redis 的相关知识点

启动

  1. 启动代码

     redis-cli -a 密码

通用命令

expire: 设置有效期

expire name 10

key

key *

相关数据类型

String

set:添加或者修改已经存在的一个String类型的键值对

set age 19

get:根据key获取String类型的value

get age

mset:批量添加多个String类型的键值对

mset k1 v1 k2 v2

mget:根据多个key获取多个String类型的value

mget k1 k2

incr:让一个整型的key自增1

 incr age
19--->20

incrby:让一个整型的key自增并指定步长

incrby age 2
incrby age -1

incrbyfloat:让一个浮点类型的数字自增并指定步长

incrbyfloat score 0.5

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

setnx name leixin

setex:添加一个String类型的键值对,并且指定有效期

 setex names 10 "leixin"

Hash类型

HSET key field value:添加或者修改hash类型key的field的值

 hset leixin:name name "leixin"
hset leixin:name name2 "leixin"

HGET key field:获取一个hash类型key的field的值

hget leixin:name name2

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

hgetall leixin:name

HKEYS:获取一个hash类型的key中的所有的field

hkeys leixin:name

HVALS:获取一个hash类型的key中的所有的value

hvals leixin:name

HINCRBY:让一个hash类型key的字段值自增并指定步长

hincrby leixin:name age 2

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

List

特征与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。

如何利用List结构模拟一个栈?

入口和出口在同一边

如何利用List结构模拟一个队列?

入口和出口在不同边

如何利用List结构模拟一个阻塞队列?

入口和出口在不同边出队时采用BLPOP或BRPOP


  1. LPUSH key element ... :向列表左侧插入一个或多个元素

    lpush users 1 2 3 4 5

    此时实际为 5 4 3 2 1

  2. RPUSH key element ... :向列表右侧插入一个或多个元素

     rpush users 6 7

    此时实际为 5 4 3 2 1 6 7

  3. LPOP key count:移除并返回列表左侧的count个元素,没有则返回nil

     lpop users 3

    此时移除并返回 5 4 3

  4. RPOP key count:移除并返回列表右侧的count元素

     rpop users 3

    此时移除并返回的是 7 6 1

  5. LRANGE key star end:返回一段角标范围内的所有元素

     lrange users 0 0

    此时返回的是 2

  6. 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

     blpop users2 100

    此时等待中

    这个时候新开一个控制台

    lpush users2 1

    此时不超过100s的话就会出来结果

    1) "users2"
    2) "1"
    (34.91s)

Set

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
  1. SADD key member ... :向set中添加一个或多个元素

    sadd s1 a b c
  2. SREM key member ... : 移除set中的指定元素

    srem s1 a
  3. SCARD key: 返回set中元素的个数

    scard s1
  4. SISMEMBER key member:判断一个元素是否存在于set中

    sismember s1 b
  5. SMEMBERS:获取set中的所有元素

    smembers s1
  6. SINTER key1 key2 ... :求key1与key2的交集

  7. SDIFF key1 key2 ... :求key1与key2的差集

  8. SUNION key1 key2 ..:求key1和key2的并集

SortedSet

  • 可排序
  • 元素不重复
  • 查询速度快
  1. 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

    zadd students 87 jack 88 jerry
  2. ZREM key member:删除sorted set中的一个指定元素

    zrem students jack
  3. ZSCORE key member : 获取sorted set中的指定元素的score值

    zscore students jerry
  4. ZRANK key member:获取sorted set 中的指定元素的排名

     zrank students jerry

    排名是从0开始的

  5. ZCARD key:获取sorted set中的元素个数

     zcard students
  6. ZCOUNT key min max:统计score值在给定范围内的所有元素的个数

  7. ZINCRBY key increment member:让sorted set中的指定元素自增,步长为指定的increment值

  8. ZRANGE key min max:按照score排序后,获取指定排名范围内的元素

  9. ZRANGEBYSCORE key min max:按照score排序后,获取指定score范围内的元素

  10. ZDIFF、ZINTER、ZUNION:求差集、交集、并集

  11. 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

SpringDataRedis

API 返回值类型 说明
redisTemplate.opsForValue() ValueOperations 操作String类型数据
redisTemplate.opsForHash() HashOperations 操作Hash类型数据
redisTemplate.opsForList() ListOperations 操作List类型数据
redisTemplate.opsForSet() SetOperations 操作Set类型数据
redisTemplate.opsForZSet() ZSetOperations 操作SortedSet类型数据
redisTemplate 通用的命令

快速入门

  1. 导入依赖

    <dependency>
    <groupId>org.apache.commons</groupId>
    <artifactId>commons-pool2</artifactId>
    </dependency>
    <dependency>
    <groupId>com.fasterxml.jackson.core</groupId>
    <artifactId>jackson-databind</artifactId>
    </dependency>
  2. 配置文件

    spring:
    redis:
    host: 192.168.122.120
    port: 6379
    password: 73883672
    jedis:
    pool:
    max-active: 8
    max-idle: 0
    max-wait: 100ms
  3. 进行测试

    @Autowired
    private RedisTemplate redisTemplate;
    @Test
    void testString() {
    //写入一条String数据
    redisTemplate.opsForValue().set("name","google");
    //获取String数据
    Object name = redisTemplate.opsForValue().get("name");
    System.out.println(name);
    }
  4. 此时会发现redis数据库只有一些转码了的序列,此时我们需要进行手动序列化

    @Configuration
    public class RedisConfig { @Bean
    public RedisTemplate<String, Object> redisTemplate(RedisConnectionFactory connectionFactory) {
    // 创建RedisTemplate对象
    RedisTemplate<String, Object> 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;
    }
    }
  5. 此时测试注入对象

     @Test
    void testSaveUser(){
    //User有两个参数,一个是name,一个是age
    redisTemplate.opsForValue().set("user:100",new User("leixin",20));
    User o =(User) redisTemplate.opsForValue().get("user:100");
    System.out.println("o = "+o);
    }
  6. 此时发现多了一个class参数,数据量一大,这是非常浪费空间的。

    {
    "@class": "com.leixin.pojo.User",
    "name": "leixin",
    "age": 20
    }

简单优化

  1. 使用StringRedisTemplate
  2. 写入Redis时,手动把对象序列化为JSON
  3. 读取Redis时,手动把读取到的JSON反序列化为对象
 @Autowired
private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;
@Test
void testString(){
stringRedisTemplate.opsForValue().set("name","leixin");
String name = stringRedisTemplate.opsForValue().get("name");
System.out.println(name); } private static final ObjectMapper mapper = new ObjectMapper(); @Test
void testSaveUser() throws JsonProcessingException {
// 创建对象
User user = new User("虎哥", 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);
}
@Test
void testHash() {
stringRedisTemplate.opsForHash().put("user:400", "name", "虎哥");
stringRedisTemplate.opsForHash().put("user:400", "age", "21"); Map<Object, Object> entries = stringRedisTemplate.opsForHash().entries("user:400");
System.out.println("entries = " + entries);
}

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