1、Redis启动
Redis主要的作用
配合关系型数据库做高速缓存
多样的数据结构存储持久化数据
安装的位置
CentOS 7
启动
启动redis
cd /usr/local/bin redis-server /etc/redis.conf ps -ef | grep redis
关闭redis
redis-cli shutdown
redis-cli
进入客户端后输入：
ping
2、Java中来操作Redis
<groupId>redis.clients</groupId> <artifactId>jedis</artifactId>
@Test public void testRedis(){ // 1、获取连接 Jedis jedis = new Jedis("192.168.10.129", 6379); // 2、执行具体操作 //添加一个[key, value] jedis.set("username", "张三"); // 获取value String username = jedis.get("username"); System.out.println("username = " + username); //删除 jedis.del("username"); System.out.println("username = " + username); // 存hashset jedis.hset("myhashset", "addr","beijing"); String hget = jedis.hget("myhashset", "addr"); System.out.println("hget = " + hget); // 3、关闭连接 jedis.close(); }
3、Spring Data Redis(重点)
pom
<!--开启redis缓存--> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId> </dependency>
application.yaml
spring: redis: host: 192.168.10.129 # port: 6379 #不写就是默认端口号6379 # database: 0 #操作的是0号数据库，不写就是默认的
RedisTemplate
测试连接
package com.jerry.springdataredis; import org.junit.jupiter.api.Test; import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired; import org.springframework.boot.test.context.SpringBootTest; import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate; import org.springframework.data.redis.core.ValueOperations; @SpringBootTest class SpringdataredisApplicationTests { @Autowired RedisTemplate redisTemplate; @Test void testString() { redisTemplate.opsForValue().set("city","beijing"); } }
查看redis数据库会发现有[key, values]前面有一堆转义字符，是因为默认的RedisTemplate 进行了序列化操作
配置Redis序列化器
要想解决此问题，就需要我们手动添加配置类，设置我们自己的序列化器
package com.jerry.springdataredis.config; import org.springframework.cache.annotation.CachingConfigurerSupport; 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.StringRedisSerializer; @Configuration public class RedisConfig extends CachingConfigurerSupport { @Bean public RedisTemplate<Object, Object> redisTemplate(RedisConnectionFactory connectionFactory) { RedisTemplate<Object, Object> redisTemplate = new RedisTemplate<>(); //默认的Key序列化器为：JdkSerializationRedisSerializer redisTemplate.setKeySerializer(new StringRedisSerializer()); // key序列化 //redisTemplate.setValueSerializer(new GenericJackson2JsonRedisSerializer()); // value序列化 redisTemplate.setHashKeySerializer(new StringRedisSerializer()); // hash序列化 redisTemplate.setConnectionFactory(connectionFactory); return redisTemplate; } }
redisTemplate操作常见数据类型
package com.jerry.springdataredis; import org.junit.jupiter.api.Test; import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired; import org.springframework.boot.test.context.SpringBootTest; import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate; import org.springframework.data.redis.core.ValueOperations; import java.util.List; import java.util.Set; import java.util.concurrent.TimeUnit; @SpringBootTest class SpringdataredisApplicationTests { @Autowired RedisTemplate redisTemplate; /** * 操作 String 类型的数据 */ @Test void testString() { redisTemplate.opsForValue().set("city123","beijing123"); Object o = redisTemplate.opsForValue().get("city123"); System.out.println("o = " + o); redisTemplate.opsForValue().set("k1", "v1", 10L, TimeUnit.SECONDS); Boolean aBoolean = redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent("k1", "v1"); System.out.println("aBoolean = " + aBoolean); } /** * 操作 Hash 类型的数据 */ @Test void testHash(){ // 存值 redisTemplate.opsForHash().put("001", "name", "xiaoming"); redisTemplate.opsForHash().put("001", "age", "20"); redisTemplate.opsForHash().put("001", "city", "Shanghai"); // 取值 String name = (String) redisTemplate.opsForHash().get("001", "name"); System.out.println("name = " + name); // 获取hash结构中的所有字段 Set keys = redisTemplate.opsForHash().keys("001"); for (Object key : keys) { System.out.println(key); } // 获取hash结构中的所有值 List values = redisTemplate.opsForHash().values("001"); for (Object value : values) { System.out.println(value); } } /** * 操作 List 类型的数据(有序集合) */ @Test void testList(){ // 存值 redisTemplate.opsForList().leftPush("myList", "a"); redisTemplate.opsForList().leftPushAll("myList", "b","c","d"); // 取值 List<String> myList = redisTemplate.opsForList().range("myList", 0, -1); for (String value : myList) { System.out.println(value); // d c b a } // 获取列表长度 Long size = redisTemplate.opsForList().size("myList"); int isize = size.intValue(); for (int i = 0; i < isize; i++) { // 出队列 String element = (String) redisTemplate.opsForList().rightPop("myList"); System.out.println(element); // a b c d } } /** * 操作set类型数据(无序集合，可以重复) */ @Test void testSet(){ // 存值， 可以有重复的元素 redisTemplate.opsForSet().add("mySet","a","b","c","a","b"); // 取值 Set<String> mySet = redisTemplate.opsForSet().members("mySet"); for (String s : mySet) { System.out.println(s); // c b a } // 删除元素 redisTemplate.opsForSet().remove("mySet", "a","b"); } /** * 操作 ZSet 类型数据(有序集合，按分数大小排序) */ @Test void testZSet(){ // 存值， 不能有重复的元素 redisTemplate.opsForZSet().add("myZSet", "a", 10.0); redisTemplate.opsForZSet().add("myZSet", "b", 11.0); redisTemplate.opsForZSet().add("myZSet", "c", 12.0); redisTemplate.opsForZSet().add("myZSet", "a", 13.0); // 取值 Set<String> myZSet = redisTemplate.opsForZSet().range("myZSet", 0, -1); for (String s : myZSet) { System.out.println(s); // b c a } System.out.println(); // 修改分数 redisTemplate.opsForZSet().incrementScore("myZSet", "b", 20.0); myZSet = redisTemplate.opsForZSet().range("myZSet", 0, -1); for (String s : myZSet) { System.out.println(s); // c a b } System.out.println(); // 删除元素 redisTemplate.opsForZSet().remove("myZSet", "a","b"); myZSet = redisTemplate.opsForZSet().range("myZSet", 0, -1); for (String s : myZSet) { System.out.println(s); // c } } }
通用操作，针对不同的数据类型都可以操作
/** * 通用操作，针对不同的数据类型都可以操作 */ @Test void testCommon(){ // 获取redis中所有的key Set<String> keys = redisTemplate.keys("*"); for (String key : keys) { System.out.println(key); } // 判断指定key 是否存在 Boolean hasKey = redisTemplate.hasKey("jerry"); System.out.println("hasKey = " + hasKey); // 删除指定 key redisTemplate.delete("myZSet"); // 获取指定key 对应的value的数据类型 DataType dataType = redisTemplate.type("mySet"); System.out.println(dataType.name()); }
