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Redis 基础（一）

一、了解Redis

1.1 安装Redis

可以参考我的文章：

Docker Desktop 挂载本地Win系统配置指南：Redis/MySQL/RabbitMQ持久化与自启设置-CSDN博客

步骤一： 在Docker Desktop中拉去并配置好

步骤二：最后看看，挂载在本机的哪里

1.2 Redis 概念（键值对结构）

Redis 是一个开源的、内存中的数据结构存储系统，通常用于缓存、消息队列、会话管理等场景。它支持多种数据结构，包括字符串（String）、哈希（Hash）、列表（List）、集合（Set）、有序集合（Sorted Set）等，因此非常适用于需要快速读写的应用。

特性	SQL	NoSQL
数据模型	关系型，表格、行、列	非关系型，文档、键值、图、Graph等
扩展性	垂直扩展，复杂的水平扩展	水平扩展，分布式架构
查询语言	SQL	非SQL，自定义的
一致性	强一致性，支持 ACID	支持 BASE
事务支持	完整的 ACID 支持	基本支持，通常不提供复杂事务
性能	高并发时可能遇到瓶颈	高并发和大规模数据时表现优异
应用场景	传统应用（金融、电商等） 安全性高的、一致性强	大数据、实时分析、社交媒体等 性能要求高的

1.3 运用

我们也可以在真正的Linux中用

修改为后台启动redis.conf的daemonize yes，后在redis目录中，`redis-server redis.con

开机自启, systemctl daemon-reload，systemctl start redis

systemctl enable redis

1.4 使用

1.4.1 登录

1 命令行

2 图形化

1.4.2 Redis的数据结构

基本类型：String、List、Set、Hash、Sorted Set。

特殊类型：Bitmaps、HyperLogLog、Geospatial、Stream。

1.4.3 常见命令

MSET；keys；del；EXISTS；ExpiRe（key的有效期）；TTL（查看key的有效期）

keys *不建议生产环境如此使用

TTL = -2 即有时效性，-1为永久有效

1.4.4 数据类型

【1】String 类型

二、Redis的 Java客户端

Redis客户端下载

2.1 Jedis客户端

2.1.1 连接指定Redis

Step1：引入依赖

<dependency><groupId>redis.clients</groupId><artifactId>jedis</artifactId><version>4.3.1</version> <!-- 使用最新版本 -->
</dependency>

Step2： 建立连接

import redis.clients.jedis.Jedis;public class JedisExample {public static void main(String[] args) {// 创建连接，默认连接本地6379端口Jedis jedis = new Jedis("localhost", 6379);// 如果有密码// jedis.auth("password");// 测试连接System.out.println("连接成功: " + jedis.ping());// 关闭连接jedis.close();}
}

Step3：测试代码

package org.example;import redis.clients.jedis.Jedis;import java.util.List;public class JedisExample {public static void main(String[] args) {// 创建连接，默认连接本地6379端口Jedis jedis = new Jedis("192.168.150.143", 6379);// 如果有密码jedis.auth("123456");// 测试连接System.out.println("连接成功: " + jedis.ping());jedis.select(1);jedis.set("key", "value");
// 字符串操作jedis.set("key", "value");String value = jedis.get("key");System.out.println(value); // 输出: value// 哈希操作jedis.hset("user:1", "name", "John");jedis.hset("user:1", "age", "30");String name = jedis.hget("user:1", "name");System.out.println(name); // 输出: John// 关闭连接jedis.close();}
}

Step4：一定要释放资源

jedis.close();

2.1.2 Junit测试代码

在pom.xml中引入依赖Junit任意一个即可

<dependencies><!--junit--><dependency><groupId>junit</groupId><artifactId>junit</artifactId><version>4.13.2</version><scope>test</scope></dependency><dependency><groupId>org.junit.jupiter</groupId><artifactId>junit-jupiter</artifactId><version>RELEASE</version><scope>test</scope></dependency>
</dependencies>

后在Test包下，完整

import org.junit.jupiter.api.AfterEach;
import org.junit.jupiter.api.BeforeEach;
import org.junit.jupiter.api.Test;
import redis.clients.jedis.Jedis;public class JedisTest {private Jedis jedis;//    初始化jedis连接@BeforeEachvoid setUp() {jedis = new Jedis("192.168.150.143", 6379);jedis.auth("123456");jedis.select(2);}
//    测试代码String@Testvoid testRedisString() {jedis.set("name", "zhangsan");System.out.println(jedis.get("name"));jedis.set("age", String.valueOf(12));System.out.println(jedis.get("age"));}
//    测试代码Hash@Testvoid testRedisHashCode() {jedis.hset("user", "name", "lisi");jedis.hset("user", "age", "12");jedis.hset("user", "sex", "男");System.out.println(jedis.hgetAll("user"));}//    释放资源@AfterEachvoid tearDown() {if (jedis != null){jedis.close();}}
}

2.1.3 Jedis连接池

由于Jedis本身非线程安全，连接池还能为每个线程分配独立连接，避免并发问题，是高性能Redis访问的必备组件。

Step1：创建Jedis连接池

package org.example;import org.junit.jupiter.api.AfterEach;
import org.junit.jupiter.api.BeforeEach;
import org.junit.jupiter.api.Test;
import redis.clients.jedis.Jedis;
import redis.clients.jedis.JedisPool;
import redis.clients.jedis.JedisPoolConfig;public class JedisConnectionFacotry {private Jedis jedis;private static final JedisPool jedisPool;static {//配置连接池JedisPoolConfig poolConfig = new JedisPoolConfig();poolConfig.setMaxTotal(8);poolConfig.setMaxIdle(8);poolConfig.setMinIdle(0);poolConfig.setMaxWaitMillis(1000);//创建连接池对象jedisPool = new JedisPool(poolConfig,"192.168.150.143",6379,1000,"123456");}public static Jedis getJedis(){return jedisPool.getResource();}@BeforeEachvoid setUp(){//建立连接jedis = JedisConnectionFacotry.getJedis();//选择库jedis.select(12);}@Testvoid testRedisHashCode() {jedis.hset("user", "name", "li1111si");jedis.hset("user", "age", "12");jedis.hset("user", "sex", "男");System.out.println(jedis.hgetAll("user"));}@AfterEachvoid tearDown() {if (jedis != null) {jedis.close();}}
}

2.2 SpringDataRedis 客户端

Spring Data Redis 是 Spring 生态中用于简化 Redis 操作的客户端工具，它基于 Redis 的 Java 客户端（如 Jedis、Lettuce）进行了高层封装，提供了更简洁的 API 和与 Spring 框架的无缝集成。

2.2.1 相关介绍

底层客户端

Spring Data Redis 本身是封装层，实际依赖以下客户端之一：

• Lettuce：基于 Netty 的高性能、异步客户端，支持集群和哨兵模式。
• Jedis：老牌同步客户端，轻量但多线程环境下需连接池管理。

核心功能

• 模板化操作：提供 RedisTemplate 和 StringRedisTemplate 类，封装了常见的 Redis 命令（如 set/get、hset/hget、事务等）。
• 序列化支持：内置多种序列化方案（如 JSON、JDK、String），避免手动转换数据格式。
• Repository 支持：类似 JPA，可通过接口定义自动生成 Redis 数据访问代码（需注解 @RedisHash）。
• 发布/订阅：简化消息队列和事件驱动模型的实现。
• 事务管理：与 Spring 事务注解（@Transactional）集成。

2.2.2 配置

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

spring:data:redis:host: 192.168.150.143port: 6379password: 123456lettuce:pool:max-active: 8max-idle: 8min-idle: 0max-wait: 100ms

2.2.3 测试代码

package com.example.redisdemo;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 RedisDemoApplicationTests {@Autowiredprivate RedisTemplate redisTemplate;@Testvoid testString() {// 写入一条String数据redisTemplate.opsForValue().set("name", "lucky");// 获取string数据Object name = redisTemplate.opsForValue().get("name");System.out.println("name = " + name);}
}

2.2.4 序列化

利用JDK的序列化工具

• 可读性差、内存占用较大
• 默认JDK序列化

2.2.5 序列化工具

方式一：

package com.example.redisdemo;import com.fasterxml.jackson.annotation.JsonAutoDetect;
import com.fasterxml.jackson.annotation.PropertyAccessor;
import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper;
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.Jackson2JsonRedisSerializer;
import org.springframework.data.redis.serializer.StringRedisSerializer;@Configuration
public class RedisConfig {@Beanpublic RedisTemplate<String, Object> redisTemplate(RedisConnectionFactory connectionFactory) {RedisTemplate<String, Object> template = new RedisTemplate<>();template.setConnectionFactory(connectionFactory);// 使用StringRedisSerializer来序列化和反序列化redis的key值template.setKeySerializer(new StringRedisSerializer());// 使用Jackson2JsonRedisSerializer来序列化和反序列化redis的value值ObjectMapper mapper = new ObjectMapper();mapper.setVisibility(PropertyAccessor.ALL, JsonAutoDetect.Visibility.ANY);mapper.activateDefaultTyping(mapper.getPolymorphicTypeValidator(),ObjectMapper.DefaultTyping.NON_FINAL);// 修复：直接在构造函数中传入配置好的ObjectMapperJackson2JsonRedisSerializer<Object> serializer = new Jackson2JsonRedisSerializer<>(mapper, Object.class);template.setValueSerializer(serializer);template.setHashKeySerializer(new StringRedisSerializer());template.setHashValueSerializer(serializer);template.afterPropertiesSet();return template;}
}

方式二：

package com.example.redisdemo;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;@Configuration
public class RedisConfig {@Beanpublic 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Key的序列化template.setKeySerializer(RedisSerializer.string());template.setHashKeySerializer(RedisSerializer.string());// 设置Value的序列化template.setValueSerializer(jsonRedisSerializer);template.setHashValueSerializer(jsonRedisSerializer);// 返回return template;}
}

package com.example.redisdemo;import com.example.redisdemo.User;
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 RedisDemoApplicationTests {@Autowiredprivate RedisTemplate<String, Object> redisTemplate;@Testvoid testSaveUser() {// 写入数据redisTemplate.opsForValue().set("user:100", new User("lucky", 21));// 获取数据User o = (User) redisTemplate.opsForValue().get("user:100");System.out.println("o = " + o);}
}

2.2.6不带类信息的序列化

RedisTemplate<String,Object> → JDK序列化 → 包含类信息
StringRedisTemplate + ObjectMapper → JSON序列化 → 只包含属性数据

• RedisTemplate<String,Object>
  该模板默认使用JDK序列化器(JdkSerializationRedisSerializer)
  JDK序列化会将对象的完整类信息包含在序列化数据中
  因此存储时包含了"@class"字段来标识对象类型

• StringRedisTemplate
  该模板专门用于处理字符串数据
  使用手动JSON序列化方式(ObjectMapper)
  JSON序列化只序列化对象的属性，不包含类的元数据信息

    @Autowiredprivate StringRedisTemplate stringRedisTemplate;// JSON序列化工具private static final ObjectMapper mapper = new ObjectMapper();
@Test
void testSaveUser1() throws JsonProcessingException {// 创建对象User user = new User("uu", 21);// 手动序列化String json = mapper.writeValueAsString(user);// 写入数据stringRedisTemplate.opsForValue().set("user:200", json);// 获取数据String jsonUser = stringRedisTemplate.opsForValue().get("user:200");// 手动反序列化User user1 = mapper.readValue(jsonUser, User.class);System.out.println("user1 = " + user1);
}