目录
一、初识Redis
1.1 认识NoSQL
1.2 认识Redis
1.3 安装Redis
1、安装Redis
2、安装Redis图形化软件
二、Redis常见命令
2.1 5种常见数据结构
2.2 通用命令
2.3 不同数据结构的操作命令
1、String
2、hash
3、List类型
4、Set
5、SortedSet
三、Redis的Java客户端
3.1 Jedis客户端
3.2 SpringDataRedis客户端
1、 RedisTemplate快速入门
2、出现问题 --自定义序列化方式
3、当传入对象时--出现问题
4、StringRedisTemplate
5、总结:
SQL是通过表定义字段、类型进行结构化 ,NoSQL自定义无结构化
SQL是可以进行多表查询 ,NoSQL无关联,无法进行多表查询
SQL有通用语法SQL查询,不同的NoSQL的操作语法不同
SQL有ACID的事务特性,NoSQL只能实现基本的事务特性,例如一致性,只能保证最终一致性(即数据可以延迟一会不一致,最终一致即可)
Redis诞生于2009年全称是Remote Dictionary 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支持多种不同数据类型,功能丰富
单线程,每个命令具有原子性
redis6.0多线程,仅仅是对于网络请求,核心代码还是单线程的
低延迟,速度快(基于内存、IO多路复用、良好的编码)
速度快最主要的是因为它是基于内存的
支持数据持久化
防止突然断电情况,出现数据丢失,会定期存储到磁盘中
支持主从集群、分片集群
支持多语言客户端
这里我使用的Docker 安装
GitHub上的大神编写了Redis的图形化桌面客户端,地址:GitHub - RedisInsight/RedisDesktopManager: Cross-platform Developer GUI for Redis 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:Releases · lework/RedisDesktopManager-Windows · GitHub
下载后傻瓜式操作即可
Redis是key-value键值对的数据库,一般key是String,不过value数据结构是多种多样的
前五种是比较常见的数据结构
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:Commands | Redis 可以查看不同命令
通用命令是每种数据类型都可以使用的命令,常见的有:
keys:查看符合模板的所有key, 不建议生产环境设备上使用 *代表 0-多个任意字符 ?代表一个任意字符
del:删除一个指定的key
exists:判断key是否存在
expipe:给一个key设置有效期,有效期到期时该key会别自动删除 单位秒
ttl:查看一个key的剩余有效期 ttl key 返回结果-2代表过期或者没有该key 返回结果-1代表有效期永久
通过help[command]可以查看一个命令的具体用法,例如:
或者通过官网查看都可以
String类型,也是字符串类型,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
不管是那种格式,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521m
常见命令:
set:添加或者修改已存在的一个String可惜的键值对
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:让一个整型的可以自增1
incrby:让一个整型的可以自增并指定步长,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key不存在,否则不执行
setex:添加一个String类型的键值对,并指定有效期
Redis没有类似MySQL中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
常见命令:
hset key field value:添加或者修改hash类型 key中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 例:hmset hashtest name zhangsan age lisi
hmget:批量获取多个hash类型的key中的所有field 例: hmget hashtest name age
hgetall:获取一个hash类型的key中的所有field和value 就像Java中的entrySet方法
hkeys:获取一个hash类型key中所有的field 就像Java中的keySet
hvals:获取一个hash类型key中所有的value 就像Java中values
hincrby:让一个hahs类型key的自读那值自增并指定步长
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
Redis中List类型与Java中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也可以支持反向检索
特征也与LinkedList类型:
有序
元素可以重复
插入和删除快
查询速度一般
常用命令:
lpush key element...:向列表左侧插入一个或者多个元素
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者多个元素
rpop key:移除并返回列表右侧的第一个元素,没有则返回nil
lrange key star end:返回一段角标范围内的所有元素 (角标从0开始)
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
blpop list 1000 [key ...] timeout
思考:
如何利用List结构模拟一个栈? 入口和出口在同一边
如何利用List结构模拟一个队列? 入口和出口在不同边
如何利用List结构模拟一个阻塞队列? 入口和出口在不同边 出队时采用BLPOP或BRPOP
Redis的Set结构与Java中HashSet类似,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
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中指定元素
scrad 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
Redis的SortedSet是一个可排序的set集合,与Java中的TreeSet有些类似,但是底层数据机构却差别很大。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。
常见命令:
zadd key score member:添加一个或者多个元素到SortedSet ,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中指定元素的score值
zrank key member:获取sorted set中指定元素的排名 默认0开始
zcard key:获取sorted set中元素个数
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soreted set中指定元素自增,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 例如 zrange stus 0 2
zrangebyscore key min max:按照score排序后,获取指定scire范围内的元素
zdiff、zinter、zunion:求差集、交集、并集
注意:所有排名默认都是升序的,如果要降序则在命令的z后面添加rev即可
在Redis官网中提供了各种语言的客户端,地址:Get started using Redis clients | Redis
引入依赖
redis.clients
jedis
3.3.0
org.junit.jupiter
junit-jupiter
5.9.2
test
创建Jedis对象,建立连接
private Jedis jedis;
@BeforeEach
void setUp() {
//连接jedis
jedis = new Jedis("192.168.119.120",6379);
//设置密码 我没有不设置
//设置数据库
jedis.select(0);
}
使用Jedis,方法名与Redis命令一直
//操作String
@Test
public void test() {
String res = jedis.set("name", "zhangsan");
System.out.println("res = " + res);
String name = jedis.get("name");
System.out.println("name = " + name);
}
//操作hash
@Test
public void test2() {
jedis.hset("hash","name","zhangsan");
jedis.hset("hash","age","11");
Map map = jedis.hgetAll("hash");
System.out.println(map);
}
释放资源
//关闭
@AfterEach
void tearDown() {
if (jedis != null) {
jedis.close();
}
}
因为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.sofwin.redis;
import redis.clients.jedis.Jedis;
import redis.clients.jedis.JedisPool;
import redis.clients.jedis.JedisPoolConfig;
/**
* @author: winter
*/
public class JedisConnecitonFactiory {
private static final JedisPool jedispool;
static {
JedisPoolConfig jedisPoolConfig = new JedisPoolConfig();
//最大连接数
jedisPoolConfig.setMaxTotal(8);
//最大空闲连接
jedisPoolConfig.setMaxIdle(8);
//最小空闲连接
jedisPoolConfig.setMinIdle(0);
//设置最长等待时间 ms
jedisPoolConfig.setMaxWaitMillis(2000);
jedispool = new JedisPool(jedisPoolConfig,"192.168.119.120",6379,1000);
}
public static Jedis getJedis() {
return jedispool.getResource();
}
}
测试:
package com.sofwin;
import com.sofwin.redis.JedisConnecitonFactiory;
import org.junit.jupiter.api.AfterEach;
import org.junit.jupiter.api.BeforeEach;
import org.junit.jupiter.api.Test;
import redis.clients.jedis.Jedis;
import java.util.Map;
/**
* @packageName: com.sofwin
* @author: winter
* @date: 2023/4/6 17:45
* @version: 1.0
* @email [email protected]
* @description: TODO
*/
public class RedisJedisTest {
private Jedis jedis;
@BeforeEach
void setUp() {
//连接jedis
// jedis = new Jedis("192.168.119.120",6379);
jedis = JedisConnecitonFactiory.getJedis();
//设置密码 我没有不设置
//设置数据库
jedis.select(0);
}
@Test
public void test() {
String res = jedis.set("name", "zhangsan");
System.out.println("res = " + res);
String name = jedis.get("name");
System.out.println("name = " + name);
}
@Test
public void test2() {
jedis.hset("hash","name","zhangsan");
jedis.hset("hash","age","11");
Map map = jedis.hgetAll("hash");
System.out.println(map);
}
//关闭
@AfterEach
void tearDown() {
if (jedis != null) {
//设置连接池后,这里就不是关闭,而是归还
jedis.close();
}
}
}
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
官方地址:Spring Data Redis
提供了对不同Redis客户端的整合(Letturce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对象的数据序列表及反序列化
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封装到不同类型中
引入依赖
org.springframework.boot
spring-boot-starter-data-redis
org.apache.commons
commons-pool2
org.projectlombok
lombok
true
org.springframework.boot
spring-boot-starter-test
test
使用RedisTemplate测试
package com.sofwin.springbootdataredis;
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;
@SpringBootTest
class SpringbootdataRedisApplicationTests {
@Autowired
private RedisTemplate redisTemplate;
@Test
void contextLoads() {
redisTemplate.opsForValue().set("name","大虎");
redisTemplate.opsForValue().set("age","31");
Object name = redisTemplate.opsForValue().get("name");
System.out.println("name = " + name);
Object age = redisTemplate.opsForValue().get("age");
System.out.println("age = " + age);
}
}
得到结果后我们发现
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,得到的结果就如上图
缺点:
可读性差
内存占用较大
我们可以指定别的序列化不使用JDK默认序列化
pom 导入依赖
org.springframework.boot
spring-boot-starter-data-redis
org.apache.commons
commons-pool2
com.fasterxml.jackson.core
jackson-databind
org.projectlombok
lombok
true
org.springframework.boot
spring-boot-starter-test
test
设置RedisTemplate
package com.sofwin.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;
import javax.annotation.Resource;
/**
* @packageName: com.sofwin.redis
* @author: winter
* @date: 2023/4/6 19:14
* @version: 1.0
* @email [email protected]
* @description: TODO
*/
@Configuration
public class RedisConfig {
@Bean
@Resource
public RedisTemplate getRedisTemplate(RedisConnectionFactory redisConnectionFactory) {
RedisTemplate redisTemplate = new RedisTemplate<>();
//设置连接工厂
redisTemplate.setConnectionFactory(redisConnectionFactory);
GenericJackson2JsonRedisSerializer genericJackson2JsonRedisSerializer =
new GenericJackson2JsonRedisSerializer();
//key RedisSerializer.string()返回值 --> StringRedisSerializer.UTF_8
redisTemplate.setKeySerializer(RedisSerializer.string());
//hash key
redisTemplate.setHashKeySerializer(RedisSerializer.string());
//value
redisTemplate.setValueSerializer(genericJackson2JsonRedisSerializer);
//hash value
redisTemplate.setHashValueSerializer(genericJackson2JsonRedisSerializer);
return redisTemplate;
}
}
测试
package com.sofwin.springbootdataredis;
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;
@SpringBootTest
class SpringbootdataRedisApplicationTests {
@Autowired
private RedisTemplate redisTemplate;
@Test
void contextLoads() {
redisTemplate.opsForValue().set("name","大虎");
redisTemplate.opsForValue().set("age","31");
Object name = redisTemplate.opsForValue().get("name");
System.out.println("name = " + name);
Object age = redisTemplate.opsForValue().get("age");
System.out.println("age = " + age);
}
}
当传入对象时
@Test
void contextLoads2() {
User user = new User("虎哥",33);
redisTemplate.opsForValue().set("user:10",user);
user =(User) redisTemplate.opsForValue().get("user:10");
System.out.println("user = " + user);
}
尽管Json的自动序列化方式可以满足我们的需求,但仍然存在一些问题,如上图
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
因此为了节省内存空间,我们并不会使用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key和value。当需要存储Java对象时,手动完成对象的序列化和反序列化
因此有了StringRedisTemplate类
@Autowired
private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;
//json工具
private static final ObjectMapper mapper = new ObjectMapper();
@Test
public void test03() throws JsonProcessingException {
User user = new User("虎哥",33);
//序列化为字符串
String userString = mapper.writeValueAsString(user);
stringRedisTemplate.opsForValue().set("strRedisUser:1",userString);
String obj = stringRedisTemplate.opsForValue().get("strRedisUser:1");
User user1 = mapper.readValue(obj, User.class);
System.out.println("user1 = " + user1);
}
解决问题:
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