史上最全redis教程
个人最近总结了一下redis的知识如下，可能有的东西写的比较杂，只是为了自我总结一下。
- redis简介
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什么是redis
Redis的的是完全开源免费的，遵守BSD协议，是一个高性能的键值数据库。是当前最热门的的的NoSql数据库之一，也被人们称为数据结构服务器。Redis以内存作为数据存储介质，所以读写数据的效率极高，远远超过数据库。以设置和获取一个256字节字符串为例，它的读取速度可高达110000次/s，写速度高达81000次/s。
Redis跟memcache不同的是，储存在Redis中的数据是持久化的，断电或重启后，数据也不会丢失。因为Redis的存储分为内存存储、磁盘存储和log文件三部分，重启后，Redis可以从磁盘重新将数据加载到内存中，这些可以通过配置文件对其进行配置，正因为这样，Redis才能实现持久化。
Redis支持主从模式，可以配置集群，这样更利于支撑起大型的项目，这也是Redis的一大亮点。 -
redis到底有多快
Redis采用的是基于内存的采用的是单进程单线程模型的 KV 数据库，由C语言编写，官方提供的数据是可以达到100000+的QPS（每秒内查询次数）。这个数据不比采用单进程多线程的同样基于内存的 KV 数据库 Memcached 差。 -
redis为什么这么快
1、完全基于内存，绝大部分请求是纯粹的内存操作，非常快速。数据存在内存中，类似于HashMap，HashMap的优势就是查找和操作的时间复杂度都是O(1)；
2、数据结构简单，对数据操作也简单，Redis中的数据结构是专门进行设计的；
3、采用单线程，避免了不必要的上下文切换和竞争条件，也不存在多进程或者多线程导致的切换而消耗 CPU，不用去考虑各种锁的问题，不存在加锁释放锁操作，没有因为可能出现死锁而导致的性能消耗；
4、使用多路I/O复用模型，非阻塞IO；
5、使用底层模型不同，它们之间底层实现方式以及与客户端之间通信的应用协议不一样，Redis直接自己构建了VM 机制 ，因为一般的系统调用系统函数的话，会浪费一定的时间去移动和请求；
以上几点都比较好理解，下边我们针对多路 I/O 复用模型进行简单的探讨：
（1）多路 I/O 复用模型
多路I/O复用模型是利用 select、poll、epoll 可以同时监察多个流的 I/O 事件的能力，在空闲的时候，会把当前线程阻塞掉，当有一个或多个流有 I/O 事件时，就从阻塞态中唤醒，于是程序就会轮询一遍所有的流（epoll 是只轮询那些真正发出了事件的流），并且只依次顺序的处理就绪的流，这种做法就避免了大量的无用操作。
这里“多路”指的是多个网络连接，“复用”指的是复用同一个线程。采用多路 I/O 复用技术可以让单个线程高效的处理多个连接请求（尽量减少网络 IO 的时间消耗），且 Redis 在内存中操作数据的速度非常快，也就是说内存内的操作不会成为影响Redis性能的瓶颈，主要由以上几点造就了 Redis 具有很高的吞吐量。 -
redis为什么是单线程的
官方FAQ表示，因为Redis是基于内存的操作，CPU不是Redis的瓶颈，Redis的瓶颈最有可能是机器内存的大小或者网络带宽。既然单线程容易实现，而且CPU不会成为瓶颈，那就顺理成章地采用单线程的方案了（毕竟采用多线程会有很多麻烦！），并且正是由于在单线程模式的情况下已经很快了，就没有必要在使用多线程了！
- 安装
1、下载对应版本的压缩包，上传到对应的linux服务器上，解压缩
下载地址https://redis.io/
2、解压tar -zxvf redis-5.0.5.tar.gz
3、redis是由C语言编写的，它的运行需要C环境，所以编译前需安装 gcc
yum install gcc-c++
4、编译：进入解压后的 redis-5.0.5 目录，执行 make 命令（稍慢）
5、安装：进入 src 目录后执行 make install（很快）
6、修改redis 的核心配置文件 redis.conf
(1) 注释掉 bind 127.0.0.1 这一行（解决只能特定网段连接的限制）
(2) 将 protected-mode 属性改为 no （关闭保护模式，不然会阻止远程访问）
(3) 将 daemonize 属性改为 yes （这样启动时就在后台启动）
(4) 设置密码（可选，个人建议还是设个密码）
修改完成后，wq保存并退出（先按Esc，接着输入 :wq）
7、进入到src目录下直接输入redis-server …/etc/redis.conf启动redis
使用redis-cli可以进入redis客户端，设置的密码的话，需要输入相应的密码。
8、也可以下载可视化工具连接RedisDesktopManager连接redis
下载地址https://github.com/qishibo/AnotherRedisDesktopManager/releases
- redis基本知识点
redis数据结构：
Redis支持五种数据类型：string（字符串），hash（哈希），list（列表），set（集合）及zset(sorted set：有序集合)。
1、String类型是二进制安全的，意思是redis的String可以包含任何数据。比如jpg图片或者序列化的对象。string 类型的值最大能存储 512MB
2、Redis hash 是一个键值(key=>value)对集合，Redis hash 是一个 string 类型的 field 和 value 的映射表，hash 特别适合用于存储对象,每个 hash 可以存储 232 -1 键值对（40多亿）
3、List Redis 列表是简单的字符串列表，按照插入顺序排序。你可以添加一个元素到列表的头部（左边）或者尾部（右边）列表最多可存储 232 - 1 元素 (4294967295, 每个列表可存储40多亿)。lpush runoob mongodb 、、
4、Redis 的 Set 是 string 类型的无序集合，集合是通过哈希表实现的，所以添加，删除，查找的复杂度都是 O(1)，根据集合内元素的唯一性，第二次插入的元素将被忽略，集合中最大的成员数为 232 - 1(4294967295, 每个集合可存储40多亿个成员)。
sadd key member
smembers runoob
5、zset(sorted set：有序集合)，不同的是每个元素都会关联一个double类型的分数。redis正是通过分数来为集合中的成员进行从小到大的排序。zset的成员是唯一的,但分数(score)却可以重复。zadd zset 0 test
阿斯蒂芬打算
1、redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(key, value)
如果键不存在则新增,存在则不改变已经有的值。
2、redisTemplate.opsForValue().getAndSet(key, value)
获取输出旧值，修改旧值
1、2可以一起使用实现redis的分布式锁 - 结合SpringBoot使用redis
4.1. 添加pom依赖
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
<version>2.1.3.RELEASE</version>
</dependency>
4.2 在application.properties中加入redis配置
#-------------redis配置------------
# Redis数据库索引（默认为0）
#spring.redis.database=0
# Redis服务器地址
spring.redis.host=xxxxxxxxx
# Redis服务器连接端口
spring.redis.port=6379
# Redis服务器连接密码（默认为空）
spring.redis.password=redis
# 连接池最大连接数（使用负值表示没有限制）
spring.redis.jedis.pool.max-active=8
# 连接池最大阻塞等待时间（使用负值表示没有限制,s）
spring.redis.jedis.pool.max-wait=-1
# 连接池中的最大空闲连接
spring.redis.jedis.pool.max-idle=8
# 连接池中的最小空闲连接
spring.redis.jedis.pool.min-idle=0
# 连接超时时间（毫秒）
spring.redis.timeout=1000
4.3. 初始化配置类
package com.zyu.springandmybatis.config;
import com.fasterxml.jackson.annotation.JsonAutoDetect;
import com.fasterxml.jackson.annotation.PropertyAccessor;
import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper;
import org.springframework.boot.autoconfigure.condition.ConditionalOnMissingBean;
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.core.StringRedisTemplate;
import org.springframework.data.redis.serializer.Jackson2JsonRedisSerializer;
@Configuration
public class RedisConfig {
@Bean
@ConditionalOnMissingBean(name = "redisTemplate")
public RedisTemplate<String, Object> redisTemplate(RedisConnectionFactory redisConnectionFactory)
{
Jackson2JsonRedisSerializer<Object> jackson2JsonRedisSerializer = new Jackson2JsonRedisSerializer<Object>(Object.class);
ObjectMapper om = new ObjectMapper();
om.setVisibility(PropertyAccessor.ALL, JsonAutoDetect.Visibility.ANY);
om.enableDefaultTyping(ObjectMapper.DefaultTyping.NON_FINAL);
jackson2JsonRedisSerializer.setObjectMapper(om);
RedisTemplate<String, Object> template = new RedisTemplate<String, Object>();
template.setConnectionFactory(redisConnectionFactory);
template.setKeySerializer(jackson2JsonRedisSerializer);
template.setValueSerializer(jackson2JsonRedisSerializer);
template.setHashKeySerializer(jackson2JsonRedisSerializer);
template.setHashValueSerializer(jackson2JsonRedisSerializer);
template.afterPropertiesSet();
return template;
}
@Bean
@ConditionalOnMissingBean(StringRedisTemplate.class)
public StringRedisTemplate stringRedisTemplate(RedisConnectionFactory redisConnectionFactory)
{
StringRedisTemplate template = new StringRedisTemplate();
template.setConnectionFactory(redisConnectionFactory);
return template;
}
}
4.4 创建一个service测试使用redisTemplate往redis服务器中存数据取数据
package com.zyu.springandmybatis.service;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
import org.springframework.stereotype.Service;
import java.util.*;
@Service
public class RedisService {
@Autowired
RedisTemplate redisTemplate;
// 测试redis
//存String类型数据
public void setToRedis(){
redisTemplate.opsForValue().set("testString","testString");
String test= (String) redisTemplate.opsForValue().get("testString");
System.out.println(test);
}
//存Hash类型数据
public void setHash(){
Map<String,String> map=new HashMap<>();
map.put("key1","value1");
map.put("key2","value2");
map.put("key3","value3");
map.put("key4","value4");
map.put("key5","value5");
redisTemplate.opsForHash().putAll("map1",map);
Map<String,String> resultMap= redisTemplate.opsForHash().entries("map1");
List<String> reslutMapList=redisTemplate.opsForHash().values("map1");
Set<String>resultMapSet=redisTemplate.opsForHash().keys("map1");
String value=(String)redisTemplate.opsForHash().get("map1","key1");
System.out.println("value:"+value);
System.out.println("resultMapSet:"+resultMapSet);
System.out.println("resultMap:"+resultMap);
System.out.println("resulreslutMapListtMap:"+reslutMapList);
}
//存List类型数据
public void setList(){
List<String> list1=new ArrayList<String>();
list1.add("a1");
list1.add("a2");
list1.add("a3");
List<String> list2=new ArrayList<String>();
list2.add("b1");
list2.add("b2");
list2.add("b3");
redisTemplate.opsForList().leftPush("listkey1",list1);
redisTemplate.opsForList().rightPush("listkey2",list2);
redisTemplate.opsForList().leftPushAll("list",list1);
List<String> resultList1=(List<String>)redisTemplate.opsForList().leftPop("listkey1");
List<String> resultList2=(List<String>)redisTemplate.opsForList().rightPop("listkey2");
System.out.println("resultList1:"+resultList1);
System.out.println("resultList2:"+resultList2);
}
//存set类型数据
public void setSet(){
Set<String> set1=new HashSet<String>();
set1.add("set1");
set1.add("set2");
set1.add("set3");
redisTemplate.opsForSet().add("set1",set1);
Set<String> resultSet =redisTemplate.opsForSet().members("set1");
System.out.println("resultSet:"+resultSet);
}
}
4.5 创建一个controller访问服务
package com.zyu.springandmybatis.controller;
import com.zyu.springandmybatis.service.RedisService;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
@RestController
@RequestMapping(value = "redis")
public class RedisController {
@Autowired
RedisService redisService;
@RequestMapping(value = "/setString")
public void setToRedis(){
redisService.setToRedis();
}
@RequestMapping(value = "/set")
public void set(){
redisService.setSet();
}
@RequestMapping(value = "/hash")
public void hash(){
redisService.setHash();
}
@RequestMapping(value = "/list")
public void list(){
redisService.setList();
}
}
4.6 也可以使用注解
要先在启动类中加入@EnableCaching // 开启缓存注解
1、@Cacheable(cacheNames= “”)能够达到缓存方法的返回对象的效果。
value 或 cacheNames 属性做键，key 属性则可以看作为 value 的子键， 一个 value 可以有多个 key 组成不同值存在 Redis 服务器。
2、@CachePut缓存新增的或更新的数据到缓存，其中缓存名称为people，数据的key是person的id。
3、@CacheEvict从缓存people中删除key为id的数据。
配合redis来做缓存
done