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Redis基础（含常用命令等以快速入门）

news 2025/9/8 12:17:59

一、初步认识

1、NoSQL

SQL = 关系型数据库（表结构，强一致）NoSQL = 非关系型数据库（灵活结构，最终一致，水平扩展爽）

维度	SQL（关系型）	NoSQL（非关系型）
数据模型	二维表：行列、固定模式（Schema）	键值、文档、列族、图等，可动态加字段
查询语言	标准 SQL：SELECT / JOIN / GROUP / TRANSACTION	各写各的：Redis 命令、MongoDB JSON DSL、Cassandra CQL…
事务 & 一致性	ACID 强一致（原子、一致、隔离、持久）	BASE 最终一致（基本可用、软状态、最终一致）
扩展方式	纵向扩容（买更贵的机器）+ 复杂分库分表	横向扩容（加普通机器就 OK）
典型代表	MySQL、PostgreSQL、Oracle、SQL Server	Redis（键值）、MongoDB（文档）、Cassandra（列族）、Neo4j（图）
适用场景	复杂关联、账务、报表、强一致核心业务	高并发读写、海量数据、灵活模式、快速迭代

2、Redis

Redis（Remote Dictionary Server）是一个开源的、基于内存的 高性能键值数据库，它支持多种数据结构，常用于缓存、消息队列、排行榜、实时统计等场景。

特性	说明
内存存储	数据主要存在内存中，读写速度极快（每秒十万次以上）
持久化支持	支持将内存数据保存到磁盘（RDB 快照和 AOF 日志）
多种数据结构	字符串、列表、集合、哈希、有序集合、位图、HyperLogLog、Stream 等
支持过期时间	可设置 key 的 TTL，自动删除过期数据
发布/订阅功能	可用作轻量级消息队列
主从复制 + 哨兵 + 集群	支持高可用和分布式部署

注意：Redis 是内存数据库，内存有限，不能当成 MySQL 那种“海量永久存储”来用。适合热数据或临时数据。

2.1、创建容器

  # 拉取最新镜像# 当然也可以指定版本号docker pull redis# 查看是否拉取成功docker images# 快速搭建一个无密码的redis容器（不建议）docker run -d --name <自定义容器名> -p 6379:6379 redis# 或者搭建一个带密码、持久化数据、自定义配置的redis容器# 1. 先准备目录和配置文件# 自定义路径，我以在E盘container文件夹的redis文件夹中准备为例mkdir -p /mnt/e/container/redis/{conf,data}touch /mnt/e/container/redis/conf/redis.conf# 2. 写最小配置 /data/redis/conf/redis.conf# 可使用以下命令（不过需要将中文注释去除）# 也可以直接vi编辑文件cat >/mnt/e/container/redis/conf/redis.conf <<'EOF'# 若不修改，bind 监听地址默认127.0.0.1，即只允许本地访问，修改为0.0.0.0任意IP均可访问，生产环境不建议修改，当前是测试环境修改为0.0.0.0方便测试bind 0.0.0.0                           port 6379requirepass <自定义密码># 保护模式protected-mode no# 持久化设置appendonly yesappendfilename "appendonly.aof"appendfsync everysecEOF# 3. 启动docker run -d --name <自定义容器名> \-p 6379:6379 \-v /mnt/e/container/redis/conf/redis.conf:/usr/local/etc/redis/redis.conf \-v /mnt/e/container/redis/data:/data \redis redis-server /usr/local/etc/redis/redis.conf# 验证成功docker exec -it <自定义容器名> bash# 连接本容器内的 redis-serverredis-cli -a <自定义密码># 添加键值对set <键> <值>get <键>

2.2、实操演示

小贴士：vi编辑时可进入粘贴模式以快速编辑

①、刚进入vi编辑模式，默认是普通模式

②、输入 :set paste

③、输入i/a/o进入编辑模式，此时右下角会显示 -- INSERT (paste) --，直接粘贴即可

④、输入esc退回到普通模式

⑤、输入 :set nopaste 退出粘贴模式（下次再进入就是正常插入模式），:wq保存并退出即可

2.3、客户端

redis和MySQL差不多都是一个命令行，一个图形化可视

①、命令行客户端

  # 进入命令行docker exec -it <容器名> redis-cli -a <自定义密码># 或者docker exec -it <自定义容器名> bash# 连接本容器内的 redis-serverredis-cli -a <自定义密码>

②、图形化客户端

Ⅰ、RedisInsight

官方页 https://redisdesktop.com → Download → Windows → 选 .exe（或便携版 .zip）。若访问慢，可直接用 GitHub 发行页：https://github.com/uglide/RedisDesktopManager/releases

Ⅱ、DataGrip

当然如果由于你的网络问题，无法正确下载出来，考虑到DataGrip 从 2022.3 版本 开始原生支持 Redis，包括单机实例（Single Instance）和键值探索功能，故采用DataGrip 连接redis

二、常见命令

1、Redis数据结构

1.1、基础数据结构

①、String（字符串）

存储类型：二进制安全的字符串，最大 512MB

②、Hash（哈希表）

存储类型：field-value 映射表

③、List（列表）

存储类型：双向链表

④、Set（集合）

存储类型：无序唯一集合

⑤、Sorted Set（有序集合）

存储类型：带分数的有序集合

1.2、高级数据结构

①、Bitmaps

本质：String 的位操作

②、HyperLogLog

用途：基数统计（去重计数）

③、Geospatial

用途：地理位置信息

底层实现：Sorted Set

④、Stream

用途：消息队列（Redis 5.0+）

2、Redis通用命令

通用命令即对所有数据类型都适用的命令

  # 设置键值（支持过期时间）SET key value [EX seconds|PX milliseconds|EXAT timestamp|PXAT milliseconds-timestamp|KEEPTTL] [NX|XX]# 获取键值GET key# 获取所有键值对，适用于数据量较少keys *# 检查键是否存在EXISTS key [key ...]# 删除键DEL key [key ...]# 查看键类型TYPE key# 重命名键RENAME key newkey# 设置过期时间（秒）EXPIRE key seconds# 设置过期时间（毫秒）PEXPIRE key milliseconds# 查看剩余生存时间（秒）TTL key# 查看剩余生存时间（毫秒）PTTL key# 移除过期时间（持久化）PERSIST key

3、String类型

String 是 Redis 最基本的数据类型，可以存储文本、数字或二进制数据。

3.1、基本特性

存储内容：

文本字符串（最大 512MB）
数字（整数或浮点数）
二进制数据（如图片序列化）

底层实现：

简单动态字符串（SDS, Simple Dynamic String）
根据内容自动选择编码方式：
- int：8字节长整型
- embstr：≤44字节字符串
- raw：>44字节字符串

3.2、常用命令

  # 设置键值（支持过期时间）SET key value [EX seconds] [PX milliseconds] [NX|XX]# 获取值GET key# 批量设置MSET key1 value1 key2 value2# 批量获取MGET key1 key2# 获取字符串长度STRLEN key# 有就插入失败，无则插入成功SETNX key value# 将SET和EXPIRE合二为一SETEX key seconds value# 整数递增INCR key         # +1INCRBY key 5     # +n# 整数递减DECR key         # -1DECRBY key 3     # -n# 浮点数增减# 浮点数必须指定步长INCRBYFLOAT key 2.5# 设置指定位的值（0/1）SETBIT key offset value# 获取指定位的值GETBIT key offset# 统计值为1的位数BITCOUNT key [start end]# 位运算（AND/OR/XOR/NOT）BITOP AND destkey srckey1 srckey2# 追加内容APPEND key value# 获取子串GETRANGE key start end# 覆盖子串SETRANGE key offset value# 设置新值并返回旧值GETSET key newvalue

3.3、层级结构

Redis 虽然本身是扁平的键值存储，但通过合理的命名规范可以实现逻辑上的层级结构，提高数据组织性和可维护性。使用 : 作为层级分隔符。

4、哈希类型

哈希是 Redis 中用于存储对象数据的理想数据结构，它特别适合存储具有多个字段的键值对集合。

4.1、基本特性

①、存储结构：

键值对集合，键是字符串，值可以是字符串或数字
每个哈希最多可存储 2³² -1 个字段-值对（约40亿）

②、底层实现：

ziplist（压缩列表）：当字段数 ≤ hash-max-ziplist-entries（默认512）且所有值 ≤ hash-max-ziplist-value（默认64字节）
hashtable（哈希表）：不满足上述条件时自动转换

③、适用场景：

对象存储（用户信息、商品属性）
频繁访问部分字段的场景
需要原子更新多个字段的场景

4.2、常用命令

  # 设置字段值HSET key field value [field value ...]# 获取字段值HGET key field# 检查字段是否存在HEXISTS key field# 删除字段HDEL key field [field ...]# 获取所有字段值HGETALL key# 批量设置HMSET key field1 value1 field2 value2  # 新版HSET已兼容# 批量获取HMGET key field1 field2# 获取所有字段名HKEYS key# 获取所有字段值HVALS key

5、List类型

List 是 Redis 中的一种线性数据结构，它按照插入顺序存储多个字符串元素，支持从两端高效插入和删除操作。

类似双向列表，可正向和反向检索

5.1、基本特性

①、存储结构：

有序的字符串元素集合
每个列表最多可存储 2³² -1 个元素（约40亿）
元素可重复

②、底层实现：

ziplist（压缩列表）：当元素数量 ≤ list-max-ziplist-entries（默认512）且所有元素 ≤ list-max-ziplist-value（默认64字节）
linkedlist（3.2版本前）
quicklist（3.2+版本）：ziplist组成的双向链表

③、时间复杂度：

头尾操作：O(1)
按索引访问：O(n)

5.2、常用命令

 # 左端插入元素LPUSH key element [element ...]# 右端插入元素RPUSH key element [element ...]# 左端弹出元素LPOP key [count]  # Redis 6.2+支持批量弹出# 右端弹出元素RPOP key [count]# 获取列表长度LLEN key# 获取指定范围内的元素，第一个元素索引是 0LRANGE key start stop  # 包含stop位置# 修剪列表，只保留指定范围LTRIM key start stop# 获取指定位置的元素LINDEX key index# 左端阻塞弹出（超时秒）# 相较于LPOP（没有就报错），BLPOP（可等timeout这么长的时间，之后没有才报错）BLPOP key [key ...] timeout# 右端阻塞弹出BRPOP key [key ...] timeout# 右端弹出并左端插入到另一列表BRPOPLPUSH source destination timeout

当入口和出口在同一边，即栈（先进后出），如LPUSH和LPOP、RPUSH和RPOP

当入口和出口不在同一边，即队列（先进先出），如LPUSH和RPOP、RPUSH和LPOP

6、SET类型

Set 是 Redis 中的一种无序且唯一的数据结构，它提供高效的成员检查、集合运算等操作

6.1、基本特性

①、存储结构：

无序的字符串元素集合
元素唯一不重复
最大可存储 2³² -1 个元素（约40亿）

②、底层实现：

intset（整数集合）：当所有元素都是整数且数量 ≤ set-max-intset-entries（默认512）
hashtable（哈希表）：不满足上述条件时使用

③、时间复杂度：

添加/删除/检查存在：O(1)
集合运算：O(n)

6.2、常用命令

  # 添加元素SADD key member [member ...]# 删除元素SREM key member [member ...]# 获取所有元素SMEMBERS key# 检查元素是否存在SISMEMBER key member# 获取集合元素数量SCARD key# 交集SINTER key [key ...]# 并集SUNION key [key ...]# 差集（第一个集合有而其他集合没有的元素）SDIFF key [key ...]# 运算结果存储到新集合SINTERSTORE destination key [key ...]SUNIONSTORE destination key [key ...]SDIFFSTORE destination key [key ...]

7、SortedSet类型

Sorted Set 是 Redis 中一种兼具 Set 的唯一性和排序特性的数据结构，每个元素都关联一个分数（score），可以按分数排序

7.1、核心特性

①、存储结构：

唯一成员（member） + 浮点数分数（score）
自动按分数排序（默认升序）
最大元素数：2³² -1（约40亿）

②、底层实现：

ziplist：元素数 ≤ zset-max-ziplist-entries（默认128）且所有元素 ≤ zset-max-ziplist-value（默认64字节）
skiplist + dict：不满足条件时使用（跳表保证有序，字典保证O(1)查询）

③、时间复杂度：

添加/删除/更新：O(logN)
按分数范围查询：O(logN + M)（M为返回数量）
按排名查询：O(logN)

7.2、常用命令

  # 添加元素（分数可重复，成员唯一）ZADD key [NX|XX] [GT|LT] [CH] [INCR] score member [score member ...] # 默认自动升序排序# 获取元素分数ZSCORE key member# 获取元素排名（从0开始）ZRANK key member     # 升序排名ZREVRANK key member  # 降序排名# 获取集合大小ZCARD key# 按分数升序查询ZRANGE key start stop [WITHSCORES]  # 包含stopZRANGEBYSCORE key min max [WITHSCORES] [LIMIT offset count]# 按分数降序查询ZREVRANGE key start stop [WITHSCORES]ZREVRANGEBYSCORE key max min [WITHSCORES]# 查询分数范围内的元素数量ZCOUNT key min max

三、Redis的Java客户端

1、主流客户端

客户端	维护方	特点	适用场景
Jedis	Redis官方	轻量级、同步阻塞、API直接，多线程	简单应用、传统项目
Lettuce	Spring官方	异步非阻塞、Netty实现、功能全面	高并发、Spring项目
Redisson	社区	分布式服务、丰富高级功能	分布式系统、复杂场景
Spring Data Redis	Spring官方	抽象层、统一API、支持多种客户端	Spring生态整合

快速脚本、单元测试、低并发 Web

→ Jedis 足够，引入少、代码直观。
Spring Boot 2.x+、高并发、响应式 WebFlux

→ Lettuce 是默认，直接 spring-boot-starter-data-redis 开箱即用。
分布式锁、延迟队列、限流、Tomcat 会话共享、对象映射

→ Redisson 一站式，提供 RLock, RMap, RDelayedQueue 等高级 API，节省自研成本

2、快速入门Jedis

为了实现快速入门，我就不进行连接池等配置，而是为了实现最简单的导入依赖，测试连接。

注意前提是你已经下载好了Maven和JDK合适的版本

2.1、补充下载Maven

①、下载 Maven

进官网：Download Apache Maven – Maven
选 Binary zip（例如 apache-maven-3.9.11-bin.zip）→ 解压到 无中文无空格 路径，比如

"E:\java\maven\apache-maven-3.9.11-bin\apache-maven-3.9.11"

② 、配环境变量

Win + S 搜索 “环境变量” → 打开 “编辑系统环境变量”
新建系统变量变量名：MAVEN_HOME变量值：E:\java\maven\apache-maven-3.9.11-bin\apache-maven-3.9.11
选中 Path → 编辑 → 新建 → 把下面两行依次加进去

%MAVEN_HOME%\bin
全部确认 → 重启 PowerShell

③、验证

新开 PowerShell 输入：

  mvn -v# 得到类似效果即正确安装配置Apache Maven 3.9.11 (3e54c93a704957b63ee3494413a2b544fd3d825b)Maven home: E:\java\maven\apache-maven-3.9.11-bin\apache-maven-3.9.11Java version: 24.0.1, vendor: Oracle Corporation, runtime: E:\java\JDKDefault locale: zh_CN, platform encoding: UTF-8OS name: "windows 11", version: "10.0", arch: "amd64", family: "windows"

④、实操演示

2.2、非池化直连测试（Jedis为例）

①、创建 Maven 工程

注意选择Java项目中的普通maven工程即可

②、导入核心依赖

  // 导入依赖，这里使用的是5.2.0版本<dependencies><dependency><groupId>redis.clients</groupId><artifactId>jedis</artifactId><version>5.2.0</version>   </dependency></dependencies>

③、非池化连接测试

  package org.example;// 导入 Jedis 类import redis.clients.jedis.Jedis;public class Main {public static void main(String[] args) {// 简单连接 Redis 服务器Jedis jedis = new Jedis("localhost", 6379);// 认证，设置的密码jedis.auth("123456");// 选择数据库jedis.select(0);// 插入一个键值对进行测试jedis.set("name", "tb_first");System.out.println("name = " + jedis.get("name"));      // name = tb_first}// 提供一个释放连接的方法public static void close(Jedis jedis) {if (jedis != null) {jedis.close();}}}

④、实操演示

2.3、Jedis连接池连接（Jedis为例）

Jedis 连接池是生产环境中使用 Redis 的必备组件，它能有效管理连接资源，提升性能。由于Jedis的线程不安全，频繁的销毁和创建还容易导致性能的损耗，故使用连接池比非池化直连更高效。

①、连接池常见参数

参数名	说明	生产环境推荐值
`maxTotal`	连接池最大连接数	根据QPS调整(100-500)
`maxIdle`	最大空闲连接数	maxTotal的1/4-1/2
`minIdle`	最小空闲连接数(保持可用连接)	5-20
`maxWaitMillis`	获取连接最大等待时间(ms)	2000-5000
`testOnBorrow`	获取连接时是否测试有效性(true会降低性能但保证连接可用)	根据业务需求(true/false)
`testWhileIdle`	空闲时是否测试连接有效性	true
`timeBetweenEvictionRuns`	空闲连接检测周期(ms)	30000
`numTestsPerEvictionRun`	每次检测的空闲连接数	建议等于maxIdle

②、实操演示

  // 新建类中package org.example;import redis.clients.jedis.Jedis;import redis.clients.jedis.JedisPool;import redis.clients.jedis.JedisPoolConfig;// 创建一个连接池工具类public class RedisConnectionPool {// 创建一个连接池对象private static JedisPool jedisPool;static {// 1. 创建连接池配置JedisPoolConfig poolConfig = new JedisPoolConfig();// 关键参数配置poolConfig.setMaxTotal(8);          // 最大连接数poolConfig.setMaxIdle(4);           // 最大空闲连接poolConfig.setMinIdle(2);            // 最小空闲连接poolConfig.setTestOnBorrow(true);    // 获取连接时测试连通性poolConfig.setTestWhileIdle(true);   // 空闲时定期测试连接// 2. 创建连接池 (根据实际情况选择构造方法)jedisPool = new JedisPool(poolConfig,"localhost",     // Redis服务器地址6379,           // Redis端口2000,           // 连接超时时间(ms)"123456"        // 密码(没有则省略));}// 提供一个获取连接的方法public static Jedis getResource() {return jedisPool.getResource();}}// 测试类中package org.example;// 导入 Jedis 类import redis.clients.jedis.Jedis;public class Main {public static void main(String[] args) {// 从连接池获取连接Jedis jedis = RedisConnectionPool.getResource();// 选择数据库jedis.select(0);// 插入一个键值对进行测试jedis.set("student:1", "hhh");System.out.println("student:1 = " + jedis.get("student:1"));      // student:1 = hhh}// 提供一个释放连接的方法public static void close(Jedis jedis) {if (jedis != null) {jedis.close();}}}

2.4、SpringDataRedis

Spring Data Redis 是 Spring 生态中用于访问 Redis 的抽象框架，它提供了统一的操作接口，支持多种 Redis 客户端（Lettuce、Jedis等）。

①、创建Maven工程

创建完成后，可选择删除多余文件，最终保留文件.idea、src、pom.xml，application可改为yaml文件

②、添加依赖

  <dependencies><!--        引入redis依赖        --><!--        该依赖创建好工程自动含有        --><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId></dependency><!--        引入连接池依赖        --><!--        该依赖需要我们自己手动加入        --><dependency><groupId>org.apache.commons</groupId><artifactId>commons-pool2</artifactId></dependency><!--    添加 Jackson Databind 依赖    --><!--Spring Boot 3.5.5 默认使用 Jackson 2.17+，所以不需要指定版本号，Spring Boot 会自动管理--><!--        方便后续将Value进行JSON序列化        --><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></dependencies>

③、配置文件

注意较新版本Java已经废止 spring:redis ，改为 spring:data:redis

  # 注意以下只是给出一个模板，具体情况具体分析spring:data:redis:#     host: 127.0.0.1host: localhostport: 6379password: 123456database: 0lettuce:pool:max-active: 8         # 最大连接数max-idle: 4           # 最大空闲连接min-idle: 2           # 最小空闲连接max-wait: 2000ms      # 获取连接最大等待时间timeout: 1000ms           # 连接超时时间

④、注入redisTemplate并测试

  package org.example.springdataredisdemo;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;@SpringBootTestclass SpringdataredisDemoApplicationTests {@Autowiredprivate RedisTemplate redisTemplate;@Testvoid StringTest() {//        写入一条字符串数据redisTemplate.opsForValue().set("name", "zhangsan");//        读取一条字符串数据（默认是Object类型）Object name = redisTemplate.opsForValue().get("name");System.out.println(name);}}

⑤、Java 默认序列化

如上图，我们已经成功插入了一个name为zhangsan的键值对，同时看上图可见我们插入的zhangsan的key有部分乱码，按道理来说使用命令行查看应该也是可以取得结果，可事实是我们得到的是key 序列化后的二进制乱码以及nil（二进制序列化和JDK序列化），如图：

我们用的是默认的 RedisTemplate<Object, Object>，它默认使用：

JdkSerializationRedisSerializer 对 key 和 value 进行序列化。
所以写入 Redis 的 key 是二进制格式，不是纯字符串 "name"

即 SpringDataRedis 可帮助我们将任何类型对象转化成redis可识别的字节

Ⅰ、各数据类型默认序列化器

操作类型	默认序列化器	存储示例
Key	JdkSerializationRedisSerializer	`\xac\xed\x00\x05t\x00\x03foo`
Value	JdkSerializationRedisSerializer	二进制Java序列化格式
Hash Key	JdkSerializationRedisSerializer	同Key
Hash Value	JdkSerializationRedisSerializer	同Value
所有ZSet/TX/管道操作	JdkSerializationRedisSerializer	二进制格式

Ⅱ、常用redis序列化策略

序列化器	优点	缺点	适用场景
JdkSerializationRedisSerializer	Java原生支持	兼容性差、体积大、可读性差	不推荐使用
StringRedisSerializer	简单字符串、高效	只能处理String类型	Key序列化、简单Value
Jackson2JsonRedisSerializer	可读性好、跨语言	需要类有无参构造、反射开销	复杂对象存储
GenericJackson2JsonRedisSerializer	存储类信息、支持多类型	占用稍多空间	需要类型转换的场景
OxmSerializer	XML格式、可读	效率低、体积大	需要XML格式的场景

Ⅲ、主要问题

可读性差：Redis CLI中无法直接识别
兼容性问题：不同JVM版本可能不兼容
存储膨胀：二进制格式比文本格式占用更多空间
跨语言障碍：其他语言无法直接读取

Ⅳ、解决方案RedisSerializer

自定义RedisTemplate序列化方式

 // 创建RedisConfig类package org.example.springdataredisdemo.redis.config;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.StringRedisSerializer;// 标记这是一个 Spring 配置类，会被 Spring 扫描并加载@Configurationpublic class RedisConfig {//  注册一个名为 redisTemplate 的 Bean，类型是 RedisTemplate<String, Object>@Beanpublic RedisTemplate<String, Object> redisTemplate(RedisConnectionFactory factory) {// 创建一个 RedisTemplate 实例 templateRedisTemplate<String, Object> template = new RedisTemplate<>();// 把连接工厂注入进来，建立与 Redis 的连接template.setConnectionFactory(factory);// 使用 String 序列化 Keytemplate.setKeySerializer(new StringRedisSerializer());// 使用 JSON 序列化 Valuetemplate.setValueSerializer(new GenericJackson2JsonRedisSerializer());// Hash结构也使用 String 序列化 HashKey，JSON 序列化 HashValuetemplate.setHashKeySerializer(new StringRedisSerializer());template.setHashValueSerializer(new GenericJackson2JsonRedisSerializer());return template;}}// 在main文件中重新测试package org.example.springdataredisdemo;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;@SpringBootTestclass SpringdataredisDemoApplicationTests {@Autowiredprivate RedisTemplate<String, Object> redisTemplate;@Testvoid StringTest() {//        写入一条字符串数据redisTemplate.opsForValue().set("name", "zhangsan");//        读取一条字符串数据（默认是Object类型）Object name = redisTemplate.opsForValue().get("name");System.out.println(name);}}

结果如图：

Ⅴ、可选优化

由于上方Ⅲ给出的解决方案自动化JSON会带来内存占用问题，所以我们可以选择只进行String序列化，但这也要求我们存入的 key 和 value 必须是字符串类型，而如果需要存入JSON格式的对象，则需要我们自己手动完成对象的序列化，如使用ObjectMapper等等工具。

  package org.example.springdataredisdemo;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;@SpringBootTestclass SpringdataredisDemoApplicationTests {@Autowiredprivate StringRedisTemplate stringRedisTemplate;@Testvoid StringTest() {//        写入一条字符串数据stringRedisTemplate.opsForValue().set("name", "zhangsan");//        读取一条字符串数据（默认是Object类型）String name = stringRedisTemplate.opsForValue().get("name");System.out.println(name);}@Testvoid test() throws JsonProcessingException {User user = new User("张三", 20);// 手动序列化String json = objectMapper.writeValueAsString(user);redisTemplate.opsForValue().set("user:1", json);// 手动反序列化String jsonBack = redisTemplate.opsForValue().get("user:1");User userBack = objectMapper.readValue(jsonBack, User.class);System.out.println(userBack.getName()); // 张三}