day03-Redis的客户端
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
Redis的Java客户端:

1.Jedis
Jedis 的官方地址:redis/jedis: Redis Java client designed for performance and ease of use. (github.com)
Jedis使用的基本步骤:
- 引入依赖
- 创建Jedis对象,建立连接
- 使用Jedis,方法名和Redis命令一致
- 释放资源
1.1快速入门
(1)创建maven项目
(2)引入依赖
<dependencies> <!--jedis--> <dependency> <groupId>redis.clients</groupId> <artifactId>jedis</artifactId> <version>4.3.0</version> </dependency> <!--单元测试--> <dependency> <groupId>org.junit.jupiter</groupId> <artifactId>junit-jupiter</artifactId> <version>5.9.2</version> <scope>test</scope> </dependency> </dependencies>
(3)测试
package com.li.test; 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; /** * @author 李 * @version 1.0 */ public class JedisTest { private Jedis jedis; @BeforeEach public void setUp() { //建立连接 jedis = new Jedis("192.168.1.2", 6379); //设置密码 jedis.auth("123456"); //选择库 jedis.select(0); } @Test public void testString() { //存入数据 String result = jedis.set("name", "大明"); //获取数据 System.out.println("result=" + result); String name = jedis.get("name"); System.out.println("name=" + name); } @Test public void testHash() { //设置值 jedis.hset("usr:1", "name", "jack"); jedis.hset("usr:1", "age", "18"); //获取值 Map<String, String> map = jedis.hgetAll("usr:1"); System.out.println(map); } @AfterEach public void tearDown() { if (jedis != null) { jedis.close(); } } }
testString()测试结果:

testHash()测试结果:

1.2Jedis连接池
Jedis本身是线程不安全的,并且频繁地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直连。
工具类:JedisConnectFactory.java
package com.li.jedis.utils; import redis.clients.jedis.Jedis; import redis.clients.jedis.JedisPool; import redis.clients.jedis.JedisPoolConfig; import java.time.Duration; /** * @author 李 * @version 1.0 */ public class JedisConnectFactory { private static final JedisPool jedisPool; static { //配置连接池 JedisPoolConfig jedisPoolConfig = new JedisPoolConfig(); //最大连接 jedisPoolConfig.setMaxTotal(8); //最大空闲连接 jedisPoolConfig.setMaxIdle(8); //最小空闲连接 jedisPoolConfig.setMinIdle(0); //最长等待时间 jedisPoolConfig.setMaxWaitMillis(1000); //创建连接池对象 jedisPool = new JedisPool(jedisPoolConfig, "192.168.1.3", 6379, 1000, "123456"); } public static Jedis getJedis() { return jedisPool.getResource(); } }
创建了该工具类后,每次要获取Jedis对象,只需要调用该类的getJedis()方法即可。
2.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: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快速入门
SpringD ataRedis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:

2.1快速入门
SpringDataRedis的使用步骤:
- 引入spring-boot-starter-data-redis依赖
- 在application.yml配置Redis信息
- 注入RedisTemplate,使用该对象的API
代码实现
SpringBoot默认整合了SpringDataRedis,并且做了自动装配,使用非常简单。
(1)创建springboot项目(2.5.3版本),引入依赖
<dependencies> <!--redis依赖--> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId> </dependency> <!--连接池依赖--> <dependency> <groupId>org.apache.commons</groupId> <artifactId>commons-pool2</artifactId> </dependency> </dependencies>
(2)配置文件application.yml
spring: redis: host: 192.168.1.3 port: 6379 password: 123456 database: 0 lettuce: #spring 默认使用的是 lettuce,如果要使用jedis需要额外引入jedis的依赖 pool: max-active: 8 #连接池最大连接数(使用负值表示没有限制) max-idle: 8 #连接池中的最大空闲连接 min-idle: 0 #连接池中的最小空闲连接 max-wait: 1000ms #连接池最大阻塞等待时间(使用负值表示没有限制)
(3)创建测试类,测试使用RedisTemplate的API
package com.li.spring_data_redis_demo; import org.junit.jupiter.api.Test; import org.springframework.boot.test.context.SpringBootTest; import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate; import org.springframework.data.redis.core.ValueOperations; import javax.annotation.Resource; @SpringBootTest class SpringDataRedisDemoApplicationTests { @Resource private RedisTemplate redisTemplate; @Test void testString() { //操作字符串,使用opsForValue ValueOperations valueOperations = redisTemplate.opsForValue(); //1.插入String数据 //注意这里的set方法可以放入一个Object对象,这是因为底层会自动序列化 valueOperations.set("name", "故宫博物院"); //2.获取String数据 Object name = valueOperations.get("name"); System.out.println("name=" + name); } }
测试结果:

3.RedisTemplate序列化&反序列化
3.1序列化
我们上面说过,RedisTemplate.opsForValue().set()方法可以接收一个Object对象,底层会自动将其转成一个redis可以处理的字节数组。
其实RedisTemplate底层的处理方式,是利用jdk的序列化工具—JdkSerializationRedisSerializer,对其进行序列化。但是由 JdkSerializationRedisSerializer 序列化后的字符串如下所示:

这种序列化的缺点是:
- 可读性差
- 内存占用较大
要解决这些问题,就要去改变RedisTemplate的序列化方式:Redis针对数据的“序列化和反序列化”,提供了多种策略(RedisSerializer):
- (默认)JdkSerializationRedisSerializer
- StringRedisSerializer
- JacksonJsonRedisSerializer
- OxmSerializer
- GenericFastJsonRedisSerializer

代码实现
(1)在配置类中,自定义RedisTemplate的序列化方式:
package com.li.spring_data_redis_demo.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.RedisSerializer; /** * @author 李 * @version 1.0 */ @Configuration public class RedisConfig { @Bean public RedisTemplate<String, Object> redisTemplate (RedisConnectionFactory redisConnectionFactory) { //创建RedisTemplate对象 RedisTemplate<String, Object> redisTemplate = new RedisTemplate<>(); //设置连接工厂 redisTemplate.setConnectionFactory(redisConnectionFactory); //创建json序列换工具 GenericJackson2JsonRedisSerializer jsonRedisSerializer = new GenericJackson2JsonRedisSerializer(); //设置Redis-String、Hash类型的key序列化 redisTemplate.setKeySerializer(RedisSerializer.string()); //设置Redis-String类型的value序列化 redisTemplate.setValueSerializer(jsonRedisSerializer); //设置Redis-Hash类型的value序列化 redisTemplate.setHashValueSerializer(jsonRedisSerializer); //初始化RedisTemplate的一些参数设置 //redisTemplate.afterPropertiesSet(); //返回 return redisTemplate; } }
1.方法名不可以随便改,就叫redisTemplate,要不然配置不生效
2.RedisConnectionFactory 在spring 容器里已经创建好了,不需要手动创建
(2)引入jackson依赖
<!--jackson依赖--> <dependency> <groupId>com.fasterxml.jackson.core</groupId> <artifactId>jackson-databind</artifactId> </dependency>
(3)创建User作为测试对象
package com.li.spring_data_redis_demo.entity; import lombok.AllArgsConstructor; import lombok.Data; import lombok.NoArgsConstructor; /** * @author 李 * @version 1.0 */ @Data @NoArgsConstructor @AllArgsConstructor public class User { private String name; private Integer age; }
(4)测试代码:
package com.li.spring_data_redis_demo; import com.li.spring_data_redis_demo.entity.User; import org.junit.jupiter.api.Test; import org.springframework.boot.test.context.SpringBootTest; import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate; import javax.annotation.Resource; @SpringBootTest class SpringDataRedisDemoApplicationTests { @Resource private RedisTemplate redisTemplate; @Test void testSaveUser() { //插入数据 redisTemplate.opsForValue().set("user:100", new User("孙悟空", 999)); //获取数据 Object user = redisTemplate.opsForValue().get("user:100"); System.out.println("user=" + user); } }
运行代码,显示成功插入:

在可视化软件中也可以显示了:

3.2反序列化
可以看到在写入数据的时候,同时也写入了User类的字节码名称,正是因为这个名称,才能够读取到类的字节码进行反序列化(其实就是反射对象)。
但是,并不是所有的数据都需要反序列化,为了节省空间,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(不存储字节码名称)。当需要存储Java对象的时候,手动完成对象的序列化和反序列化。

这意味着我们要重新修改RedisTemplate的配置,修改序列化方式。
但幸运的是,Spring默认提供了一个StringRedisTemplate类,它的key和value的序列化方式默认就是String方式,节省了我们自定义RedisTemplate的过程。
代码实现
package com.li.spring_data_redis_demo; import com.fasterxml.jackson.core.JsonProcessingException; import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper; import com.li.spring_data_redis_demo.entity.User; import org.junit.jupiter.api.Test; import org.springframework.boot.test.context.SpringBootTest; import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate; import javax.annotation.Resource; import java.util.Map; /** * @author 李 * @version 1.0 */ @SpringBootTest public class RedisStringTests { @Resource private StringRedisTemplate stringRedisTemplate; @Test public void testString() { stringRedisTemplate.opsForValue().set("address", "纽约第一人民医院"); String address = stringRedisTemplate.opsForValue().get("address"); System.out.println("address=" + address); } private static final ObjectMapper mapper = new ObjectMapper(); @Test public void testSaveUser() throws JsonProcessingException { //创建对象 User user = new User("jack", 25); //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("user=" + user1); } @Test public void testHash() { //三个参数分别对应 key field value stringRedisTemplate.opsForHash().put("user:400", "name", "杰克"); stringRedisTemplate.opsForHash().put("user:400", "age", "46"); Map<Object, Object> entries = stringRedisTemplate.opsForHash().entries("user:400"); System.out.println("entries=" + entries); } }
testString()测试结果:


testSaveUser()测试结果:


testHash()测试结果:


对比之前需要存储字节码数据的方式,这种手动序列化的方式节省了很多空间,推荐使用。
3.3RedisTemplate的两种序列化方案
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Java对象
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