@TOC

• 基础课程大纲

1.Redis入门

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。

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：

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：

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：

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。

1.1.4.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。

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：

• 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：Redis官网

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.

步骤一：安装Redis依赖

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：
首先用命令,可以看下系统是否有gcc环境

gcc -v

有如下版本，说明有了相关依赖。

如果没有依赖，则执行如下命令

yum install -y gcc tcl

步骤二：上传安装包并解压

==注意：先安装vm-tools==
如果没有安装，配置共享文件夹是没有显示的。
新建共享文件夹，把redis上传至共享文件夹中

解压到/usr/local/src 目录

tar -zxvf redis-6.2.6.tar.gz -C/usr/local/src

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：

步骤三：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).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。

(2).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

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：
进入编辑器

vim redis.conf

Redis常见配置

# 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 123321

更改监听地址

更改守护进程

更改密码

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"

记录日志

启动Redis：

# 进入redis安装目录 
cd /usr/local/src/redis-6.2.6
# 启动
redis-server redis.conf

查看redis是否成功允许

ps -ef | grep redis

有进程在运行，说明启动成功

停止服务：
杀死进程即可

kill -9 72638

另一种方式：

# 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

(3).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

启动redis

停止redis

执行下面的命令，可以让redis开机自启：

systemctl enable redis

Redis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).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：

输入

redis-cli -h 127.0.0.1 -p 6379

进入后输入

ping

发现没有权限

于是我们增加密码

redis-cli -h 127.0.0.1 -p 6379 -a 123321

再ping就成功了

这里提示我们这样连接输入秘密不安全
于是我们通过下面的方式
不输入密码连接

redis-cli -h 127.0.0.1 -p 6379

之后输入密码连接

AUTH 123321

连接成功后，可以简单操作一些命令

set name jack

get name

(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：
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：
RedisDesktopManager-Windows

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：

此处略。

安装完成后，在安装目录下找到rdm.exe文件：

建立连接

建立连接前，先关闭CenOS的防火墙

systemctl stop firewalld

然后查询虚拟机的ip

ifconfig

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：

配置设置，注意这里的地址填写虚拟机的ip地址，这里的密码填写redis的密码，==用户名一定不要填==

点击确定后，在左下侧菜单有测试连接：
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。
在db1中加入一个键name 值是Rose

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 1号库
select 1

结果如下：

==初学Redis建议用命令行，不要用图形化界面==

2.Redis常见命令

2.1.Redis数据结构介绍

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：

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（ redis官网 ）可以查看到不同的命令：

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：

接下来，我们就学习常见的五种基本数据类型的相关命令。

2.2.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：

# 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

2.2.1KEYS

==不建议在生产环境设备上使用==

• KEYS：查看符合模板的所有key

比如查询n开头的键

keys n*

2.2.2 DEL

• DEL：删除一个指定的key

删除单值

del name

删除多组键值对

del k1 k2 k3 k4

2.2.3 EXISTS

• EXISTS：判断key是否存在，存在返回1，不存在返回0

exists age
exists name

2.2.4 EXPIRE

• EXPIRE：给一个key设置有效期，有效期到期时该key会被自动删除

比如短信验证码是5分钟，到期了自动删除，不占用空间

expire age 20

2.2.5 TTL

• TTL：查看一个KEY的剩余有效期

TTL age

那我们如果没有设置expire的话，剩余时间是多少呢

TTL name

得出结论：
==Redis中一般都设置有效期，以免占用过多内存空间==

2.3.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

2.3.1.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

set字典帮助

多次set会覆盖

mset

字典帮助

MSET  k1 v1 k2 v2 k3 v3

mget

字典帮助

MGET name k1 k2 k3

incr

字典帮助

incr age

incrby

字典帮助

incrby age 2

自减的话，只需要改成负数即可

incrby age -2

或者

decrby age 2

incrbyfloat

字典帮助


这里存在小数位数异常的问题，看这里
incrbyfloat小数位数异常问题

setnx

字典帮助

set name2 brank

设置新属性name2

属性存在就插入失败

set 属性名 属性值 nx = setnx 属性名 属性值

set color red nx

setex

字典帮助

添加并且设置有效期

setex medicine 20 lianhua

set 属性名 属性值 ex 秒数 = setex 属性名 秒数 属性值

set money 10 ex 20

2.3.2.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？

思考：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：

KEY	VALUE
heima:user:1	{"id":1, "name": "Jack", "age": 21}
heima:product:1	{"id":1, "name": "小米11", "price": 4999}

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：

set heima:user:1 '{"id":1, "name":"Jack", "age": 21}'
set heima:user:2 '{"id":2, "name":"Rose", "age": 18}'
set heima:product:1 '{"id":1, "name":"小米11", "price": 4999}'
set heima:product:2 '{"id":2, "name":"荣耀6", "price": 2999}'

从命令终端中看不出太大的差别

我们用图形界面端看一下，heima和product形成了层级结构

2.4.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：

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：

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

HSET

• HSET key field value：添加或者修改hash类型key的field的值

hset heima:user:3 name Lily
hset heima:user:3 age 21

看一下图形界面

修改一个值，以年龄为例

hset heima:user:3 age 17

HGET

• HGET key field：获取一个hash类型key的field的值

hget heima:user:3 age
hget heima:user:3 name

HMSET

• HMSET：批量添加多个hash类型key的field的值

hmset heima:user:4 name HanMeiMei
hmset heima:user:4 name LiLei age 20 sex man

HMGET

• HMGET：批量获取多个hash类型key的field的值

hmget heima:user:4 name age sex

HGETALL

• HGETALL：获取一个hash类型的key中的所有的field和value

hgetall heima:user:4

HKEYS

• HKEYS：获取一个hash类型的key中的所有的field

hkeys heima:user:4

HVALS

• HVALS：获取一个hash类型的key中的所有的field所对应的value

hvals heima:user:4

HINCRBY

• HINCRBY:让一个hash类型key的字段值自增并指定步长

hincrby heima:user:4 age 2

hincrby heima:user:4 age -2

HSETNX

• 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。

hsetnx heima:user:3 sex woman

2.5.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

LPUSH

• LPUSH key element ... ：向列表左侧插入一个或多个元素

LPUSH users 1 2 3

我们想想图形化界面中，数据的存储结构是什么样的呢？，发现是倒叙

LPOP

• LPOP key：移除并返回列表左侧的第一个元素，没有则返回nil

LPOP users 3

RPUSH

• RPUSH key element ... ：向列表右侧插入一个或多个元素

RPUSH users 4 5 6

在图形界面中的结构如下：

RPOP

• RPOP key：移除并返回列表右侧的第一个元素

RPOP users 3

元素全移除完之后变成nil

LRANGE

• LRANGE key star end：返回一段角标范围内的所有元素(只是返回并不删除)

LRANGE users 2 5

BLPOP和BRPOP

• 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

BLPOP users 100

打开另一个XShell客户端，进入Redis，给users2插入数据

最终结果如下：

再看另外一个指令

BRPOP users3 100

登入另一个客户端Redis，插入数据

最终结果是：


栈：先进后出(入口和出口在一起)

RPUSH stack 1 2 3

RPOP stack

队列：先进先出(入口和出口不在一起)

LPUSH line 4 5 6

RPOP line 3

阻塞队列

BRPOP  blockline 3 100

在另一个redis客户端插入

LPUSH blockline 4 5 6

第一个客户端输出4，先进先出

2.6.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

SADD

• SADD key member ... ：向set中添加一个或多个元素

SADD set1 a b c

查看set集合中的全部元素

SMEMBERS set1

SREM

• SREM key member : 移除set中的指定元素

SREM set1 a

SCARD

• SCARD key： 返回set中元素的个数

SCARD set1

SISMEMBER

• SISMEMBER key member：判断一个元素是否存在于set中

SISMEMBER set1 a

SMEMBERS

• SMEMBERS：获取set中的所有元素

SMEMBERS set1

SINTER

• SINTER key1 key2 ... ：求key1与key2的交集

例如两个集合：s1和s2:

求交集：SINTER s1 s2

SINTER set1 set2

SDIFF

求s1与s2的不同：SDIFF s1 s2 求s1和s2的差集,s1有而s2没有，比如下图的A部分。

SDIFF set1  set2

SUNION

• 求key1和key2的并集

SUNION set1 set2

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

SADD zhangsan_friend lisi wangwu zhaoliu
SADD lisi_friend wangwu mazi ergou

1. 利用Set的命令实现下列功能：

• 计算张三的好友有几人

SCARD zhangsan_friend

• 计算张三和李四有哪些共同好友

SINTER zhangsan_friend lisi_friend

• 查询哪些人是张三的好友却不是李四的好友

SDIFF zhangsan_friend lisi_friend

• 查询张三和李四的好友总共有哪些人

SUNION zhangsan_friend lisi_friend

• 判断李四是否是张三的好友

SISMEMBER zhangsan_friend lisi

• 判断张三是否是李四的好友

SISMEMBER lisi_friend zhangsan

• 将李四从张三的好友列表中移除

SREM zhangsan_friend lisi

2.7.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中的元素总个数
• 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

ZADD student 85 Jack 89 Lucy 82 Rose 95 Tom 78 Jerry 92 Amy 76 Miles

并实现下列功能：

• 删除Tom同学

ZREM student Tom

• 获取Amy同学的分数

ZSCORE student Amy

• 获取Rose同学的排名
• 先看升序的排序

ZRANK student Rose

• 再看降序的排序

ZREVRANK student Rose

• 查询80分以下有几个学生

ZCOUNT student 0 80

• 给Amy同学加2分

ZINCRBY student 2 Amy

• 查出成绩前3名的同学

ZREVRANGE student 0 2

• 查出成绩80分以下的所有同学

ZRANGEBYSCORE student 0 80

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：Redis-Java客户端

其中Java客户端也包含很多：

标记为❤的就是推荐使用的java客户端，包括：

• Jedis ：以Redi s命令作为方法名称，学习成本低，简单实用。

但是Jedis实例是线程不安全的，多线程环境下需要基于连接池来使用。

• lettuce：Lettuce是基于Netty实现的，支持同步、异步和响

应式编程方式，并且是线程安全的。支持Redis的哨兵模式、集群模式和管道模式。

• 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快速入门

Jedis的官网地址： Jedis官网

我们先来个快速入门：

创建工程:jedis-demo
GroupId:com.heima
Artifactid:jedis-demo

设置坐标

设置编码

配置Maven


设置save actions

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com/itheima/test/JedisTest.java

内容如下：
JedisTest.java

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：
JedisTest.java

@Test
void testString() {
    // 存入数据
    String result = jedis.set("cup", "green");
    System.out.println("result:" + result);
    String cup = jedis.get("cup");
    System.out.println("cup:" + cup);
}

@Test
void testHash() {
        // 插入hash数据
        jedis.hset("cup:2", "color", "yellow");
        jedis.hset("cup:3", "color", "red");
        // 获取
        Map<String, String> map = jedis.hgetAll("cup:2");
        System.out.println(map);
}

4）释放资源

@AfterEach
void tearDown() {
    if (jedis != null) {
        jedis.close();
    }
}

String测试结果

Hash测试结果

3.2.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。

创建类
JedisConnectionFactory.java

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); // -1 是无限等待
        // 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();
    }
}

修改类JedisTest.java，通过工厂模式获取连接池

private Jedis jedis;

@BeforeEach
void setUp() {
    // 1.建立连接
    jedis = JedisConnectionFactory.getJedis();
    // 2.设置密码
    jedis.auth("123321");
    // 3.选择库
    jedis.select(0);
}

我们看一下源码，通过连接池方式获取的连接不会直接关闭，而是放回连接池

源码可以看出Jedis只支持字符串和字节数组

最后再运行一下测试类JedisTest.java看看效果

3.3.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：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：

3.3.1.SpringDataRedis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：

Group:com.heima
Artifct:redis-demo

勾选依赖

设置编码

配置Maven

配置JDK

设置Save Action

(1）.引入依赖

增加连接池的依赖

        <!-- 连接池 -->
        <dependency>
            <groupId>org.apache.commons</groupId>
            <artifactId>commons-pool2</artifactId>
        </dependency>

(2）.配置Redis

编写application.yml

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

注意默认是lettuce

(3）.注入RedisTemplate

因为有了SpringBoot的自动装配，我们可以拿来就用：
RedisDemoApplicationTests.java

@SpringBootTest
class RedisStringTests {

    @Autowired(required = false)
    private RedisTemplate redisTemplate;
}

(4）.编写测试

RedisDemoApplicationTests

@SpringBootTest
class RedisDemoApplicationTests {
        @Autowired(required = false)
    private RedisTemplate redisTemplate;

    @Test
    void testString() {
        redisTemplate.opsForValue().set("tomato","red");
        Object tomato = redisTemplate.opsForValue().get("tomato");
        System.out.println("tomato:" + tomato);
    }
}

运行测试类的结果

我们到XShell中看一下存取的字段，发现是一段乱码

引出了下面的问题。

3.4.SpringDataRedis快速入门

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

而为啥默认是序列化，我们看一下源码，在set方法上打上断点

进入this.rawValue方法

看rawValue方法


进入serialize方法，发现调用的是序列化writObject，所以出现了乱码

那我们必须重写RedisTemplate

其中返回类型是RedisSerializer

我们看下RedisSerializer

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;
    }
}

然后我们修改RedisDemoApplicationTests.java，添加泛型

再跑一下测试类，发现报错，需要添加依赖

修改pom.xml添加依赖

 <!-- jackson -->
        <dependency>
            <groupId>com.fasterxml.jackson.core</groupId>
            <artifactId>jackson-databind</artifactId>
        </dependency>

再重新运行测试类

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：

那实体类能否写入呢，下面我们测试一下。
创建实体类com/heima/redis/pojo/User.java

@Data
@AllArgsConstructor
@NoArgsConstructor
public class User {
    private Integer id;
    private String name;
    private Integer age;
}

在测试类RedisDemoApplicationTests.java中添加方法

    @Test
    public void testSave(){
        // 写入数据
        redisTemplate.opsForValue().set("user:100",new User(1001,"胡歌",46));
        // 获取数据
        Object o = redisTemplate.opsForValue().get("user:100");
        User user= (User) o;
        System.out.println(user);
    }

看一下图形化界面

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。

3.5.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：

处理String类型

新建测试类RedisDemoStringTests.java

@SpringBootTest
class RedisDemoStringTests {
    @Autowired(required = false)
    private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;

    @Test
    void testString() {
        stringRedisTemplate.opsForValue().set("tomato","blue");
        Object tomato = stringRedisTemplate.opsForValue().get("tomato");
        System.out.println("tomato:" + tomato);
    }
}

运行测试类

查看图形界面

处理实体类类型

那对象的话怎么办呢，我们修改测试类RedisDemoStringTests.java

@SpringBootTest
class RedisDemoStringTests {
    @Autowired(required = false)
    private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;
    // 手动序列化工具
    private static final ObjectMapper mapper = new ObjectMapper();

    @Test
    public void testSave() throws JsonProcessingException {
        // 写入数据
        User user = new User(1002, "张靓颖", 34);
        // 手动序列化
        String json = mapper.writeValueAsString(user);
        stringRedisTemplate.opsForValue().set("user:200", json);
        // 获取数据
        String result = stringRedisTemplate.opsForValue().get("user:200");
        System.out.println("result:" + result);
    }
}

图形化界面如下：

处理Hash类型

那如果是Hash类型呢？
RedisDemoStringTests.java

@SpringBootTest
class RedisDemoStringTests {
    @Autowired(required = false)
    private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;

    @Test
    public void testHash(){
        stringRedisTemplate.opsForHash().put("user:300","name","凤凰传奇");
        stringRedisTemplate.opsForHash().put("user:300","age","32");
        Object name = stringRedisTemplate.opsForHash().get("user:300", "name");
        System.out.println("name:" + name);
        Object age = stringRedisTemplate.opsForHash().get("user:300", "age");
        System.out.println("age:" + age);
        Map<Object, Object> entries = stringRedisTemplate.opsForHash().entries("user:300");
        System.out.println("entries:"+entries);
    }
}

输出结果：

图形化界面如下：

==总结==