Redis(一)（基础篇）
1.Redis简单介绍
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。
对于存储的数据，没有类似Mysql那么严格的约束，比如唯一性，是否可以为null等等，所以我们把这种松散结构的数据库，称之为NoSQL数据库。
2.初始Redis
2.1.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**。
2.1.1.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：
2.1.2.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。
2.1.3.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。
2.1.4.事务
传统关系型数据库能满足事务ACID的原则。
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。
2.1.5.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
3. Redis常见命令
3.1 Redis数据结构介绍
Redis是一个key-value的数据库，key一般是String类型，不过value的类型多种多样：
贴心小建议：命令不要死记，学会查询就好啦
3.2 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：
课堂代码如下
KEYS
127.0.0.1:6379> keys *
1) "name"
2) "age"
127.0.0.1:6379>
# 查询以a开头的key
127.0.0.1:6379> keys a*
1) "age"
127.0.0.1:6379>**贴心小提示：在生产环境下，不推荐使用keys 命令，因为这个命令在key过多的情况下，效率不高**
DEL
127.0.0.1:6379> help del
DEL key [key ...]
summary: Delete a key
since: 1.0.0
group: generic
127.0.0.1:6379> del name #删除单个
(integer) 1 #成功删除1个
127.0.0.1:6379> keys *
1) "age"
127.0.0.1:6379> MSET k1 v1 k2 v2 k3 v3 #批量添加数据
OK
127.0.0.1:6379> keys *
1) "k3"
2) "k2"
3) "k1"
4) "age"
127.0.0.1:6379> del k1 k2 k3 k4
(integer) 3 #此处返回的是成功删除的key，由于redis中只有k1,k2,k3 所以只成功删除3个，最终返回
127.0.0.1:6379>
127.0.0.1:6379> keys * #再查询全部的key
1) "age" #只剩下一个了
127.0.0.1:6379>EXISTS
127.0.0.1:6379> help EXISTS
EXISTS key [key ...]
summary: Determine if a key exists
since: 1.0.0
group: generic
127.0.0.1:6379> exists age
(integer) 1
127.0.0.1:6379> exists name
(integer) 0EXPIRE
**贴心小提示**：内存非常宝贵，对于一些数据，我们应当给他一些过期时间，当过期时间到了之后，他就会自动被删除~
127.0.0.1:6379> expire age 10
(integer) 1
127.0.0.1:6379> ttl age
(integer) 8
127.0.0.1:6379> ttl age
(integer) 6
127.0.0.1:6379> ttl age
(integer) -2
127.0.0.1:6379> ttl age
(integer) -2 #当这个key过期了，那么此时查询出来就是-2
127.0.0.1:6379> keys *
(empty list or set)
127.0.0.1:6379> set age 10 #如果没有设置过期时间
OK
127.0.0.1:6379> ttl age
(integer) -1 # ttl的返回值就是-13.3 Redis命令-String命令
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
| KEY |
VALUE |
| msg |
hello world |
| num |
10 |
| score |
92.5 |
String的常见命令有：
**贴心小提示**：以上命令除了INCRBYFLOAT 都是常用命令
SET 和GET: 如果key不存在则是新增，如果存在则是修改
127.0.0.1:6379> set name Rose //原来不存在
OK
127.0.0.1:6379> get name
"Rose"
127.0.0.1:6379> set name Jack //原来存在，就是修改
OK
127.0.0.1:6379> get name
"Jack"MSET和MGET
127.0.0.1:6379> MSET k1 v1 k2 v2 k3 v3
OK
127.0.0.1:6379> MGET name age k1 k2 k3
1) "Jack" //之前存在的name
2) "10" //之前存在的age
3) "v1"
4) "v2"
5) "v3"INCR和INCRBY和DECY
127.0.0.1:6379> get age
"10"
127.0.0.1:6379> incr age //增加1
(integer) 11
127.0.0.1:6379> get age //获得age
"11"
127.0.0.1:6379> incrby age 2 //一次增加2
(integer) 13 //返回目前的age的值
127.0.0.1:6379> incrby age 2
(integer) 15
127.0.0.1:6379> incrby age -1 //也可以增加负数，相当于减
(integer) 14
127.0.0.1:6379> incrby age -2 //一次减少2个
(integer) 12
127.0.0.1:6379> DECR age //相当于 incr 负数，减少正常用法
(integer) 11
127.0.0.1:6379> get age
"11"
SETNX
127.0.0.1:6379> help setnx
SETNX key value
summary: Set the value of a key, only if the key does not exist
since: 1.0.0
group: string
127.0.0.1:6379> set name Jack //设置名称
OK
127.0.0.1:6379> setnx name lisi //如果key不存在，则添加成功
(integer) 0
127.0.0.1:6379> get name //由于name已经存在，所以lisi的操作失败
"Jack"
127.0.0.1:6379> setnx name2 lisi //name2 不存在，所以操作成功
(integer) 1
127.0.0.1:6379> get name2
"lisi"SETEX
127.0.0.1:6379> setex name 10 jack
OK
127.0.0.1:6379> ttl name
(integer) 8
127.0.0.1:6379> ttl name
(integer) 7
127.0.0.1:6379> ttl name
(integer) 53.4 Redis命令-Key的层级结构
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：
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。
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：
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} |
一旦我们向redis采用这样的方式存储，那么在可视化界面中，redis会以层级结构来进行存储，形成类似于这样的结构，更加方便Redis获取数据
3.5 Redis命令-Hash命令
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：
| KEY |
VALUE |
| heima:user:1 |
{name:"Jack", age:21} |
| heima:user:2 |
{name:"Rose", age:18} |
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：
| KEY |
VALUE |
|
| field |
value |
|
| heima:user:1 |
name |
Jack |
| age |
21 |
|
| heima:user:2 |
name |
Rose |
| age |
18 |
|
Hash的常见命令有：
**贴心小提示**：哈希结构也是我们以后实际开发中常用的命令哟
HSET和HGET
127.0.0.1:6379> HSET heima:user:3 name Lucy//大key是 heima:user:3 小key是name，小value是Lucy
(integer) 1
127.0.0.1:6379> HSET heima:user:3 age 21// 如果操作不存在的数据，则是新增
(integer) 1
127.0.0.1:6379> HSET heima:user:3 age 17 //如果操作存在的数据，则是修改
(integer) 0
127.0.0.1:6379> HGET heima:user:3 name
"Lucy"
127.0.0.1:6379> HGET heima:user:3 age
"17"HMSET和HMGET
127.0.0.1:6379> HMSET heima:user:4 name HanMeiMei
OK
127.0.0.1:6379> HMSET heima:user:4 name LiLei age 20 sex man
OK
127.0.0.1:6379> HMGET heima:user:4 name age sex
1) "LiLei"
2) "20"
3) "man"HGETALL
127.0.0.1:6379> HGETALL heima:user:4
1) "name"
2) "LiLei"
3) "age"
4) "20"
5) "sex"
6) "man"HKEYS和HVALS
127.0.0.1:6379> HKEYS heima:user:4
1) "name"
2) "age"
3) "sex"
127.0.0.1:6379> HVALS heima:user:4
1) "LiLei"
2) "20"
3) "man"HINCRBY
127.0.0.1:6379> HINCRBY heima:user:4 age 2
(integer) 22
127.0.0.1:6379> HVALS heima:user:4
1) "LiLei"
2) "22"
3) "man"
127.0.0.1:6379> HINCRBY heima:user:4 age -2
(integer) 20HSETNX
127.0.0.1:6379> HSETNX heima:user4 sex woman
(integer) 1
127.0.0.1:6379> HGETALL heima:user:3
1) "name"
2) "Lucy"
3) "age"
4) "17"
127.0.0.1:6379> HSETNX heima:user:3 sex woman
(integer) 1
127.0.0.1:6379> HGETALL heima:user:3
1) "name"
2) "Lucy"
3) "age"
4) "17"
5) "sex"
6) "woman"3.6 Redis命令-List命令
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
LPUSH和RPUSH
127.0.0.1:6379> LPUSH users 1 2 3
(integer) 3
127.0.0.1:6379> RPUSH users 4 5 6
(integer) 6LPOP和RPOP
127.0.0.1:6379> LPOP users
"3"
127.0.0.1:6379> RPOP users
"6"LRANGE
127.0.0.1:6379> LRANGE users 1 2
1) "1"
2) "4"3.7 Redis命令-Set命令
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类型的常见命令**
* 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
127.0.0.1:6379> sadd s1 a b c
(integer) 3
127.0.0.1:6379> smembers s1
1) "c"
2) "b"
3) "a"
127.0.0.1:6379> srem s1 a
(integer) 1
127.0.0.1:6379> SISMEMBER s1 a
(integer) 0
127.0.0.1:6379> SISMEMBER s1 b
(integer) 1
127.0.0.1:6379> SCARD s1
(integer) 2**案例**
* 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
* 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
127.0.0.1:6379> SADD zs lisi wangwu zhaoliu
(integer) 3
127.0.0.1:6379> SADD ls wangwu mazi ergou
(integer) 3
127.0.0.1:6379> SCARD zs
(integer) 3
127.0.0.1:6379> SINTER zs ls
1) "wangwu"
127.0.0.1:6379> SDIFF zs ls
1) "zhaoliu"
2) "lisi"
127.0.0.1:6379> SUNION zs ls
1) "wangwu"
2) "zhaoliu"
3) "lisi"
4) "mazi"
5) "ergou"
127.0.0.1:6379> SISMEMBER zs lisi
(integer) 1
127.0.0.1:6379> SISMEMBER ls zhangsan
(integer) 0
127.0.0.1:6379> SREM zs lisi
(integer) 1
127.0.0.1:6379> SMEMBERS zs
1) "zhaoliu"
2) "wangwu"3.8 Redis命令-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
4.Redis的Java客户端-Jedis
4.1 Jedis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();
}
}4.2 Jedis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
有关池化思想，并不仅仅是这里会使用，很多地方都有，比如说我们的数据库连接池，比如我们tomcat中的线程池，这些都是池化思想的体现。
4.2.1.创建Jedis的连接池
public class JedisConnectionFacotry {
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
jedisPool = new JedisPool(poolConfig,
"192.168.150.101",6379,1000,"123321");
}
public static Jedis getJedis(){
return jedisPool.getResource();
}
}**代码说明：**
- 1） JedisConnectionFacotry：工厂设计模式是实际开发中非常常用的一种设计模式，我们可以使用工厂，去降低代的耦合，比如Spring中的Bean的创建，就用到了工厂设计模式
- 2）静态代码块：随着类的加载而加载，确保只能执行一次，我们在加载当前工厂类的时候，就可以执行static的操作完成对 连接池的初始化
- 3）最后提供返回连接池中连接的方法.
4.2.2.改造原始代码
**代码说明:**
1.在我们完成了使用工厂设计模式来完成代码的编写之后，我们在获得连接时，就可以通过工厂来获得。
，而不用直接去new对象，降低耦合，并且使用的还是连接池对象。
2.当我们使用了连接池后，当我们关闭连接其实并不是关闭，而是将Jedis还回连接池的。
@BeforeEach
void setUp(){
//建立连接
/*jedis = new Jedis("127.0.0.1",6379);*/
jedis = JedisConnectionFacotry.getJedis();
//选择库
jedis.select(0);
}
@AfterEach
void tearDown() {
if (jedis != null) {
jedis.close();
}
}5.Redis的Java客户端-SpringDataRedis
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：
5.1 方法一
SpringBoot已经提供了对SpringDataRedis的支持，使用非常简单：
org.springframework.boot
spring-boot-starter-data-redis
org.apache.commons
commons-pool2
2.配置文件
spring:
redis:
host: 192.168.56.100
port: 6379
password: Pengjixuan0524.
lettuce:
pool:
max-active: 8
max-idle: 8
min-idle: 0
max-wait: 100ms3.数据序列化器
package cn.jxust.redisdemo.config;/*
*
* @author pengjx
*
* */
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 redisConnectionFactory){
//创建RedisTemplate对象
RedisTemplate redisTemplate = new RedisTemplate<>();
//设置连接工厂
redisTemplate.setConnectionFactory(redisConnectionFactory);
//创建JSON序列化工具
GenericJackson2JsonRedisSerializer jsonRedisSerializer=new GenericJackson2JsonRedisSerializer();
//设置key的序列化
redisTemplate.setKeySerializer(RedisSerializer.string());
redisTemplate.setHashKeySerializer(RedisSerializer.string());
//设置Value的序列化
redisTemplate.setValueSerializer(jsonRedisSerializer);
redisTemplate.setHashKeySerializer(jsonRedisSerializer);
//返回
return redisTemplate;
}
}
@Autowired
private RedisTemplate redisTemplate;@Test
void testString() {
redisTemplate.opsForValue().set("name","xiaoming");
Object name = redisTemplate.opsForValue().get("name");
System.out.println(name);
}5.2 方法二
尽管JSON的序列化方式可以满足我们的需求，但依然存在一些问题，如图：
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。
为了减少内存的消耗，我们可以采用手动序列化的方式，换句话说，就是不借助默认的序列化器，而是我们自己来控制序列化的动作，同时，我们只采用String的序列化器，这样，在存储value时，我们就不需要在内存中就不用多存储数据，从而节约我们的内存空间
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：
@Test
public void testUser(){
//创建对象
User user = new User("胡歌", 21);
//手动序列化
String jsonString = JSON.toJSONString(user);
//写入数据
stringRedisTemplate.opsForValue().set("user:200",jsonString);
//获取数据
String u = stringRedisTemplate.opsForValue().get("user:200");
//手动反序列化
User user1 = JSON.parseObject(u, User.class);
System.out.println(user1);
}5.3 总结
RedisTemplate的两种序列化实践方案：
方案一：
方案二：