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Redis

初始Redis

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。

NoSQL和SQL的差异

  1. SQL
    1. 结构化（Structured）
    2. 关联的（Relational）
    3. SQL查询
    4. 必须满足ACID
    5. ...
  2. NoSQL
    1. 非结构化
    2. 无关联的
    3. 非SQL，没有固定的语法
    4. BASE
    5. ...

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Redis基本介绍

​ REmote DIctionary Server(Redis) 是一个由 Salvatore Sanfilippo 写的键值的（key-value） 存储系统，是跨平台的非关系型数据库。

​ Redis 是一个开源的使用 ANSI C 语言编写、遵守 BSD 协议、支持网络、可基于内存、分布式、可选持久性的键值对(Key-Value)存储数据库，并提供多种语言的 API。

​ Redis 通常被称为数据结构服务器，因为值（value）可以是字符串(String)、哈希(Hash)、列表(list)、集合(sets)和有序集合(sorted sets)等类型。

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特征：

  1. 键值（key-value）型，value支持多种不同数据结构，功能丰富
  2. 单线程，每个命令具备原子性
  3. 低延迟，速度快（基于内存、IO多路复用、良好的编码）
  4. 支持数据的持久化
  5. 支持主从集群、分片集群
  6. 支持多语言客户端

安装Redis

​ 大多数企业都是基于Linux服务器来部署项目，而且Redis官方也没有提供Windows版本的安装包。因此课程中我们会基于Linux系统来安装Redis.

此处选择的Linux版本为CentOS 7.

依赖库

Redis是基于C语言编写的，因此首先需要安装Redis所需要的gcc依赖：

yum install -y gcc tcl

上传安装包并解压

  1. 然后将Redis安装包上传到虚拟机的任意目录：

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例如，我放到了/usr/local/src 目录：

  1. 解压缩：
tar -xzvf redis-6.2.6.tar.gz
  1. 进入到redis目录
cd redis-6.2.6
  1. 运行编译命令：
make && make install

如果没有出错，应该就安装成功了。

  1. 安装完成

安装完成之后所在目录：/usr/local/bin

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该目录已经默认配置到环境变量，因此可以在任意目录下运行这些命令。其中：

  • redis-cli：是redis提供的命令行客户端
  • redis-server：是redis的服务端启动脚本
  • redis-sentinel：是redis的哨兵启动脚本

启动

redis的启动方式有很多种，例如：

  • 默认启动
  • 指定配置启动
  • 开机自启

默认启动redis

安装完成后，在任意目录输入redis-server命令即可启动Redis：

redis-server

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这种启动属于前台启动，会阻塞整个会话窗口，窗口关闭或者按下CTRL + C则Redis停止。不推荐使用。

指定配置启动redis

如果要让Redis以后台方式启动，则必须修改Redis配置文件，就在我们之前解压的redis安装包下（/usr/local/src/redis-6.2.6），名字叫redis.conf：

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我们先将这个配置文件备份一份：

cp redis.conf redis.conf.bck

出错之后可以恢复

  1. 然后修改redis.conf文件中的一些配置：
# 允许访问的地址，默认是127.0.0.1，会导致只能在本地访问。修改为0.0.0.0则可以在任意IP访问，生产环境不要设置为0.0.0.0
bind 0.0.0.0
# 守护进程，修改为yes后即可后台运行
daemonize yes 
# 密码，设置后访问Redis必须输入密码
requirepass 123456
  1. Redis的其它常见配置：
# 监听的端口
port 6379
# 工作目录，默认是当前目录，也就是运行redis-server时的命令，日志.持久化等文件会保存在这个目录
dir .
# 数据库数量，设置为1，代表只使用1个库，默认有16个库，编号0~15
databases 1
# 设置redis能够使用的最大内存
maxmemory 512mb
# 日志文件，默认为空，不记录日志，可以指定日志文件名
logfile "redis.log"
  1. 启动Redis：
# 进入redis安装目录 
cd /usr/local/src/redis-6.2.6
# 启动
redis-server redis.conf

停止服务：

# 利用redis-cli来执行 shutdown 命令，即可停止 Redis 服务，
# 因为之前配置了密码，因此需要通过 -u 来指定密码
redis-cli -u 123321 shutdown

开机自启redis

我们也可以通过配置来实现开机自启。

  1. 首先，新建一个系统服务文件：
vi /etc/systemd/system/redis.service

内容如下：

[Unit]
Description=redis-server
After=network.target

[Service]
Type=forking
ExecStart=/usr/local/bin/redis-server /usr/local/src/redis-6.2.6/redis.conf
PrivateTmp=true

[Install]
WantedBy=multi-user.target
  1. 然后重载系统服务：
systemctl daemon-reload

现在，我们可以用下面这组命令来操作redis了：

# 启动
systemctl start redis
# 停止
systemctl stop redis
# 重启
systemctl restart redis
# 查看状态
systemctl status redis
  1. 执行下面的命令，可以让redis开机自启：
systemctl enable redis

Redis桌面客户端

Redis安装完成后就自带了命令行客户端：redis-cli，使用方式如下：

redis-cli [options] [commonds]

其中常见的options有：

  • -h 127.0.0.1：指定要连接的redis节点的IP地址，默认是127.0.0.1
  • -p 6379：指定要连接的redis节点的端口，默认是6379
  • -a 123456：指定redis的访问密码

其中的commonds就是Redis的操作命令，例如：

  • ping：与redis服务端做心跳测试，服务端正常会返回pong

不指定commond时，会进入redis-cli的交互控制台：

图形化桌面客户端

GitHub上的大神编写了Redis的图形化桌面客户端，地址：https://github.com/uglide/RedisDesktopManager

不过该仓库提供的是RedisDesktopManager的源码，并未提供windows安装包。

在下面这个仓库可以找到安装包：https://github.com/lework/RedisDesktopManager-Windows/releases

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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：

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贴心小建议：命令不要死记，学会查询就好啦

​ Redis为了方便我们学习，将操作不同数据类型的命令也做了分组，在官网（ https://redis.io/commands ）可以查看到不同的命令：

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当然我们也可以通过Help命令来帮助我们去查看命令

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Redis的通用命令

通用命令是部分数据类型的，都可以使用的命令，常见的的有：

  • KEYS：查看符合模板的所有key
  • 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会被自动删除
  • TTL：查看一个KEY的剩余有效期

通过help [command] 可以查看一个命令的具体用法，例如：

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Redis的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

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String的常见命令

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

贴心小提示：以上命令除了INCRBYFLOAT 都是常用命令

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？

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，此时如果使用id作为key，那就会冲突了，该怎么办？

我们可以通过给key添加前缀加以区分，不过这个前缀不是随便加的，有一定的规范：

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：

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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，形成类似于这样的结构，更加方便Redis获取数据

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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：

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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：

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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

贴心小提示：哈希结构也是我们以后实际开发中常用的命令哟

Redis的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

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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image-20230504190933008
  • 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

Redis的Java客户端-Jedis

在Redis官网中提供了各种语言的客户端，地址：https://redis.io/docs/clients/

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标记为❤的就是推荐使用的java客户端，包括：

  • 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快速入门

入门案例详细步骤

案例分析：

  1. 创建工程：
  2. 引入依赖：
<!--jedis-->
<dependency>
    <groupId>redis.clients</groupId>
    <artifactId>jedis</artifactId>
    <version>3.7.0</version>
</dependency>
<!--单元测试-->
<dependency>
    <groupId>org.junit.jupiter</groupId>
    <artifactId>junit-jupiter</artifactId>
    <version>5.7.0</version>
    <scope>test</scope>
</dependency>
  1. 建立连接

新建一个单元测试类，内容如下：

    private Jedis jedis;

    @Before
    public void setUp(){
        //建立连接
        jedis = new Jedis("192.168.171.128",6379);
        //设置密码
        jedis.auth("123456");
        //选择库
        jedis.select(0);
    }
  1. 测试：
@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);
}
  1. 释放资源
@AfterEach
void tearDown() {
    if (jedis != null) {
        jedis.close();
    }
}

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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

Jedis连接池JedisConnectionFactory 

package com.lkjedu.jedis.utils;

import redis.clients.jedis.Jedis;
import redis.clients.jedis.JedisPool;
import redis.clients.jedis.JedisPoolConfig;

public class JedisConnectionFactory {
    //JedisPool是官方提供的一个连接池对象
    private static final JedisPool jedisPool;
    static {
        //配置连接池
        JedisPoolConfig poolConfig = new JedisPoolConfig();
        poolConfig.setMaxTotal(8);//最大连接数
        poolConfig.setMaxIdle(8);//最大空闲连接
        poolConfig.setMinIdle(0);//最小空闲连接
        poolConfig.setMaxWaitMillis(1000);//最大等待时间，单位毫秒

        jedisPool = new JedisPool(poolConfig,
                "192.168.171.128",
                6379,
                1000,
                "123456");
    }
    public static Jedis getJedis(){
        return jedisPool.getResource();
    }

}

代码说明：

  • 1） JedisConnectionFacotry：工厂设计模式是实际开发中非常常用的一种设计模式，我们可以使用工厂，去降低代的耦合，比如Spring中的Bean的创建，就用到了工厂设计模式

  • 2）静态代码块：随着类的加载而加载，确保只能执行一次，我们在加载当前工厂类的时候，就可以执行static的操作完成对 连接池的初始化

  • 3）最后提供返回连接池中连接的方法.

改造原始代码

代码说明:

1.在我们完成了使用工厂设计模式来完成代码的编写之后，我们在获得连接时，就可以通过工厂来获得。

，而不用直接去new对象，降低耦合，并且使用的还是连接池对象。

2.当我们使用了连接池后，当我们关闭连接其实并不是关闭，而是将Jedis还回连接池的。

    @BeforeEach
    void setUp(){
        //建立连接
        /*jedis = new Jedis("127.0.0.1",6379);*/
        jedis = JedisConnectionFacotry.getJedis();
         //选择库
        jedis.select(0);
    }

   @AfterEach
    void tearDown() {
        if (jedis != null) {
            jedis.close();
        }
    }

Redis的Java客户端-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：

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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
<?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>2.5.7</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>Demo project for Spring Boot</description>
    <properties>
        <java.version>1.8</java.version>
    </properties>
    <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>

    <build>
        <plugins>
            <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>
  1. 配置文件
spring:
  redis:
    host: 192.168.150.101
    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
  1. .测试代码
@SpringBootTest
class RedisDemoApplicationTests {

    @Autowired
    private RedisTemplate<String, Object> redisTemplate;

    @Test
    void testString() {
        // 写入一条String数据
        redisTemplate.opsForValue().set("name", "虎哥");
        // 获取string数据
        Object name = redisTemplate.opsForValue().get("name");
        System.out.println("name = " + name);
    }
}

贴心小提示：SpringDataJpa使用起来非常简单，记住如下几个步骤即可

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

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数据序列化器

RedisTemplate可以接收任意Object作为值写入Redis：

image-20230504204938195

缺点：

  • 可读性差
  • 内存占用较大

我们可以自定义RedisTemplate的序列化方式，代码如下：

package com.lkjedu.boot.config;

import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
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 {

    @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序列化工具
        GenericJackson2JsonRedisSerializer jsonRedisSerializer = new GenericJackson2JsonRedisSerializer();
        //设置key的序列化
        redisTemplate.setKeySerializer(RedisSerializer.string());
        redisTemplate.setHashKeySerializer(RedisSerializer.string());
        //设置val的序列化
        redisTemplate.setValueSerializer(jsonRedisSerializer);
        redisTemplate.setHashValueSerializer(jsonRedisSerializer);
        //返回
        return redisTemplate;
    }

}

这里采用了JSON序列化来代替默认的JDK序列化方式。最终结果如图：

image-20230504211009236

​ 整体可读性有了很大提升，并且能将Java对象自动的序列化为JSON字符串，并且查询时能自动把JSON反序列化为Java对象。不过，其中记录了序列化时对应的class名称，目的是为了查询时实现自动反序列化。这会带来额外的内存开销。

StringRedisTemplate

尽管JSON的序列化方式可以满足我们的需求，但依然存在一些问题，如图：

image-20230504211219876

​ 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

image-20230504211441380

​ 这种用法比较普遍，因此SpringDataRedis就提供了RedisTemplate的子类：StringRedisTemplate，它的key和value的序列化方式默认就是String方式。

省去了我们自定义RedisTemplate的序列化方式的步骤，而是直接使用：

package com.lkjedu.boot;

import com.fasterxml.jackson.core.JsonParser;
import com.fasterxml.jackson.core.JsonProcessingException;
import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper;
import com.lkjedu.boot.pojo.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.StringRedisTemplate;

@SpringBootTest
class StringRedisTemplateTest {
    @Autowired
    private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;

    @Test
    void contextLoads() {
        stringRedisTemplate.opsForValue().set("name","虎哥");
        Object name = stringRedisTemplate.opsForValue().get("name");
        System.out.println(name);
    }
    @Test
    public void test() throws JsonProcessingException {
        //创建对象
        User user = new User("杀马特团长", 32);
        //把user类转换成json字符串,并且手动序列化
        ObjectMapper objectMapper = new ObjectMapper();
        String json = objectMapper.writeValueAsString(user);
        //写入数据
        stringRedisTemplate.opsForValue().set("user:1", json);

        //获取数据
        String user1 = stringRedisTemplate.opsForValue().get("user:1");
        System.out.println(user1);

        //手动的反序列化
        User user2 = objectMapper.readValue(user1, User.class);
        System.out.println(user2);

    }

}

此时我们再来看一看存储的数据，小伙伴们就会发现那个class数据已经不在了，节约了我们的空间~

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Hash结构操作

    public void testHash(){
        stringRedisTemplate.opsForHash().put("user:3","name","刀哥");

        Map<Object, Object> entries = stringRedisTemplate.opsForHash().entries("user:3");
        System.out.println(entries);
    }

Redis企业实战

短信登录

  1. 导入黑马点评项目

    1. 导入SQL

      image-20230504232900376

    2. 有关当前模型

      ​ 手机或者app端发起请求，请求我们的nginx服务器，nginx基于七层模型走的事HTTP协议，可以实现基于Lua直接绕开tomcat访问redis，也可以作为静态资源服务器，轻松扛下上万并发， 负载均衡到下游tomcat服务器，打散流量，我们都知道一台4核8G的tomcat，在优化和处理简单业务的加持下，大不了就处理1000左右的并发， 经过nginx的负载均衡分流后，利用集群支撑起整个项目，同时nginx在部署了前端项目后，更是可以做到动静分离，进一步降低tomcat服务的压力，这些功能都得靠nginx起作用，所以nginx是整个项目中重要的一环。

      ​ 在tomcat支撑起并发流量后，我们如果让tomcat直接去访问Mysql，根据经验Mysql企业级服务器只要上点并发，一般是16或32 核心cpu，32 或64G内存，像企业级mysql加上固态硬盘能够支撑的并发，大概就是4000起~7000左右，上万并发， 瞬间就会让Mysql服务器的cpu，硬盘全部打满，容易崩溃，所以我们在高并发场景下，会选择使用mysql集群，同时为了进一步降低Mysql的压力，同时增加访问的性能，我们也会加入Redis，同时使用Redis集群使得Redis对外提供更好的服务。

      image-20230504232954834

    3. 导入后端项目

      在资料中提供了一个项目源码：

      image-20230504233052061

    4. 导入前端工程

      image-20230504233114195

    5. 运行前端项目

      image-20230504233132625

  2. 基于Session实现登录流程

    1. 发送验证码：

      ​ 用户在提交手机号后，会校验手机号是否合法，如果不合法，则要求用户重新输入手机号

      ​ 如果手机号合法，后台此时生成对应的验证码，同时将验证码进行保存，然后再通过短信的方式将验证码发送给用户

    2. 短信验证码登录、注册：

      ​ 用户将验证码和手机号进行输入，后台从session中拿到当前验证码，然后和用户输入的验证码进行校验，如果不一致，则无法通过校验，如果一致，则后台根据手机号查询用户，如果用户不存在，则为用户创建账号信息，保存到数据库，无论是否存在，都会将用户信息保存到session中，方便后续获得当前登录信息

    3. 校验登录状态:

      ​ 用户在请求时候，会从cookie中携带者JsessionId到后台，后台通过JsessionId从session中拿到用户信息，如果没有session信息，则进行拦截，如果有session信息，则将用户信息保存到threadLocal中，并且放行

      image-20230504233307385

  3. 实现发送短信验证码功能

    页面流程

    image-20230504233440210

    具体代码如下

    贴心小提示：

    具体逻辑上文已经分析，我们仅仅只需要按照提示的逻辑写出代码即可。

    • 发送验证码

      @Override
public Result sendCode(String phone, HttpSession session) {
    // 1.校验手机号
    if (RegexUtils.isPhoneInvalid(phone)) {
        // 2.如果不符合，返回错误信息
        return Result.fail("手机号格式错误！");
    }
    // 3.符合，生成验证码
    String code = RandomUtil.randomNumbers(6);

    // 4.保存验证码到 session
    session.setAttribute("code",code);
    // 5.发送验证码
    log.debug("发送短信验证码成功，验证码：{}", code);
    // 返回ok
    return Result.ok();
}

    • 登录

          @Override
    public Result login(LoginFormDTO loginForm, HttpSession session) {
        // 1.校验手机号
        String phone = loginForm.getPhone();
        if (RegexUtils.isPhoneInvalid(phone)) {
            // 2.如果不符合，返回错误信息
            return Result.fail("手机号格式错误！");
        }
        // 3.校验验证码
        Object cacheCode = session.getAttribute("code");
        String code = loginForm.getCode();
        if(cacheCode == null || !cacheCode.toString().equals(code)){
             //3.不一致，报错
            return Result.fail("验证码错误");
        }
        //一致，根据手机号查询用户
        User user = query().eq("phone", phone).one();

        //5.判断用户是否存在
        if(user == null){
            //不存在，则创建
            user =  createUserWithPhone(phone);
        }
        //7.保存用户信息到session中
        session.setAttribute("user",user);

        return Result.ok();
    }

  4. 实现登录拦截功能

    温馨小贴士：tomcat的运行原理

    image-20230504233646554

    ​ 当用户发起请求时，会访问我们像tomcat注册的端口，任何程序想要运行，都需要有一个线程对当前端口号进行监听，tomcat也不例外，当监听线程知道用户想要和tomcat连接连接时，那会由监听线程创建socket连接，socket都是成对出现的，用户通过socket像互相传递数据，当tomcat端的socket接受到数据后，此时监听线程会从tomcat的线程池中取出一个线程执行用户请求，在我们的服务部署到tomcat后，线程会找到用户想要访问的工程，然后用这个线程转发到工程中的controller，service，dao中，并且访问对应的DB，在用户执行完请求后，再统一返回，再找到tomcat端的socket，再将数据写回到用户端的socket，完成请求和响应

    ​ 通过以上讲解，我们可以得知 每个用户其实对应都是去找tomcat线程池中的一个线程来完成工作的， 使用完成后再进行回收，既然每个请求都是独立的，所以在每个用户去访问我们的工程时，我们可以使用threadlocal来做到线程隔离，每个线程操作自己的一份数据

    温馨小贴士：关于threadlocal

    ​ 如果小伙伴们看过threadLocal的源码，你会发现在threadLocal中，无论是他的put方法和他的get方法， 都是先从获得当前用户的线程，然后从线程中取出线程的成员变量map，只要线程不一样，map就不一样，所以可以通过这种方式来做到线程隔离

    image-20230504233724730

    1. 拦截器代码

      public class LoginInterceptor implements HandlerInterceptor {

    @Override
    public boolean preHandle(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response, Object handler) throws Exception {
       //1.获取session
        HttpSession session = request.getSession();
        //2.获取session中的用户
        Object user = session.getAttribute("user");
        //3.判断用户是否存在
        if(user == null){
              //4.不存在，拦截，返回401状态码
              response.setStatus(401);
              return false;
        }
        //5.存在，保存用户信息到Threadlocal
        UserHolder.saveUser((User)user);
        //6.放行
        return true;
    }
}

    2. 让拦截器生效

      @Configuration
public class MvcConfig implements WebMvcConfigurer {

    @Resource
    private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;

    @Override
    public void addInterceptors(InterceptorRegistry registry) {
        // 登录拦截器
        registry.addInterceptor(new LoginInterceptor())
                .excludePathPatterns(
                        "/shop/**",
                        "/voucher/**",
                        "/shop-type/**",
                        "/upload/**",
                        "/blog/hot",
                        "/user/code",
                        "/user/login"
                ).order(1);
        // token刷新的拦截器
        registry.addInterceptor(new RefreshTokenInterceptor(stringRedisTemplate)).addPathPatterns("/**").order(0);
    }
}

  5. 隐藏用户敏感信息

    ​ 我们通过浏览器观察到此时用户的全部信息都在，这样极为不靠谱，所以我们应当在返回用户信息之前，将用户的敏感信息进行隐藏，采用的核心思路就是书写一个UserDto对象，这个UserDto对象就没有敏感信息了，我们在返回前，将有用户敏感信息的User对象转化成没有敏感信息的UserDto对象，那么就能够避免这个尴尬的问题了

    1. 在登录方法处修改

      //7.保存用户信息到session中
session.setAttribute("user", BeanUtils.copyProperties(user,UserDTO.class));

    2. 在拦截器处：

      //5.存在，保存用户信息到Threadlocal
UserHolder.saveUser((UserDTO) user);

    3. 在UserHolder处：将user对象换成UserDTO

      public class UserHolder {
    private static final ThreadLocal<UserDTO> tl = new ThreadLocal<>();

    public static void saveUser(UserDTO user){
        tl.set(user);
    }

    public static UserDTO getUser(){
        return tl.get();
    }

    public static void removeUser(){
        tl.remove();
    }
}

  6. session共享问题

    核心思路分析：

    ​ 每个tomcat中都有一份属于自己的session,假设用户第一次访问第一台tomcat，并且把自己的信息存放到第一台服务器的session中，但是第二次这个用户访问到了第二台tomcat，那么在第二台服务器上，肯定没有第一台服务器存放的session，所以此时 整个登录拦截功能就会出现问题，我们能如何解决这个问题呢？早期的方案是session拷贝，就是说虽然每个tomcat上都有不同的session，但是每当任意一台服务器的session修改时，都会同步给其他的Tomcat服务器的session，这样的话，就可以实现session的共享了

    ​ 但是这种方案具有两个大问题

    1、每台服务器中都有完整的一份session数据，服务器压力过大。

    2、session拷贝数据时，可能会出现延迟

    ​ 所以咱们后来采用的方案都是基于redis来完成，我们把session换成redis，redis数据本身就是共享的，就可以避免session共享的问题了

    image-20230504234053531

  7. Redis代替session的业务流程

  8. 设计key的结构

    首先我们要思考一下利用redis来存储数据，那么到底使用哪种结构呢？由于存入的数据比较简单，我们可以考虑使用String，或者是使用哈希，如下图，如果使用String，同学们注意他的value，用多占用一点空间，如果使用哈希，则他的value中只会存储他数据本身，如果不是特别在意内存，其实使用String就可以啦。

    image-20230504234132250

  9. 设计key的具体细节

    ​ 所以我们可以使用String结构，就是一个简单的key，value键值对的方式，但是关于key的处理，session他是每个用户都有自己的session，但是redis的key是共享的，咱们就不能使用code了

    ​ 在设计这个key的时候，我们之前讲过需要满足两点

    1、key要具有唯一性

    2、key要方便携带

    ​ 如果我们采用phone：手机号这个的数据来存储当然是可以的，但是如果把这样的敏感数据存储到redis中并且从页面中带过来毕竟不太合适，所以我们在后台生成一个随机串token，然后让前端带来这个token就能完成我们的整体逻辑了

  10. 整体访问流程

    ​ 当注册完成后，用户去登录会去校验用户提交的手机号和验证码，是否一致，如果一致，则根据手机号查询用户信息，不存在则新建，最后将用户数据保存到redis，并且生成token作为redis的key，当我们校验用户是否登录时，会去携带着token进行访问，从redis中取出token对应的value，判断是否存在这个数据，如果没有则拦截，如果存在则将其保存到threadLocal中，并且放行。

    image-20230504234238527

  11. 基于Redis实现短信登录

    ​ 这里具体逻辑就不分析了，之前咱们已经重点分析过这个逻辑啦。

    1. UserServiceImpl代码

      @Override
public Result login(LoginFormDTO loginForm, HttpSession session) {
    // 1.校验手机号
    String phone = loginForm.getPhone();
    if (RegexUtils.isPhoneInvalid(phone)) {
        // 2.如果不符合，返回错误信息
        return Result.fail("手机号格式错误！");
    }
    // 3.从redis获取验证码并校验
    String cacheCode = stringRedisTemplate.opsForValue().get(LOGIN_CODE_KEY + phone);
    String code = loginForm.getCode();
    if (cacheCode == null || !cacheCode.equals(code)) {
        // 不一致，报错
        return Result.fail("验证码错误");
    }

    // 4.一致，根据手机号查询用户 select * from tb_user where phone = ?
    User user = query().eq("phone", phone).one();

    // 5.判断用户是否存在
    if (user == null) {
        // 6.不存在，创建新用户并保存
        user = createUserWithPhone(phone);
    }

    // 7.保存用户信息到 redis中
    // 7.1.随机生成token，作为登录令牌
    String token = UUID.randomUUID().toString(true);
    // 7.2.将User对象转为HashMap存储
    UserDTO userDTO = BeanUtil.copyProperties(user, UserDTO.class);
    Map<String, Object> userMap = BeanUtil.beanToMap(userDTO, new HashMap<>(),
            CopyOptions.create()
                    .setIgnoreNullValue(true)
                    .setFieldValueEditor((fieldName, fieldValue) -> fieldValue.toString()));
    // 7.3.存储
    String tokenKey = LOGIN_USER_KEY + token;
    stringRedisTemplate.opsForHash().putAll(tokenKey, userMap);
    // 7.4.设置token有效期
    stringRedisTemplate.expire(tokenKey, LOGIN_USER_TTL, TimeUnit.MINUTES);

    // 8.返回token
    return Result.ok(token);
}

  12. 解决状态登录刷新问题

    1. 初始方案思路总结：

      ​ 在这个方案中，他确实可以使用对应路径的拦截，同时刷新登录token令牌的存活时间，但是现在这个拦截器他只是拦截需要被拦截的路径，假设当前用户访问了一些不需要拦截的路径，那么这个拦截器就不会生效，所以此时令牌刷新的动作实际上就不会执行，所以这个方案他是存在问题的

      image-20230504234349711

    2. 优化方案

      ​ 既然之前的拦截器无法对不需要拦截的路径生效，那么我们可以添加一个拦截器，在第一个拦截器中拦截所有的路径，把第二个拦截器做的事情放入到第一个拦截器中，同时刷新令牌，因为第一个拦截器有了threadLocal的数据，所以此时第二个拦截器只需要判断拦截器中的user对象是否存在即可，完成整体刷新功能。

      image-20230504234410553

    3. 代码

      RefreshTokenInterceptor

      public class RefreshTokenInterceptor implements HandlerInterceptor {

    private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;

    public RefreshTokenInterceptor(StringRedisTemplate stringRedisTemplate) {
        this.stringRedisTemplate = stringRedisTemplate;
    }

    @Override
    public boolean preHandle(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response, Object handler) throws Exception {
        // 1.获取请求头中的token
        String token = request.getHeader("authorization");
        if (StrUtil.isBlank(token)) {
            return true;
        }
        // 2.基于TOKEN获取redis中的用户
        String key  = LOGIN_USER_KEY + token;
        Map<Object, Object> userMap = stringRedisTemplate.opsForHash().entries(key);
        // 3.判断用户是否存在
        if (userMap.isEmpty()) {
            return true;
        }
        // 5.将查询到的hash数据转为UserDTO
        UserDTO userDTO = BeanUtil.fillBeanWithMap(userMap, new UserDTO(), false);
        // 6.存在，保存用户信息到 ThreadLocal
        UserHolder.saveUser(userDTO);
        // 7.刷新token有效期
        stringRedisTemplate.expire(key, LOGIN_USER_TTL, TimeUnit.MINUTES);
        // 8.放行
        return true;
    }

    @Override
    public void afterCompletion(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response, Object handler, Exception ex) throws Exception {
        // 移除用户
        UserHolder.removeUser();
    }
}

      LoginInterceptor

      public class LoginInterceptor implements HandlerInterceptor {

    @Override
    public boolean preHandle(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response, Object handler) throws Exception {
        // 1.判断是否需要拦截（ThreadLocal中是否有用户）
        if (UserHolder.getUser() == null) {
            // 没有，需要拦截，设置状态码
            response.setStatus(401);
            // 拦截
            return false;
        }
        // 有用户，则放行
        return true;
    }
}

商户查询缓存

什么是缓存?

前言:什么是缓存?

就像自行车,越野车的避震器

举个例子:越野车,山地自行车,都拥有"避震器",防止车体加速后因惯性,在酷似"U"字母的地形上飞跃,硬着陆导致的损害,像个弹簧一样;

同样,实际开发中,系统也需要"避震器",防止过高的数据访问猛冲系统,导致其操作线程无法及时处理信息而瘫痪;

这在实际开发中对企业讲,对产品口碑,用户评价都是致命的;所以企业非常重视缓存技术;

缓存(Cache),就是数据交换的缓冲区,俗称的缓存就是缓冲区内的数据,一般从数据库中获取,存储于本地代码(例如:

例1:Static final ConcurrentHashMap<K,V> map = new ConcurrentHashMap<>(); 本地用于高并发

例2:static final Cache<K,V> USER_CACHE = CacheBuilder.newBuilder().build(); 用于redis等缓存

例3:Static final Map<K,V> map =  new HashMap(); 本地缓存

​ 由于其被Static修饰,所以随着类的加载而被加载到内存之中,作为本地缓存,由于其又被final修饰,所以其引用(例3:map)和对象(例3:new HashMap())之间的关系是固定的,不能改变,因此不用担心赋值(=)导致缓存失效;

为什么要使用缓存

一句话:因为速度快,好用

​ 缓存数据存储于代码中,而代码运行在内存中,内存的读写性能远高于磁盘,缓存可以大大降低用户访问并发量带来的服务器读写压力

​ 实际开发过程中,企业的数据量,少则几十万,多则几千万,这么大数据量,如果没有缓存来作为"避震器",系统是几乎撑不住的,所以企业会大量运用到缓存技术;

但是缓存也会增加代码复杂度和运营的成本:image-20230715205810552

如何使用缓存

实际开发中,会构筑多级缓存来使系统运行速度进一步提升,例如:本地缓存与redis中的缓存并发使用

浏览器缓存：主要是存在于浏览器端的缓存

应用层缓存：可以分为tomcat本地缓存，比如之前提到的map，或者是使用redis作为缓存

数据库缓存：在数据库中有一片空间是 buffer pool，增改查数据都会先加载到mysql的缓存中

CPU缓存：当代计算机最大的问题是 cpu性能提升了，但内存读写速度没有跟上，所以为了适应当下的情况，增加了cpu的L1，L2，L3级的缓存image-20230715205836858

添加商户缓存

​ 在我们查询商户信息时，我们是直接操作从数据库中去进行查询的，大致逻辑是这样，直接查询数据库那肯定慢咯，所以我们需要增加缓存

@GetMapping("/{id}")
public Result queryShopById(@PathVariable("id") Long id) {
    //这里是直接查询数据库
    return shopService.queryById(id);
}
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