Redis快速入门
Redis的常见命令和客户端使用
初识Redis
Redis 前世今生，作者是一个以色列人，曾经在做一个关于广告业务，需要使用一款内存数据库，市面没有，自己就写了一个，Redis 诞生。
Redis 是 一款基于内存的数据存储结构！
【内存】存储介质：半导体。
特点：存储效率高，断电数据丢失，存储容量小
外存【磁盘、U盘、光盘等】
特点：容量大、存储效率低，数据断电不会丢失
针对Redis 核心操作就是 存 和 取！
怎么存？怎么取？
Redis是一种键值型的NoSql数据库，这里有两个关键字：
-
键值型
-
NoSql
其中键值型，是指Redis中存储的数据都是以key、value对的形式存储，而value的形式多种多样，可以是字符串、数值、甚至json：
而NoSql则是相对于传统关系型数据库而言，有很大差异的一种数据库。
认识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。
结构化与非结构化
传统关系型数据库是结构化数据，每一张表都有严格的约束信息：字段名、字段数据类型、字段约束等等信息，插入的数据必须遵守这些约束：
而NoSql则对数据库格式没有严格约束，往往形式松散，自由。
可以是键值型：
也可以是文档型：
甚至可以是图格式：
关联和非关联
传统数据库的表与表之间往往存在关联，例如外键：
而非关系型数据库不存在关联关系，要维护关系要么靠代码中的业务逻辑，要么靠数据之间的耦合：
{
id: 1,
name: "张三",
orders: [
{
id: 1,
item: {
id: 10, title: "荣耀6", price: 4999
}
},
{
id: 2,
item: {
id: 20, title: "小米11", price: 3999
}
}
]
}
此处要维护“张三”的订单与商品“荣耀”和“小米11”的关系，不得不冗余的将这两个商品保存在张三的订单文档中，不够优雅。还是建议用业务来维护关联关系。
查询方式
传统关系型数据库会基于Sql语句做查询，语法有统一标准；
而不同的非关系数据库查询语法差异极大，五花八门各种各样。
事务
传统关系型数据库能满足事务ACID的原则。
而非关系型数据库往往不支持事务，或者不能严格保证ACID的特性，只能实现基本的一致性。
总结
除了上述四点以外，在存储方式、扩展性、查询性能上关系型与非关系型也都有着显著差异，总结如下：
- 存储方式
- 关系型数据库基于磁盘进行存储，会有大量的磁盘IO，对性能有一定影响
- 非关系型数据库，他们的操作更多的是依赖于内存来操作，内存的读写速度会非常快，性能自然会好一些
- 扩展性
- 关系型数据库集群模式一般是主从，主从数据一致，起到数据备份的作用，称为垂直扩展。
- 非关系型数据库可以将数据拆分，存储在不同机器上，可以保存海量数据，解决内存大小有限的问题。称为水平扩展。
- 关系型数据库因为表之间存在关联关系，如果做水平扩展会给数据查询带来很多麻烦
认识Redis
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、IO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
作者：Antirez
Redis的官方网站地址：https://redis.io/
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
然后将课前资料提供的Redis安装包上传到虚拟机的任意目录：
例如，我放到了/usr/local/src 目录：
解压缩：
tar -xzf redis-6.2.6.tar.gz
解压后：
进入redis目录：
cd redis-6.2.6
运行编译命令：
make && make install
如果没有出错，应该就安装成功了。
默认的安装路径是在 /usr/local/bin目录下：
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
安装完成后，在任意目录输入redis-server命令即可启动Redis：
redis-server
如图：
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
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：
我们先将这个配置文件备份一份：
cp redis.conf redis.conf.bck
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 123321
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"
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
我们也可以通过配置来实现开机自启。
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
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
执行下面的命令，可以让redis开机自启：
systemctl enable redis
Redis桌面客户端
安装完成Redis，我们就可以操作Redis，实现数据的CRUD了。这需要用到Redis客户端，包括：
- 命令行客户端
- 图形化桌面客户端
- 编程客户端
Redis命令行客户端
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 123321：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
安装
在课前资料中可以找到Redis的图形化桌面客户端：
解压缩后，运行安装程序即可安装：
安装完成后，在安装目录下找到rdm.exe文件：
双击即可运行：
建立连接
点击左上角的连接到Redis服务器按钮：
在弹出的窗口中填写Redis服务信息：
点击确定后，在左侧菜单会出现这个链接：
点击即可建立连接了。
Redis默认有16个仓库，编号从0至15. 通过配置文件可以设置仓库数量，但是不超过16，并且不能自定义仓库名称。
如果是基于redis-cli连接Redis服务，可以通过select命令来选择数据库：
# 选择 0号库
select 0
Redis常见命令
Redis数据结构介绍
Redis 规定存储数据，数据结构必须是 key -- value
key ： 字符串
value： 常用的有5种 （strings 字符串，lists 列表，set 集合，hash 哈希（散列），sorted set【zset】 （有序集合））
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：
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：
当然我们也可以通过Help命令来帮助我们去查看命令
Redis 通用命令
通用指令是部分数据类型的，都可以使用的指令，常见的有：
- 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：
课堂代码如下
- KEYS
127.0.0.1:6379> keys *
1) "name"
2) "age"
127.0.0.1:6379>
# 查询以a开头的key
127.0.0.1:6379> keys a*
1) "age"
127.0.0.1:6379>
贴心小提示：在生产环境下，不推荐使用keys 命令，因为这个命令在key过多的情况下，效率不高
- DEL
127.0.0.1:6379> help del
DEL key [key ...]
summary: Delete a key
since: 1.0.0
group: generic
127.0.0.1:6379> del name #删除单个
(integer) 1 #成功删除1个
127.0.0.1:6379> keys *
1) "age"
127.0.0.1:6379> MSET k1 v1 k2 v2 k3 v3 #批量添加数据
OK
127.0.0.1:6379> keys *
1) "k3"
2) "k2"
3) "k1"
4) "age"
127.0.0.1:6379> del k1 k2 k3 k4
(integer) 3 #此处返回的是成功删除的key，由于redis中只有k1,k2,k3 所以只成功删除3个，最终返回
127.0.0.1:6379>
127.0.0.1:6379> keys * #再查询全部的key
1) "age" #只剩下一个了
127.0.0.1:6379>
贴心小提示：同学们在拷贝代码的时候，只需要拷贝对应的命令哦~
- EXISTS
127.0.0.1:6379> help EXISTS
EXISTS key [key ...]
summary: Determine if a key exists
since: 1.0.0
group: generic
127.0.0.1:6379> exists age
(integer) 1
127.0.0.1:6379> exists name
(integer) 0
- EXPIRE
贴心小提示：内存非常宝贵，对于一些数据，我们应当给他一些过期时间，当过期时间到了之后，他就会自动被删除~
127.0.0.1:6379> expire age 10
(integer) 1
127.0.0.1:6379> ttl age
(integer) 8
127.0.0.1:6379> ttl age
(integer) 6
127.0.0.1:6379> ttl age
(integer) -2
127.0.0.1:6379> ttl age
(integer) -2 #当这个key过期了，那么此时查询出来就是-2
127.0.0.1:6379> keys *
(empty list or set)
127.0.0.1:6379> set age 10 #如果没有设置过期时间
OK
127.0.0.1:6379> ttl age
(integer) -1 # ttl的返回值就是-1
Redis命令-String命令
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
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【经常用来做分布式的锁，有弊端，后期会有替换方案】
- 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
- SET 和GET: 如果key不存在则是新增，如果存在则是修改
127.0.0.1:6379> set name Rose //原来不存在
OK
127.0.0.1:6379> get name
"Rose"
127.0.0.1:6379> set name Jack //原来存在，就是修改
OK
127.0.0.1:6379> get name
"Jack"
- MSET和MGET
127.0.0.1:6379> MSET k1 v1 k2 v2 k3 v3
OK
127.0.0.1:6379> MGET name age k1 k2 k3
1) "Jack" //之前存在的name
2) "10" //之前存在的age
3) "v1"
4) "v2"
5) "v3"
- INCR和INCRBY和DECY
127.0.0.1:6379> get age
"10"
127.0.0.1:6379> incr age //增加1
(integer) 11
127.0.0.1:6379> get age //获得age
"11"
127.0.0.1:6379> incrby age 2 //一次增加2
(integer) 13 //返回目前的age的值
127.0.0.1:6379> incrby age 2
(integer) 15
127.0.0.1:6379> incrby age -1 //也可以增加负数，相当于减
(integer) 14
127.0.0.1:6379> incrby age -2 //一次减少2个
(integer) 12
127.0.0.1:6379> DECR age //相当于 incr 负数，减少正常用法
(integer) 11
127.0.0.1:6379> get age
"11"
- SETNX
127.0.0.1:6379> help setnx
SETNX key value
summary: Set the value of a key, only if the key does not exist
since: 1.0.0
group: string
127.0.0.1:6379> set name Jack //设置名称
OK
127.0.0.1:6379> setnx name lisi //如果key不存在，则添加成功
(integer) 0
127.0.0.1:6379> get name //由于name已经存在，所以lisi的操作失败
"Jack"
127.0.0.1:6379> setnx name2 lisi //name2 不存在，所以操作成功
(integer) 1
127.0.0.1:6379> get name2
"lisi"
- SETEX
127.0.0.1:6379> setex name 10 jack
OK
127.0.0.1:6379> ttl name
(integer) 8
127.0.0.1:6379> ttl name
(integer) 7
127.0.0.1:6379> ttl name
(integer) 5
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：
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
127.0.0.1:6379> set heima:user:1 '{"id":1, "name": "Jack", "age": 21}' //json的字符串要用单引号包起来
OK
Redis命令-Hash命令
【一般用来归类，比如购物车】
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：
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：
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
-
HVALS：获取一个hash类型的所有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
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
- HSET和HGET
127.0.0.1:6379> HSET heima:user:3 name Lucy//大key是 heima:user:3 小key是name，小value是Lucy
(integer) 1
127.0.0.1:6379> HSET heima:user:3 age 21// 如果操作不存在的数据，则是新增
(integer) 1
127.0.0.1:6379> HSET heima:user:3 age 17 //如果操作存在的数据，则是修改
(integer) 0
127.0.0.1:6379> HGET heima:user:3 name
"Lucy"
127.0.0.1:6379> HGET heima:user:3 age
"17"
- HMSET和HMGET
127.0.0.1:6379> HMSET heima:user:4 name HanMeiMei
OK
127.0.0.1:6379> HMSET heima:user:4 name LiLei age 20 sex man
OK
127.0.0.1:6379> HMGET heima:user:4 name age sex
1) "LiLei"
2) "20"
3) "man"
- HGETALL
127.0.0.1:6379> HGETALL heima:user:4
1) "name"
2) "LiLei"
3) "age"
4) "20"
5) "sex"
6) "man"
- HKEYS和HVALS
127.0.0.1:6379> HKEYS heima:user:4
1) "name"
2) "age"
3) "sex"
127.0.0.1:6379> HVALS heima:user:4
1) "LiLei"
2) "20"
3) "man"
- HINCRBY
127.0.0.1:6379> HINCRBY heima:user:4 age 2
(integer) 22
127.0.0.1:6379> HVALS heima:user:4
1) "LiLei"
2) "22"
3) "man"
127.0.0.1:6379> HINCRBY heima:user:4 age -2
(integer) 20
- HSETNX
127.0.0.1:6379> HSETNX heima:user4 sex woman
(integer) 1
127.0.0.1:6379> HGETALL heima:user:3
1) "name"
2) "Lucy"
3) "age"
4) "17"
127.0.0.1:6379> HSETNX heima:user:3 sex woman
(integer) 1
127.0.0.1:6379> HGETALL heima:user:3
1) "name"
2) "Lucy"
3) "age"
4) "17"
5) "sex"
6) "woman"
Redis命令-List命令
【一般用来做队列】
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
- LPUSH和RPUSH
127.0.0.1:6379> LPUSH users 1 2 3
(integer) 3
127.0.0.1:6379> RPUSH users 4 5 6
(integer) 6
- LPOP和RPOP
127.0.0.1:6379> LPOP users
"3"
127.0.0.1:6379> RPOP users
"6"
- LRANGE
127.0.0.1:6379> LRANGE users 1 2
1) "1"
2) "4"
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
【微博共同关注】
-
SDIFF key1 key2 ... ：求key1与key2的差集
【微博可能感兴趣的人】
-
SUNION key1 key2 ..：求key1和key2的并集
【微博全部评论】
例如两个集合：s1和s2:
求交集：SINTER s1 s2
求s1与s2的不同：SDIFF s1 s2
123 234
具体命令
127.0.0.1:6379> sadd s1 a b c
(integer) 3
127.0.0.1:6379> smembers s1
1) "c"
2) "b"
3) "a"
127.0.0.1:6379> srem s1 a
(integer) 1
127.0.0.1:6379> SISMEMBER s1 a
(integer) 0
127.0.0.1:6379> SISMEMBER s1 b
(integer) 1
127.0.0.1:6379> SCARD s1
(integer) 2
案例
-
将下列数据用Redis的Set集合来存储：
-
张三的好友有：李四.王五.赵六
-
李四的好友有：王五.麻子.二狗
利用Set的命令实现下列功能：
-
计算张三的好友有几人
-
计算张三和李四有哪些共同好友
-
查询哪些人是张三的好友却不是李四的好友
-
查询张三和李四的好友总共有哪些人
-
判断李四是否是张三的好友
-
判断张三是否是李四的好友
-
将李四从张三的好友列表中移除
127.0.0.1:6379> SADD zs lisi wangwu zhaoliu
(integer) 3
127.0.0.1:6379> SADD ls wangwu mazi ergou
(integer) 3
127.0.0.1:6379> SCARD zs
(integer) 3
127.0.0.1:6379> SINTER zs ls
1) "wangwu"
127.0.0.1:6379> SDIFF zs ls
1) "zhaoliu"
2) "lisi"
127.0.0.1:6379> SUNION zs ls
1) "wangwu"
2) "zhaoliu"
3) "lisi"
4) "mazi"
5) "ergou"
127.0.0.1:6379> SISMEMBER zs lisi
(integer) 1
127.0.0.1:6379> SISMEMBER ls zhangsan
(integer) 0
127.0.0.1:6379> SREM zs lisi
(integer) 1
127.0.0.1:6379> SMEMBERS zs
1) "zhaoliu"
2) "wangwu"
Redis命令-SortedSet类型
【新浪微博热搜】
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
-
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
127.0.0.1:6379> ZADD ss1 1 "ZHANGSAN"//ss1表示有序set的名称，1表示score值
(integer) 1
127.0.0.1:6379> ZADD ss1 2 "WANGWU"
(integer) 1
127.0.0.1:6379> ZADD ss1 1 "LISI" 3 "XIAOMING"
(integer) 2
- ZREM key member：删除sorted set中的一个指定元素
127.0.0.1:6379> ZREM ss1 LISI
(integer) 1
- ZSCORE key member : 获取sorted set中的指定元素的score值
127.0.0.1:6379> ZSCORE ss1 WANGWU
"2"
- ZRANK key member：获取sorted set 中的指定元素的排名
127.0.0.1:6379> zrank ss1 WANGWU//XIAOMING WANGWU ZHANGSAN
(integer) 1
- ZCARD key：获取sorted set中的元素个数
127.0.0.1:6379> ZCARD ss1
(integer) 3
- ZCOUNT key min max：统计score值在给定范围内的所有元素的个数
127.0.0.1:6379> ZCOUNT ss1 3 3
(integer) 1//只有XIAOMING的score是3
- ZINCRBY key increment member：让sorted set中的指定元素的score自增，步长为指定的increment值
127.0.0.1:6379> ZINCRBY ss1 5 XIAOMING
"8"
- ZRANGE key min max：按照score排序后，获取指定排名范围内的元素
127.0.0.1:6379> ZRANGE ss1 0 2
1) "ZHANGSAN"
2) "1"
3) "WANGWU"
- 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
练习题：
将班级的下列学生得分存入Redis的SortedSet中：
Jack 85, Lucy 89, Rose 82, Tom 95, Jerry 78, Amy 92, Miles 76
并实现下列功能：
- 删除Tom同学
- 获取Amy同学的分数
- 获取Rose同学的排名
- 查询80分以下有几个学生
- 给Amy同学加2分
- 查出成绩前3名的同学
- 查出成绩80分以下的所有同学
Redis的Java客户端
在Redis官网中提供了各种语言的客户端，地址：https://redis.io/docs/clients/
其中Java客户端也包含很多：
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客户端
Jedis的官网地址： https://github.com/redis/jedis
快速入门
我们先来个快速入门：
1）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>
2）建立连接
新建一个单元测试类，内容如下：
private Jedis jedis;
@BeforeEach
void setUp() {
// 1.建立连接
// jedis = new Jedis("192.168.150.101", 6379);
jedis = JedisConnectionFactory.getJedis();
// 2.设置密码
jedis.auth("123321");
// 3.选择库
jedis.select(0);
}
3）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);
}
4）释放资源
@AfterEach
void tearDown() {
if (jedis != null) {
jedis.close();
}
}
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。
package com.heima.jedis.util;
import redis.clients.jedis.*;
public class JedisConnectionFactory {
private static JedisPool jedisPool;
static {
// 配置连接池
JedisPoolConfig poolConfig = new JedisPoolConfig();
poolConfig.setMaxTotal(8);
poolConfig.setMaxIdle(8);
poolConfig.setMinIdle(0);
poolConfig.setMaxWaitMillis(1000);
// 创建连接池对象，参数：连接池配置、服务端ip、服务端端口、超时时间、密码
jedisPool = new JedisPool(poolConfig, "192.168.150.101", 6379, 1000, "123321");
}
public static Jedis getJedis(){
return jedisPool.getResource();
}
}
SpringDataRedis客户端
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：
快速入门
SpringBoot已经提供了对SpringDataRedis的支持，使用非常简单。
首先，新建一个maven项目，然后按照下面步骤执行：
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>
配置Redis
spring:
redis:
host: 192.168.150.101
port: 6379
password: 123321
lettuce:
pool:
max-active: 8
max-idle: 8
min-idle: 0
max-wait: 100ms
注入RedisTemplate
因为有了SpringBoot的自动装配，我们可以拿来就用：
@SpringBootTest
class RedisStringTests {
@Autowired
private RedisTemplate redisTemplate;
}
编写测试
@SpringBootTest
class RedisStringTests {
@Autowired
private RedisTemplate edisTemplate;
@Test
void testString() {
// 写入一条String数据
redisTemplate.opsForValue().set("name", "虎哥");
// 获取string数据
Object name = stringRedisTemplate.opsForValue().get("name");
System.out.println("name = " + name);
}
}
自定义序列化
RedisTemplate可以接收任意Object作为值写入Redis：
只不过写入前会把Object序列化为字节形式，默认是采用JDK序列化，得到的结果是这样的：
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：
@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;
}
}
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：
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
为了节省内存空间，我们可以不使用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。当需要存储Java对象时，手动完成对象的序列化和反序列化。
因为存入和读取时的序列化及反序列化都是我们自己实现的，SpringDataRedis就不会将class信息写入Redis了。
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：
@Autowired
private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;
// JSON序列化工具
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);
}