1. 初始 Redis
1.1 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。
1.1.1 结构化与非结构化
1.1.2 关系型与非关系型的差异
- 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
1.2 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/
1.3 安装Redis
2. Redis 的常见命令
2.1 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:
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
2.2 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:
实例代码如下:
- 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
2.3 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
- 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
- MSET和MGET : 可以批量增加 , 查看
- INCR和INCRBY和DECY
- 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
2.4 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:
项目名:业务名:id
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
2.5 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:
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
- 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"
2.6 Redis命令-List命令
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"
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
入口和出口不在同边
如何利用List接口模拟一个阻塞队列
- 入口和出口不在同一边
- 出队时采用BLPOP或BRPOP
2.7 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
- SDIFF key1 key2 ... :求key1与key2的差集
- SUNION key1 key2 ..:求key1和key2的并集
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
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"
2.8 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
3. 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/
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。
3.1 快速入门
- 创建Maven工程
- 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>
- 建立连接
private Jedis jedis;
@BeforeEach
void setUp() {
// 1. 建立连接
// jedis = new Jedis("192.168.146.129" , 6379);
jedis = JedisConnectionFactory.getJedis();
// 2. 设置密码
// jedis.auth("north");
// 3. 选择库
jedis.select(0);
}
- 测试
@Test
public void testSet() {
// 存数据
String result = jedis.set("name", "陈平安");
System.out.println("result = " + result);
// 取数据
String name = jedis.get("name");
System.out.println("name = " + name);
}
@Test
public void testHash() {
Long hset = jedis.hset("user:1", "name", "石昊");
Long hset1 = jedis.hset("user:1", "age", "19");
Map<String, String> hgetAll = jedis.hgetAll("user:1");
System.out.println("hgetAll = " + hgetAll);
}
- 释放资源
@AfterEach
void tearDown() {
if (jedis != null) {
jedis.close();
}
}
3.2 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
有关池化思想,并不仅仅是这里会使用,很多地方都有,比如说我们的数据库连接池,比如我们tomcat中的线程池,这些都是池化思想的体现。
3.2.1 创建Jedis的连接池
public class JedisConnectionFactory {
private static final 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
jedisPool = new JedisPool(poolConfig , "192.168.146.129" , 6379 , 1000 , "north");
}
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.
对于这段代码的理解:
这段代码是一个用于连接 Redis 数据库的 Java 类 JedisConnectionFactory。它使用了 Jedis 库,这是一个流行的 Redis 客户端库,用于在 Java 程序中与 Redis 服务器进行通信。
让我解释一下这段代码的主要部分:
-
public class JedisConnectionFactory: 这是一个公共类的定义,类名为 JedisConnectionFactory,用于创建 Redis 连接工厂。
-
private static final JedisPool jedisPool;: 这是一个私有的静态常量,用于保存连接到 Redis 服务器的连接池实例。连接池是一种管理和维护与 Redis 服务器连接的机制,可以提高连接的复用和性能。
-
static { ... }: 这是一个静态代码块,在类被加载时执行。在这个代码块中,你可以看到配置了一个 Jedis 连接池。以下是对配置选项的解释:
- JedisPoolConfig poolConfig = new JedisPoolConfig();: 创建一个 Jedis 连接池的配置对象。
- poolConfig.setMaxTotal(8);: 设置连接池中最大连接数为 8。
- poolConfig.setMaxIdle(8);: 设置连接池中最大空闲连接数为 8。
- poolConfig.setMinIdle(0);: 设置连接池中最小空闲连接数为 0。
- poolConfig.setMaxWaitMillis(1000);: 设置从连接池获取连接的最大等待时间为 1000 毫秒。
-
然后,使用这些配置项创建一个 Jedis 连接池实例:
-
jedisPool = new JedisPool(poolConfig, "192.168.146.129", 6379, 1000, "north");
- poolConfig: 使用之前配置的连接池配置对象。
- "192.168.146.129": Redis 服务器的 IP 地址。
- 6379: Redis 服务器的端口号。
- 1000: 连接超时时间(毫秒)。
- "north": 连接到 Redis 服务器的密码(如果有密码保护)。
-
-
public static Jedis getJedis(): 这是一个公共静态方法,用于从连接池中获取一个可用的 Redis 连接(Jedis 对象)。通过调用 jedisPool.getResource() 来获取连接。
这段代码的作用是创建一个连接到 Redis 数据库的连接池,以便在应用程序中可以轻松地获取和管理与 Redis 服务器的连接。通过调用 getJedis() 方法,你可以获取一个可用的 Redis 连接并开始执行对 Redis 的操作。要确保在使用完连接后,将其释放回连接池以供其他地方使用。
3.2.2 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();
}
}
4. 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:
4.1 快速入门
- 导入坐标
<!--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>
- 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
- test
@Autowired
private RedisTemplate redisTemplate;
@Test
void testString() {
// 写入一条String数据
redisTemplate.opsForValue().set("name" , "徐凤年");
// 取出数据
Object name = redisTemplate.opsForValue().get("name");
System.out.println("name = " + name);
}
@Test
void testSaveUser() {
// 写入数据
redisTemplate.opsForValue().set("user:100" , new User("李七夜" , 19));
// 获取数据
User o = (User) redisTemplate.opsForValue().get("user:100");
System.out.println("o = " + o);
}
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
4.2 数据序列化器
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:\xac\xed\x00\x05t\x00\x05frank
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
{
"@class": "com.north.pojo.User",
"name": "李七夜",
"age": 19
}
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。
4.3 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,如下:
{
"@class": "com.north.pojo.User",
"name": "李七夜",
"age": 19
}
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
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。
手动序列化实现:
@Bean
public RedisTemplate<String , Object> redisTemplate(RedisConnectionFactory redisConnectionFactory) throws UnknownHostException {
// 创建RedisTemplate 对象
RedisTemplate<String , Object> redisTemplate = new RedisTemplate<>();
// 设置连接工厂
redisTemplate.setConnectionFactory(redisConnectionFactory);
// 设置序列化工具
GenericJackson2JsonRedisSerializer jsonRedisSerializer = new GenericJackson2JsonRedisSerializer();
// key 和 hashKey 采用String序列化
redisTemplate.setKeySerializer(jsonRedisSerializer);
redisTemplate.setHashKeySerializer(jsonRedisSerializer);
// value 和 hashValue 采用JSON序列化
redisTemplate.setValueSerializer(jsonRedisSerializer);
redisTemplate.setHashValueSerializer(jsonRedisSerializer);
// 返回
return redisTemplate;
}
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~
{
"name": "徐凤年",
"age": 22
}
测试类
@SpringBootTest
class RedisApplicationTests {
@Autowired
private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;
// JSON 工具
private static final ObjectMapper mapper = new ObjectMapper();
@Test
public void testStringTemplate() throws JsonProcessingException {
// 准备数据
User user = new User("徐凤年" , 22);
// 手动序列化
String json = mapper.writeValueAsString(user);
// 写入一条数据到redis
stringRedisTemplate.opsForValue().set("user:200" , json);
// 读取数据
String result = stringRedisTemplate.opsForValue().get("user:200");
User user1 = mapper.readValue(result, User.class);
System.out.println("user1 = " + user1);
}
}
最后小总结:RedisTemplate的两种序列化实践方案:
方案一:
- 自定义RedisTemplate
- 修改RedisTemplate的序列化器为GenericJackson2JsonRedisSerializer
方案二:
- 使用StringRedisTemplate
- 写入Redis时,手动把对象序列化为JSON
- 读取Redis时,手动把读取到的JSON反序列化为对象
4.4 Hash结构操作
@SpringBootTest
class RedisStringTests {
@Autowired
private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;
@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);
}
}
标签:127.0,0.1,Redis,基础,6379,key,序列化 From: https://www.cnblogs.com/LuneNorth/p/18379986/redis-foundation-1vrvcb