list01列表中出元素的顺序为:" + list01);
// lpop-leftPop(K key):删除并返回存储在Key列表中的第一个元素
Object firstObj = redisTemplate.opsForList().leftPop("list01");
System.out.println("存储在list01列表中的第一个元素为:" + firstObj);
System.out.println("-------------------分割线条--------------------");
// rpush
redisTemplate.opsForList().rightPushAll("list02","A","B","C","D","E","F");
// 获取List列表中元素的个数
Long list02Size = redisTemplate.opsForList().size("list02");
System.out.println("list02列表中元素的个数为:" + list02Size);
// range-获取
List list02 = redisTemplate.opsForList().range("list02",0L,-1L);
System.out.println("rpush后list02列表中取出元素的顺序为:" + list02);
// rpop-rightPop(K key):删除并返回存储在Key列表中的最后一个元素
Object lastObj = redisTemplate.opsForList().rightPop("list02");
System.out.println("存储在list02列表中的最后一个元素为:" + lastObj);
}
3. 操作Set集合类型数据
/**
* 操作Set集合类型的元素:sadd,smembers,scard
*/
@Test
void testSet() {
// sadd
redisTemplate.opsForSet().add("set01","A","B","C","D","E","F","A","B","C");
// size
Long set01Size = redisTemplate.opsForSet().size("set01");
System.out.println("set01集合中元素的个数为:" + set01Size);
// smembers
Set<Object> set01 = redisTemplate.opsForSet().members("set01");
System.out.println("set01集合中元素的顺序为:" + set01);
System.out.println("-----------分割线-----------");
// sadd
redisTemplate.opsForSet().add("set02","C","D","E","G","H","I");
// size
Long set02Size = redisTemplate.opsForSet().size("set02");
System.out.println("set02集合中元素的个数为:" + set02Size);
// smembers
Set<Object> set02 = redisTemplate.opsForSet().members("set02");
System.out.println("set02集合中元素的顺序为:" + set02);
// sinter:获取两个集合的交集 union:求并集 diff:求差集
Set<Object> sinterSet = redisTemplate.opsForSet().intersect("set01","set02");
System.out.println("set01集合与set02集合的交集为:" + sinterSet);
}
4. 操作Hash哈希类型数据
/**
* 操作Hash类型的数据:hset,hget,hmset,hmget,hkeys,hvals
*/
@Test
void testHash() {
// hset = put()
redisTemplate.opsForHash().put("tb_user","name","Rose");
// hmset:批量操作 - putAll()
Map<String,Object> map = new HashMap<>();
map.put("age","6");
map.put("year","2008");
redisTemplate.opsForHash().putAll("tb_user",map);
// hget
Object value = redisTemplate.opsForHash().get("tb_user","year");
System.out.println("year = " + value);
// hmget:取多个Field的值
List<Object> valueList = redisTemplate.opsForHash().multiGet("tb_user", Arrays.asList("name","age","year"));
System.out.println(valueList);
// hkeys Key:获取指定哈希键所有的Field
Set<Object> allField = redisTemplate.opsForHash().keys("tb_user");
System.out.println("哈希表中所有的Field为:" + allField);
// hvals Key:获取哈希表中所有的Value
List allValue = redisTemplate.opsForHash().values("tb_user");
System.out.println("哈希表中所有的Value为:" + allValue);
// hgetall key:获取所有的Field和Value entries()
Map<String,Object> all = redisTemplate.opsForHash().entries("tb_user");
System.out.println("哈希表中所有的Field和Value为:" + all);
}
5. 操作ZSet有序集合类型数据
/**
* ZSet有序集合类型数据的操作
*/
@Test
void testZSet() {
// zadd
redisTemplate.opsForZSet().add("ZSetType","Java",80);
redisTemplate.opsForZSet().add("ZSetType","Web",75);
redisTemplate.opsForZSet().add("ZSetType","Go",90);
redisTemplate.opsForZSet().add("ZSetType","Python",85);
redisTemplate.opsForZSet().add("ZSetType","Rust",98);
// 按分数从小到大,升序排序 => zrange
Set<Object> range = redisTemplate.opsForZSet().range("ZSetType",0,-1);
System.out.println("编程语言按分数从小到大,升序排序为:" + range);
// 按分数从大到小,降序排序 => zreverange
Set<Object> reverseRange = redisTemplate.opsForZSet().reverseRange("ZSetType",0,-1);
System.out.println("编程语言按分数从大到小,降序排序为:" + reverseRange);
// rangeByScore(key,min,max) 获取按照指定分数区间的Value并按照从小到大,升序排序,返回值类型为Set
// reverseRangeByScore(key,min,max) 获取指定分数区间的Value并按照从大到小,降序顺序,返回值类型为Set
}
通用命令操作
/**
* 通用命令的操作
* 补充:要使用同一格式来进行序列化与反序列化
*/
@Test
void testCommon() {
// 1. 获取所有的Key
Set<Object> allKeys = redisTemplate.keys("*");
System.out.println("所有的Key为:" + allKeys);
// 2. 删除Key
Boolean result = redisTemplate.delete("key");
System.out.println(result == true ? "删除成功" : "删除失败");
}
在项目当中的真实应用是要保存对象：使用Redis的二进制形式存放对象（序列化）
方案1：在Redis当中存放一个对象，使用JSON序列化与反序列化（太Low了~！）
方案2：直接使用Redis自带的序列化方式存储对象~！
- 注意：保存在Redis当中的数据是要被序列化的(存放二进制的时候必须要把对象序列化的)，因此一个对象要想能够成功的保存到Redis当中，那么该对象所归属的类就必须要实现一个接口：Serializable序列化接口，否则直接存放运行后程序会报错！
- 因此，在后续的项目当中，所有的实体类都要实现Serializable序列化接口！
- 注意：需要序列化的对象一定要实现Serializable序列化接口！
package com.gch.pojo;
import lombok.AllArgsConstructor;
import lombok.Data;
import lombok.NoArgsConstructor;
import java.io.Serializable;
@Data
@AllArgsConstructor
@NoArgsConstructor
/**
* 该实体类想要存放到Redis当中,就必须被序列化,因此要实现Serializable接口
*/
public class User implements Serializable {
private String name;
private Integer age;
}
/**
* 保存对象:保存在Redis当中的数据是要被序列化的
*/
@Test
void testObject() {
// 保存对象
redisTemplate.opsForValue().set("tb_user",new User("Jerry",6));
// 获取对象
Object obj = redisTemplate.opsForValue().get("tb_user");
System.out.println("保存的对象数据为:" + obj.toString());
}
