spring-data-redis概述及用法

一、spring-data-redis

spring-data-redis是spring-data模块的一部分,专门用来支持在spring管理项目对redis的操作,使用java操作redis最常用的是使用jedis,但并不是只有jedis可以使用,像jdbc-redis jredis也都属于redis的java客户端,他们之间是无法兼容的,如果你在一个项目中使用了jedis,然后后来决定弃用掉改用jdbc-redis就比较麻烦了,spring-data-redis提供了redis的java客户端的抽象,在开发中可以忽略掉切换具体的客户端所带来的影响,而且他本身就属于spring的一部分,比起单纯的使用jedis,更加稳定.管理起来更加自动化.(当然jedis的缺点不止以上).

spring-data-redis的特性

自动管理连接池,提供了一个高度封装的RedisTemplate类

针对jedis客户端的大量api进行了归类封装,把同一类型的操作封装成了operation接口.支持redis中的五种数据类型的操作.

针对数据的"序列化与反序列化"]提供了多种可以选择的策略(RedisSerializer)

JdkSerializationRedisserializer:当需要存储java对象时使用．

stringRedisSerializer:当需要存储string类型的字符串时使用.

JacksonJsonRedisSerializer:将对象序列化成json的格式存储在redis中,需要jackson-json工具的支持(目前我还没使用过,不了解)

二、启动并连接

ps -ef | grep redis 查看是否是只允许本地连接 Redis默认只支持本地链接

配置redis.conf并启动

-- 编辑 redis.conf 如下

bind 0.0.0.0 -::1protected-mode nodaemonize yes

启动进入 src中

 ./redis-server …/redis.conf

启动成功,这里可以通过远程连接Linux系统的Redis服务

三、idea中使用redis

1.导入pom依赖

<!-- spring boot redis缓存引入 -->																																						
<dependency>																																						<groupId>org.springframework.boot</groupId>																																						<artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>																																						
</dependency>																																						
<!-- lecttuce 缓存连接池-->																																						
<dependency>																																						<groupId>org.apache.commons</groupId>																																						<artifactId>commons-pool2</artifactId>																																						
</dependency>

2.添加application.yaml配置

spring:redis:host: 120.79.157.129port: 6379database: 2# password: #默认为空lettuce:pool:max-active: 20 #最大连接数，负值表示没有限制，默认8max-wait: -1  #最大阻塞等待时间，负值表示没限制，默认-1max-idle: 8   #最大空闲连接，默认8min-idle: 0   #最小空闲连接，默认0

3.测试 redisTemplate

@Configuration
public class RedisConfig {@Autowiredprivate RedisTemplate redisTemplate;
}

Redis常用的数据类型：

String
Hash
List
Set
zSet
Sorted set

4.String类型

判断是否有key所对应的值，有则返回true，没有则返回false
redisTemplate.hasKey(key)有则取出key值所对应的值
redisTemplate.opsForValue().get(key)删除单个key值
redisTemplate.delete(key)批量删除key
redisTemplate.delete(keys) //其中keys:Collection<K> keys将当前传入的key值序列化为byte[]类型
redisTemplate.dump(key)设置过期时间
public Boolean expire(String key, long timeout, TimeUnit unit) {return redisTemplate.expire(key, timeout, unit);}public Boolean expireAt(String key, Date date) {return redisTemplate.expireAt(key, date);}查找匹配的key值，返回一个Set集合类型
public Set<String> getPatternKey(String pattern) {return redisTemplate.keys(pattern);
}修改redis中key的名称public void renameKey(String oldKey, String newKey) {redisTemplate.rename(oldKey, newKey);
}返回传入key所存储的值的类型
public DataType getKeyType(String key) {return redisTemplate.type(key);
}如果旧值存在时，将旧值改为新值
public Boolean renameOldKeyIfAbsent(String oldKey, String newKey) {return redisTemplate.renameIfAbsent(oldKey, newKey);
}从redis中随机取出一个key
redisTemplate.randomKey()返回当前key所对应的剩余过期时间public Long getExpire(String key) {return redisTemplate.getExpire(key);
}返回剩余过期时间并且指定时间单位
public Long getExpire(String key, TimeUnit unit) {return redisTemplate.getExpire(key, unit);
}将key持久化保存
public Boolean persistKey(String key) {return redisTemplate.persist(key);
}将当前数据库的key移动到指定redis中数据库当中
public Boolean moveToDbIndex(String key, int dbIndex) {return redisTemplate.move(key, dbIndex);
}设置当前的key以及value值
redisTemplate.opsForValue().set(key, value)设置当前的key以及value值并且设置过期时间
redisTemplate.opsForValue().set(key, value, timeout, unit)返回key中字符串的子字符
public String getCharacterRange(String key, long start, long end) {return redisTemplate.opsForValue().get(key, start, end);
}将旧的key设置为value，并且返回旧的key
public String setKeyAsValue(String key, String value) {return redisTemplate.opsForValue().getAndSet(key, value);
}批量获取值public List<String> multiGet(Collection<String> keys) {return redisTemplate.opsForValue().multiGet(keys);}在原有的值基础上新增字符串到末尾
redisTemplate.opsForValue().append(key, value)以增量的方式将double值存储在变量中public Double incrByDouble(String key, double increment) {return redisTemplate.opsForValue().increment(key, increment);}通过increment(K key, long delta)方法以增量方式存储long值（正值则自增，负值则自减）
public Long incrBy(String key, long increment) {return redisTemplate.opsForValue().increment(key, increment);
}如果对应的map集合名称不存在，则添加否则不做修改
Map valueMap = new HashMap();  
valueMap.put("valueMap1","map1");  
valueMap.put("valueMap2","map2");  
valueMap.put("valueMap3","map3");  
redisTemplate.opsForValue().multiSetIfAbsent(valueMap); 设置map集合到redis
Map valueMap = new HashMap();  
valueMap.put("valueMap1","map1");  
valueMap.put("valueMap2","map2");  
valueMap.put("valueMap3","map3");  
redisTemplate.opsForValue().multiSet(valueMap);  获取字符串的长度
redisTemplate.opsForValue().size(key)用 value 参数覆写给定 key 所储存的字符串值，从偏移量 offset 开始
redisTemplate.opsForValue().set(key, value, offset)重新设置key对应的值，如果存在返回false，否则返回true
redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(key, value)将值 value 关联到 key,并将 key 的过期时间设为 timeout
redisTemplate.opsForValue().set(key, value, timeout, unit)将二进制第offset位值变为value
redisTemplate.opsForValue().setBit(key, offset, value)对key所储存的字符串值，获取指定偏移量上的位(bit)
redisTemplate.opsForValue().getBit(key, offset)

5.Hash类型

Redis hash 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。

Redis 中每个 hash 可以存储 2^32 - 1 键值对（40多亿）。

获取变量中的指定map键是否有值,如果存在该map键则获取值，没有则返回null。
redisTemplate.opsForHash().get(key, field)获取变量中的键值对
public Map<Object, Object> hGetAll(String key) {return redisTemplate.opsForHash().entries(key);
}新增hashMap值
redisTemplate.opsForHash().put(key, hashKey, value)以map集合的形式添加键值对
public void hPutAll(String key, Map<String, String> maps) {redisTemplate.opsForHash().putAll(key, maps);
}仅当hashKey不存在时才设置
public Boolean hashPutIfAbsent(String key, String hashKey, String value) {return redisTemplate.opsForHash().putIfAbsent(key, hashKey, value);
}删除一个或者多个hash表字段
public Long hashDelete(String key, Object... fields) {return redisTemplate.opsForHash().delete(key, fields);
}查看hash表中指定字段是否存在
public boolean hashExists(String key, String field) {return redisTemplate.opsForHash().hasKey(key, field);
}给哈希表key中的指定字段的整数值加上增量increment
public Long hashIncrBy(String key, Object field, long increment) {return redisTemplate.opsForHash().increment(key, field, increment);
}
public Double hIncrByDouble(String key, Object field, double delta) {return redisTemplate.opsForHash().increment(key, field, delta);
}获取所有hash表中字段
redisTemplate.opsForHash().keys(key)获取hash表中字段的数量
redisTemplate.opsForHash().size(key)获取hash表中存在的所有的值
public List<Object> hValues(String key) {return redisTemplate.opsForHash().values(key);
}匹配获取键值对，ScanOptions.NONE为获取全部键对
public Cursor<Entry<Object, Object>> hashScan(String key, ScanOptions options) {return redisTemplate.opsForHash().scan(key, options);
}

6.List类型

通过索引获取列表中的元素
redisTemplate.opsForList().index(key, index)获取列表指定范围内的元素(start开始位置, 0是开始位置，end 结束位置, -1返回所有)
redisTemplate.opsForList().range(key, start, end)存储在list的头部，即添加一个就把它放在最前面的索引处
redisTemplate.opsForList().leftPush(key, value)把多个值存入List中(value可以是多个值，也可以是一个Collection value)
redisTemplate.opsForList().leftPushAll(key, value)List存在的时候再加入
redisTemplate.opsForList().leftPushIfPresent(key, value)如果pivot处值存在则在pivot前面添加
redisTemplate.opsForList().leftPush(key, pivot, value)按照先进先出的顺序来添加(value可以是多个值，或者是Collection var2)
redisTemplate.opsForList().rightPush(key, value)
redisTemplate.opsForList().rightPushAll(key, value)在pivot元素的右边添加值
redisTemplate.opsForList().rightPush(key, pivot, value)设置指定索引处元素的值
redisTemplate.opsForList().set(key, index, value)移除并获取列表中第一个元素(如果列表没有元素会阻塞列表直到等待超时或发现可弹出元素为止)
redisTemplate.opsForList().leftPop(key)
redisTemplate.opsForList().leftPop(key, timeout, unit)移除并获取列表最后一个元素
redisTemplate.opsForList().rightPop(key)
redisTemplate.opsForList().rightPop(key, timeout, unit)从一个队列的右边弹出一个元素并将这个元素放入另一个指定队列的最左边
redisTemplate.opsForList().rightPopAndLeftPush(sourceKey, destinationKey)
redisTemplate.opsForList().rightPopAndLeftPush(sourceKey, destinationKey, timeout, unit)删除集合中值等于value的元素(index=0, 删除所有值等于value的元素; index>0, 从头部开始删除第一个值等于value的元素; index<0, 从尾部开始删除第一个值等于value的元素)
redisTemplate.opsForList().remove(key, index, value)将List列表进行剪裁
redisTemplate.opsForList().trim(key, start, end)获取当前key的List列表长度
redisTemplate.opsForList().size(key)

7.Set类型

添加元素
redisTemplate.opsForSet().add(key, values)移除元素(单个值、多个值)
redisTemplate.opsForSet().remove(key, values)删除并且返回一个随机的元素
redisTemplate.opsForSet().pop(key)获取集合的大小
redisTemplate.opsForSet().size(key)判断集合是否包含value
redisTemplate.opsForSet().isMember(key, value)获取两个集合的交集(key对应的无序集合与otherKey对应的无序集合求交集)
redisTemplate.opsForSet().intersect(key, otherKey)获取多个集合的交集(Collection var2)
redisTemplate.opsForSet().intersect(key, otherKeys)key集合与otherKey集合的交集存储到destKey集合中(其中otherKey可以为单个值或者集合)
redisTemplate.opsForSet().intersectAndStore(key, otherKey, destKey)key集合与多个集合的交集存储到destKey无序集合中
redisTemplate.opsForSet().intersectAndStore(key, otherKeys, destKey)获取两个或者多个集合的并集(otherKeys可以为单个值或者是集合)
redisTemplate.opsForSet().union(key, otherKeys)key集合与otherKey集合的并集存储到destKey中(otherKeys可以为单个值或者是集合)
redisTemplate.opsForSet().unionAndStore(key, otherKey, destKey)获取两个或者多个集合的差集(otherKeys可以为单个值或者是集合)
redisTemplate.opsForSet().difference(key, otherKeys)差集存储到destKey中(otherKeys可以为单个值或者集合)
redisTemplate.opsForSet().differenceAndStore(key, otherKey, destKey)随机获取集合中的一个元素
redisTemplate.opsForSet().randomMember(key)获取集合中的所有元素
redisTemplate.opsForSet().members(key)随机获取集合中count个元素
redisTemplate.opsForSet().randomMembers(key, count)获取多个key无序集合中的元素（去重），count表示个数
redisTemplate.opsForSet().distinctRandomMembers(key, count)遍历set类似于Interator(ScanOptions.NONE为显示所有的)
redisTemplate.opsForSet().scan(key, options)

8.zSet类型

ZSetOperations提供了一系列方法对有序集合进行操作添加元素(有序集合是按照元素的score值由小到大进行排列)
redisTemplate.opsForZSet().add(key, value, score)删除对应的value,value可以为多个值
redisTemplate.opsForZSet().remove(key, values)增加元素的score值，并返回增加后的值
redisTemplate.opsForZSet().incrementScore(key, value, delta)返回元素在集合的排名,有序集合是按照元素的score值由小到大排列
redisTemplate.opsForZSet().rank(key, value)返回元素在集合的排名,按元素的score值由大到小排列
redisTemplate.opsForZSet().reverseRank(key, value)获取集合中给定区间的元素(start 开始位置，end 结束位置, -1查询所有)
redisTemplate.opsForZSet().reverseRangeWithScores(key, start,end)按照Score值查询集合中的元素，结果从小到大排序
redisTemplate.opsForZSet().reverseRangeByScore(key, min, max)
redisTemplate.opsForZSet().reverseRangeByScoreWithScores(key, min, max)//返回值为:Set<ZSetOperations.TypedTuple<V>>
从高到低的排序集中获取分数在最小和最大值之间的元素
redisTemplate.opsForZSet().reverseRangeByScore(key, min, max, start, end)根据score值获取集合元素数量
redisTemplate.opsForZSet().count(key, min, max)获取集合的大小
redisTemplate.opsForZSet().size(key)
redisTemplate.opsForZSet().zCard(key)获取集合中key、value元素对应的score值
redisTemplate.opsForZSet().score(key, value)移除指定索引位置处的成员
redisTemplate.opsForZSet().removeRange(key, start, end)移除指定score范围的集合成员
redisTemplate.opsForZSet().removeRangeByScore(key, min, max)获取key和otherKey的并集并存储在destKey中（其中otherKeys可以为单个字符串或者字符串集合）
redisTemplate.opsForZSet().unionAndStore(key, otherKey, destKey)获取key和otherKey的交集并存储在destKey中（其中otherKeys可以为单个字符串或者字符串集合）
redisTemplate.opsForZSet().intersectAndStore(key, otherKey, destKey)遍历集合（和iterator一模一样）
Cursor<TypedTuple<Object>> scan = opsForZSet.scan("test3", ScanOptions.NONE);
while (scan.hasNext()){
ZSetOperations.TypedTuple<Object> item = scan.next();
System.out.println(item.getValue() + ":" + item.getScore());
}

四、键和值的序列化 k v

redistemplate 默认是把键和值序列化之后再存储的

取值的时候再反序列化把正常的值交还给用户

1.spring 中预定义的序列化方案有

JdkSerializationRedisSerializer（idea默认）：POJO对象的存取场景，使用JDK本身序列化机制，将pojo类通过ObjectInputStream/ObjectOutputStream进行序列化操作，最终redis-server中将存储字节序列。是目前最常用的序列化策略。

StringRedisSerializer：Key或者value为字符串的场景，根据指定的charset对数据的字节序列编码成string，是“new String(bytes, charset)”和“string.getBytes(charset)”的直接封装。是最轻量级和高效的策略。

JacksonJsonRedisSerializer：jackson-json工具提供了javabean与json之间的转换能力，可以将pojo实例序列化成json格式存储在redis中，也可以将json格式的数据转换成pojo实例。因为jackson工具在序列化和反序列化时，需要明确指定Class类型，因此此策略封装起来稍微复杂。【需要jackson-mapper-asl工具支持】

2.我们可以指定 redisTemplate 对键和值的序列化方案(config)

@Configuration
public class RedisConfig {@Beanpublic CacheManager cacheManager(LettuceConnectionFactory connectionFactory) {RedisCacheConfiguration config = RedisCacheConfiguration.defaultCacheConfig()//过期时间600秒.entryTtl(Duration.ofSeconds(600))// 配置序列化.serializeKeysWith(RedisSerializationContext.SerializationPair.fromSerializer(new StringRedisSerializer())).serializeValuesWith(RedisSerializationContext.SerializationPair.fromSerializer(new GenericJackson2JsonRedisSerializer())).disableCachingNullValues();RedisCacheManager cacheManager = RedisCacheManager.builder(connectionFactory).cacheDefaults(config).build();return cacheManager;}@Bean("StringRedisTemplate")public RedisTemplate<String, Serializable> redisTemplate01(@Autowired LettuceConnectionFactory connectionFactory) {RedisTemplate<String, Serializable> redisTemplate = new RedisTemplate<>();redisTemplate.setKeySerializer(new StringRedisSerializer());//key序列化方式redisTemplate.setValueSerializer(new StringRedisSerializer());//value序列化redisTemplate.setHashKeySerializer(new StringRedisSerializer());redisTemplate.setHashValueSerializer(new StringRedisSerializer());redisTemplate.setConnectionFactory(connectionFactory);return redisTemplate;}@Bean("JacksonRedisTemplate")public RedisTemplate<String, Serializable> redisTemplate02(@Autowired LettuceConnectionFactory connectionFactory) {RedisTemplate<String, Serializable> redisTemplate = new RedisTemplate<>();redisTemplate.setKeySerializer(new StringRedisSerializer());//key序列化方式redisTemplate.setValueSerializer(new GenericJackson2JsonRedisSerializer());//value序列化redisTemplate.setHashKeySerializer(new StringRedisSerializer());redisTemplate.setHashValueSerializer(new GenericJackson2JsonRedisSerializer());redisTemplate.setConnectionFactory(connectionFactory);return redisTemplate;}@Bean("JdkRedisTemplate")public RedisTemplate<String, Serializable> redisTemplate03(@Autowired LettuceConnectionFactory connectionFactory) {RedisTemplate<String, Serializable> redisTemplate = new RedisTemplate<>();redisTemplate.setKeySerializer(new StringRedisSerializer());//key序列化方式redisTemplate.setValueSerializer(new JdkSerializationRedisSerializer());//value序列化redisTemplate.setHashKeySerializer(new StringRedisSerializer());redisTemplate.setHashValueSerializer(new JdkSerializationRedisSerializer());redisTemplate.setConnectionFactory(connectionFactory);return redisTemplate;}}

五、redis面试题

ZSET 的经典使用场景是用来实现排行榜

链接: https://zhuanlan.zhihu.com/p/146185624.

127.0.0.1:6379> ZADD StepNumberRanking:zwwhnly:20200602 25452 yst 23683 zq 23599 ljx 20391 yyq 19628 XxZz
(integer) 5
127.0.0.1:6379> ZRANGE StepNumberRanking:zwwhnly:20200602 0 -1
1) "XxZz"
2) "yyq"
3) "ljx"
4) "zq"
5) "yst"
127.0.0.1:6379> hmset StepNumberRanking:zwwhnly:20200602:yst profileUrl https://jsxllht nicnake yst stepNumber 25462 likenum 1  
OK
127.0.0.1:6379> HGETALL StepNumberRanking:zwwhnly:20200602:yst
1) "profileUrl"
2) "https://jsxllht"
3) "nicnake"
4) "yst"
5) "stepNumber"
6) "25462"
7) "likenum"
8) "1"
127.0.0.1:6379> HINCRBY StepNumberRanking:zwwhnly:20200602:yst likenum 1
(integer) 1
127.0.0.1:6379> HGETALL StepNumberRanking:zwwhnly:20200602:yst1) "profileUrl"2) "https://jsxllht"3) "nicnake"4) "yst"5) "stepNumber"6) "25462"7) "likenum"8) "1"
127.0.0.1:6379> HINCRBY StepNumberRanking:zwwhnly:20200602:yst likenum 1
(integer) 2
127.0.0.1:6379> HGETALL StepNumberRanking:zwwhnly:20200602:yst1) "profileUrl"2) "https://jsxllht"3) "nicnake"4) "yst"5) "stepNumber"6) "25462"7) "likenum"8) "2"
127.0.0.1:6379> ZREVRANGE StepNumberRanking:zwwhnly:20200602 0 -1 WITHSCORES1) "yst"2) "25472"3) "zq"4) "23683"5) "ljx"6) "23599"7) "yyq"8) "20391"9) "XxZz"
10) "19628"
127.0.0.1:6379> ZRANGE StepNumberRanking:zwwhnly:20200602 0 -1 WITHSCORES1) "XxZz"2) "19628"3) "yyq"4) "20391"5) "ljx"6) "23599"7) "zq"8) "23683"9) "yst"
10) "25472"
127.0.0.1:6379>

Redis主从复制原理总结

链接: https://www.cnblogs.com/daofaziran/p/10978628.html.

Redis是单线程的为什么速度还这么快？

链接: https://www.cnblogs.com/fengli9998/p/12092375.html.

Redis集群选举机制

链接: https://blog.csdn.net/sz85850597/article/details/86751215.

Redisson实现Redis分布式锁的原理

链接: https://www.cnblogs.com/AnXinliang/p/10019389.html.