Redis教程

Redis快速入门

Redis的常见命令和客户端使用

初识Redis

Redis 前世今生，作者是一个以色列人，曾经在做一个关于广告业务，需要使用一款内存数据库，市面没有，自己就写了一个，Redis 诞生。

Redis 是 一款基于内存的数据存储结构！

【内存】存储介质：半导体。

​ 特点：存储效率高，断电数据丢失，存储容量小

外存【磁盘、U盘、光盘等】

​ 特点：容量大、存储效率低，数据断电不会丢失

针对Redis 核心操作就是 存 和 取！

怎么存？怎么取？

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。

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。

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：

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。

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。

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。

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

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/

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.

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

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

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：

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

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

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：

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。

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

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

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

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：

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

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：

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

Redis常见命令

Redis数据结构介绍

Redis 规定存储数据，数据结构必须是 key -- value

key ： 字符串

value： 常用的有5种 （strings 字符串，lists 列表，set 集合，hash 哈希（散列），sorted set【zset】 （有序集合））

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：

1652887393157

贴心小建议：命令不要死记，学会查询就好啦

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：

1652887648826

当然我们也可以通过Help命令来帮助我们去查看命令

1652887748279

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：

1652887865189

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>

贴心小提示：同学们在拷贝代码的时候，只需要拷贝对应的命令哦~

  • 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) 0
  • EXPIRE

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-1

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

1652890121291

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【经常用来做分布式的锁，有弊端，后期会有替换方案】
  • SETEX：添加一个String类型的键值对，并且指定有效期

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) 5

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：

1652941631682

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：

KEY VALUE
heima:user:1
heima:product:1

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

127.0.0.1:6379> set heima:user:1 '{"id":1, "name": "Jack", "age": 21}' //json的字符串要用单引号包起来
OK

1652941883537

Redis命令-Hash命令

【一般用来归类，比如购物车】

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：

1652941995945

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：

1652942027719

Hash类型的常见命令

  • 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类型的所有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

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) 20
  • HSETNX
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"

Redis命令-List命令

【一般用来做队列】

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

1652943604992

  • 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) 6
  • LPOP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"

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

    【微博共同关注】

  • SDIFF key1 key2 ... ：求key1与key2的差集

    【微博可能感兴趣的人】

  • SUNION key1 key2 ..：求key1和key2的并集

    【微博全部评论】

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

123 234

具体命令

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"

Redis命令-SortedSet类型

【新浪微博热搜】

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

  • 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

127.0.0.1:6379> ZADD ss1 1 "ZHANGSAN"//ss1表示有序set的名称，1表示score值
(integer) 1
127.0.0.1:6379> ZADD ss1 2 "WANGWU"
(integer) 1
127.0.0.1:6379> ZADD ss1 1 "LISI" 3 "XIAOMING"
(integer) 2
  • ZREM key member：删除sorted set中的一个指定元素
127.0.0.1:6379> ZREM ss1 LISI
(integer) 1
  • ZSCORE key member : 获取sorted set中的指定元素的score值
127.0.0.1:6379> ZSCORE ss1 WANGWU
"2"
  • ZRANK key member：获取sorted set 中的指定元素的排名
127.0.0.1:6379> zrank ss1 WANGWU//XIAOMING WANGWU ZHANGSAN
(integer) 1
  • ZCARD key：获取sorted set中的元素个数
127.0.0.1:6379> ZCARD ss1
(integer) 3
  • ZCOUNT key min max：统计score值在给定范围内的所有元素的个数
127.0.0.1:6379> ZCOUNT ss1 3 3
(integer) 1//只有XIAOMING的score是3
  • ZINCRBY key increment member：让sorted set中的指定元素的score自增，步长为指定的increment值
127.0.0.1:6379> ZINCRBY ss1 5 XIAOMING
"8"
  • ZRANGE key min max：按照score排序后，获取指定排名范围内的元素
127.0.0.1:6379> ZRANGE ss1 0 2
1) "ZHANGSAN"
2) "1"
3) "WANGWU"
  • 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

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：

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。

Jedis客户端

【同步Java客户端】

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

快速入门

我们先来个快速入门：

1）引入依赖：

<!--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>

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();
    }
}

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();
    }
}

lettuce

【异步Java客户端】

参考：

https://redis.io/docs/latest/develop/connect/clients/java/lettuce/

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：

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：

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/> <!-- lookup parent from repository -->
    </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>
        <!--redis依赖-->
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
        </dependency>
        <!--common-pool-->
        <dependency>
            <groupId>org.apache.commons</groupId>
            <artifactId>commons-pool2</artifactId>
        </dependency>
        <!--Jackson依赖-->
        <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>

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

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;
}

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);
    }
}

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<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：

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。

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);
}

redission

介绍：Easy Redis Java Client and Real-Time Data Platform

官网：https://redisson.org/

redission提供锁对象：锁机制原理 watchdog 看门狗

Redis高级

redis的key的过期删除策略

参考：https://redis.io/docs/latest/commands/expire/

redis持久化

参考：https://redis.io/docs/latest/operate/oss_and_stack/management/persistence/

Spring Cache

参考：https://docs.spring.io/spring-framework/reference/integration/cache.html

序列化

Spring Cache如何实现自定义序列化：

/**
 * 对象映射器:基于jackson将Java对象转为json，或者将json转为Java对象
 * 将JSON解析为Java对象的过程称为 [从JSON反序列化Java对象]
 * 从Java对象生成JSON的过程称为 [序列化Java对象到JSON]
 */
public class JacksonObjectMapper extends ObjectMapper {

    //      mapper.setSerializationInclusion(Include.NON_NULL);
    public static final String DEFAULT_DATE_FORMAT = "yyyy-MM-dd";
    public static final String DEFAULT_DATE_TIME_FORMAT = "yyyy-MM-dd HH:mm:ss";
    public static final String DEFAULT_DATE_TIME_T_FORMATZ = "yyyy-MM-dd'T'HH:mm:ss.SSS'Z'";
    public static final String DEFAULT_TIME_FORMAT = "HH:mm:ss";

    public JacksonObjectMapper() {
        super();
        //收到未知属性时不报异常
        this.configure(FAIL_ON_UNKNOWN_PROPERTIES, false);

        //反序列化时，属性不存在的兼容处理
        this.getDeserializationConfig().withoutFeatures(DeserializationFeature.FAIL_ON_UNKNOWN_PROPERTIES);
        SimpleModule simpleModule = new SimpleModule()
                .addDeserializer(LocalDateTime.class, new LocalDateTimeDeserializer(DateTimeFormatter.ofPattern(DEFAULT_DATE_TIME_FORMAT)))
                .addDeserializer(LocalDate.class, new LocalDateDeserializer(DateTimeFormatter.ofPattern(DEFAULT_DATE_FORMAT)))
                .addDeserializer(LocalTime.class, new LocalTimeDeserializer(DateTimeFormatter.ofPattern(DEFAULT_TIME_FORMAT)))
                .addSerializer(LocalDateTime.class, new LocalDateTimeSerializer(DateTimeFormatter.ofPattern(DEFAULT_DATE_TIME_FORMAT)))
                .addSerializer(LocalDate.class, new LocalDateSerializer(DateTimeFormatter.ofPattern(DEFAULT_DATE_FORMAT)))
                .addSerializer(LocalTime.class, new LocalTimeSerializer(DateTimeFormatter.ofPattern(DEFAULT_TIME_FORMAT)));
        //注册功能模块 例如，可以添加自定义序列化器和反序列化器
        this.registerModule(simpleModule);

    }
}

@Configuration
public class CacheConfig {

    @Bean
    public RedisCacheConfiguration redisCacheConfiguration() {
        return RedisCacheConfiguration
                .defaultCacheConfig()
                .serializeValuesWith(
                        RedisSerializationContext
                                .SerializationPair
//                                .fromSerializer(RedisSerializer.json())
//                                .fromSerializer(
//                                        new GenericJackson2JsonRedisSerializer()
//                                )
                                .fromSerializer(redisSerializer())
                );
    }

    private RedisSerializer<Object> redisSerializer() {
        return new GenericJackson2JsonRedisSerializer(new JacksonObjectMapper());
    }
}

相关注解

在SpringCache中提供了很多缓存操作的注解，常见的是以下几个：

注解 说明
@EnableCaching 开启缓存注解功能，通常加在启动类上
@Cacheable 在方法执行前先查询缓存中是否有数据，如果有数据，则直接返回缓存数据；如果没有缓存数据，调用方法并将方法返回值放到缓存中
@CachePut 将方法的返回值放到缓存中
@CacheEvict 将一条或多条数据从缓存中删除
@Caching 缓存的结合体，可以组合以上注解在一个方法中使用，比如有新增，有删除

在spring boot项目中，使用缓存技术只需在项目中导入相关缓存技术的依赖包，并在启动类上使用@EnableCaching开启缓存支持即可。

@Cacheable

在方法执行前，spring先查看缓存中是否有数据，如果有数据，则直接返回缓存数据；若没有数据，调用方法并将方法返回值放到缓存中，查询的时候使用

@Cacheable(cacheNames = "userCache",key="#id")
public User getById(Long id){
    User user = userMapper.getById(id);
    if(user == null){
        throw new RuntimeException("用户不存在");
    }
    return user;
}

存储到redis之后的数据是这样的

img

  • cacheNames = “userCache” ： 表示命名空间，key的第一层级
  • key=“#id” : id指的是查询的参数, 也就是使用id属性作为key
  • 在Redis中，冒号通常用作键的命名约定，可以创建层次结构，类似于文件系统中的路径结构，提升查找效率

其中在redis中存储的数据是经过序列化之后的数据？那什么是序列化呢？

  • 对象序列化是将对象转换为可存储或传输的字节序列的过程，方便在需要时可以重新创建对象。这种序列化后的字节序列可以保存在文件，数据库或通过网络进行传输。

img

多条件查询使用Cacheable，比如查询的方法参数有多个，我们可以使用hashcode作为缓存的key，如下代码

@Cacheable(value = "userCache",key="#userDto.hashCode()",unless = "#result.size() == 0")
public List<User> getList(UserDto userDto){
    List<User> list = userMapper.getList("%" + userDto.getName() + "%", userDto.getAge());
    return list;
}

在UserDto 中需要提供一个hashCode方法

@Data
public class UserDto {

    private String name;
    private int age;

    @Override
    public int hashCode() {
        int result = Objects.hash(getName(),getAge());
        return result;
    }
}

hashcode的特点是，只要参数相同，则生成后的hashcode值肯定相同

如果返回结果为空，则不缓存unless="#result == null"或unless="#result.size()==0"

@CachePut

作用: 将方法返回值，放入缓存，一般保存的时候使用该注解

@CachePut(value = "userCache", key = "#user.id")//key的生成：userCache::1
public User insert(User user){
    userMapper.insert(user);
    return user;
}
  • #user.id : #user指的是方法形参的名称, id指的是user的id属性 , 也就是使用user的id属性作为key

@CacheEvict

作用: 清理指定缓存

@CacheEvict(cacheNames = "userCache",key = "#id")//删除某个key对应的缓存数据
public void deleteById(Long id){
    userMapper.deleteById(id);
}

@CacheEvict(cacheNames = "userCache",allEntries = true)//删除userCache下所有的缓存数据
public void deleteAll(){
    userMapper.deleteAll();
}

@Caching

作用: 组装其他缓存注解

  • cacheable 组装一个或多个@Cacheable注解
  • put 组装一个或多个@CachePut注解
  • evict 组装一个或多个@CacheEvict注解
@Caching(
         cacheable = {
                 @Cacheable(value = "userCache",key = "#id")
         },
         put = {
                 @CachePut(value = "userCache",key = "#result.name"),
                 @CachePut(value = "userCache",key = "#result.age")
         }
 )
 public User insert(User user){
     userMapper.insert(user);
     return user;
 }
posted @ 2025-02-24 16:37  kk小新  阅读(74)  评论(0)    收藏  举报