Redis_基础篇

一、初识 Redis

1、认识 NoSQL

1.1 简介

NoSQL = Not Only SQL，释义：不仅仅是 SQL，泛指非关系型数据库，是区别于 MySQL、Oracle 这类传统关系型数据库 (RDBMS) 的数据库统称，不采用关系模型（表、行、字段、外键）存储数据。

1.2 NoSQL 和SQL 核心区别

2、认识 Redis

Redis诞生于2009年全称是RemoteDictionaryServer，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支持多种不同数据机构，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
• 支持多种语言客户端

3、安装 Redis

由于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。因此文章中采用基于Linux系统来安装Redis进行演示。

此处选择的Linux版本：CentOS 9. Redis版本：redis-8.8.0

Redis的官方：https://redis.io/ Redis安装包下载地址：Index of /releases/

3.1 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

yum install -y gcc tcl

3.2 上传安装包并解压

上传完成后进行解压并指定解压后存储的目录，也可不指定，与安装包在同一目录下也可以。

tar -zxvf redis-8.8.0.tar.gz -C /usr/local/

解压完成后进入Redis目录，运行编译命令

make && make install

默认的安装路径是在/usr/local/bin目录下：

出现图中的信息代表安装成功，可以进行运行了。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

3.3 启动

Redis的启动方式有很多种，例如：

3.3.1、默认启动

命令：

redis-server

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。

3.3.2、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-8.8.0），名字叫redis.conf。

在修改配置文件之前先进行备份，以防有误时方便回滚修复。

cp redis.conf redis.conf.bck

然后修改redis.conf文件中的一些配置：

# 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 123456

Redis的其他常见配置：

# 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/redis-8.8.0 # 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 123456 shutdown

3.3.3、开机自启

我们也可以通过配置来实践开机自启。首先，新建一个系统服务文件：

vim /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/redis-8.8.0/redis.conf PrivateTmp=true [Install] WantedBy=multi-user.target

添加完成后需要进行重载系统服务让配置文件生效：

systemctl daemon-reload

现在，我们可以使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开启自启：

# 设置开机自启Redis的命令 systemctl enable redis # 查看Redis启动进程 ps -ef|grep redis

出现下图内容就代表设置成功了

3.3.4、Redis命令行客户端

进入Redis的安装目录/usr/local/bin/下的redis-cli就是Redis命令行的客户端启动命令。连接客户端执行：

redis-cli -h 127.0.0.1 -p 6379 -a 123456

-h：Redis服务器IP地址

-p：Redis服务端口号

-a：Redis连接密码

校验是否连接成功，输入命令：ping，客户端会响应：pong，使用-a 密码连接后会有警告提示，如图：

如果不想看到该警告提示，那么在连接的时候可以不指定 -a ，在连接成功后使用： auth + 密码， 如图：

二、Redis 常见命令

1、5种常见数据结构

Redis是一个kue-value的数据库，key一般是string类型，不过value的类型多种多样：

除了上述的数据类型，还有很多其他的数据类型。

2、通用命令

通过指令是部分数据类型的，都可以使用的指令，常见的有：

• KEYS：查看符合模版的所有key。通过help [command] 可以查看一个命令的具体用法，例如：

• DEL：删除一个或多个指定的key，多个key用空格分开，删除不存在的key不会报错。

• EXISTS：判断key是否存在，存在返回1，不存在返回0。

• EXPIRE：给一个key设置有效期，单位是秒，有效期到期时该key会被自动删除。例如：短信验证码
• TTL：查看一个key的剩余有效期，当查看的key返回-2时，代表库中已不存在该key，当返回的是-1时，代表该key是永久有效。

Redis提供的数据操作命令可通过以下两种方式进行查看：

1、官方网站commands介绍：https://redis.io/docs/latest/commands/redis-8-8-commands/

2、Redis命令行客户端，输入help 后，按tab键进行切换数据类型或者直接在@符号后输入需要查看的数据类型名称。

help @+数据类型名称

3、不同数据结构的操作命令

key 的结构

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。

例如我们的项目名称叫 yuxi，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: yuxi:user:1
• product 相关的 key: yuxi: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：

3.1、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，只不过编码方式不同。字符串类型的最大空间不超过512M。

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

3.2、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类型的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中所有的field
• HVALS：获取一个hash类型的key中所有的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

3.3、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接表结构。既可以支持正向检索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
• 插叙速度一般

常用来存储一个有序数据，例如：朋友圈点赞列表，评估列表等。

List的常用命令：

• 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 start 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示例：

RPUSH示例：

LPOP与RPOP示例：

3.4、Set类型

Redis的Set结构与Java中的HashSet类似，可以看做一个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

• SDIFF Key1 Key2... ：求Key1与Key2的差集
• SUNION Key1 Key2... ： 求Key1与Key2的并集

3.5、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）加上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。

三、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官网

1、Jedis 客户端

1.1 引入依赖

<dependency> <groupId>redis.clients</groupId> <artifactId>jedis</artifactId> <version>7.2.0</version> </dependency>

​

1.2 建立连接

1.2.1、Jedis直连方式

// 建立连接，Host：主机地址，port：端口号，默认是6379 Jedis jedis = new Jedis(host, port); // 设置密码 jedis.auth(passworld); // 选择库，可以不指定，默认连接的是0号库 jedis.select(num);

​

1.2.2、 Jedis连接池方式

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，因此推荐使用Jedis连接池来代替Jedis的直连方式。

public class JedisConnectionFactory { private static final JedisPool jedisPool; static { // 配置链接池 JedisPoolConfig jedisPoolConfig = new JedisPoolConfig(); // 最大连接数 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，单位ms jedisPoolConfig.setMaxWaitMillis(1000); // 创建连接池对象 jedisPool = new JedisPool(jedisPoolConfig, "10.211.55.8", 6379, 1000, "123456"); } // 获取Jedis对象 public static Jedis getJedis() { return jedisPool.getResource(); } }

​

​

1.3 测试String数据类型

// 存入数据 String result = jedis.set("name", "jack"); System.out.println("result = " + result); // 获取数据 String name = jedis.get("name"); System.out.println("name = " + name);

​

1.4 释放资源 （直连方式）

jedis.close()

​

注：方法头上使用的 @BeforeEach 与 @AfterEach 注解，是单元测试中的生命周期注解，作用于每个测试方法执行前后。

1. @BeforeEach作用

每一个 @Test 方法执行之前自动运行适用场景：

• 初始化测试对象、创建数据库连接

• 重置变量、初始化 Mock

• 打开文件、初始化页面等前置准备

2. @AfterEach作用

每一个 @Test 方法执行完成后自动运行，无论测试成功 / 失败都会执行 适用场景：

• 关闭流、断开数据库连接

• 清理临时数据、删除测试产生的数据

• 释放资源、重置环境

2、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对象的数据序列化和反序列化
• 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：

2.1、引入依赖

采用springboot项目进行演示，勾选NoSQL中勾选Spring Data Redis

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

2.2、在aplication.yml中配置Redis信息

spring: data: redis: host: 10.211.55.8 port: 6379 password: 123456 timeout: 1000ms lettuce: pool: max-active: 8 max-idle: 8 min-idle: 8 max-wait: 1000ms

2.3、注入RedisTemplate

2.4、SpringDataRedis的序列化方式

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：

• pom.xml中引入依赖

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

• 自定义序列化方式

@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(); // 设置键的序列化器 template.setKeySerializer(RedisSerializer.string()); // 设置哈希键的序列化器 template.setHashKeySerializer(RedisSerializer.string()); // 设置值的序列化器 template.setValueSerializer(jsonRedisSerializer); // 设置哈希值的序列化器 template.setHashValueSerializer(jsonRedisSerializer); return template; } }

运行测试结果：

Redis可视化界面：

尽管JSON的序列化方式可以满足我们的需求，但依然存在一些问题，如上图

Key：user:100，

value：

{

"@class": "com.yuxi.redisdemo.com.yuxi.redis.config.com.yuxi.redis.pojo.User",

"name": "张三",

"age": 21

}

为了在反序列化时知道对象的类型，JSON序列化器会将类的class类型写入JSON结果中，存入Redis，会带来额外的内存开销。（占用103B）

为了节省内存空间，我们并不会使用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。

Spring默认提供了一个StringRedisTemplate类，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的过程。

内存占用：26B。与JSON序列化对比节省了不少的内存空间，并且数据也清晰简明。但是代码量会相对多了手动处理部分，各有优缺，具体选用还需根据自身情况与业务进行。