瑞吉外卖+黑马程序员 Redis入门到实战（基础篇）

瑞吉外卖

Redis基础

Redis入门 redis.io

nosql没有表的概念

下载与安装

我放到了/usr/local/src 目录

注意关闭防火墙

systemctl stop firewalld

启动redis

 src/redis-server ./redis.conf

数据类型

常用命令

字符串 string 操作命令

哈希 hash 操作命令

列表list(类似 栈 )操作命令

集合set 操作命令

sdiff key1 [key2] :key1-key2;

有序集合 sorted set (zset) 操作命令

通用命令

TTL return -1 表示永久；

在Java中操作Redis

介绍

Jedis

Spring Data Redis

Redis服务默认会给16个数据库在redis.windows.conf里面修改

默认是在0号数据库操作，更换数据库：select 1

String

hash

List

Set

ZSet

通用操作，针对不同数据类型都可以操作

项目优化-缓存优化

环境搭建

如何查看本地Ip

配置RedisConfig:为了自定义序列化器

@Configuration
public class RedisConfig extends CachingConfigurerSupport {
    @Bean
    public RedisTemplate redisTemplate(RedisConnectionFactory connectionFactory) {
        RedisTemplate redisTemplate = new RedisTemplate<>();
        //默认的Key序列化器为：JdkSerializationRedisSerializer
        redisTemplate.setKeySerializer(new StringRedisSerializer());
        redisTemplate.setConnectionFactory(connectionFactory);
        return redisTemplate;
    }
}

缓存短信验证码

保存方式：Session-->Redis

  @Autowired
    private RedisTemplate redisTemplate;
    @PostMapping("/sendMsg")
    public R sendMsg(@RequestBody User user, HttpSession session){
        String phone = user.getPhone();//获取手机号

        if(StringUtils.isNotEmpty(phone)){//手机号非空
            //工具类 生成随机的4位验证码
            String code = ValidateCodeUtils.generateValidateCode(4).toString();
            log.info("code={}",code);

            //调用阿里云提供的短信服务API("签名","模板",手机号,动态验证码)完成发送短信
            //SMSUtils.sendMessage("瑞吉外卖","",phone,code);
            //需要将生成的验证码保存到Session
            //session.setAttribute(phone,code);
            //将生成的验证码保存到Session
            redisTemplate.opsForValue().set(phone,code,5, TimeUnit.MINUTES);

            return R.success("手机验证码短信发送成功");
        }
        return R.error("短信发送失败");
    }
    @PostMapping("/login")
    public R login(@RequestBody Map map, HttpSession session){
        log.info(map.toString());
        //获取手机号
        String phone = map.get("phone").toString();
        //获取验证码
        String code = map.get("code").toString();

        //从Session中获取保存的验证码
        //Object codeInSession = session.getAttribute(phone);
        //从redis中获得缓存的验证码
        Object codeInSession = redisTemplate.opsForValue().get(phone);

        //进行验证码的比对（页面提交的验证码和Session中保存的验证码比对）
        if(codeInSession != null && codeInSession.equals(code)){
            //如果能够比对成功，说明登录成功
            LambdaQueryWrapper queryWrapper = new LambdaQueryWrapper<>();
            queryWrapper.eq(User::getPhone,phone);

            User user = userService.getOne(queryWrapper);
            if(user == null){
                //判断当前手机号对应的用户是否为新用户，如果是新用户就自动完成注册
                user = new User();
                user.setPhone(phone);
                user.setStatus(1);
                userService.save(user);
            }
            session.setAttribute("user",user.getId());
            //如果用户登录成功，删除redis中缓存的验证码
            redisTemplate.delete(phone);
            return R.success(user);
        }
        return R.error("登录失败");
    }

链接redis报错 ERROR org.springframework.boot. ； ERR invalid password；java.io.IOException:

缓存菜品数据

 @GetMapping("/list")//改造list
    public R> list(Dish dish){
        List dishDtoList =null;
        //动态构造key
        String key="dish_"+dish.getCategoryId()+"_"+dish.getStatus();//

        //1.先从redis中获取缓存数据,按照菜单分类缓存
        dishDtoList= (List) redisTemplate.opsForValue().get(key);

        if(dishDtoList != null) {
            //2.如果存在!=null，直接返回，不用查询数据库
            return R.success(dishDtoList);
        }
        //构造查询条件
        LambdaQueryWrapper queryWrapper = new LambdaQueryWrapper<>();
        queryWrapper.eq(dish.getCategoryId() != null ,Dish::getCategoryId,dish.getCategoryId());
        //添加条件，查询状态为1（起售状态）的菜品
        queryWrapper.eq(Dish::getStatus,1);

        //添加排序条件 排序顺序，创建时间倒序
        queryWrapper.orderByAsc(Dish::getSort).orderByDesc(Dish::getUpdateTime);
        List list = dishService.list(queryWrapper);

        dishDtoList = list.stream().map((item) -> {
            DishDto dishDto = new DishDto();
            BeanUtils.copyProperties(item,dishDto);

            Long categoryId = item.getCategoryId();//分类id
            //根据id查询分类对象
            Category category = categoryService.getById(categoryId);

            if(category != null){
                String categoryName = category.getName();
                dishDto.setCategoryName(categoryName);
            }

            //当前菜品的id
            Long dishId = item.getId();
            LambdaQueryWrapper lambdaQueryWrapper = new LambdaQueryWrapper<>();
            lambdaQueryWrapper.eq(DishFlavor::getDishId,dishId);
            //SQL:select * from dish_flavor where dish_id = ?
            List dishFlavorList = dishFlavorService.list(lambdaQueryWrapper);
            dishDto.setFlavors(dishFlavorList);
            return dishDto;
        }).collect(Collectors.toList());
        //3.不存在，需要查询数据库，将查询到的数据缓存到redis
        redisTemplate.opsForValue().set(key,dishDtoList,60, TimeUnit.HOURS);//60分钟
        return R.success(dishDtoList);
    }

@PostMapping
    public R save(@RequestBody DishDto dishDto){
        log.info(dishDto.toString());

        dishService.saveWithFlavor(dishDto);
        //1.更新完 就清理所有缓存数据
        //Set keys = redisTemplate.keys("dish_*");//获得所有以‘dish_’开头的key
        //redisTemplate.delete(keys);

        //2.精确 清理缓存数据(只清理 被更新类别 的缓存数据)
        String key="dish_" + dishDto.getCategoryId()+"_1";
        redisTemplate.delete(key);
        return R.success("新增菜品成功");
    }

@PutMapping//改造update&save
    public R update(@RequestBody DishDto dishDto){
        log.info(dishDto.toString());

        dishService.updateWithFlavor(dishDto);

        //1.更新完 就清理所有缓存数据
        //Set keys = redisTemplate.keys("dish_*");//获得所有以‘dish_’开头的key
        //redisTemplate.delete(keys);

        //2.精确 清理缓存数据(只清理 被更新类别 的缓存数据)
        String key="dish_" + dishDto.getCategoryId()+"_1";
        redisTemplate.delete(key);
        
        return R.success("修改菜品成功");
    }

Spring Cache框架

介绍 基于注解的缓存 (Cache译为缓存)

常用注解

#result: 代表方法返回值(condition关键字里没有result用unless代替); #root.method: 方法对象 ;

#root.args[0] / #p0 / #a0(a0我感觉也行) : 方法第一个参数

使用方式

缓存套餐数据

Redis入门到实战教程，深度透析redis底层原理+redis分布式锁+企业解决方案+黑马点评实战项目

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。

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

• 核心单线程，每个命令具备原子性 网络连接是多线程

• 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，定期从内存持久化到磁盘

• 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

大多数企业都是基于Linux服务器来部署项目，而且Redis官方也没有提供Windows版本的安装包。因此课程中我们会基于Linux系统来安装Redis.

此处选择的Linux版本为CentOS 7.

1.3.1.依赖库

Redis是基于C语言编写的，因此首先需要安装Redis所需要的gcc依赖：

yum install -y gcc tcl

1.3.2.上传安装包并解压

然后将课前资料提供的Redis安装包上传到虚拟机的任意目录：

例如，我放到了/usr/local/src 目录：

解压缩：

tar -xzf redis-6.2.6.tar.gz

进入redis目录：

cd redis-6.2.6

运行编译命令：

make && make install

如果没有出错，应该就安装成功了。 默认的安装路径是在 /usr/local/bin目录下

该目录已经默认配置到环境变量，因此可以在任意目录下运行这些命令。其中：

• redis-cli：是redis提供的命令行客户端

• redis-server：是redis的服务端启动脚本

• redis-sentinel：是redis的哨兵启动脚本

1.3.3.启动

redis的启动方式有很多种，例如：

• 默认启动

• 指定配置启动

• 开机自启

1.3.4.默认启动

安装完成后，在任意目录输入redis-server命令即可启动Redis：

redis-server

这种启动属于前台启动，会阻塞整个会话窗口，窗口关闭或者按下CTRL + C则Redis停止。不推荐

1.3.5.指定配置启动

如果要让Redis以后台方式启动，则必须修改Redis配置文件，就在我们之前解压的redis安装包下（/usr/local/src/redis-6.2.6），名字叫redis.conf：

我们先将这个配置文件备份一份：

cp redis.conf redis.conf.bck

然后修改redis.conf文件中的一些配置：

# 允许访问的地址，默认是127.0.0.1，会导致只能在本地访问。修改为0.0.0.0则可以在任意IP访问，生产环境不要设置为0.0.0.0
bind 0.0.0.0
# 守护进程，修改为yes后即可后台运行
daemonize yes 
# 密码，设置后访问Redis必须输入密码
requirepass 123321

Redis的其它常见配置：

# 监听的端口
port 6379
# 工作目录，默认是当前目录，也就是运行redis-server时的命令，日志、持久化等文件会保存在这个目录
dir .
# 数据库数量，设置为1，代表只使用1个库，默认有16个库，编号0~15
databases 1
# 设置redis能够使用的最大内存
maxmemory 512mb
# 日志文件，默认为空，不记录日志，可以指定日志文件名
logfile "redis.log"

启动Redis：

# 进入redis安装目录 
cd /usr/local/src/redis-6.2.6
# 启动
redis-server redis.conf

停止服务：

# 利用redis-cli来执行 shutdown 命令，即可停止 Redis 服务，
# 因为之前配置了密码，因此需要通过 -u 来指定密码
redis-cli -u 123321 shutdown

1.3.6.开机自启

我们也可以通过配置来实现开机自启。

首先，新建一个系统服务文件：

vi /etc/systemd/system/redis.service

内容如下：

[Unit]
Description=redis-server
After=network.target

[Service]
Type=forking
ExecStart=/usr/local/bin/redis-server /usr/local/src/redis-6.2.6/redis.conf
PrivateTmp=true

[Install]
WantedBy=multi-user.target

然后重载系统服务：

systemctl daemon-reload

现在，我们可以用下面这组命令来操作redis了：

# 启动
systemctl start redis
# 停止
systemctl stop redis
# 重启
systemctl restart redis
# 查看状态
systemctl status redis

执行下面的命令，可以让redis开机自启：

systemctl enable redis

1.4.Redis桌面客户端

安装完成Redis，我们就可以操作Redis，实现数据的CRUD了。这需要用到Redis客户端，包括：

• 命令行客户端

• 图形化桌面客户端

• 编程客户端

1.4.1.Redis命令行客户端

Redis安装完成后就自带了命令行客户端：redis-cli，使用方式如下：

redis-cli [options] [commonds]

其中常见的options有：

• -h 127.0.0.1：指定要连接的redis节点的IP地址，默认是127.0.0.1

• -p 6379：指定要连接的redis节点的端口，默认是6379

• -a 123321：指定redis的访问密码

其中的commonds就是Redis的操作命令，例如：

• ping：与redis服务端做心跳测试，服务端正常会返回pong

不指定commond时，会进入redis-cli的交互控制台：

1.4.2.图形化桌面客户端

GitHub上的大神编写了Redis的图形化桌面客户端，地址：https://github.com/uglide/RedisDesktopManager

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：https://github.com/lework/RedisDesktopManager-Windows/releases

1.4.3.安装

在课前资料中可以找到Redis的图形化桌面客户端：

解压缩后，运行安装程序即可安装：

安装完成后，在安装目录下找到rdm.exe文件：

双击即可运行：

1.4.4.建立连接

点击左上角的连接到Redis服务器按钮：

在弹出的窗口中填写Redis服务信息：

点击确定后，在左侧菜单会出现这个链接：

点击即可建立连接了。

Redis默认有16个仓库，编号从0至15. 通过配置文件可以设置仓库数量，但是不超过16，并且不能自定义仓库名称。

如果是基于redis-cli连接Redis服务，可以通过select命令来选择数据库：

# 选择 0号库
select 0

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

• 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

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。

数值类型字符串，数字编码成二进制 存储到字节数组。 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（set not exist）：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

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}

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

As of Redis version 4.0.0, this command is regarded as deprecated.

HMSET 已经被弃用了，直接用HSET就行了

• 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value

• 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：L 队首，R队尾

• 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

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

例如两个集合：s1和s2: 求交集：SINTER s1 s2

求s1与s2的不同：SDIFF s1 s2

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 sadd zs lisi wangwu zhaoliu

• 李四的好友有：王五、麻子、二狗 sadd..

2. 利用Set的命令实现下列功能：

• 计算张三的好友有几人 scard zs

• 计算张三和李四有哪些共同好友 sinter zs ls

• 查询哪些人是张三的好友却不是李四的好友 sdiff zs li

• 查询张三和李四的好友总共有哪些人 sunion zs ls

• 判断李四是否是张三的好友 sismember zs lisi

• 判断张三是否是李四的好友 sismember ls zhangsan

• 将李四从张三的好友列表中移除 srem zs lisi

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

3.1.1.快速入门

我们先来个快速入门：

1）引入依赖：

    redis.clients
    jedis
    3.7.0



    org.junit.jupiter
    junit-jupiter
    5.7.0
    test

2）建立连接

新建一个单元测试类，内容如下：

private Jedis jedis;

@BeforeEach
void setUp() {
    // 1.建立连接
    // jedis = new Jedis("192.168.150.101", 6379);
    jedis = JedisConnectionFactory.getJedis();
    // 2.设置密码
    jedis.auth("123321");
    // 3.选择库
    jedis.select(0);
}

3）测试：

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

@Test
void testHash() {
    // 插入hash数据
    jedis.hset("user:1", "name", "Jack");
    jedis.hset("user:1", "age", "21");

    // 获取
    Map map = jedis.hgetAll("user:1");
    System.out.println(map);
}

4）释放资源

@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.jedis.util;
import redis.clients.jedis.*;

public class JedisConnectionFactory {

    private static JedisPool jedisPool;

    static {
        // 配置连接池
        JedisPoolConfig poolConfig = new JedisPoolConfig();
        poolConfig.setMaxTotal(8);//最大链接
        poolConfig.setMaxIdle(8);//最大空闲链接
        poolConfig.setMinIdle(0);//最小空闲链接
        poolConfig.setMaxWaitMillis(1000);//最长等待时间，ms  新版本已被弃用
//jedis新版 设置最大等待时间为jedisPoolConfig.setMaxWait(Duration.ofMillis(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, "192.168.150.101", 6379, 1000, "123321");
    }

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

3.2.SpringDataRedis客户端

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maven项目，然后按照下面步骤执行：

1）引入依赖

    4.0.0
    
        org.springframework.boot
        spring-boot-starter-parent
        2.5.7
         
    
    com.heima
    redis-demo
    0.0.1-SNAPSHOT
    redis-demo
    Demo project for Spring Boot
    
        1.8
    
    
        
        
            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
        
    

    
        
            
                org.springframework.boot
                spring-boot-maven-plugin
                
                    
                        
                            org.projectlombok
                            lombok
                        
                    
                
            
        
    

2）配置Redis

spring:
  redis:
    host: 192.168.150.101
    port: 6379
    password: 123321
    lettuce:
      pool:
        max-active: 8
        max-idle: 8
        min-idle: 0
        max-wait: 100ms

3）注入RedisTemplate

因为有了SpringBoot的自动装配，我们可以拿来就用：

@SpringBootTest
class RedisStringTests {

    @Autowired
    private RedisTemplate redisTemplate;
}

4）编写测试

@SpringBootTest
class RedisStringTests {

    @Autowired
    private RedisTemplate edisTemplate;

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

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：

@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;
    }
}

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。

因为存入和读取时的序列化及反序列化都是我们自己实现的，SpringDataRedis就不会将class信息写入Redis了。

这种用法比较普遍，因此SpringDataRedis就提供了RedisTemplate的子类：StringRedisTemplate，它的key和value的序列化方式默认就是String方式。

省去了我们自定义RedisTemplate的序列化方式的步骤，而是直接使用：

@Autowired
private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;
// JSON序列化工具
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 json = mapper.writeValueAsString(user);
    // 写入数据
    stringRedisTemplate.opsForValue().set("user:200", json);

    // 获取数据
    String jsonUser = stringRedisTemplate.opsForValue().get("user:200");
    // 手动反序列化
    User user1 = mapper.readValue(jsonUser, User.class);
    System.out.println("user1 = " + user1);
}

3.2.4 Hash结构操作

在基础篇的最后，咱们对Hash结构操作一下，收一个小尾巴，这个代码咱们就不再解释啦

@SpringBootTest
class RedisStringTests {
    @Autowired
    private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;

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

        Map entries = stringRedisTemplate.opsForHash().entries("user:400");
        System.out.println("entries = " + entries);
    }
}