若依+redis基础

Redis

Redis是一个开源的由C语言开发的高性能键值对（key-value）数据库，是互联网技术领域使用最为广泛的存储中间件。

官方提供的数据表示可以达到100000+的QPS（每秒内查询次数）

QPS扩展：

小型应用
范围：10 - 100 QPS
特点：通常为初创公司或个人项目，用户基数较小，功能相对简单。
示例：博客平台、小型电商网站、内部工具。

中型应用
范围：100 - 1,000 QPS
特点：有一定用户量，业务逻辑较为复杂，可能涉及多个服务和数据库。
示例：中型企业官网、中小型电商平台、在线教育平台。

大型应用
范围：1,000 - 10,000 QPS
特点：用户量大，系统架构复杂，通常采用分布式架构和负载均衡。
示例：大型电商平台、社交网络、视频流媒体平台。

超大型应用
范围：10,000+ QPS
特点：全球性用户，超高并发，使用微服务架构、CDN、缓存等技术优化性能。
示例：Google、Facebook、阿里巴巴、亚马逊等互联网巨头。

NoSQL（Not Only SQL），泛指非关系型数据库，是对关系型数据库的补充

主要特点：

基于内存存储，读写性能高
适合存储热点数据（访问量高）
企业应用广泛（几乎没有不用）

图像化工具：Another Redis Desktop Manager 等；

常用数据类型与命令

常用数据类型：String（字符串），hash（哈希），list（列表），set（无序集合），zset（有序集合）

Redis中文网：https://www.redis.net.cn

String常用命令

命令	功能
set key value	设置指定KEY的值
get key	获取指定KEY的值
setex key seconds value	将值value关联到key，并将key的过期时间设为seconds（以秒为单位）
setnx key value	只要在key不存在时设置key的值
mset key value [key value ...]	同时设置一个或多个 key-value 对
msetnx key value [key value ...]	同时设置一个或多个 key-value 对，当且仅当所有给定 key 都不存在
incr key	将key中存储的数字值加一
decr key	将key中存储的数字值减一

其他数据类型对于的命令可以查看官方文档；

Spring Data Redis

Spring Data Redis 是 Spring 的一部分，在 Spring 应用中通过简单的配置就可以访问 Redis 服务，对 Redis 底层开发包进行了高度封装。在 Spring 项目中，可以使用Spring Data Redis来简化 Redis 操作。

依赖引入：

<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
</dependency>

常用数据类型对于的相关API

字符串

/**
* 字符串 (String) 操作测试
* 展示如何使用 RedisTemplate 操作字符串数据类型
*/
@Test
public void stringTest() {
    ValueOperations valueOperations = redisTemplate.opsForValue();
    // 设置键 name 和 address 的值，并为 address 设置过期时间
    valueOperations.set("name", "zhangsan");
    valueOperations.set("address", "hangzhou", 3, TimeUnit.SECONDS);
    // 条件性设置 gender 的值
    valueOperations.setIfAbsent("gender", 1);
    valueOperations.setIfAbsent("gender", 2);

    // 打印键 name 和 address 的值
    String name = (String) valueOperations.get("name");
    System.out.println("name = " + name);
    System.out.println(valueOperations.get("address"));
    // 等待 3.5 秒后再次打印键 address 的值
    ThreadUtil.sleep(3500);
    System.out.println(valueOperations.get("address"));

    // 设置并增加 age 的值
    valueOperations.set("age", 18);
    valueOperations.increment("age");
    System.out.println(valueOperations.get("age"));
}

哈希

/**
* 哈希 (Hash) 操作测试
* 展示如何使用 RedisTemplate 操作哈希数据结构
*/
@Test
public void hashTest() {
    HashMap<String, Object> map = new HashMap<>();
    // 向哈希 user 中添加字段
    map.put("name", "zhangsan");
    map.put("age", 18);
    map.put("address", "hangzhou");
    redisTemplate.opsForHash().putAll("user", map);
    // 打印哈希 user 中的 name 和 age 字段
    System.out.println(redisTemplate.opsForHash().get("user", "name"));
    System.out.println(redisTemplate.opsForHash().get("user", "age"));

    // 打印哈希 user 中的所有字段名、值和键值对
    System.out.println(redisTemplate.opsForHash().keys("user"));
    System.out.println(redisTemplate.opsForHash().values("user"));
    System.out.println(redisTemplate.opsForHash().entries("user"));
}

列表

/**
* 列表 (List) 操作测试
* 展示如何使用 RedisTemplate 操作列表数据结构
*/
@Test
public void listTest() {
    // 向列表 location 中添加元素
    redisTemplate.opsForList().rightPushAll("location", "hangzhou", "beijing", "shanghai");
    // 打印列表 location 的大小和所有元素
    System.out.println(redisTemplate.opsForList().size("location"));
    System.out.println(redisTemplate.opsForList().range("location", 0, -1));

    // 获取并打印列表 location 的第一个元素
    redisTemplate.opsForList().index("location", 0);
    System.out.println(redisTemplate.opsForList().leftPop("location"));
}

无序集合

/**
* 集合 (Set) 操作测试
* 展示如何使用 RedisTemplate 操作集合数据结构
*/
@Test
public void setTest() {
    SetOperations setOperations = redisTemplate.opsForSet();
    // 向集合 s1 和 s2 中添加元素
    setOperations.add("s1", "java", "python", "network", "run", "dance");
    setOperations.add("s2", "java", "python", "c#", "work", "sing");
    // 打印集合 s1 的所有成员
    System.out.println(setOperations.members("s1"));
    // 随机移除并打印集合 s1 中的一个元素
    System.out.println(setOperations.pop("s1"));
    // 打印集合 s1 的大小
    System.out.println(setOperations.size("s1"));

    // 打印集合 s1 和 s2 的差集
    System.out.println(setOperations.difference("s1", "s2"));
    // 打印集合 s1 和 s2 的交集
    System.out.println(setOperations.intersect("s1", "s2"));
    // 计算集合 s1 和 s2 的并集并存储在 s3 中
    setOperations.unionAndStore("s1", "s2", "s3");
    // 打印集合 s3 的所有成员
    System.out.println(setOperations.members("s3"));

}

有序集合

/**
* 有序集合 (ZSet) 操作测试
* 展示如何使用 RedisTemplate 操作有序集合数据结构
*/
@Test
public void zsetTest() {
    ZSetOperations zSetOperations = redisTemplate.opsForZSet();
    // 向有序集合 phb 中添加元素
    zSetOperations.add("phb", "zhangsan", 8000);
    zSetOperations.add("phb", "lisi", 6500);
    zSetOperations.add("phb", "wangwu", 18000);
    zSetOperations.add("phb", "zhaoliu", 9000);

    // 增加 zhangsan 的分数
    zSetOperations.incrementScore("phb", "zhangsan", 2000);

    // 打印有序集合 phb 中所有元素及其分数
    Set<ZSetOperations.TypedTuple> phb = zSetOperations.reverseRangeWithScores("phb", 0, -1);
    for (ZSetOperations.TypedTuple typedTuple : phb) {
        System.out.println(typedTuple.getValue() + ":" + typedTuple.getScore());
    }
}

通用命令

/**
* 基本操作测试
* 展示如何使用 RedisTemplate 进行基本的键值操作
*/
@Test
public void normalTest() {
    // 打印所有键
    System.out.println(redisTemplate.keys("*"));
    // 设置键 phb 的过期时间为 1 分钟
    redisTemplate.expire("phb", Duration.ofMinutes(1));
    // 打印键 phb 的类型
    System.out.println(redisTemplate.type("phb"));
    // 检查键 s3 是否存在
    System.out.println(redisTemplate.hasKey("s3"));
    // 删除键 location 并打印结果
    System.out.println(redisTemplate.delete("location"));
    // 再次检查键 location 是否存在
    System.out.println(redisTemplate.hasKey("location"));
}

若依中的Redis缓存使用

在若依框架中，使用了Redis作为缓存，并且以及进行了相关序列化配置

核心配置类为framework模块中的config.RedisConfig类

具体代码：

@Bean
@SuppressWarnings(value = { "unchecked", "rawtypes" })
public RedisTemplate<Object, Object> redisTemplate(RedisConnectionFactory connectionFactory)
{
    RedisTemplate<Object, Object> template = new RedisTemplate<>();
    template.setConnectionFactory(connectionFactory);

    FastJson2JsonRedisSerializer serializer = new FastJson2JsonRedisSerializer(Object.class);

    // 使用StringRedisSerializer来序列化和反序列化redis的key值
    template.setKeySerializer(new StringRedisSerializer());
    template.setValueSerializer(serializer);

    // Hash的key也采用StringRedisSerializer的序列化方式
    template.setHashKeySerializer(new StringRedisSerializer());
    template.setHashValueSerializer(serializer);

    template.afterPropertiesSet();
    return template;
}

执行流程：

创建RedisTemplate实例：创建一个RedisTemplate<Object, Object>实例。
设置连接工厂：将传入的RedisConnectionFactory设置为该模板的连接工厂。
创建序列化器：
- 使用FastJson2JsonRedisSerializer作为值（value）的序列化器，确保对象可以被正确序列化和反序列化。
- 使用StringRedisSerializer来序列化和反序列化Redis的键（key）和哈希键（hash key），确保键以字符串形式存储。
设置序列化器：
- 设置键序列化器为StringRedisSerializer。
- 设置值序列化器为FastJson2JsonRedisSerializer。
- 设置哈希键序列化器为StringRedisSerializer。
- 设置哈希值序列化器为FastJson2JsonRedisSerializer。
初始化模板：调用afterPropertiesSet方法完成配置并返回配置好的RedisTemplate。

补充：在afterPropertiesSet方法中如果没有自己配置相关的序列化器，则会使用jdk默认的序列化器

JSON 序列化和 JDK 序列化的区别

FastJson2JsonRedisSerializer 使用的是 JSON 格式的序列化，而 JDK 序列化是 Java 内置的二进制序列化机制。它们在多个方面存在显著差异：

序列化格式
JDK 序列化：使用二进制格式进行序列化，生成的字节流包含类的元数据（如类名、字段信息等）。这种格式适合 Java 对象的持久化和传输，但不便于人类阅读。
JSON 序列化：使用 JSON 格式进行序列化，生成的是人类可读的文本字符串。JSON 是一种轻量级的数据交换格式，广泛用于 Web 开发和跨语言通信。
性能
JDK 序列化：相对较慢，因为需要处理大量的元数据，并且生成的二进制数据较大。此外，JDK 序列化在反序列化时对类版本敏感，如果类结构发生变化，可能会导致反序列化失败。
JSON 序列化：通常更快，尤其是在处理大量数据时，JSON 格式的解析和生成效率较高。FastJSON2 等高性能库进一步优化了 JSON 序列化的速度。
跨语言支持
JDK 序列化：只能用于 Java 程序之间的通信，因为它依赖于 Java 类的元数据。其他编程语言无法直接解析 JDK 序列化的二进制数据。
JSON 序列化：由于使用 JSON 格式，可以轻松与其他编程语言（如 JavaScript、Python、Go 等）进行数据交换，具有良好的跨语言兼容性。
可读性和调试
JDK 序列化：生成的二进制数据难以直接阅读和调试，需要专门的工具或反序列化才能查看内容。
JSON 序列化：生成的 JSON 字符串是人类可读的，方便调试和日志记录，可以直接查看和修改。
安全性
JDK 序列化：存在安全风险，特别是当反序列化不受信任的数据时，可能导致远程代码执行漏洞。因此，在使用 JDK 序列化时需要特别小心。
JSON 序列化：相对更安全，特别是在 FastJSON2 中可以通过配置白名单（如 JSONReader.autoTypeFilter）来限制允许反序列化的类型，从而减少安全风险。
灵活性
JDK 序列化：要求被序列化的类实现 Serializable 接口，并且类的结构不能随意更改，否则会导致反序列化失败。
JSON 序列化：更加灵活，不需要实现特定接口，且可以通过配置忽略某些字段或自定义序列化逻辑。

posted @ 2025-02-27 21:28 zhangfff 阅读(599) 评论(0) 收藏举报

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