Redis的安装（linux、docker）与其基本的api使用

一、Redis简介

Redis是一个开源的，使用 C 编写，高性能的Key-Value的NoSQL数据库。
- SQL ：关系型数据库，例如：MySQL，Oracle等等
- NoSQL ：Not Only SQL 不仅仅是SQL，表示是非关系型数据库

Redis特点

基于内存
可持久化数据
具有丰富的数据结构类型，适应非关系型数据的存储需求
支持绝大多数主流开发语言，如C、C++、Java、Python、R、JavaScript等。
支持集群模式，高效、稳定。

Redis的数据模型

键值对形式。（key：value模型）
Redis的数据结构类型，指的就是Redis值的结构类型（即value的数据类型）。

在这里插入图片描述

Redis作用

本质是数据库，能存储数据。
Redis能灵活处理非关系型数据的读、写问题，是对MySQL等关系型数据库的补充。
- 新浪微博就是使用Redis集群做数据库。
- 应用场景：微博、即时通讯、验证码，单点登录,缓存等
. 缓存数据。
- 所谓缓存，就是将数据加载到内存中后直接使用，而不是每次都通过IO流从磁盘上读取。而Redis则是将数据直接存储在内存中，只有当内存空间不足时，将部分数据持久化到磁盘上。
  - 好处：读写效率高。

二、Redis安装

因为Redis官方只提供了源码，并没有提供经过编译之后的安装包，直接在Linux安装相对繁琐复杂。
- 所以使用docker安装（前提需要熟悉docker）

第1步、下载redis的docker镜像

docker pull redis:6.2.13

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第2步、创建并启动容器

mkdir -p /usr/local/docker/redis/config
mkdir -p /usr/local/docker/redis/data

并把redis.conf配置文件上传到 /usr/local/docker/redis/config目录（使用客户端软件Xsheel，xftp，MobaXterm等把redis.conf配置文件上传到该目录下）

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第3步、使用docker命令启动名称创建容器

docker run --restart=always \
-p 6379:6379 \
--name redis \
-v /usr/local/docker/redis/config/:/etc/redis/ \
-v /usr/local/docker/redis/data:/data \
-d redis:6.2.13 redis-server /etc/redis/redis.conf

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命令解释

docker run               创建并运行--restart=always        运行容器随Linux开机启动-p 6379:6379               端口映射 -》 -p 宿主机对外暴露端口:容器端口--name redis         指定容器名称
-v /usr/local/docker/redis/config/:/etc/redis/            把redis容器的/etc/redis/目录  到宿主机的 /usr/local/docker/redis/config/（映射配置文件）
-v /usr/local/docker/redis/data:/data                     映射redis持久化数据目录-d redis:6.2.13 redis-server /etc/redis/redis.conf-d             进程在后台启动的模式redis:6.2.13        是redis镜像版本redis-server /etc/redis/redis.conf 			redis容器中的服务指定读取的配置文件位置

第4步、查看容器

使用docker ps 指令查看运行的容器
如果看到redis，说明redis安装成功
在这里插入图片描述

到这里就说明安装成功了

第5步、进入容器

docker exec -it redis bash

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第6步、登录redis

因为默认没有设置密码，所以进去无需登录，直接就可以使用
启动redis客户端，登录 /usr/local/bin/redis-cli

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redis.conf常用配置说明

修改了配置文件之后，需要重新启动redis服务

docker restart redis

1、requirepass foobar（需要自己操作的）

（vim进入命令模式，输入/然后加上想要查找的关键词，回车进行搜索，按n进行查找下一个）
给redis设置密码（配置文件里面默认是没有配置的）
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修改配置文件后，需要重新启动redis

2、databases 16 （不需要自己操作的）

Redis默认有16个数据库，寻址下标从0开始。
默认连接db0
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3、 port 6379（不需要自己操作的）

指定redis的服务端口，默认6379.
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4、配置redis的bind（需要自己操作的）

只有操作了此步骤外界才能访问当前redis

Redis默认只能当前主机访问127.0.0.1需要修改配置其他机器才能访问

5、dbfilename dump.rdb、dir ./（不需要自己操作的）

指定数据持久化的文件名及目录。
docker创建默认的数据持久化目录在/data 目录

使用客户端访问

在windows上安装访问客户端（傻瓜式安装）
https://github.com/qishibo/AnotherRedisDesktopManager/releases
连接：填入对应的redis所在的ip地址，还有端口号，以及密码，即可连接成功。

三、Redis的使用

Redis的键key与值value（数据结构类型）

Redis存储的是key-value结构的数据，其中key是字符串类型，value有5种常用的数据类型。
- Redis的数据结构类型，指的就是redis的值value的类型；
- Redis常用的数据结构类型：string、list、set、sortedSet、hash
  - 字符串 string：普通字符串，Redis中最简单的数据类型（常用）
  - 哈希 hash：也叫散列，类似于Java中的HashMap结构（一般拿来存储对象）
  - 列表 list：按照插入顺序排序，可以有重复元素，类似于Java中的LinkedList
  - 集合 set：无序集合，没有重复元素，类似于Java中的HashSet
  - 有序集合（sorted set / zset）：集合中每个元素关联一个分数（score），根据分数升序排序，没有重复元素

1、Redis的键key

key的类型：redis的key 值是二进制储存的，这意味着可以用任何二进制序列作为key值，从形如”foo”的简单字符串到一个JPEG文件的内容都可以。
- 空字符串也是有效key值。
- redis建议使用字符串做为key的类型
key取值规范：
- 1. 键值不需要太长，消耗内存，在数据中查找这类键值的计算成本较高
- 1. 键值不宜过短，可读性较差，通常建议见名知意。
key的取值举例：

set user:id:1:username lisi# set user:id:1:username lisi命令可以理解为将一个用户的用户名设置为lisi，
# 其中set是Redis提供的设置命令，user:id:1:username是键（key），
# lisi是该键对应的值（value）。这个命令实际上是将用户ID为1的用户的用户名设置为lisi。
# 在Redis中，键值对的设计非常灵活，可以根据实际情况进行设置。set user:id:1:password 111111set user:id:1:email lisi@163.com

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key命令

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exists key ：检查给定key是否存在。（1表示存在，0表示不存在）
- 注意事项，不支持通配符
del key ：删除一个key
del key1 key2 key3：删除多个key
keys pattern （模糊查找）：查找所有符合给定模式 pattern 的 key 。
- keys * ：匹配数据库中所有 key 。
- keys n?me：匹配 name、neme、nfme 等。
- keys n* ：匹配 name、neme、naaaaame等。
- keys n[ae]me ：只能匹配 name、neme。

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expire key seconds：指定key的过期时间。
- 新添加的key，如果没有指定过期时间，则会一直保存。
- 可以对一个已经带有生存时间的key执行EXPIRE命令，新指定的生存时间会取代旧的生存时间。
ttl key：查看某个key的剩余过期时间，返回值：
- -2 表示这个key已经过期，删除掉
- -1 表示没有设置过期时间
- 其它表示剩余的生存时间，单位为秒。
rename
- 语法格式：rename key newkey，表示将 key 改名为 newkey 。
- 当 key 不存在时，返回一个错误。
- 当 newkey 已经存在时， RENAME 命令将覆盖旧值。
type key ：查看key对应的value的数据结构类型。
get key ：查看某一个key的值

其它key命令见redis帮助文档 http://doc.redisfans.com/

2、Redis的值Value

String类型

string类型是redis最常用的数据结构类型，存储的值为字符串

String相关命令

set key value ：设置一个key，值为value，类型为String类型；
- 如果这个key已经存在，则更新这个key的值。返回oK成功
setnx key value ：如果这个key不存在，则设置一个key，值为value；
- 如果key存在，则不做更新。
- 返回值
  - 1 表示成功
  - 0 表示失败
get key：获取key对应的value值；
- 如果key不存在，则返回nil
mget key1 key2 key3 ：一次获取多个key的值，如果对应key不存在，则对应返回nil
incr key ：将key 中储存的数字值增一，然后返回。
- 如果这个key不存在，那么key的值会先被初始化为0，然后再执行INCR操作。
- 如果这个key对应的value值，不能表示数字，则会返回一个错误。
incrby key increment ：将key增加指定的步长值。
- increment是步长
decr key （decrement）：将key 中储存的数字值减一，然后返回。
- 如果这个key不存在，那么key的值会先被初始化为0，然后再执行DECR操作。
- 如果这个key对应的value值，不能表示数字，则会返回一个错误。
decrby key decrement ：将key减少对应的步长值。
append key value ：如果key已经存在，则将value追加到这个key原先的value值的末尾。如果这个key不存在，则执行set操作。

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String类型的应用场景

做与统计有关的业务，如新浪微博(微信朋友圈)中的点赞功能
购物车的商品添加数量的功能（+,-键的功能）

解决多线程的线程安全问题

Redis6.0以前的key是单线程模式，这就意味一瞬间只有一个线程能够持有这个key，所以可以使用redis解决部分涉及线程安全的业务。
- 比如，在初级时候通过多线程模拟卖票，使用加锁的方式，保证只有一个线程能够持有锁，进行买票业务。还有点赞功能基本上都是使用redis技术实现的。redis6.0版本前是单线程的，6.0之后是支持多线程的，默认多线程是关闭的

List类型

value类型是List的特点：
- 基于Linked List实现
- 元素是字符串类型
- 列表头尾增删快，中间增删慢，增删元素是常态
- 元素可以重复出现
- 最多包含(2^32)-1元素
列表的索引
- n 从左至右，从0开始
- n 从右至左，从-1开始

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list相关命令

lpush key value [value …] ：将一个或多个值value插入到列表key的表头（即从左边插入）；
- 如果有多个value值，那么各个value值按从左到右的顺序依次插入到表头：比如说，对空列表mylist执行命令LPUSH mylist a b c，列表的值将是 c b a 这等同于原子性地执行 LPUSH mylist a 、 LPUSH mylist b 和 LPUSH mylist c 三个命令；
- 如果key 不存在，一个空列表会被创建并执行 LPUSH 操作。
- 当key 存在但不是列表类型时，返回一个错误。
rpush key value [value …] ：尾部添加（从右向左），操作同上。
llen key ：返回key对应list的长度；
- key不存在返回0
- 如果key对应类型不是list返回错误
lindex key index ：index元素在list列表中的下角标，从0开始;
- lindex 是从左到右取元素
lrange key start stop ：获取指定区间的所有元素；
- 下角标从0开始，0表示第一个元素，1表示第二个，依次类推；
- -1表示最后一个元素，-2表示倒数第二个元素，依次类推；
lpop key ：移除并返回列表中的第一个元素
rpop key ：移除并返回列表中的最后一个元素。

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List类型应用场景

处理排名类业务。如新浪微博评论、论坛回帖楼层等。
聊天室

Hash（散列）类型

hash数据类型是一个string类型的 field 和 value 的映射表，hash特别适合用于存储对象

hash类型的特点：
- 1. 由Field和与之关联的value组成map键值对
- 1. field和value是字符串类型；
- 1. 一个hash中最多包含2^32-1键值对。

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hash相关命令

hset key field value ：设置hash field为指定值；
- 如果key不存在，则先创建；
- 如果field已经存在，那么将更新这个field的值。
hget key field ：获取指定的hash field
hmget key filed1…fieldN ：获取全部指定的hash的key对应的 filed
hmset key filed1 value1 … filedN valueN ：同时设置hash的多个field
hkeys key ：返回hash对应的key的的所有field
hvals key 返回hash对应的key的所有value
hexists key field ：判断指定的key对应的field是否存在
hdel key field ：删除指定的hash指定的key对应的 field
hlen key ：返回指定hash的field数量

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hgetall key 返回hash的所有filed和value

Hash的用途（能使用hash的时候尽量使用hash）

节约内存空间：
- redis每创建一个键(key)，都会为这个键储存一些附加的管理信息（比如这个键的类型，这个键最后一次被访问的时间等等）
- redis的key相对于值来说，更珍贵！！！
  - 所以数据库里面的键越多，redis数据库服务器在储存附加管理信息方面耗费的内存就越多，在获取key对应的value值时cpu的开销也会更多
- Hash结构可以将具有关联关系的一组key-value，存储到同一个hash结构中，从而减少key的数量。

hash不适用的场景

如果我们仅仅只对一个字段设置过期，就不建议使用hash。
Redis的key的过期功能只能对键操作，而Hash结构不能单独对某一个filed设置过期功能。

说明：在实际开发中，能使用hash的时候，尽量使用hash！！

Set类型（集合）

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redis的value的数据类型为set的特点：
- 1. 无序的、去重的；
- 1. 元素是字符串类型；
- 1. 最多包含(2^32)-1元素

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set相关命令

sadd key member [member …]（member要无序不重复）：
- 将一个或多个member 元素加入到集合 key 当中，已经存在于集合的 member 元素将被忽略。
- 假如key 不存在，则创建一个只包含 member 元素作成员的集合。
- 当key 不是集合类型时，则返回一个错误。
smembers key ：
- 返回集合key 中的所有成员。
- 不存在的key 被视为空集合。
- 不是set类型的key会报错
spop key ：移除并返回集合中的一个随机元素。
- 被移除元素是随机的。
- 当key不存在或key是空集时，返回nil。
scard key ：
- 返回集合key的基数(集合中元素的数量)。
- 当key不存在时，返回0。
sinter key [key …] ：
- key只有一个时返回一个集合的全部成员
- key有多个时，返回的是所有key集合的交集。
- 不存在的key 被视为空集。
sunion key [key …] ：
- 如果只有一个key时，返回一个集合的全部成员
- 如果有多个key时，饭返回所有key集合的并集。
- 不存在的key 被视为空集。
sdiff key [key …] ：
- key只有一个时，返回一个key集合的全部成员
- key有多个时，返回所有key集合之间的差集。
- 不存在的key 被视为空集。

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set数据类型应用场景

新浪微博的共同关注

需求：当用户访问另一个用户的时候，会显示出两个用户共同关注哪些相同的用户
设计：将每个用户关注的用户放在集合中，求交集即可
实现如下：

peter={'john','jack','may'}
ben={'john','jack','tom'}那么peter和ben的共同关注为：
SINTER peter ben 结果为{'john','jack'}

SortedSet类型

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Redis的value的数据类型SortedSet数据类型的特点：
- 1. 类似Set集合；
- 1. 有序的、去重的；
- 1. 元素是字符串类型；
- 1. 每一个元素都关联着一个浮点数分值（Score），并按照分值从小到大的顺序排列集合中的元素。分值可以相同
- 1. 最多包含2^32-1元素

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zadd key [sort member sort member] ：向有序集合添加一个或多个成员
- 如：zadd set1 1 zhangsan 2 lisi
zrange key start end [withscores] ：查询指定范围的值升序排序
- 如：zrange set1 0 10
- Start 索引从0开始 stop 结束索引或者-1(最后一个)
zrevrange ket start end [withscores]：查询指定范围的值降序排序
- 如：zrange set1 0 10
- Start 索引从0开始 stop 结束索引或者-1(最后一个)
zcount key start end ：统计一个范围内元素的个数
- 如：zcount set1 0 10
- 返回有序集 key 中， score 值在 min 和 max 之间(默认包括 score 值等于 min 或 max )的成员的数量
zcard key：统计元素的个数
- 如：zcard set1
zrank key 返回成员的索引号
- 如：zrank set1 lucy
zrem key member1 […membern] 删除成员
- 如：zrem set1 zhangsan

sortedSet数据类型的适用场景

适用于需要有序且唯一的业务或操作：

网易音乐排行榜
- 分析：
  - 每首歌的歌名作为元素（唯一、不重复）
  - 每首歌的播放次数作为分值
  - ZREVRANGE来获取播放次数最多的歌曲（就是最多播放榜了，云音乐热歌榜，没有竞价，没有权重）

四、在java中操作redis

第一步：创建springboot项目：

在这里插入图片描述

选择redis依赖

第二步：进行redis相关配置

# redis??
spring:data:redis:host: 192.168.70.130 #虚拟机地址port: 6379 #  端口号password: 123456 # 密码connect-timeout: 60000 # lettuce:pool: #?????max-active: 512 #?????max-idle: 128 #???????min-idle: 128 #???????max-wait: 1000ms #????????

第三步：写测试类（StringRedisTemplate测试类）：

StringRedisTemplate测试类：
- StringRedisTemplate操作的都是字符串类型的数据

package com.knife;import jakarta.annotation.Resource;
import org.junit.jupiter.api.Test;
import org.springframework.boot.test.context.SpringBootTest;
import org.springframework.data.redis.core.*;import java.time.Duration;
import java.util.*;@SpringBootTest
class RedisDemoApplicationTests {@Resourceprivate StringRedisTemplate stringRedisTemplate;/*** String类型操作*/@Testvoid testString() {//获取操作String类型的对象ValueOperations<String, String> opsForValue = stringRedisTemplate.opsForValue();//设值opsForValue.set("name", "zhangsan");opsForValue.set("age", "18");//获取值String name = opsForValue.get("name");System.out.println("name = " + name);//递增opsForValue.increment("star");//递减opsForValue.increment("star");//设值key超时自动清除1s超时(一般用并发简单的分布式锁)opsForValue.set("temp", "suiyi", Duration.ofSeconds(1));//删除
//		stringRedisTemplate.delete("age");
//		stringRedisTemplate.delete("name");}/*** List类型操作*/@Testvoid testList() {ListOperations<String, String> opsForList = stringRedisTemplate.opsForList();//添加单个值（左）opsForList.leftPush("names", "张三");//添加单个值（右）opsForList.rightPush("names", "李四");//添加多个值（右）//添加多个值(左)opsForList.leftPushAll("names", "小明", "小红", "小芳");//添加多个值（右）opsForList.rightPushAll("names", "tom", "jerry", "ben");//获取值(获取所有)List<String> names = opsForList.range("names", 0, -1);System.out.println("names = " + names);//删除（从左）String name = opsForList.leftPop("names");System.out.println("name = " + name);//删除（从右）name = opsForList.rightPop("names");}/*** Hash类型操作*/@Testvoid testHash() {//获取hash对象HashOperations<String, Object, Object> opsForHash = stringRedisTemplate.opsForHash();//设置hash以及字段值opsForHash.put("user:id:1", "name", "张三");opsForHash.put("user:id:1", "age", "18");opsForHash.put("user:id:1", "sid", "202108764226");opsForHash.put("user:id:1", "gender", "男");opsForHash.put("user:id:1", "phone", "19876850907");//添加mapHashMap<String, Object> userMap = new HashMap<>();userMap.put("name", "小敬哥");userMap.put("age", "29");userMap.put("gender", "男");userMap.put("sid", "202108764226");opsForHash.putAll("user:id:2", userMap);//		查询key的所有数据Map<Object, Object> entries = opsForHash.entries("user:id:1");System.out.println(entries);//删除指定的1-n个field(字段)opsForHash.delete("user:id:2", "age", "gender");//获取单个field值String name = (String) opsForHash.get("user:id:1", "name");//		获取所有字段List<Object> values = opsForHash.values("user:id:1");System.out.println(values);//获取多个field值List<Object> fields = Arrays.asList("name", "age", "gender");List<Object> objects = opsForHash.multiGet("user:id:1", fields);System.out.println("objects = " + objects);}/*** Set类型操作*/@Testvoid testSet() {//获取操作Set对象SetOperations<String, String> opsForSet = stringRedisTemplate.opsForSet();//添加元素opsForSet.add("language1","java","php","c");opsForSet.add("language2","java","go","c++");opsForSet.add("girls", "西施", "貂蝉", "王昭君", "杨玉环", "凤姐");//		随机删除一个字段并返回字段String language1 = opsForSet.pop("language1");System.out.println(language1);//获取所有元素Set<String> girls = opsForSet.members("girls");System.out.println("girls = " + girls);//删除指定的元素opsForSet.remove("girls", "凤姐", "杨玉环");//		取两个集合的交集Set<String> intersect = opsForSet.intersect("language1", "language2");System.out.println("intersect="+ intersect);//		取两个集合的全集Set<String> union = opsForSet.union("language1", "girls");System.out.println("union =" + union);}/*** SortedSet操作*/@Testvoid testSortedSet() {//获取SortedSet对象ZSetOperations<String, String> opsForZSet = stringRedisTemplate.opsForZSet();//添加元素opsForZSet.add("fruits", "西瓜", 1.0);opsForZSet.add("fruits", "苹果", 2.0);opsForZSet.add("fruits", "梨", 3.0);opsForZSet.add("fruits", "火龙果", 4.0);opsForZSet.add("fruits", "葡萄", 3.5);//获取所有元素(按分值低到高)
//		从0开始取，取到末尾，-1表示末尾的元素Set<String> fruits = opsForZSet.range("fruits", 0, -1);System.out.println("fruits = " + fruits);//获取所有元素(按分值高到低)fruits = opsForZSet.reverseRange("fruits", 0, -1);System.out.println("fruits = " + fruits);//获取分值范围的元素Long count = opsForZSet.count("fruits", 1.0, 2.0);System.out.println("count = " + count);//		按照分值范围获取数据Set<String> fruits1 = opsForZSet.rangeByScore("fruits", 3.0, 5.0);System.out.println(fruits1);//删除opsForZSet.remove("fruits","西瓜","火龙果");System.out.println(opsForZSet.reverseRange("fruits", 0, -1));}
}

第三步：写测试类（RedisTemplate测试类）：

RedisTemplate测试类：
- RedisTemplate可以存储对象

在上面创建项目的基础上添加下面的依赖：

<!-- lombok的依赖--><dependency><groupId>org.projectlombok</groupId><artifactId>lombok</artifactId></dependency><!-- 针对RedisConfig的依赖--><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId></dependency>

pojo类需要实现序列化接口，因为redis存储对象时候实际上是将对象进行序列化数据后存储到Redis

import lombok.Data;
import lombok.NoArgsConstructor;import java.io.Serializable;@Data
@AllArgsConstructor
@NoArgsConstructor
public class User implements Serializable {private Integer id;private String name;private Integer age;private String phone;
}

测试类：

package com.knife;import com.knife.pojo.User;
import jakarta.annotation.Resource;
import org.junit.jupiter.api.Test;
import org.springframework.boot.test.context.SpringBootTest;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
import org.springframework.data.redis.core.ValueOperations;@SpringBootTest
public class RedisTemplateTest {@Resourceprivate RedisTemplate<String,Object> redisTemplate;@Testvoid test1(){ValueOperations<String, Object> vos = redisTemplate.opsForValue();User user = new User(1,"zhangsan",11,"12349023910");
//        要把对象存入redis，需要把该类实现Serializable，这样才可以序列号vos.set("user",user);Object o = vos.get("user");System.out.println(o);}}

在这里插入图片描述

RedisTemplate可以直接将我们的程序的Java对象存储到Redis中，不过·默认会将非字母和数字的其他数据转换成hex16进制·，虽然不影响程序运行，但是不太方便开发者进行开发阅读。

配置RedisTemplate序列化器

一般都是将Java对象序列化为json，也可以直接将Redis中数据获取出来直接反序列化成Java对象
- 这里需要配置RedisTempate将数据存储到Redis的时候序列化为JSON字符串选用的序列化器
  - json序列化我们可以使用SpringMVC官方推荐的jackson或者是alibba的fastjson

创建RedisConfig配置类

package com.knife.config;import com.fasterxml.jackson.annotation.JsonAutoDetect;
import com.fasterxml.jackson.annotation.JsonTypeInfo;
import com.fasterxml.jackson.annotation.PropertyAccessor;
import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper;
import com.fasterxml.jackson.databind.jsontype.impl.LaissezFaireSubTypeValidator;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.data.redis.connection.RedisConnectionFactory;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
import org.springframework.data.redis.serializer.Jackson2JsonRedisSerializer;
import org.springframework.data.redis.serializer.StringRedisSerializer;@Configuration
public class RedisConfig {/*** RedisTemplate配置*/@Beanpublic RedisTemplate<Object, Object> redisTemplate(RedisConnectionFactory redisConnectionFactory) {// 配置redisTemplateRedisTemplate<Object, Object> redisTemplate = new RedisTemplate<>();redisTemplate.setConnectionFactory(redisConnectionFactory);// 设置序列化Jackson2JsonRedisSerializer<Object> jackson2JsonRedisSerializer = new Jackson2JsonRedisSerializer<>(Object.class);ObjectMapper om = new ObjectMapper();om.setVisibility(PropertyAccessor.ALL, JsonAutoDetect.Visibility.ANY);om.activateDefaultTyping(LaissezFaireSubTypeValidator.instance, ObjectMapper.DefaultTyping.NON_FINAL, JsonTypeInfo.As.PROPERTY);//        这里爆红是因为过时了,但是还能用jackson2JsonRedisSerializer.setObjectMapper(om);// key序列化（使用redis自身的序列化）redisTemplate.setKeySerializer(new StringRedisSerializer());// value序列化（使用springboot自带的json序列化）redisTemplate.setValueSerializer(jackson2JsonRedisSerializer);// Hash key序列化（使用redis自身的序列化）redisTemplate.setHashKeySerializer(new StringRedisSerializer());// Hash value序列化（使用springboot自带的json序列化）redisTemplate.setHashValueSerializer(jackson2JsonRedisSerializer);redisTemplate.afterPropertiesSet();return redisTemplate;}
}