Redis-Day1基础篇(初识Redis, Redis常见命令, Redis的Java客户端)

Redis-Day1基础篇

初识Redis
- 认识NoSQL
- 认识Redis
- 安装Redis
- - 启动Redis
  - Redis客户端
Redis命令
- 数据结构介绍
- 通用命令
- 操作命令
- - String
  - Hash
  - List
  - Set
  - SortedSet
Redis的Java客户端
- 客户端对比
- Jedis客户端
- - Jedis快速入门
  - Jedis连接池
- SpringDataRedis客户端
- - SpringDataRedis概述
  - SpringDataRedis快速入门
  - RedisTemplate的RedisSerializer
  - StringRedisTemplate
  - RedisTemplate操作Hash类型
来源
Gitee地址

初识Redis

认识NoSQL

在这里插入图片描述

认识Redis

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

安装Redis

安装Redis依赖
```
yum install -y gcc tcl
```

上传安装包并解压
将压缩包放到/usr/local/src目录下

# 解压缩
tar -zxvf 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

默认的安装路径在/usr/local/bin目录下, 该目录默认配置环境变量

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

默认启动(前台启动)
```
redis-server
```

指定配置启动(后台启动)

# 进入redis安装包目录
cd /usr/local/src/redis-6.2.6
# 备份配置文件
cp redis.conf redis.conf.bck

修改配置文件

# 监听的地址，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 123456
# 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 # 没改
# 设置redis能够使用的最大内存
maxmemory 512mb # 没改
# 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

开机自启
首先, 新建一个配置文件

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客户端

命令行客户端
```
redis-cli [options] [commonds]
```
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127.0.0.1
- -p 6379: 指定要连接的redis节点的端口, 默认6379
- -a 123456: 指定redis的访问密码
- 安全的密码验证方式: 启动redis-cli后输入AUTH 123456
commonds是redis的操作命令
- ping: 与redis服务端做心跳测试, 服务端支持会返回pong
- 不知道commond时, 进入redis-cli的交互控制台
选择库
```
select 0
```
图形化客户端
安装包: https://github.com/lework/RedisDesktopManager-Windows/releases

Redis命令

数据结构介绍

在这里插入图片描述

通用命令

keys: 查看符合模板的所有key, 不建议在生产环境设备上使用
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(-2表示不存在, -1表示永久)

操作命令

String

value是字符串类型, 底层都是字节数组形式存储, 分为3类:

string: 普通字符串
int: 整数类型, 可以自增减
float: 浮点类型, 可以自增减

常见命令

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

Redis的key的格式(建议)

[项目名]:[业务名]:[类型]:[id]

Hash

Hash类型, value是一个无序字典, 与java的HashMap类似

场景: string结构是将对象序列化为JSON字符串后存储, 修改某个字段不方便

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

List

与java的LinkedList类似, 可以看作是双向链表结构. 支持双向检索

有序
元素可以重复
插入和删除快
查询速度一般

常用语法

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 starend: 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

Set

与java的HashSet类似

无序
元素不可重复
查找快
支持交集, 并集, 差集等功能

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...: key1与key2的差集
SUNION key1 key2..: 求key1和key2的并集

SortedSet

是一个可排序的set集合, 与java中的TreeSet有些类似, 但底层数据结构差别很大.SortedSet中的每一个元素都带有一个score属性, 基于score属性对元素排序, 底层是一个跳表(SkipList)加Hash表.

可排序
元素不重复
查询速度快

可用来实现排行榜的功能

常见命令

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srted 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sore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: 默认升序, 降序需要在命令的Z后面添加REV: ZREVRANK

Redis的Java客户端

客户端对比

Spring Data Redis 整合了 Jedis 和 lettuce
在这里插入图片描述

Jedis客户端

Jedis快速入门

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>
<!-- lombok -->
<dependency><groupId>org.projectlombok</groupId><artifactId>lombok</artifactId><version>1.18.18</version><scope>test</scope>
</dependency>

使用

import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.junit.jupiter.api.AfterEach;
import org.junit.jupiter.api.BeforeEach;
import org.junit.jupiter.api.Test;
import redis.clients.jedis.Jedis;import java.util.Map;@Slf4j
public class JedisTest {private Jedis jedis;// 1. 建立连接@BeforeEachvoid setUp(){// 建立连接jedis = new Jedis("192.168.174.133", 6379);// 密码验证jedis.auth("123456");// 选择库, 默认0jedis.select(0);}// 4. 释放资源@AfterEachvoid tearDown(){// 释放资源if(jedis != null){jedis.close();}}// 2. 测试String@Testvoid testString(){// 插入数据, 方法名就是redis命令名String res = jedis.set("name", "zhangsan");System.out.println("result = " + res);// 获取数据String name = jedis.get("name");System.out.println("name = " + name);}// 3. 测试Hash@Testvoid testHash() {// 插入数据jedis.hset("user:1", "name", "tom");jedis.hset("user:1", "age", "20");// 获取数据Map<String, String> map = jedis.hgetAll("user:1");System.out.println(map);}
}

Jedis连接池

工具类

import redis.clients.jedis.Jedis;
import redis.clients.jedis.JedisPool;
import redis.clients.jedis.JedisPoolConfig;public class JedisConnectionFactory {private static final JedisPool jedisPool;static {JedisPoolConfig jedisPoolConfig = new JedisPoolConfig();// 最大连接jedisPoolConfig.setMaxTotal(8);// 最大空闲连接jedisPoolConfig.setMaxIdle(8);// 最小空闲连接jedisPoolConfig.setMinIdle(0);// 设置最长等待时间, msjedisPoolConfig.setMaxWaitMillis(200);jedisPool = new JedisPool(jedisPoolConfig, "192.168.174.133", 6379,1000, "123456");}public static Jedis getJedis(){return jedisPool.getResource();}
}

使用

...
public class JedisTest {private Jedis jedis;// 建立连接@BeforeEachvoid setUp(){// 建立连接// jedis = new Jedis("192.168.174.133", 6379);jedis = JedisConnectionFactory.getJedis();...}...
}

SpringDataRedis客户端

SpringDataRedis概述

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提供了RedisTemplate工具类
在这里插入图片描述

SpringDataRedis快速入门

引入依赖

<!-- Redis依赖 -->
<dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
</dependency>
<!-- 连接池依赖 -->
<dependency><groupId>org.apache.commons</groupId><artifactId>commons-pool2</artifactId>
</dependency>

配置文件

spring:data:redis:host: 192.168.174.133port: 6379password: 123456lettuce:pool:max-active: 8 # 最大连接max-idle: 8 # 最大空闲连接min-idle: 0 # 最小空闲连接max-wait: 100 # 设置最长等待时间, ms

使用

@SpringBootTest
class SpringdataredisDemoApplicationTests {@Autowiredprivate RedisTemplate redisTemplate;@Testvoid testString() {// 插入一条string类型数据redisTemplate.opsForValue().set("name", "李四");// 读取一条string类型数据Object name = redisTemplate.opsForValue().get("name");System.out.println("name = " + name);}}

RedisTemplate的RedisSerializer

RedisTemplate可以接收任意Object作为值写入Redis, 但是写入前会把Object序列化为字节形式, 默认是采用JDK序列化

可读性差
内存占用较大

使用JSON序列化, 配置类如下:

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 {@Beanpublic RedisTemplate<String, Object> redisTemplate(RedisConnectionFactory redisConnectionFactory){// 创建RedisTemplate对象RedisTemplate<String, Object> 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.setHashValueSerializer(jsonRedisSerializer);// 返回return redisTemplate;}}

StringRedisTemplate

JSON序列化器会将类的class类型写入json结果中, 插入redis, 会带来额外的内存开销
统一使用String序列化器, 要求只能存储String类型的key和value, 需要存储对象时, 手动完成对象的序列化和反序列化

Spring默认提供了StringRedisTemplate类

@SpringBootTest
class StringRedisTemplateTests {@Autowiredprivate StringRedisTemplate stringRedisTemplate;// SpringMVC框架默认使用的JSON处理工具private static final ObjectMapper mapper = new ObjectMapper();@Testvoid testSaveUser() throws JsonProcessingException {// 创建对象User user = new User("jerry", 21);// 手动序列化String json = mapper.writeValueAsString(user);// 写入数据stringRedisTemplate.opsForValue().set("user:2", json);// 获取数据String jsonUser = stringRedisTemplate.opsForValue().get("user:2");// 手动反序列化User user1 = mapper.readValue(jsonUser, User.class);System.out.println("user1 = " + user1);}
}

RedisTemplate操作Hash类型

...@SpringBootTest
class StringRedisTemplateTests {@Autowiredprivate StringRedisTemplate stringRedisTemplate;...@Testvoid testHash() {stringRedisTemplate.opsForHash().put("user:3", "name", "tom");stringRedisTemplate.opsForHash().put("user:3", "age", "21");Map<Object, Object> entries = stringRedisTemplate.opsForHash().entries("user:3");System.out.println(entries);}
}