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【面试】浅学Redis_redis 广播-CSDN博客
Redis是一种高性能开源的基于内存的,采用键值对存储的非关系型数据库,它支持多种数据结构,包括字符串、哈希表、列表、集合、有序集合等。Redis的特点之一是数据存储在内存中,因此读写速度非常快。
以下是Redis的一些主要特点和作用:
高性能: Redis的数据存储在内存中,读写速度非常快,这使得它成为处理大量请求的理想选择。
数据结构丰富: Redis支持多种数据结构,包括字符串、哈希表、列表、集合、有序集合等。这使得它可以应用于各种不同的场景,如缓存、消息队列、计数器等。
持久化: Redis可以通过将数据写入磁盘来实现持久化,以防止数据丢失。它支持两种持久化方式:RDB(快照)和AOF(日志文件)。
分布式: Redis支持分布式架构,可以将数据分布在多个节点上,提高系统的扩展性和容错性。
缓存: 作为缓存系统,Redis可以用于存储频繁访问的数据,以减轻数据库负载,提高访问速度。
消息队列: Redis的发布/订阅机制可以用作简单的消息队列,用于解耦系统的各个组件。
计数器: Redis的原子操作和高速性使其成为实现计数器功能的理想选择,例如网站的访问计数器。
事务支持: Redis支持事务,可以将多个命令包装在一个事务中,保证这些命令要么全部执行成功,要么全部失败。
存储结构包含:String字符串,List列表,Set集合,ZSet有序集合,Hash哈希。
String(字符串):
适用场景:存储简单的键值对数据,如配置信息、计数器等。
示例应用:缓存系统配置、用户token、简单计数器。
Hash(哈希表):
适用场景:存储对象的多个字段,方便获取和更新特定字段。
示例应用:用户信息存储、对象属性存储。
List(列表):
适用场景:存储有序的元素列表,支持在两端进行元素的插入和删除。
示例应用:消息队列、任务队列、实时消息推送。
Set(集合):
适用场景:存储不重复的元素集合,支持集合运算(交集、并集、差集)。
示例应用:用户标签、共同关注的好友、无序集合数据。
ZSet(有序集合):
适用场景:类似Set,但每个元素都关联一个分数,用于支持元素的有序排列。
示例应用:排行榜、按权重排序的任务队列。
如何使用呢?
String(字符串):
// 存储String类型数据
redisTemplate.opsForValue().set("greeting", "Hello, Redis!");
// 读取String类型数据
String value = (String) redisTemplate.opsForValue().get("greeting");
System.out.println(value); // 输出: Hello, Redis!
Hash(哈希表):
// 存储Hash类型数据
redisTemplate.opsForHash().put("userDetails", "userId", "123");
redisTemplate.opsForHash().put("userDetails", "userName", "John Doe");
// 读取Hash类型数据
String userId = (String) redisTemplate.opsForHash().get("userDetails", "userId");
String userName = (String) redisTemplate.opsForHash().get("userDetails", "userName");
System.out.println(userId); // 输出: 123
System.out.println(userName); // 输出: John Doe
List(列表):
// 存储List类型数据
redisTemplate.opsForList().rightPushAll("tasks", "task1", "task2");
// 读取List类型数据
List tasks = redisTemplate.opsForList().range("tasks", 0, -1);
System.out.println(tasks); // 输出: [task1, task2]
Set(集合):
// 存储Set类型数据
redisTemplate.opsForSet().add("uniqueUsers", "user1", "user2", "user3");
// 读取Set类型数据
Set uniqueUsers = redisTemplate.opsForSet().members("uniqueUsers");
System.out.println(uniqueUsers); // 输出: [user1, user2, user3]
ZSet(有序集合):
// 存储ZSet类型数据
redisTemplate.opsForZSet().add("topScores", "player1", 100.0);
redisTemplate.opsForZSet().add("topScores", "player2", 150.0);
// 读取ZSet类型数据(按分数从小到大排序)
Set> topScores = redisTemplate.opsForZSet().rangeWithScores("topScores", 0, -1);
for (ZSetOperations.TypedTuple
在pom.xml中添加redis的依赖:
org.springframework.boot
spring-boot-starter-data-redis
在application.properties或(application.yml)中配置redis连接信息,如下:
spring:
data:
redis:
port: 6379
username:
password:
host: 127.0.0.1
package com.example.springbootredis.service.impl;
import com.example.springbootredis.domain.Courses;
import com.example.springbootredis.mapper.CoursesMapper;
import com.example.springbootredis.service.CoursesService;
import com.fasterxml.jackson.core.JsonProcessingException;
import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
import org.springframework.stereotype.Service;
import java.util.Arrays;
import java.util.List;
@Service
@Slf4j
public class CoursesServiceImpl implements CoursesService {
@Autowired
private RedisTemplate redisTemplate;
@Autowired
private CoursesMapper coursesMapper;
@Override
public List findAll() throws JsonProcessingException {
// 从Redis缓存中进行获取
String cachedSalaries = (String) redisTemplate.opsForValue().get("Salaries");
if (cachedSalaries != null) {
// 如果有直接进行返回
log.info("从缓存中获取");
return Arrays.asList(new ObjectMapper().readValue(cachedSalaries, Courses[].class));
}
// 如果redis缓存中没有,从数据库中进行查询,然后同步到缓存中
List courses = coursesMapper.findAll();
if (!courses.isEmpty()) {
// 同步到Redis缓存当中
log.info("从数据库中获取,并同步到缓存当中");
redisTemplate.opsForValue().set("Salaries", new ObjectMapper().writeValueAsString(courses));
return courses;
}
return null;
}
}
上述只给出了Redis相关部分的代码,如果想进行测试,直接拉去gitee代码,然后在数据库中执行courses对应的sql,还有修改数据库用户名和密码即可测试。
测试结果:
测试从数据查询和从redis缓存中查询的效率差别。
gitee下载地址:https://gitee.com/sophisticatedxin/springboot-redis.git