Redis入门到实战——基础篇
一、初识Redis
1. 认识NoSQL
2. 认识Redis
Redis诞生于2009年,全称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:
- 键值型(key-value),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(RDB、AOF)
- 支持主从集群、分片集群
- 支持多语言客户端
3. 安装Redis
通过Docker安装Redis
①拉取镜像
docker pull redis
②创建并启动容器
docker run -d \ # 后台运行--name redis \ # 容器命名为 "redis"--restart=always \ # 自动重启(即使宿主机重启)-p 6379:6379 \ # 端口映射(主机:容器)redis \ # 使用的镜像--requirepass "leadnews" # Redis 的配置参数:设置密码
③连接测试:打开Redis Desktop Manager,输入host、port、password进行测试
二、Redis常见命令
1. 5种常见数据结构
Redis是一个key-value的数据库,key一般是String类型,不过value的类型多种多样:
2. 通用命令
通用命令是指不分数据结构的命令,都可以使用的指令,常见的有:
- KEYS:查看符合模板的所有key。不建议在生产环境设备上使用
- 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会自动删除
- TTL:查看一个key的剩余有效期
3. 不同数据结构的操作命令
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。其中value是字符串,不够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
String的常见命令有:
- SET:添加或修改已存在的一个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的值自增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
思考:Redis没有类型MySQL中的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。
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的一个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:
3.2 Hash类型
Hash类型,也叫散列,其value是一个无序字典,类似于Java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:
- HSET key field value:添加或修改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
- HVALS:获取一个hash类型的key中的所有的value
- HINCRBY:让一个hash类型的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表结构。既可以正向检索,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
- 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
- RPUSH key element ...:向列表右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
- 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
思考:
如何利用List结构模拟一个栈?
- 入口和出口在同一边
- LPUSH、LPOP 或 RPUSH、RPOP
如何利用List结构模拟一个队列?
- 入口和出口在不同边
- LPUSH、RPOP 或 RPUSH、LPOP
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
3.4 Set类型
Redis的Set结构与Java中的HashSet类似,可以看作是一个value为null的HashMap。因为也是一个hash表,因此具有与HashSet类似的特征:
- 无序
- 元素不可重复
- 查找性能高
- 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
- SDIFF key1 key2 ...:求key1与key2的差集
- SUNION key1 key2 ... :求key1和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 、ZUINON:求差集、交集、并集
注意:所有的排名默认都是升序,如果需要降序则在命令的Z后面添加REV即可,如ZREVRANGE
三、Redis的Java客户端
客户端 | 描述 |
Jedis | 以Redis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 | 基于Netty实现,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。 |
Redisson | 一个基于Redis实现的分布式、可伸缩的Java数据结构集合。包含了诸如Map、Queue、Lock、Semaphore、AtomicLong等强大功能 |
1. Jedis客户端
Jedis的官网地址:https://github.com/redis/jedis
①引入依赖:
<dependency><groupId>redis.clients</groupId><artifactId>jedis</artifactId><version>3.7.0</version>
</dependency>
②建立连接
<dependencies><dependency><groupId>redis.clients</groupId><artifactId>jedis</artifactId><version>3.7.0</version></dependency><dependency><groupId>org.junit.jupiter</groupId><artifactId>junit-jupiter</artifactId><version>5.7.0</version><scope>test</scope></dependency></dependencies>
package com.heima;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;public class JedisTest {private Jedis jedis;@BeforeEachvoid setUp() {// 1. 建立连接jedis = new Jedis("192.168.200.130", 6379);// 2. 设置连接密码jedis.auth("leadnews");// 3. 选择库jedis.select(0);}@Testvoid testString() {// 1. 存入数据String result = jedis.set("name", "虎哥");System.out.println("result = " + result);// 2. 获取数据String name = jedis.get("name");System.out.println("name = " + name);}@Testvoid testHash() {// 插入hash数据jedis.hset("user:1", "name", "Jack");jedis.hset("user:1", "age", "20");// 获取Map<String, String> map = jedis.hgetAll("user:1");System.out.println(map);}@AfterEachvoid tearDown() {// 关闭连接if (jedis != null) {jedis.close();}}
}
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连接池代替Jedis的直连方式。
package com.heima.JedisUtil;import redis.clients.jedis.Jedis;
import redis.clients.jedis.JedisPool;
import redis.clients.jedis.JedisPoolConfig;public class JedisConnectionFactory {private static final JedisPool jedisPool;static {// 配置连接池JedisPoolConfig poolConfig = new JedisPoolConfig();// 最大连接数poolConfig.setMaxTotal(8);// 最大空闲连接数poolConfig.setMaxIdle(8);// 最小空闲连接数poolConfig.setMinIdle(0);// 最长等待时间poolConfig.setMaxWaitMillis(1000);// 创建连接池对象jedisPool = new JedisPool(poolConfig,"192.168.200.130", 6379, 1000, "leadnews");}public static Jedis getJedis() {return jedisPool.getResource();}
}
@BeforeEachvoid setUp() {jedis = JedisConnectionFactory.getJedis();jedis.auth("leadnews");jedis.select(0);}
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:
API | 返回值类型 | 说明 |
redisTemplate.opsForValue() | ValueOperations | 操作String类型数据 |
redisTemplate.opsForHash() | HashOperations | 操作Hash类型数据 |
redisTemplate.opsForList() | ListOperations | 操作List类型数据 |
redisTemplate.opsForSet() | SetOperations | 操作Set类型数据 |
redisTemplate.opsForZSet() | ZSetOperations | 操作SortedSet类型数据 |
SpringDataRedis快速入门
SpringBoot已经提供了对SpringDataRedis的支持,使用非常简单:
①引入依赖(Spring Boot版本建议2.x)
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 https://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd"><modelVersion>4.0.0</modelVersion><parent><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId><version>2.7.18</version><relativePath/> <!-- lookup parent from repository --></parent><groupId>com.heima</groupId><artifactId>redis-demo</artifactId><version>0.0.1-SNAPSHOT</version><name>redis-demo</name><description>redis-demo</description><url/><licenses><license/></licenses><developers><developer/></developers><scm><connection/><developerConnection/><tag/><url/></scm><properties><java.version>8</java.version></properties><dependencies><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId></dependency><dependency><groupId>org.projectlombok</groupId><artifactId>lombok</artifactId></dependency><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId><scope>test</scope></dependency><dependency><groupId>com.alibaba</groupId><artifactId>fastjson</artifactId><version>1.2.58</version></dependency><dependency><groupId>com.fasterxml.jackson.dataformat</groupId><artifactId>jackson-dataformat-cbor</artifactId><version>2.9.9</version></dependency></dependencies><build><plugins><plugin><groupId>org.apache.maven.plugins</groupId><artifactId>maven-compiler-plugin</artifactId><configuration><annotationProcessorPaths><path><groupId>org.projectlombok</groupId><artifactId>lombok</artifactId></path></annotationProcessorPaths></configuration></plugin><plugin><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-maven-plugin</artifactId><configuration><excludes><exclude><groupId>org.projectlombok</groupId><artifactId>lombok</artifactId></exclude></excludes></configuration></plugin></plugins></build></project>
②配置文件-application.yaml
spring:application:name: redis-demoredis:host: 192.168.200.130port: 6379password: leadnewslettuce:pool:max-active: 8max-idle: 8min-idle: 0max-wait: 1000
③注入StringRedisTemplate 并测试
package com.heima.redisdemo;import com.alibaba.fastjson.JSON;
import com.heima.redisdemo.pojo.User;
import net.minidev.json.JSONValue;
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.StringRedisTemplate;import java.util.Map;@SpringBootTest
class RedisDemoApplicationTests {@Autowiredprivate StringRedisTemplate redisTemplate;@Testvoid testString() {// 插入一条string类型数据redisTemplate.opsForValue().set("name", "王五");// 读取一条string类型的数据Object name = redisTemplate.opsForValue().get("name");System.out.println("name = " + name);}@Testvoid testSaveUser() {redisTemplate.opsForValue().set("user:1", JSON.toJSONString(new User("小李", 22)));String s = redisTemplate.opsForValue().get("user:1");User user = JSON.parseObject(s, User.class);System.out.println(user);}@Testvoid testHash() {redisTemplate.opsForHash().put("user:2", "name", "小丽");redisTemplate.opsForHash().put("user:2", "age", "18");Map<Object, Object> entries = redisTemplate.opsForHash().entries("user:2");System.out.println("entries = " + entries);}
}