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黑马Redis基础篇笔记_黑马redis笔记

作者：Cpp五条 | 2024-06-06 22:22:57

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黑马redis笔记

3.2 SpringDataRedis客户端

1、 RedisTemplate快速入门

2、出现问题 --自定义序列化方式

3、当传入对象时--出现问题

4、StringRedisTemplate

5、总结：

一、初识Redis

1.1 认识NoSQL

SQL是通过表定义字段、类型进行结构化，NoSQL自定义无结构化

SQL是可以进行多表查询，NoSQL无关联，无法进行多表查询

SQL有通用语法SQL查询，不同的NoSQL的操作语法不同

SQL有ACID的事务特性，NoSQL只能实现基本的事务特性，例如一致性，只能保证最终一致性（即数据可以延迟一会不一致，最终一致即可）

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支持多种不同数据类型，功能丰富
单线程，每个命令具有原子性

redis6.0多线程，仅仅是对于网络请求，核心代码还是单线程的
低延迟，速度快（基于内存、IO多路复用、良好的编码）

速度快最主要的是因为它是基于内存的

支持数据持久化

防止突然断电情况，出现数据丢失，会定期存储到磁盘中

支持主从集群、分片集群
支持多语言客户端

1.3 安装Redis

1、安装Redis

这里我使用的Docker 安装

docker pull redis
run redis
使用redis

进入redis-cli

最后测试是否成功

2、安装Redis图形化软件

GitHub上的大神编写了Redis的图形化桌面客户端，地址：GitHub - RedisInsight/RedisDesktopManager: Cross-platform Developer GUI for Redis 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：Releases · lework/RedisDesktopManager-Windows · GitHub

下载后傻瓜式操作即可

连接

二、Redis常见命令

2.1 5种常见数据结构

Redis是key-value键值对的数据库，一般key是String，不过value数据结构是多种多样的

前五种是比较常见的数据结构

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：Commands | Redis 可以查看不同命令

2.2 通用命令

通用命令是每种数据类型都可以使用的命令，常见的有：

keys：查看符合模板的所有key，不建议生产环境设备上使用 *代表 0-多个任意字符 ?代表一个任意字符
del：删除一个指定的key
exists：判断key是否存在
expipe：给一个key设置有效期，有效期到期时该key会别自动删除单位秒
ttl:查看一个key的剩余有效期 ttl key 返回结果-2代表过期或者没有该key 返回结果-1代表有效期永久

通过help[command]可以查看一个命令的具体用法，例如：

或者通过官网查看都可以

2.3 不同数据结构的操作命令

1、String

String类型，也是字符串类型，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

不管是那种格式，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521m

常见命令：

set：添加或者修改已存在的一个String可惜的键值对
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：让一个整型的可以自增1
incrby：让一个整型的可以自增并指定步长，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key不存在，否则不执行
setex：添加一个String类型的键值对，并指定有效期

Redis没有类似MySQL中Table的概念，我们该如何区分不同类型的key呢？

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

例如：

2、hash

常见命令：

hset key field value:添加或者修改hash类型 key中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的值例：hmset hashtest name zhangsan age lisi
hmget：批量获取多个hash类型的key中的所有field 例： hmget hashtest name age
hgetall：获取一个hash类型的key中的所有field和value 就像Java中的entrySet方法
hkeys：获取一个hash类型key中所有的field 就像Java中的keySet
hvals:获取一个hash类型key中所有的value 就像Java中values
hincrby：让一个hahs类型key的自读那值自增并指定步长
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、List类型

Redis中List类型与Java中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也可以支持反向检索

特征也与LinkedList类型:

有序
元素可以重复
插入和删除快
查询速度一般

常用命令：

lpush key element...：向列表左侧插入一个或者多个元素
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者多个元素
rpop key：移除并返回列表右侧的第一个元素，没有则返回nil
lrange key star end：返回一段角标范围内的所有元素（角标从0开始）
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 list 1000 [key ...] timeout

思考：

如何利用List结构模拟一个栈？入口和出口在同一边

如何利用List结构模拟一个队列？入口和出口在不同边

如何利用List结构模拟一个阻塞队列？入口和出口在不同边出队时采用BLPOP或BRPOP

4、Set

Redis的Set结构与Java中HashSet类似，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

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和key2的并集

5、SortedSet

Redis的SortedSet是一个可排序的set集合，与Java中的TreeSet有些类似，但是底层数据机构却差别很大。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。

常见命令：

zadd key score member：添加一个或者多个元素到SortedSet ，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中指定元素的score值
zrank key member：获取sorted set中指定元素的排名默认0开始
zcard key:获取sorted set中元素个数
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soreted set中指定元素自增，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例如 zrange stus 0 2
zrangebyscore key min max:按照score排序后，获取指定scire范围内的元素
zdiff、zinter、zunion：求差集、交集、并集

注意：所有排名默认都是升序的，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：Get started using Redis clients | Redis

3.1 Jedis客户端

引入依赖


   <dependency>
            <groupId>redis.clients</groupId>
            <artifactId>jedis</artifactId>
            <version>3.3.0</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.junit.jupiter</groupId>
            <artifactId>junit-jupiter</artifactId>
            <version>5.9.2</version>
            <scope>test</scope>
        </dependency>

创建Jedis对象，建立连接


private Jedis jedis;
    @BeforeEach
    void setUp() {
        //连接jedis
        jedis = new Jedis("192.168.119.120",6379);
        //设置密码 我没有不设置
        //设置数据库
        jedis.select(0);
    }

使用Jedis，方法名与Redis命令一直


//操作String 
@Test
    public void test() {
        String res = jedis.set("name", "zhangsan");
        System.out.println("res = " + res);
        String name = jedis.get("name");
        System.out.println("name = " + name);
    }
//操作hash
@Test
    public void test2() {
      jedis.hset("hash","name","zhangsan");
      jedis.hset("hash","age","11");
        Map<String, String> map = jedis.hgetAll("hash");
        System.out.println(map);
    }

释放资源


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

因为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


package com.sofwin.redis;
import redis.clients.jedis.Jedis;
import redis.clients.jedis.JedisPool;
import redis.clients.jedis.JedisPoolConfig;
/**
 * @author: winter
 */
public class JedisConnecitonFactiory {
    private static final JedisPool jedispool;
    static {
        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  ms
        jedisPoolConfig.setMaxWaitMillis(2000);
        jedispool = new JedisPool(jedisPoolConfig,"192.168.119.120",6379,1000);
    }
    public static Jedis getJedis() {
        return jedispool.getResource();
    }
}

测试：


package com.sofwin;
import com.sofwin.redis.JedisConnecitonFactiory;
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;
/**
 * @packageName: com.sofwin
 * @author: winter
 * @date: 2023/4/6 17:45
 * @version: 1.0
 * @email 1660420659@qq.com
 * @description: TODO
 */
public class RedisJedisTest {
    private Jedis jedis;
    @BeforeEach
    void setUp() {
        //连接jedis
//        jedis = new Jedis("192.168.119.120",6379);
        jedis = JedisConnecitonFactiory.getJedis();
        //设置密码 我没有不设置
        //设置数据库
        jedis.select(0);
    }
    @Test
    public void test() {
        String res = jedis.set("name", "zhangsan");
        System.out.println("res = " + res);
        String name = jedis.get("name");
        System.out.println("name = " + name);
    }
    @Test
    public void test2() {
      jedis.hset("hash","name","zhangsan");
      jedis.hset("hash","age","11");
        Map<String, String> map = jedis.hgetAll("hash");
        System.out.println(map);
    }
    //关闭
    @AfterEach
    void tearDown() {
        if (jedis != null) {
            //设置连接池后，这里就不是关闭，而是归还
            jedis.close();
        }
    }
}

3.2 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

官方地址：Spring Data Redis

提供了对不同Redis客户端的整合（Letturce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对象的数据序列表及反序列化
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封装到不同类型中

1、 RedisTemplate快速入门

引入依赖


<!--        redis启动类-->
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
        </dependency>
<!--        redis连接池-->
        <dependency>
            <groupId>org.apache.commons</groupId>
            <artifactId>commons-pool2</artifactId>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.projectlombok</groupId>
            <artifactId>lombok</artifactId>
            <optional>true</optional>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
            <scope>test</scope>
        </dependency>

使用RedisTemplate测试


package com.sofwin.springbootdataredis;
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;
@SpringBootTest
class SpringbootdataRedisApplicationTests {
    @Autowired
    private RedisTemplate redisTemplate;
    @Test
    void contextLoads() {
        redisTemplate.opsForValue().set("name","大虎");
        redisTemplate.opsForValue().set("age","31");
        Object name = redisTemplate.opsForValue().get("name");
        System.out.println("name = " + name);
        Object age = redisTemplate.opsForValue().get("age");
        System.out.println("age = " + age);
    }
}

2、出现问题 --自定义序列化方式

得到结果后我们发现

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，得到的结果就如上图

缺点：

可读性差
内存占用较大

我们可以指定别的序列化不使用JDK默认序列化

pom 导入依赖


<!--        redis启动类-->
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
        </dependency>
<!--        redis连接池-->
        <dependency>
            <groupId>org.apache.commons</groupId>
            <artifactId>commons-pool2</artifactId>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>com.fasterxml.jackson.core</groupId>
            <artifactId>jackson-databind</artifactId>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.projectlombok</groupId>
            <artifactId>lombok</artifactId>
            <optional>true</optional>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
            <scope>test</scope>
        </dependency>

设置RedisTemplate


package com.sofwin.redis;
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;
import javax.annotation.Resource;
/**
 * @packageName: com.sofwin.redis
 * @author: winter
 * @date: 2023/4/6 19:14
 * @version: 1.0
 * @email 1660420659@qq.com
 * @description: TODO
 */
@Configuration
public class RedisConfig {
    @Bean
    @Resource
    public RedisTemplate<String,Object> getRedisTemplate(RedisConnectionFactory redisConnectionFactory) {
        RedisTemplate<String, Object> redisTemplate = new RedisTemplate<>();
        //设置连接工厂
        redisTemplate.setConnectionFactory(redisConnectionFactory);
        GenericJackson2JsonRedisSerializer genericJackson2JsonRedisSerializer =
                new GenericJackson2JsonRedisSerializer();
        //key      RedisSerializer.string()返回值 -->  StringRedisSerializer.UTF_8
        redisTemplate.setKeySerializer(RedisSerializer.string());
        //hash  key
        redisTemplate.setHashKeySerializer(RedisSerializer.string());
        //value
        redisTemplate.setValueSerializer(genericJackson2JsonRedisSerializer);
        //hash value
        redisTemplate.setHashValueSerializer(genericJackson2JsonRedisSerializer);
        return  redisTemplate;
    }
}

测试


package com.sofwin.springbootdataredis;
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;
@SpringBootTest
class SpringbootdataRedisApplicationTests {
    @Autowired
    private RedisTemplate<String,Object> redisTemplate;
    @Test
    void contextLoads() {
        redisTemplate.opsForValue().set("name","大虎");
        redisTemplate.opsForValue().set("age","31");
        Object name = redisTemplate.opsForValue().get("name");
        System.out.println("name = " + name);
        Object age = redisTemplate.opsForValue().get("age");
        System.out.println("age = " + age);
    }
}

3、当传入对象时--出现问题

当传入对象时


@Test
    void contextLoads2() {
        User user = new User("虎哥",33);
        redisTemplate.opsForValue().set("user:10",user);
        user =(User) redisTemplate.opsForValue().get("user:10");
        System.out.println("user = " + user);
    }

尽管Json的自动序列化方式可以满足我们的需求，但仍然存在一些问题，如上图

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

因此为了节省内存空间，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

因此有了StringRedisTemplate类

4、StringRedisTemplate


  @Autowired
    private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;
    //json工具
    private static  final ObjectMapper mapper = new ObjectMapper();
    @Test
    public void test03() throws JsonProcessingException {
        User user = new User("虎哥",33);
        //序列化为字符串
        String userString = mapper.writeValueAsString(user);
        stringRedisTemplate.opsForValue().set("strRedisUser:1",userString);
        String obj = stringRedisTemplate.opsForValue().get("strRedisUser:1");
        User user1 = mapper.readValue(obj, User.class);
        System.out.println("user1 = " + user1);
    }

解决问题：

5、总结：

RedisTemplate的两种序列化实践方案：

方案一：

自定义RedisTemplate
修改RedisTemplate的序列化器为GenericJackson2JsonRedisSerializer

方案二：

使用StringRedisTemplate
写入Redis时，手动把对象序列化为Json
读取Redis时，手动把读取到的Json反序列化为对象

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