redis基础

1|0一、介绍

　Redis诞生于2009年全称是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、10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

2|0二、常用数据类型及用法

2|11. String类型

String分为3种格式：字符串、int、float

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

为了避免不同表的id值相同，为了区别开，key的层级格式可以定义为以下:

[项目名]:[业务名]:[类型]:[id]

2|22. Hash类型 　　

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。　

Hash的常见命令有:
　●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
　●HVALS:  获取一个hash类型的key中的所有的value
　●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

2|33. 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

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

2|44. Set类型  

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的常见命令有:
　●SADD key member ... :向set中添加一一个或多个元素
　●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

2|55. ZSet类型  

Redis的ZSet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。ZSet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。
ZSet具备下列特性:
　●可排序
　●元素不重复
　●查询速度快
因为ZSet的可排序特性，经常被用来实现排行榜这样的功能。

ZSet的常见命令有:
　●ZADD key score member:添加一个或多个元素到Zset，如果已经存在则更新其score值
　●ZREM key member:删除Zset中的一个指定元素
　●ZSCORE key member :获取Zset中的指定元素的score值
　●ZRANK key member:获取Zset中的指定元素的排名
　●ZCARD key:获取Zset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Zset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

2|66. Bitmaps类型  

Redis提供了Bitmaps这个“数据类型”可以实现对位的操作：

（1） Bitmaps本身不是一种数据类型， 实际上它就是字符串（key-value） ， 但是它可以对字符串的位进行操作。

（2） Bitmaps单独提供了一套命令， 所以在Redis中使用Bitmaps和使用字符串的方法不太相同。 可以把Bitmaps想象成一个以位为单位的数组， 数组的每个单元只能存储0和1， 数组的下标在Bitmaps中叫做偏移量

当数据量特别大的时候，使用Bitmaps能够节省很多的內存空间，尤其是随着时间推移，节省的內存是非常可观的。

但是当数据量并不是非常大的时候，使用Bitmaps就不太合适了，因为基本大部分位都是0。

2|77. HyperLogLog类型

Redis HyperLogLog 是用来做基数统计的算法，HyperLogLog 的优点是，在输入元素的数量或者体积非常非常大时，计算基数所需的空间总是固定的、并且是很小的。

（1）pfadd：pfadd <key>< element> [element ...]   添加指定元素到 HyperLogLog 中

（2）pfcount:  pfcount<key> [key ...] 计算HLL的近似基数，可以计算多个HLL，比如用HLL存储每天的UV

可查看基数的个数

（3）pfmerge：pfmerge<destkey><sourcekey> [sourcekey ...]  将一个或多个HLL合并后的结果存储在另一个HLL中。

示例将kll数据加入program中

2|88. Geospatial类型 

Redis 3.2 中增加了对GEO类型的支持。GEO，Geographic，地理信息的缩写。该类型，就是元素的2维坐标，在地图上就是经纬度。redis基于该类型，提供了经纬度设置，查询，范围查询，距离查询，经纬度Hash等常见操作。

（1）geoadd：geoadd<key>< longitude><latitude><member> [longitude latitude member...]   添加地理位置（经度，纬度，名称）

也可以存储多个值

 （2）geopos：geopos  <key><member> [member...]  获得指定地区的坐标值

geopos  <key><member> [member...]  获得指定地区的坐标值

 （3）geodist：geodist<key><member1><member2>  [m|km|ft|mi ]  根据设置的经纬度，获取两个位置之间的直线距离

 

 （4）georadius：georadius<key>< longitude><latitude>radius  m|km|ft|mi   以给定的经纬度为中心，找出某一半径内的元素

3|0三、redis订阅和发布     

Redis发布订阅(pub/sub) 是一种消息通信模式 ：发送者(pub) 发送消息,订阅者(sub)接收消息。。

//客户端1进行订阅 
subscribe channel1

//客户端2进行发布
publish channel1 hello

可见客户端1订阅后能够监视 channel1通道,  当客户端2向channel1通道发送数据时，客户端能够及时接收 

4|0 四、Java中Redis操作    

4|11.普通maven项目使用Jedis

（1）引入依赖

  <dependency>
            <groupId>redis.clients</groupId>
            <artifactId>jedis</artifactId>
            <version>3.2.0</version>
  </dependency>

（2）测试代码

   //创建Jedis对象
        Jedis jedis = new Jedis("121.41.52.53",6379);
        //测试ping
        String ping = jedis.ping();
        System.out.println(ping);  //PONG
　　　　
　　　　//获取所有keys值
 
　　　　Set<String> keys = jedis.keys("*");
　　　　for (String key : keys) {
　　　　    System.out.println(key);
　　　　}

4|22. springboot集成redis

（1）引入依赖

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

<!-- spring2.X集成redis所需common-pool2-->
<dependency>
<groupId>org.apache.commons</groupId>
<artifactId>commons-pool2</artifactId>
<version>2.6.0</version>
</dependency>

（2）properties文件配置

#Redis服务器地址
spring.redis.host=192.168.140.136
#Redis服务器连接端口 
spring.redis.port=6379
#Redis数据库索引（默认为0）
spring.redis.database= 0
#连接超时时间（毫秒）
spring.redis.timeout=1800000
#连接池最大连接数（使用负值表示没有限制）
spring.redis.lettuce.pool.max-active=20
#最大阻塞等待时间(负数表示没限制)
spring.redis.lettuce.pool.max-wait=-1
#连接池中的最大空闲连接
spring.redis.lettuce.pool.max-idle=5
#连接池中的最小空闲连接
spring.redis.lettuce.pool.min-idle=0

（3）配置类

@EnableCaching
@Configuration
public class configuration extends CachingConfigurerSupport {

    @Bean
    public RedisTemplate<String, Object> redisTemplate(RedisConnectionFactory factory) {
        RedisTemplate<String, Object> template = new RedisTemplate<>();
        RedisSerializer<String> redisSerializer = new StringRedisSerializer();
        Jackson2JsonRedisSerializer jackson2JsonRedisSerializer = new Jackson2JsonRedisSerializer(Object.class);
        ObjectMapper om = new ObjectMapper();
        om.setVisibility(PropertyAccessor.ALL, JsonAutoDetect.Visibility.ANY);
        om.enableDefaultTyping(ObjectMapper.DefaultTyping.NON_FINAL);
        jackson2JsonRedisSerializer.setObjectMapper(om);
        template.setConnectionFactory(factory);
        //key序列化方式
        template.setKeySerializer(redisSerializer);
        //value序列化
        template.setValueSerializer(jackson2JsonRedisSerializer);
        //value hashmap序列化
        template.setHashValueSerializer(jackson2JsonRedisSerializer);
        return template;
    }

    @Bean
    public CacheManager cacheManager(RedisConnectionFactory factory) {
        RedisSerializer<String> redisSerializer = new StringRedisSerializer();
        Jackson2JsonRedisSerializer jackson2JsonRedisSerializer = new Jackson2JsonRedisSerializer(Object.class);
        //解决查询缓存转换异常的问题
        ObjectMapper om = new ObjectMapper();
        om.setVisibility(PropertyAccessor.ALL, JsonAutoDetect.Visibility.ANY);
        om.enableDefaultTyping(ObjectMapper.DefaultTyping.NON_FINAL);
        jackson2JsonRedisSerializer.setObjectMapper(om);
        // 配置序列化（解决乱码的问题）,过期时间600秒
        RedisCacheConfiguration config = RedisCacheConfiguration.defaultCacheConfig()
                .entryTtl(Duration.ofSeconds(600))
                .serializeKeysWith(RedisSerializationContext.SerializationPair.fromSerializer(redisSerializer))
                .serializeValuesWith(RedisSerializationContext.SerializationPair.fromSerializer(jackson2JsonRedisSerializer))
                .disableCachingNullValues();
        RedisCacheManager cacheManager = RedisCacheManager.builder(factory)
                .cacheDefaults(config)
                .build();
        return cacheManager;
    }
}

（4）测试类

@RestController
@RequestMapping("/redis")
public class Controller {

    @Resource
    private RedisTemplate redisTemplate;

    @GetMapping
    public String m1(){
        redisTemplate.opsForValue().set("name","ycl");
        String name = (String) redisTemplate.opsForValue().get("name");
        return name;
    }
}

 


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