前导

在了解具体的数据结构类型之前，我们有必要了解下Redis提供的操作key的全局命令、数据结构和内部编码、单线程命令处理机制，都有助于加深对Redis的理解。

全局命令

Redis 是一个Key-Value内存数据库，不管是何种数据结构，对于键来说有一些通用的命令。简单句几个例子

查看所有键 keys *

keys * 命令会将所有的键输出

127.0.0.1:6379> set  key1 artisan
OK
127.0.0.1:6379> set key2 artisan2
OK
127.0.0.1:6379> set key3 artisan3
OK
127.0.0.1:6379> keys *
1) "key3"
2) "key2"
3) "key1"
127.0.0.1:6379>

keys命令会遍历所有键，所以它的时间复杂度是O（n），当Redis保存了大量键时，线上环境禁止使用

键总数dbsize

dbsize命令会返回当前数据库中键的总数

127.0.0.1:6379> rpush artisanlist a d d d x we  sdsd  dsd sddfdg  dsfdf  sdfsdfsdf  sdfsfdf   ---- 返回增加的list的个数
(integer) 12
127.0.0.1:6379> dbsize   --加上刚才设置的3个，一共4个key
(integer) 4
127.0.0.1:6379> keys *
1) "artisanlist"
2) "key3"
3) "key2"
4) "key1"
127.0.0.1:6379>

dbsize命令在计算键总数时不会遍历所有键，而是直接获取Redis内置的键总数变量，所以dbsize命令的时间复杂度是O（1）

检查键是否存在 exists key

127.0.0.1:6379> exists  artisanlist
(integer) 1
127.0.0.1:6379> exists sdsdsd
(integer) 0
127.0.0.1:6379>

如果键存在则返回1，不存在则返回0

删除键del key

127.0.0.1:6379> del key1
(integer) 1
127.0.0.1:6379> del xdsdse
(integer) 0
127.0.0.1:6379>

del是一个通用命令，无论值是什么数据结构类型， del命令都可以将其删除

27.0.0.1:6379> exists artisanlist 
(integer) 1
127.0.0.1:6379> del artisanlist
(integer) 1
127.0.0.1:6379> exists artisanlist 
(integer) 0
127.0.0.1:6379>

返回结果为成功删除键的个数，假设删除一个不存在的键，返回0,如上。

同时del命令可以支持删除多个键

127.0.0.1:6379> set x 123
OK
127.0.0.1:6379> set y 456
OK
127.0.0.1:6379> set z 789
OK
127.0.0.1:6379> del x y z 
(integer) 3
127.0.0.1:6379>

键过期expire key seconds

Redis支持对键添加过期时间，当超过过期时间后，会自动删除键

ttl命令会返回键的剩余过期时间 ,它有三种返回值

大于等于0的整数：键剩余的过期时间。
-1：键没设置过期时间。
-2：键不存在

127.0.0.1:6379> set name artisan
OK
127.0.0.1:6379> expire name 20
(integer) 1
127.0.0.1:6379> ttl name
(integer) 16
.....
127.0.0.1:6379> ttl name
(integer) 1
127.0.0.1:6379> ttl name   -- -2说明不存在
(integer) -2
127.0.0.1:6379> get name  --- get为空 
(nil)
127.0.0.1:6379>

上面的 set name artisan expire name 20 两句可以简化成 set name artisan EX 20

语法如下

set key value [expiration EX seconds|PX milliseconds] [NX|XX

127.0.0.1:6379> set name artisan EX 20
OK
127.0.0.1:6379> ttl name
(integer) 16
127.0.0.1:6379> get name
"artisan"
.......
127.0.0.1:6379> ttl name
(integer) 1
127.0.0.1:6379> ttl name
(integer) -2
127.0.0.1:6379>

键的数据结构类型type key

键name 是字符串类型，返回结果为string,

键artisanlist是列表类型，返回结果为list,

键user是列表hash，返回结果为hash

127.0.0.1:6379> set name artisan
OK
127.0.0.1:6379> rpush artisanlist asds sddfd sdfdsf dfdfsfd sdfsdfsd f
(integer) 6
127.0.0.1:6379> hset user name artisan2 age 20 country china sex male
(integer) 4
127.0.0.1:6379> type name 
string
127.0.0.1:6379> type artisanlist
list
127.0.0.1:6379> type user
hash
127.0.0.1:6379>

数据结构和内部编码

type命令实际返回的就是当前键的数据结构类型: string（字符串）、 hash（哈希）、 list（列表）、 set（集合）、 zset（有序集合），其实这些只是Redis对外的数据结构。事实上，Redis内部每种数据结构都有自己底层的内部编码实现，而且是多种实现，Redis会在合适的场景选择合适的内部编码。

可以通过object encoding命令查询内部编码

127.0.0.1:6379> set name artisan
OK
127.0.0.1:6379> LPUSH artisanlist c b a 
(integer) 9
127.0.0.1:6379> hset user name artisan age 20 sex male
(integer) 0
127.0.0.1:6379> sadd myset a b c 
(integer) 3
127.0.0.1:6379> zadd myzset 90 artisan
(integer) 1
127.0.0.1:6379> object encoding name
"embstr"
127.0.0.1:6379> object encoding user
"ziplist"
127.0.0.1:6379> object encoding myset
"hashtable"
127.0.0.1:6379> object encoding myzset
"ziplist"
127.0.0.1:6379>

单线程架构

Redis使用了单线程架构和I/O多路复用模型来实现高性能的内存数据库服务。

为什么Redis使用单线程模型会达到每秒万级别的处理能力呢？

纯内存访问， Redis将所有数据放在内存中，内存的响应时长大约为100纳秒，这是Redis达到每秒万级别访问的重要基础

非阻塞I/O， Redis使用epoll作为I/O多路复用技术的实现，再加上Redis自身的事件处理模型将epoll中的连接、读写、关闭都转换为事件，不在网络I/O上浪费过多的时间

单线程避免了线程切换和竞态产生的消耗。

string概述

字符串是 Redis 最基本的数据结构，它将以一个键和一个值存储于 Redis 内部，很像Java 的 Map 结构，让 Redis 通过键去找到值。

Redis 会通过 key 去找到对应的字符串，比如通过 keyl 找到 valuel。假设产品的编号为 0001 ，只要设置 key 为 product_0001 ，就可以通过 product_0001去保存该产品到 Redis 中，也可以通过 product_0001 从 redis 中找到产品信息。

字符串类型的值实际可以是字符串（简单的字符串、复杂的字符串（例如JSON、 XML））、数字（整数、浮点数），甚至是二进制（图片、音频、视频），但是值最大不能超过512MB。

基本命令

官网： https://redis.io/commands#string

中文网站： http://www.redis.cn/commands.html#string

这里仅仅列出常用的一些，其他详见上述官网

set key value [ex seconds] [px milliseconds] [nx|xx]

ex seconds：为键设置秒级过期时间。
px milliseconds：为键设置毫秒级过期时间。
nx：键必须不存在，才可以设置成功，用于添加。
xx：与nx相反，键必须存在，才可以设置成功，用于更新

除了set选项， Redis还提供了setex和setnx两个命令

设置过期时间

setex key seconds value

setnx当前键不存在，允许设置

setnx key value

127.0.0.1:6379> set  key1 value1
OK
127.0.0.1:6379> setnx key1 value2  -- 因为存在，所以设置key1 失败，返回0
(integer) 0
127.0.0.1:6379> setex key1 100 vlaue3 -- 设置过期时间 100秒
OK
127.0.0.1:6379> get key1
"vlaue3"
127.0.0.1:6379> ttl key1
(integer) 93
127.0.0.1:6379> ttl key1
(integer) 88

setnx和setxx在实际使用中有什么应用场景吗？以setnx命令为例子，由于Redis的单线程命令处理机制，如果有多个客户端同时执行setnx key value，根据setnx的特性只有一个客户端能设置成功， setnx可以作为分布式锁的一种实现方案。

批量设置值

mset key value [key value ...]

127.0.0.1:6379> mset key1 a key2 b key3 c key4 d key5 5 
OK

批量获取值

mget key [key ...]

127.0.0.1:6379> mget key1 key2 key3 key4 key5
1) "a"
2) "b"
3) "c"
4) "d"
5) "5"

如果有些键不存在，那么它的值为nil（空），结果是按照传入键的顺序返回：

127.0.0.1:6379> mget key1 key2 xxx key3
1) "a"
2) "b"
3) (nil)
4) "c"
127.0.0.1:6379>

批量操作命令可以有效提高效率,假如没有mget这样的命令，要执行n次get命令如下所示

n次get时间 = n次网络时间 + n次命令时间

使用mget命令后，要执行n次get命令操作如下

n次get时间 = 1次网络时间 + n次命令时间

Redis可以支撑每秒数万的读写操作，但是这指的是Redis服务端的处理能力，对于客户端来说，一次命令除了命令时间还是有网络时间，假设网络时间为1毫秒，命令时间为0.1毫秒（按照每秒处理1万条命令算），那么执行1000次get命令和1次mget命令如下

因为Redis的处理能力已经足够高，所以网络可能会成为性能的瓶颈。

使用批量操作，有助于提高业务处理效率，但是要注意的是每次批量操作所发送的命令数不是无节制的，如果数量过多可能造成Redis阻塞或者网络拥塞。

string的内部编码

字符串类型的3种内部编码

1. int： 8个字节的长整型

2. embstr：小于等于39个字节的字符串

3. raw：大于39个字节的字符串

Redis会根据当前值的类型和长度决定使用哪种内部编码实现。

127.0.0.1:6379> set k1 1234
OK
127.0.0.1:6379> object encoding k1
"int"
127.0.0.1:6379> set k2 "my name is artisan"
OK
127.0.0.1:6379> object encoding k2
"embstr"
127.0.0.1:6379> STRLEN k2
(integer) 18
127.0.0.1:6379> set k3 "sdfdfsdfsdfdf sfds dfsdfs dsf  sfsdfs fd fsf fs sf sfds fdfs fsdf sfs fsdf sdfs f ssfd fsd fdf sfsdf f"
OK
127.0.0.1:6379> STRLEN k3
(integer) 102
127.0.0.1:6379> object encoding k3
"raw"
127.0.0.1:6379>

客户端操作

我这里的redis server设置了密码，密码为artisan ，所以有

auth artisan

[redis@artisan bin]$ pwd
/home/redis/redis/redis-4.0.11/bin
[redis@artisan bin]$ ./redis-cli 
127.0.0.1:6379> auth artisan
OK
127.0.0.1:6379> set key1 value1
OK
127.0.0.1:6379> set key2 value2
OK
127.0.0.1:6379> get key1
"value1"
127.0.0.1:6379> del key1
(integer) 1
127.0.0.1:6379> strlen key2
(integer) 6
127.0.0.1:6379> getset key2 new_value2
"value2"
127.0.0.1:6379> get key2
"new_value2"
127.0.0.1:6379> getrange key2 0 3 
"new_"
127.0.0.1:6379> append key2 _app
(integer) 14
127.0.0.1:6379> get key2
"new_value2_app"
127.0.0.1:6379>

Spring中操作redis的字符串

spring-redis-string.xml

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"
  xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" 
  xmlns:context="http://www.springframework.org/schema/context"
  xmlns:p="http://www.springframework.org/schema/p"
  xsi:schemaLocation="http://www.springframework.org/schema/beans 
    http://www.springframework.org/schema/beans/spring-beans.xsd
    http://www.springframework.org/schema/context 
    http://www.springframework.org/schema/context/spring-context.xsd">
    <context:property-placeholder location="classpath:redis/redis.properties" />
    <!--2,注意新版本2.3以后，JedisPoolConfig的property name，不是maxActive而是maxTotal，而且没有maxWait属性，建议看一下Jedis源码或百度。 -->
    <!-- redis连接池配置 -->
    <bean id="jedisPoolConfig" class="redis.clients.jedis.JedisPoolConfig">
        <!--最大空闲数 -->
        <property name="maxIdle" value="${redis.maxIdle}" />
        <!--连接池的最大数据库连接数 -->
        <property name="maxTotal" value="${redis.maxTotal}" />
        <!--最大建立连接等待时间 -->
        <property name="maxWaitMillis" value="${redis.maxWaitMillis}" />
        <!--逐出连接的最小空闲时间 默认1800000毫秒(30分钟) -->
        <property name="minEvictableIdleTimeMillis" value="${redis.minEvictableIdleTimeMillis}" />
        <!--每次逐出检查时 逐出的最大数目 如果为负数就是 : 1/abs(n), 默认3 -->
        <property name="numTestsPerEvictionRun" value="${redis.numTestsPerEvictionRun}" />
        <!--逐出扫描的时间间隔(毫秒) 如果为负数,则不运行逐出线程, 默认-1 -->
        <property name="timeBetweenEvictionRunsMillis" value="${redis.timeBetweenEvictionRunsMillis}" />
      <property name="testOnBorrow" value="true"></property>
    <property name="testOnReturn" value="true"></property>
    <property name="testWhileIdle" value="true"></property>
    </bean>
  <!--redis连接工厂 -->
    <bean id="jedisConnectionFactory"
        class="org.springframework.data.redis.connection.jedis.JedisConnectionFactory"
        destroy-method="destroy">
        <property name="poolConfig" ref="jedisPoolConfig"></property>
        <!--IP地址 -->
        <property name="hostName" value="${redis.host.ip}"></property>
        <!--端口号 -->
        <property name="port" value="${redis.port}"></property>
        <!--如果Redis设置有密码 -->
        <property name="password" value="${redis.password}" /> 
        <!--客户端超时时间单位是毫秒 -->
        <property name="timeout" value="${redis.timeout}"></property>
        <property name="usePool" value="true" />
        <!--<property name="database" value="0" /> -->
    </bean>
  <!-- 键值序列化器设置为String 类型 -->
  <bean id="stringRedisSerializer" class="org.springframework.data.redis.serializer.StringRedisSerializer"/>
  <!-- redis template definition -->
  <bean id="redisTemplate" class="org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate"
    p:connection-factory-ref="jedisConnectionFactory"
    p:keySerializer-ref="stringRedisSerializer"
    p:valueSerializer-ref="stringRedisSerializer">
  </bean>
</beans>

SpringRedisStringsDemo

package com.artisan.redis.baseStructure.strings;
import org.springframework.context.ApplicationContext;
import org.springframework.context.support.ClassPathXmlApplicationContext;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
public class SpringRedisStringsDemo {
  public static void main(String[] args) {
    ApplicationContext ctx = new ClassPathXmlApplicationContext("classpath:spring/spring-redis-string.xml");
    // 在 Spring 中，
    // redisTemplate.opsForValue（）所返回的对象可以操作简单的键值对，可以是字符串，也可以是对象，具体依据你所配置的序列化方案
    // 这里在spring-redis-string.xml中key和value都是指定的 stringRedisSerializer
    RedisTemplate<String,String> redisTemplate = (RedisTemplate<String, String>) ctx.getBean("redisTemplate");
    // 设置值
    //127.0.0.1:6379> set key1 value1
    //OK
    //127.0.0.1:6379> set key2 value2
    //OK
    redisTemplate.opsForValue().set("key1", "value1");
    redisTemplate.opsForValue().set("key2", "value2");
    // 通过 key 获取值
    //127.0.0.1:6379> get key1
    //"value1"
    String key1 = redisTemplate.opsForValue().get("key1");
    System.out.println("key1:" + key1);
    // 通过 key 删除值
    //127.0.0.1:6379> del key1
    //(integer) 1
    Boolean success = redisTemplate.delete("key1");
    System.out.println("删除key1是否成功：" + success);
    // 求长度
    //127.0.0.1:6379> strlen key2
    //(integer) 6
    Long size = redisTemplate.opsForValue().size("key2");
    System.out.println("key2长度：" + size);
    // 设值新值并返回旧值
    //127.0.0.1:6379> getset key2 new_value2
    //"value2"
    String oldValue = redisTemplate.opsForValue().getAndSet("key2", "new_value2");
    System.out.println("key2旧值：" + oldValue);
    // 127.0.0.1:6379> get key2
    // "new_value2"
    String newValue = redisTemplate.opsForValue().get("key2");
    System.out.println("key2新值：" + newValue);
    // 获取子串
    // 127.0.0.1:6379> getrange key2 0 3
    // "new_"
    String subString = redisTemplate.opsForValue().get("key2", 0, 3);
    System.out.println("subString：" + subString);
    // 将新的字符串value加入到原来 key指向的字符串末
    // 127.0.0.1:6379> append key2 _app
    // (integer) 14
    Integer value = redisTemplate.opsForValue().append("key2", "_app");
    System.out.println("value：" + value);
    // 127.0.0.1:6379> get key2
    // "new_value2_app"
    String newValue2 = redisTemplate.opsForValue().get("key2");
    System.out.println("key2：" + newValue2);
  }
}

首先在客户端中flushdb,确保数据干净。

输出

redis中的数据

Redis中对整数和浮点型数字的支持

上面介绍了字符串最常用的命令，但是 Redis 除了这些之外还提供了对整数和浮点型数字的功能，如果字符串是数字（整数或者浮点数〉，那么 Redis 还能支持简单的运算。但是它的运算能力比较弱，目前版本只能支持简单的加减法运算。

客户端操作

[redis@artisan bin]$ ./redis-cli 
127.0.0.1:6379> auth artisan
OK
127.0.0.1:6379> flushdb
OK
127.0.0.1:6379> set number 8
OK
127.0.0.1:6379> GET number
"8"
127.0.0.1:6379> INCR number
(integer) 9
127.0.0.1:6379> INCRBY number 5
(integer) 14
127.0.0.1:6379> DECR number
(integer) 13
127.0.0.1:6379> DECRBY number 10
(integer) 3
127.0.0.1:6379> INCRBYFLOAT number 8.88
"11.88"
127.0.0.1:6379> get number
"11.88"
127.0.0.1:6379>

如果开始把val 设置为浮点数，那么 incr、 deer、 incrby 、 deerby 的命令都会失败。 Redis 并不支持减法、乘法、除法操作，功能十分有限，需要注意。

Spring中操作redis的字符串的加减运算

package com.artisan.redis.baseStructure.strings;
import org.springframework.context.ApplicationContext;
import org.springframework.context.support.ClassPathXmlApplicationContext;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
public class SpringRedisStringAdd_Subtraction {
  public static void main(String[] args) {
    ApplicationContext ctx = new ClassPathXmlApplicationContext("classpath:spring/spring-redis-string.xml");
    RedisTemplate redisTemplate = (RedisTemplate) ctx.getBean("redisTemplate");
    // 127.0.0.1:6379> set number 8
    // OK
    redisTemplate.opsForValue().set("number", String.valueOf(8));
    // 127.0.0.1:6379> GET number
    // "8"
    System.out.println(redisTemplate.opsForValue().get("number"));
    // 127.0.0.1:6379> INCR number
    // (integer) 9
    System.out.println(redisTemplate.opsForValue().increment("number", 1));
    // 127.0.0.1:6379> INCRBY number 5
    // (integer) 14
    System.out.println(redisTemplate.opsForValue().increment("number", 5));
    // 127.0.0.1:6379> DECR number
    // (integer) 13
    Long number = redisTemplate.getConnectionFactory().getConnection().decr(redisTemplate.getKeySerializer().serialize("number"));
    System.out.println(number);
    // 127.0.0.1:6379> DECRBY number 10
    // (integer) 3
    Long number2 = redisTemplate.getConnectionFactory().getConnection().decrBy(redisTemplate.getKeySerializer().serialize("number"), 10);
    System.out.println(number2);
    // 127.0.0.1:6379> INCRBYFLOAT number 8.88
    // "11.88"
    System.out.println(redisTemplate.opsForValue().increment("number", 8.88));
    // 127.0.0.1:6379> get number
    // "11.88"
    System.out.println(redisTemplate.opsForValue().get("number"));
  }
}

在配置文件中使用的是字符串序列化器，所以 Redis 保存的还是字符串，如果采用其他的序列化器，比如 JDK 序列化器，那么 Redis 保存的将不会是数字而是产生异常。

Spring 己经优化了代码，所increment 方法可以支持long和double的加法，如下

对于减法， RedisTemplate 并没有进行支持。所以用下面的代码去代替它 ：

redisTemplate . getConnectionFactory() .getConnection() . decrBy(redisTemplate.getKeySerializer() . serialize ("number") , 10) ;

通过获得连接工厂再获得连接从而得到底层的 Redis 连接对象。为了和 RedisTemplate的配置保持一致，所以先获取了其 keySerializer 属性，对键进行了序列化，如果获取结果也可以进行同样的转换。

当然 getConnection（）只是获取一个 spring data redis 项目中封装的底层对象 RedisConnection ，甚至可以获取原始的链接对象Jedis 对象。

Jedis jedis =(Jedis)redisTemplate.getConnectionFactory() .getConnection() .getNativeConnection() ;

关于减法的方法，原有值都必须是整数，否则就会引发异常.

// 如果进行减法运算原有值都必须是整数，否则就会引发异常，比如下面的，编译通过，但运行会抛出异常
redisTemplate.opsForValue().set("number", "1.1");
redisTemplate.getConnectionFactory().getConnection().decr(redisTemplate.getKeySerializer().serialize("number"));

Exception in thread "main" org.springframework.dao.InvalidDataAccessApiUsageException: ERR value is not an integer or out of range; nested exception is redis.clients.jedis.exceptions.JedisDataException: ERR value is not an integer or out of range
  at org.springframework.data.redis.connection.jedis.JedisExceptionConverter.convert(JedisExceptionConverter.java:64)
  at org.springframework.data.redis.connection.jedis.JedisExceptionConverter.convert(JedisExceptionConverter.java:41)
  at org.springframework.data.redis.PassThroughExceptionTranslationStrategy.translate(PassThroughExceptionTranslationStrategy.java:44)
  at org.springframework.data.redis.FallbackExceptionTranslationStrategy.translate(FallbackExceptionTranslationStrategy.java:42)
  at org.springframework.data.redis.connection.jedis.JedisConnection.convertJedisAccessException(JedisConnection.java:181)
  at org.springframework.data.redis.connection.jedis.JedisStringCommands.convertJedisAccessException(JedisStringCommands.java:757)
  at org.springframework.data.redis.connection.jedis.JedisStringCommands.decr(JedisStringCommands.java:469)
  at org.springframework.data.redis.connection.DefaultedRedisConnection.decr(DefaultedRedisConnection.java:301)
  at com.artisan.redis.baseStructure.strings.SpringRedisStringAdd_Subtraction.main(SpringRedisStringAdd_Subtraction.java:49)
Caused by: redis.clients.jedis.exceptions.JedisDataException: ERR value is not an integer or out of range
  at redis.clients.jedis.Protocol.processError(Protocol.java:127)
  at redis.clients.jedis.Protocol.process(Protocol.java:161)
  at redis.clients.jedis.Protocol.read(Protocol.java:215)
  at redis.clients.jedis.Connection.readProtocolWithCheckingBroken(Connection.java:340)
  at redis.clients.jedis.Connection.getIntegerReply(Connection.java:265)
  at redis.clients.jedis.BinaryJedis.decr(BinaryJedis.java:708)
  at org.springframework.data.redis.connection.jedis.JedisStringCommands.decr(JedisStringCommands.java:467)
  ... 2 more

注意

使用 Spring 提供的 RedisTemplate 去展示多个命令可以学习到如何使用 RedisTemplate 操作 Redis 。实际工作中并不是那么用的，因为每一个操作会尝试从连接池里获取一个新的 Redis 连接，多个命令应该使用SessionCallback 接口进行操作。

常见使用场景

仅列举常见场景，不展开描述

缓存

Redis作为缓存层，绝大部分请求的数据都是从Redis中获取。由于Redis具有支撑高并发的特性，所以缓存通常能起到加速读写和降低后端压力的作用。

计数器

使用Redis作为计数的基础工具，它可以实现快速计数、查询缓存的功能，同时数据可以异步落地到其他数据源。

限流

举个例子，对某个接口在1分钟内限制调用10次

session共享

使用Redis将用户的Session进行集中管理，在这种模式下只要保证Redis是高可用和扩展性的，每次用户更新或者查询登录信息都直接从Redis中集中获取

分布式锁

http://www.importnew.com/27477.html

代码

代码托管到了 https://github.com/yangshangwei/redis_learn

Redis-03Redis数据结构--全局命令及字符串string

前导

全局命令

查看所有键 keys *

键总数dbsize

检查键是否存在 exists key

删除键del key

键过期expire key seconds

键的数据结构类型type key

数据结构和内部编码

单线程架构

string概述

基本命令

string的内部编码

客户端操作

Spring中操作redis的字符串

spring-redis-string.xml

SpringRedisStringsDemo

Redis中对整数和浮点型数字的支持

客户端操作

Spring中操作redis的字符串的加减运算

注意

常见使用场景

缓存

计数器

限流

session共享

分布式锁

代码

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Redis-03Redis数据结构--全局命令及字符串string

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键的数据结构类型type key

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Spring中操作redis的字符串

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