redis初学习
本文主要基于黑马的redis视频 编写
Redis是一种键值型的NoSql数据库,这里有两个关键字:
- 键值型
- NoSql
其中键值型,是指Redis中存储的数据都是以key.value对的形式存储,而value的形式多种多样,可以是字符串.数值.甚至json:
redis入门
NoSQL
NoSql可以翻译做Not Only Sql(不仅仅是SQL),或者是No Sql(非Sql的)数据库。是相对于传统关系型数据库而言,有很大差异的一种特殊的数据库,因此也称之为非关系型数据库。
- 与关系型数据库对比
传统关系型数据库是结构化数据,每一张表都有严格的约束信息:字段名.字段数据类型.字段约束等等信息,插入的数据必须遵守这些约束:
而NoSql则对数据库格式没有严格约束,往往形式松散,自由。可以是键值型;文档型;图格式
传统数据库的表与表之间往往存在关联,例如外键
而非关系型数据库不存在关联关系,要维护关系要么靠代码中的业务逻辑,要么靠数据之间的耦合
传统关系型数据库会基于Sql语句做查询,语法有统一标准;
而不同的非关系数据库查询语法差异极大,五花八门各种各样。
传统关系型数据库能满足事务ACID的原则
而非关系型数据库往往不支持事务,或者不能严格保证ACID的特性,只能实现基本的一致性。
- 存储方式
- 关系型数据库基于磁盘进行存储,会有大量的磁盘IO,对性能有一定影响
- 非关系型数据库,他们的操作更多的是依赖于内存来操作,内存的读写速度会非常快,性能自然会好一些
- 扩展性
- 关系型数据库集群模式一般是主从,主从数据一致,起到数据备份的作用,称为垂直扩展。
- 非关系型数据库可以将数据拆分,存储在不同机器上,可以保存海量数据,解决内存大小有限的问题。称为水平扩展。
- 关系型数据库因为表之间存在关联关系,如果做水平扩展会给数据查询带来很多麻烦
Redis
Redis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
- 支持主从集群.分片集群
- 支持多语言客户端
Redis安装
通过Docker安装
docker search redis docker pul redis docker run --restart=always -p 6379:6379 --name myredis -v /home/redis/myredis/myredis.conf:/etc/redis/redis.conf -v /home/redis/myredis/data:/data -d redis redis-server /etc/redis/redis.conf --appendonly yes docker exec -it <容器名> /bin/bash
Redis常见命令
Redis数据结构介绍
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:
Redis 通用命令
通用指令是部分数据类型的,都可以使用的指令,常见的有:
- KEYS:查看符合模板的所有key
127.0.0.1:6379> keys * # 查询以a开头的key 127.0.0.1:6379> keys a* 1) "age"
在生产环境下,不推荐使用keys 命令,因为这个命令在key过多的情况下,效率不高
- DEL:删除一个指定的key
127.0.0.1:6379> del name #删除单个 (integer) 1 #成功删除1个 127.0.0.1:6379> keys * 1) "age" 127.0.0.1:6379> MSET k1 v1 k2 v2 k3 v3 #批量添加数据 OK 127.0.0.1:6379> keys * 1) "k3" 2) "k2" 3) "k1" 4) "age" 127.0.0.1:6379> del k1 k2 k3 k4 (integer) 3 #此处返回的是成功删除的key,由于redis中只有k1,k2,k3 所以只成功删除3个,最终返回 127.0.0.1:6379> keys * #再查询全部的key 1) "age" #只剩下一个了
- EXISTS:判断key是否存在
127.0.0.1:6379> exists age (integer) 1 127.0.0.1:6379> exists name (integer) 0
- EXPIRE:给一个key设置有效期,有效期到期时该key会被自动删除
- TTL:查看一个KEY的剩余有效期
127.0.0.1:6379> expire age 10 (integer) 1 127.0.0.1:6379> ttl age (integer) 8 127.0.0.1:6379> ttl age (integer) -2 127.0.0.1:6379> ttl age (integer) -2 #当这个key过期了,那么此时查询出来就是-2 127.0.0.1:6379> keys * (empty list or set) 127.0.0.1:6379> set age 10 #如果没有设置过期时间 OK 127.0.0.1:6379> ttl age (integer) -1 # ttl的返回值就是-1
Redis命令-String命令
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
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
Redis命令-Key的层级结构
Redis没有类似MySQL中的Table的概念,我们该如何区分不同类型的key呢?
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
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:
KEY | VALUE |
---|---|
heima:user:1 | |
heima:product:1 |
一旦我们向redis采用这样的方式存储,那么在可视化界面中,redis会以层级结构来进行存储,更加方便Redis获取数据
Redis命令-Hash命令
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
-
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
Redis命令-List命令
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。既可以支持正向检索和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
- 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 star 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
Redis命令-Set命令
Redis的Set结构与Java中的HashSet类似,可以看做是一个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和key2的并集
redis命令-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.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,例如:
- 升序获取sorted set 中的指定元素的排名:ZRANK key member
- 降序获取sorted set 中的指定元素的排名:ZREVRANK key memeber
Java客户端-Jedis
https://redis.io/docs/clients/
- Jedis和Lettuce:这两个主要是提供了Redis命令对应的API,方便我们操作Redis,而SpringDataRedis又对这两种做了抽象和封装,因此我们后期会直接以SpringDataRedis来学习。
- Redisson:是在Redis基础上实现了分布式的可伸缩的java数据结构,例如Map.Queue等,而且支持跨进程的同步机制:Lock.Semaphore等待,比较适合用来实现特殊的功能需求。
Jedis入门
依赖:
<!--jedis--> <dependency> <groupId>redis.clients</groupId> <artifactId>jedis</artifactId> <version>3.7.0</version> </dependency>
测试:
private Jedis jedis; @BeforeEach void setup() { // 1.建立连接 // jedis = new Jedis("192.168.150.101", 6379); // jedis = JedisConnectionFactory.getJedis(); jedis = new Jedis("127.0.0.1",6379); // 2.设置密码 // jedis.auth("123321"); // 3.选择库 jedis.select(0); } @Test void testString() { // 存入数据 String result = jedis.set("name", "虎哥"); System.out.println("result = " + result); // 获取数据 String name = jedis.get("name"); System.out.println("name = " + name); } @Test void testHash() { // 插入hash数据 jedis.hset("user:1", "name", "Jack"); jedis.hset("user:1", "age", "21"); // 获取 Map<String, String> map = jedis.hgetAll("user:1"); System.out.println(map); } @AfterEach void tearDown() { if (jedis != null) { jedis.close(); } }
Jedis连接池
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
有关池化思想,并不仅仅是这里会使用,很多地方都有,比如说我们的数据库连接池,比如我们tomcat中的线程池,这些都是池化思想的体现。
public class JedisConnectionFacotry { 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,"127.0.0.1",6379,1000); } public static Jedis getJedis(){ return jedisPool.getResource(); } }
从JedisFactory中取出Jedis连接:
@BeforeEach void setup() { // 建立连接 jedis = JedisConnectionFacotry.getJedis(); // 选择库 jedis.select(0); }
SpringDataRedis
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:https://spring.io/projects/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:
SpringDataRedis入门
pom依赖:
<!--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>
yml配置:
spring: redis: host: 127.0.0.1 port: 6379 # password: 123321 lettuce: pool: max-active: 8 #最大连接 max-idle: 8 #最大空闲连接 min-idle: 0 #最小空闲连接 max-wait: 100ms #连接等待时间
测试:
@SpringBootTest class JedisDemoApplicationTests { @Autowired private RedisTemplate redisTemplate; @Test void testString(){ redisTemplate.opsForValue().set("name","hg"); Object name = redisTemplate.opsForValue().get("name"); System.out.println(name); } }
- 引入spring-boot-starter-data-redis依赖
- 在application.yml配置Redis信息
- 注入RedisTemplate
数据序列化
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
自定义序列化方式
@Configuration public class RedisConfig { @Bean public RedisTemplate redisTemplate(RedisConnectionFactory connectionFactory){ // 创建RedisTemplate对象 RedisTemplate 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; } }
StringRedisTemplate
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。
为了减少内存的消耗,我们可以采用手动序列化的方式,换句话说,就是不借助默认的序列化器,而是我们自己来控制序列化的动作,同时,我们只采用String的序列化器,这样,在存储value时,我们就不需要在内存中就不用多存储数据,从而节约我们的内存空间
@Autowired private StringRedisTemplate stringRedisTemplate; private static final ObjectMapper mapper = new ObjectMapper(); @Test void testSaveUser() throws JsonProcessingException { // 创建对象 User user = new User("hg", 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); }
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
本文作者:Dreaife
本文链接:https://www.cnblogs.com/dreaife/p/17615224.html
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