Redis快速入门

Redis快速入门

Redis的常见命令和客户端使用

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key、value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：

而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的）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，因此也称之为非关系型数据库。

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：

而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”和“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 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://redis.io/

1.3.安装Redis

详细请参考笔者的另一篇博客——《Redis安装说明（黑马程序员）》
https://huanghaoheng.blog.csdn.net/article/details/131275916

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://redis.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命令来查看各种不同group的命令：

接下来，我们就学习常见的五种基本数据类型的相关命令。

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，不建议在生产环境设备上使用
• 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

keys 查看所有的键

keys a查看以a开头的键

mset k1 v1 k2 v2 k3 v3 批量添加键值对
del k1 k2 k3 k4 批量删除键值对

exits age 判断是否存在该键值 存在返回1，不存在返回0

expire age 20 给对应的键设置过期时间
当返回值为-2，表示这个键已失效
当返回值为-1，表示这个键永久有效

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。

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 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

案例实操
MSET：批量添加多个String类型的键值对
MGET：获取多个key，对应的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 让num值自增2

INCRBY age -1 让age的值自减1
或者用DECR

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
setnx name lisi和set name wangwu nx效果是一样的

SETEX：添加一个String类型的键值对，并且指定有效期

setex name 10 jack和set name jack ex 10效果一样

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id是1，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：

Redis的key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user和product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}

set heima:user:1 '{"id":1, "name":"Jack", "age": 21}'
set heima:user:2 '{"id":2, "name":"Rose", "age": 18}'
set heima:product:1 '{"id":1, "name":"小米11", "price": 4999}'
set heima:product:2 '{"id":2, "name":"荣耀6", "price": 2999}'

并且，在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key的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

• HMGET：批量获取多个hash类型key的field的值

• HGETALL：获取一个hash类型的key中的所有的field和value

• 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field

• 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key的field值，前提是这个field不存在，否则不执行

案例实操：
hset key filed value 添加或者修改hash类型key的field的值
添加hash类型key的field的值

修改hash类型key的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


HMGET：批量获取多个hash类型key的field的值

HGETALL：获取一个hash类型的key中的所有的field和value

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field
  
  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key的field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
• 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

案例实操
LPUSH key element … ：向列表左侧插入一个或多个元素


RPUSH key element … ：向列表右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


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

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

新开一个会话窗口
在第一个窗口中，做如下操作
阻塞100秒

在第二个窗口中连接redis，从左边新增push一个jack

第一个窗口，移除并返回列表左侧的第一个元素

2.5.Set类型

Redis的Set结构与Java中的HashSet类似，可以看做是一个value为null的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
  

案例实操
sadd key member … 向set中添加一个或多个元素

smembers s1 获取set中的所有元素

srem s1 a 删除s1集合中的a元素
sismember s1 a : 判断集合s1中是否存在a元素，存在返回1，不存在返回0
sismember s1 b : 判断集合s1中是否存在b元素，存在返回1，不存在返回0

SCARD s1： 返回集合s1中元素的个数

练习：

1. 将下列数据用Redis的Set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

Redis的SortedSet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，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值
• 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值
• 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值
• 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Redis的SortedSet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
  

• 给Amy同学加2分
  

• 查出成绩前3名的同学
  -

• 查出成绩80分以下的所有同学

3.Redis的Java客户端

在Redis官网中提供了各种语言的客户端，地址：https://redis.io/docs/clients/

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：

• Jedis和Lettuce：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

Jedis的官网地址： https://github.com/redis/jedis

Jedis案例实操代码：https://download.csdn.net/download/weixin_46411355/87929873

3.1.1.快速入门

我们先来个快速入门：
0)创建工程

1）引入依赖：

  <dependencies>  <!--jedis-->
        <dependency>
            <groupId>redis.clients</groupId>
            <artifactId>jedis</artifactId>
            <version>3.7.0</version>
        </dependency>
        <!--单元测试-->
        <dependency>
            <groupId>org.junit.jupiter</groupId>
            <artifactId>junit-jupiter</artifactId>
            <version>5.7.0</version>
            <scope>test</scope>
        </dependency>
    </dependencies>

package com.heima.test;

import org.junit.jupiter.api.AfterEach;
import org.junit.jupiter.api.BeforeEach;
import org.junit.jupiter.api.Test;
import redis.clients.jedis.Jedis;

public class JedisTest {
    private Jedis jedis;

    @BeforeEach
    void setUp(){
        //1.建立连接
        jedis = new Jedis("192.168.88.129",6379);
        //2.设置密码
        jedis.auth("123321");
        //3.选择库
        jedis.select(0);
    }

    @Test
    void testString(){
        String result = jedis.set("name", "虎哥");
        System.out.printf("result="+result);
        //获取数据
        String name = jedis.get("name");
        System.out.println("name = " + name);
    }

    @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.util;

import redis.clients.jedis.Jedis;
import redis.clients.jedis.JedisPool;
import redis.clients.jedis.JedisPoolConfig;

public class JedisConnectionFactory {
    private static final 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,"192.168.88.129",6379,1000,"123321");
    }

    public static Jedis getJedis(){
        return jedisPool.getResource();
    }
}

3.2.SpringDataRedis客户端

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，官网地址：https://spring.io/projects/spring-data-redis

• 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SpringBoot项目，然后按照下面步骤执行：
0)创建一个SpringBoot项目

1）引入依赖

  <!--common-pool-->
        <dependency>
            <groupId>org.apache.commons</groupId>
            <artifactId>commons-pool2</artifactId>
        </dependency>

application.yml

spring:
  redis:
    host: 192.168.88.129
    port: 6379
    password: 123321
    lettuce:
      pool:
        max-active: 8
        max-idle: 8
        min-idle: 0
        max-wait: 100ms

测试类

package com.heima;

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 SpringdataredisDemoApplicationTests {

    @Autowired
    private RedisTemplate redisTemplate;

    @Test
    void contextLoads() {
        //写入一条String数据
        redisTemplate.opsForValue().set("name","虎哥");
        //获取String数据
        Object name = redisTemplate.opsForValue().get("name");
        System.out.println("name = " + name);
    }

}

发现问题

执行一下


这个就是虎哥

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：

package com.heima.redis.config;

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 RedisConfig {
    @Bean
    public RedisTemplate redisTemplate(RedisConnectionFactory connectionFactory){
        //创建RedisTemplate对象
        RedisTemplate template = new RedisTemplate<>();
        //设置连接工厂
        template.setConnectionFactory(connectionFactory);
        //创建JSON序列化工具
        GenericJackson2JsonRedisSerializer jsonRedisSerializer = new GenericJackson2JsonRedisSerializer();
        //设置key的序列化
        template.setKeySerializer(RedisSerializer.string());
        template.setHashKeySerializer(RedisSerializer.string());
        //设置value的序列化
        template.setValueSerializer(jsonRedisSerializer);
        template.setHashValueSerializer(jsonRedisSerializer);
        //返回
        return template;
    }
}

修改单元测试类

pom.xml添加jackson的依赖

   
        
            com.fasterxml.jackson.core
            jackson-databind
        

运行测试类


新建一个pojo类

package com.heima.redis.pojo;

import lombok.AllArgsConstructor;
import lombok.Data;
import lombok.NoArgsConstructor;

@AllArgsConstructor
@NoArgsConstructor
@Data
public class User {
    private String name;
    private Integer age;
}

编写单元测试

  @Test
    void testSaveUser(){
        //写入数据
        redisTemplate.opsForValue().set("user:100",new User("虎哥",21));
        //获取数据
        User user = (User) redisTemplate.opsForValue().get("user:100");
        System.out.println("user = " + user);

    }

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。

测试类 存字符串



存对象

 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 userJson = mapper.writeValueAsString(user);

        //写入数据
        stringRedisTemplate.opsForValue().set("user:200",userJson);
        //获取数据
        String userJson2 = stringRedisTemplate.opsForValue().get("user:200");
        //手动反序列化
        User user2 = mapper.readValue(userJson2, User.class);
        System.out.println("user2 = " + user2);

    }

@Test
void testHash(){
    stringRedisTemplate.opsForHash().put("users:400","name","虎哥");
    stringRedisTemplate.opsForHash().put("users:400","age","21");

    Map<Object, Object> entries = stringRedisTemplate.opsForHash().entries("users:400");
    System.out.println("entries = " + entries);

}