01-Redis快速入门

ゝ一纸荒年。 2024-03-02 04:38 119阅读 0赞

## 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：

![image-20220502190959608][]

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：

![37c8257076ee24505d2ae67e4f8d89af.png][]

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：

![99a3c5b1a728ec8772111a47564cb8f8.png][]

也可以是文档型：

![8a573881395f7e4d4bc42de900a8b4b1.png][]

甚至可以是图格式：

![53f7969d0ef3cf1ba33f08dcf0c9851d.png][]

#### 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：

![307eb5b579840403ef260ccc96d3928f.png][]

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。

![2884f668fd1d57d6a0cd03ae9523867b.png][]

#### 1.1.4.事务 ####

传统关系型数据库能满足事务ACID的原则。

![b44e1851a08d9fb65054a46169d48cc2.png][]

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：

![976ee6ac7d34f4dcba585a89a441facd.png][]

*  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**Re**mote **D**ictionary **S**erver 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 ###

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：

![a6a37776a04e96801a4a492b2a04b01f.png][]

例如，我放到了/usr/local/src 目录：

![bb12e2c7bbf3f797391212fd35338538.png][]

解压缩：

tar -xzf redis-6.2.6.tar.gz

解压后：

![image-20211211080339076][]

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：

![afc6118edfaf8640d5c68b607c9d93d8.png][]

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

如图：

![cfe48155124a1136b22dbdaa040016ab.png][]

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。不推荐使用。

#### 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：

![image-20211211082225509][]

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：

![603561ed640148aa2d219031e9d3d89c.png][]

#### 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：

![26d90f6db4b654186cd3df65bc9d30f0.png][]

解压缩后，运行安装程序即可安装：

![220986b2ba551574dc926578644158fe.png][]

安装完成后，在安装目录下找到rdm.exe文件：

![2c7ff76c34f62b509d428c62f53209a2.png][]

双击即可运行：

![2becd9c302380d2b71e99f0846f965b1.png][]

#### 1.4.4.建立连接 ####

点击左上角的`连接到Redis服务器`按钮：

![e448a5d3c6f3021fa28109eaafd8a745.png][]

在弹出的窗口中填写Redis服务信息：

![50ab628a45eca1db9929c43933b1420e.png][]

点击确定后，在左侧菜单会出现这个链接：

![c071827a933a91f1b50138323c312dbb.png][]

点击即可建立连接了。

![038ee3f90086e06cad1143b6c49b74b6.png][]

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：

![5cf2b7ac6835f6728114e1d3430c2678.png][]

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 ][https_redis.io_commands]）可以查看到不同的命令：

![b8b4dcddcd9c4c59f98c8d6a3394b7bd.png][]

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：

![15b3caa6e288919a915c1cd55da90496.png][]

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。字符串类型的最大空间不能超过512m.

![9e6e5d20746d98097ec00b90aaaa7a8b.png][]

#### 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

#### 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：

<table> 
 <thead> 
  <tr> 
   <th><strong>KEY</strong></th> 
   <th><strong>VALUE</strong></th> 
  </tr> 
 </thead> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td>heima:user:1</td> 
   <td>{“id”:1, “name”: “Jack”, “age”: 21}</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>heima:product:1</td> 
   <td>{“id”:1, “name”: “小米11”, “price”: 4999}</td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

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：

![add35a0462b25e886290814cc8894fe9.png][]

### 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：

![c1c5adc8263377910208864c10db372e.png][]

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：

![9bc5cee47fc68404a5b8817aa32723a9.png][]

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
 *  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

### 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:

![a121c4893744e5d148e34941d6ea4307.png][]

求交集：SINTER s1 s2

求s1与s2的不同：SDIFF s1 s2

![69c73ee392cc084335a46754e9233b4b.png][]

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

1.  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/

![2e32f83d02afea1eb6226dcea820730f.png][]

其中Java客户端也包含很多：

![image-20220609102817435][]

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：

<dependency>
        <groupId>redis.clients</groupId>
        <artifactId>jedis</artifactId>
        <version>3.7.0</version>
    </dependency>
    
    <dependency>
        <groupId>org.junit.jupiter</groupId>
        <artifactId>junit-jupiter</artifactId>
        <version>5.7.0</version>
        <scope>test</scope>
    </dependency>

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<String, String> 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);
            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, "192.168.150.101", 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：

![eb73b28fcffd5fbdb850710808b84c40.png][]

#### 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 #####

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
    <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
             xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 https://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
        <modelVersion>4.0.0</modelVersion>
        <parent>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId>
            <version>2.5.7</version>
            <relativePath/> 
        </parent>
        <groupId>com.heima</groupId>
        <artifactId>redis-demo</artifactId>
        <version>0.0.1-SNAPSHOT</version>
        <name>redis-demo</name>
        <description>Demo project for Spring Boot</description>
        <properties>
            <java.version>1.8</java.version>
        </properties>
        <dependencies>
            
            <dependency>
                <groupId>org.springframework.boot</groupId>
                <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
            </dependency>
            
            <dependency>
                <groupId>org.apache.commons</groupId>
                <artifactId>commons-pool2</artifactId>
            </dependency>
            
            <dependency>
                <groupId>com.fasterxml.jackson.core</groupId>
                <artifactId>jackson-databind</artifactId>
            </dependency>
            <dependency>
                <groupId>org.projectlombok</groupId>
                <artifactId>lombok</artifactId>
                <optional>true</optional>
            </dependency>
            <dependency>
                <groupId>org.springframework.boot</groupId>
                <artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
                <scope>test</scope>
            </dependency>
        </dependencies>
    
        <build>
            <plugins>
                <plugin>
                    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
                    <artifactId>spring-boot-maven-plugin</artifactId>
                    <configuration>
                        <excludes>
                            <exclude>
                                <groupId>org.projectlombok</groupId>
                                <artifactId>lombok</artifactId>
                            </exclude>
                        </excludes>
                    </configuration>
                </plugin>
            </plugins>
        </build>
    
    </project>

##### 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：

![caf9865eccaa04187e1b59f066632810.png][]

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：

![36367408bf50f21d09939ae149eb8380.png][]

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<String, Object> redisTemplate(RedisConnectionFactory connectionFactory){
        
            // 创建RedisTemplate对象
            RedisTemplate<String, Object> 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：

![fcd349663c2bf4a9221e6b36bf50291a.png][]

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。

![65fe61d521144e9f858e278d9246730e.png][]

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。

![0eaf74dfe418f747daad837803f153e7.png][]

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);
    }

SON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 ####

\[外链图片转存中…(img-7Jcov57D-1695107811546)\]

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。

\[外链图片转存中…(img-xa1Kvlha-1695107811546)\]

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

[image-20220502190959608]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/02/7d932bbb6574447897fbcceaca629ed7.png
[37c8257076ee24505d2ae67e4f8d89af.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/02/77357da8fc6b49168cce10f7f39f70e5.png
[99a3c5b1a728ec8772111a47564cb8f8.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/02/628d533e583a489c9737a4b4d0d3479f.png
[8a573881395f7e4d4bc42de900a8b4b1.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/02/5b44ed07ea4f48658c98c9670d574bff.png
[53f7969d0ef3cf1ba33f08dcf0c9851d.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/02/1d362c5dcb0646ce9e62d8894e5d7da2.png
[307eb5b579840403ef260ccc96d3928f.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/02/33c5674063344013a310f04c0c0064b1.png
[2884f668fd1d57d6a0cd03ae9523867b.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/02/93b9262eafec4fd596229996b3496676.png
[b44e1851a08d9fb65054a46169d48cc2.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/02/73f19f4589ae4617912cf6c724859c44.png
[976ee6ac7d34f4dcba585a89a441facd.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/02/1a8a7c6648d04744be169268b4c47bde.png
[a6a37776a04e96801a4a492b2a04b01f.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/02/e0e201c52df84676919977b656abce56.png
[bb12e2c7bbf3f797391212fd35338538.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/02/4447db64c0144cee92682f07314e599b.png
[image-20211211080339076]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/02/c66fb4fef98f4ec7aefdfd0809ac9bf0.png
[afc6118edfaf8640d5c68b607c9d93d8.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/02/8a4cb484025b4e1eaecced1e14f08230.png
[cfe48155124a1136b22dbdaa040016ab.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/02/f4dcd98fca3d469bbe8cc38ef81f1450.png
[image-20211211082225509]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/02/98eb553c50404661bf9f057eef79c7a4.png
[603561ed640148aa2d219031e9d3d89c.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/02/4868159252344d89a44fc13b581ea47f.png
[26d90f6db4b654186cd3df65bc9d30f0.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/02/889fc59f7d8f4ddd923bdb09620c705b.png
[220986b2ba551574dc926578644158fe.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/02/c6b319b20a4a4905bdea68d89f89d51d.png
[2c7ff76c34f62b509d428c62f53209a2.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/02/b7e725f1177247e584f5c28a0d839ffc.png
[2becd9c302380d2b71e99f0846f965b1.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/02/d14811bfa0324b0faf31a5d4a1b7e48d.png
[e448a5d3c6f3021fa28109eaafd8a745.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/02/3d5d34e810744f9fa2efc2b8156c47de.png
[50ab628a45eca1db9929c43933b1420e.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/02/17002b233ade480aa3413f2934ad69b0.png
[c071827a933a91f1b50138323c312dbb.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/02/9e8431bf96804dbd886f13441341c260.png
[038ee3f90086e06cad1143b6c49b74b6.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/02/ff0e7bae09b14a99a0d29b025bd2ec08.png
[5cf2b7ac6835f6728114e1d3430c2678.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/02/2b21c2be70014f988d0ec81806176c51.png
[https_redis.io_commands]: https://redis.io/commands
[b8b4dcddcd9c4c59f98c8d6a3394b7bd.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/02/5cbcfbd0e1384dd8ba8ae6b747ed6574.png
[15b3caa6e288919a915c1cd55da90496.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/02/50057709f9cc450a915fb26d8975d413.png
[9e6e5d20746d98097ec00b90aaaa7a8b.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/02/a70d2895286a4b5bb21e77ed8f8fda82.png
[add35a0462b25e886290814cc8894fe9.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/02/ed941e0953244e63a6f4f9f503d7b42c.png
[c1c5adc8263377910208864c10db372e.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/02/b9e7d971600d437ba3b5a6fec6cebfa4.png
[9bc5cee47fc68404a5b8817aa32723a9.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/02/7d3f588745cf4abcb8c027eefb3b9fa2.png
[a121c4893744e5d148e34941d6ea4307.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/02/5b0f89672d0249beaf2071ded4ecbd1a.png
[69c73ee392cc084335a46754e9233b4b.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/02/0732a68602674ce7add38b530490a412.png
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[image-20220609102817435]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/02/f777f51941be47b9b5774c4cdfd38a38.png
[eb73b28fcffd5fbdb850710808b84c40.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/02/a90c12da0fec48f08e423d828ed01630.png
[caf9865eccaa04187e1b59f066632810.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/02/5d4698f3b8f2408c94c7c40d2be7fe3a.png
[36367408bf50f21d09939ae149eb8380.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/02/28cc212b992845b2902ed62cd3db5058.png
[fcd349663c2bf4a9221e6b36bf50291a.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/02/891de7fe853146019ba59afb34a394cc.png
[65fe61d521144e9f858e278d9246730e.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/02/2c0305ab96f844f0aa89e93dedaa3c4c.png
[0eaf74dfe418f747daad837803f153e7.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/02/ee00ca6e11db40b888ab4d214a2db858.png