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Redis 安装教程（ Windows 版）
1. 下载安装包
https://robinliu.3322.org:8888/download/Redis-x64-3.2.100.msi
2. 安装注意事项
为了便于使用，在安装时， 强烈推荐勾选 “ 将 Redis 安装到的文件夹添加到 Windows 的环境变量中 ” ，如
下图所示

安装过程中的其它选项均保持默认即可，如有疑问，可查看文末的“附：详细安装步骤”。

3. 注意事项
在 Windows 系统中，使用 .msi 安装包安装成功后， Redis 是默认已启动的，并会注册 Redis 服务，以后
每次开机，都会启动 Redis 服务，简单来说，安装成功后， Redis 将一直处于启动状态，除非你显式的关
闭了它。
注意：当安装完 Redis 后，如果你尝试在 IntelliJ IDEA 的终端或 CMD 窗口中执行 Redis 相关命令，必须
在安装 Redis 成后功，重新打开 IntelliJ IDEA 或 CMD 窗口，否则，将无法读取到新的环境变量值，则无
法识别相关命令！
提示：无论是在 IntelliJ IDEA 的终端或 CMD 窗口中，执行的命令、得到的反馈是完全相同的。
提示：如果你的命令提示符之前有 PS 字样，表示你正在使用 Power Shell ，建议上网查阅相关资料，
将其关闭，再执行命令操作。
4. 登录 Redis 客户端 在终端（ IntelliJ IDEA 的终端，或 CMD 窗口）执行 redis - cli 命令，即可登录Redis客户端：
如上图所示，登录成功后，你的提示符会变成 127.0.0.1:6379> ，则表示你已登录 Redis 客户端，在此
状态下，你可以执行任何 Redis 命令。
典型的检测 Redis 是否正常运行的命令是 ping ，当你执行此命令后，会得到 PONG 的反馈：

如果你的 Redis 未正常运行（例如你登录 Redis 客户端的时候是正常的，但是，随后 Redis 因为某些原因
停止工作了），执行 ping 命令时将无法得到正常的反馈，例如：
此时，你应该尝试在 Windows 的 “ 服务 ” 中将 Redis 设置为 “ 自动 ” 启动，并且，启用它！在 CMD 窗口中执行 services.msc 命令：

并确保Redis是“自动”的状态：

或者，你也可以在 Windows 终端下通过 redis - server 命令来启用 Redis （这并不能保证你每次开机时
Redis都是启动状态）：
5. 停止 Redis 服务
如果你希望停止 Redis 服务，在登录到 Redis 客户端后，使用 shutdown 命令即可停止 Redis 服务，例 如：
如果你需要再次启用 Redis ，请参考以上 “4. 登录 Redis 客户端 ” 中的启用 Redis 服务的步骤。
附：详细安装步骤

关于Redis

Redis是一款基于内存的，使用K-V结构存储数据的NoSQL非关系型数据库。

  • 基于内存的：Redis将使用内存空间来存储数据，所以，读写效率非常高

    • 内存（RAM）是除了处理器内置缓存以外，存取效率最高的存储设备
    • 内存（RAM）中的数据会因为计算机断电而全部丢失，但Redis会自动将数据备份到硬盘，所以，存储到Redis中的数据并不会因为计算机断电而丢失
  • 使用K-V结构：Redis中的数据全部都是“键值对”，所以，存入每个数据都需要给数据指定一个唯一的名称，后续，也是通过这个名称来访问数据
  • NoSQL：可以是“无SQL”，或“No Operation SQL”，即“不操作SQL”，表现为Redis的使用完全不涉及SQL语句
  • 非关系型数据库：MySQL是典型的关系型数据库，数据库中可以有多张数据表，且表与表之间可以存在数据关联，所以称之为关系型数据库，包括MS SQL Server、Oracle等，都是关系型数据库，而Redis只是单纯使用K-V结构存储数据，存入的数据没有任何关系，Redis本身也不支持体现数据的关系，所以称之为非关系型数据库

Redis的数据类型

Redis虽然是使用简单的K-V结构存储数据，但是值的类型也有不同种类！

传统的Redis的数据类型有5种：string / list / set / hash / zset

另外，较高版本的Redis中还有3种新的数据类型：bitmap、getspatial（GEO）、hyperloglogs

Redis的基本命令

使用set key value可以存入简单的string数据，例如：

127.0.0.1:6379> set username wangkejing
OK

如果反复使用相同的Key，会覆盖前序存入的数据，例如：

127.0.0.1:6379> set username fanchuanqi
OK

经过以上2次操作，Redis中Key为username的值将是"fanchuanqi"。

使用get key命令可以取出前序存入的string数据，例如：

127.0.0.1:6379> get username
"fanchuanqi"

如果使用的Key并不存在，将返回(nil)，相当于Java中的null，例如：

127.0.0.1:6379> get user
(nil)

可以通过del key [key ...]命令删除数据，例如：

127.0.0.1:6379> del username
(integer) 1

以上删除操作，反馈的结果表示成功删除了几条数据。

可以通过keys pattern命令来查找当前已经存入的数据的Key，命令中的pattern表示查找的“模式”，例如：

127.0.0.1:6379> keys username1
1) "username1"
127.0.0.1:6379> keys username100
(empty list or set)

当“模式”匹配的Key存在时，将返回，如果不存在，则反馈(empty list or set)

在“模式”中，可以使用星号（*）作为通配符，例如：

127.0.0.1:6379> keys username*
1) "username3"
2) "username1"
3) "username2"
127.0.0.1:6379> keys *
1) "age1"
2) "age3"
3) "username1"
4) "username3"
5) "age2"
6) "username2"

可以使用flushdb清空当前库中的全部数据，例如：

127.0.0.1:6379> flushdb
OK

在项目中使用Redis编程

1.添加依赖

需要添加依赖项：

<!-- Spring Boot Data Redis -->
<dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
</dependency>

2. 配置RedisTemplate

需要配置RedisTemplate对象，通过此对象的API来访问Redis！

在项目的根包下创建config.RedisConfiguration配置类，在此类中通过@Bean方法来配置RedisTemplate：

@Slf4j
@Configuration
public class RedisConfiguration {@Beanpublic RedisTemplate<String, Serializable> redisTemplate(RedisConnectionFactory redisConnectionFactory) {RedisTemplate<String, Serializable> redisTemplate = new RedisTemplate<>();redisTemplate.setKeySerializer(RedisSerializer.string());redisTemplate.setValueSerializer(RedisSerializer.json());redisTemplate.setConnectionFactory(redisConnectionFactory);return redisTemplate;}}

可以通过测试学习RedisTemplate的常用操作：

package cn.tedu.csmall.product;import cn.tedu.csmall.product.pojo.entity.Brand;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.junit.jupiter.api.Test;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.boot.test.context.SpringBootTest;
import org.springframework.data.redis.core.ListOperations;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
import org.springframework.data.redis.core.ValueOperations;import java.io.Serializable;
import java.util.ArrayList;
import java.util.HashSet;
import java.util.List;
import java.util.Set;@Slf4j
@SpringBootTest
public class RedisTests {@AutowiredRedisTemplate<String, Serializable> redisTemplate;// 强烈建议下载 Another Redis Desktop Manager// 当需要对普通值（对应Redis中的string）进行操作时// 需要先调用opsForValue()方法，得到ValueOperations// 然后，调用ValueOperations对象的方法操作数据// 当需要对List（对应Redis中的list）进行操作时// 需要先调用opsForList()方法，得到ListOperations// 关于获取列表时range()方法中的start与end// 1. 这2个参数的值都表示元素在列表中的下标// 2. 各元素有正向下标，也有反向下标，正向下标是以第1个元素从0开始从左至右递增编号的，反向下标是以最后一个元素从-1开始从右至左递减编号的// 3. start元素必须不在end元素的右侧，否则获取不到数据// 4. 使用超出界限的下标并不会导致出错，实际获取效果将以可用的界限值为准// 注意：在项目正式上线的版本中，禁止调用keys()方法以查找Key！！！也禁止在Redis客户端中使用keys命令！！！@Testvoid valueSet() {String key = "username1";Serializable value = "wangkejing";ValueOperations<String, Serializable> ops = redisTemplate.opsForValue();ops.set(key, value);}@Testvoid valueGet() {String key = "username1";ValueOperations<String, Serializable> ops = redisTemplate.opsForValue();Serializable value = ops.get(key);log.debug("根据Key【{}】查询数据，结果：{}", key, value);}@Testvoid valueSetObject() {String key = "brand1";Brand brand = new Brand();brand.setName("大米");brand.setPinyin("dami");ValueOperations<String, Serializable> ops = redisTemplate.opsForValue();ops.set(key, brand);}@Testvoid valueGetObject() {String key = "brand1";ValueOperations<String, Serializable> ops = redisTemplate.opsForValue();Serializable value = ops.get(key);log.debug("根据Key【{}】查询数据，结果：{}", key, value);}@Testvoid keys() {String pattern = "*"; // keys *Set<String> keys = redisTemplate.keys(pattern);log.debug("根据模式【{}】查找Key，结果数量：{}", pattern, keys.size());for (String key : keys) {log.debug("Key = {}", key);}}@Testvoid delete() {String key = "username1";Boolean result = redisTemplate.delete(key);log.debug("根据Key【{}】执行删除，结果：{}", key, result);}@Testvoid deleteX() {Set<String> keys = new HashSet<>();keys.add("username1");keys.add("username2");keys.add("username3");keys.add("username4");keys.add("username5");Long count = redisTemplate.delete(keys);log.debug("根据Key【{}】执行删除，结果：{}", keys, count);}@Testvoid rightPush() {List<Brand> brands = new ArrayList<>();for (int i = 1; i <= 8; i++) {Brand brand = new Brand();brand.setName("品牌" + i);brands.add(brand);}String key = "brands";ListOperations<String, Serializable> ops = redisTemplate.opsForList();for (Brand brand : brands) {ops.rightPush(key, brand);}}@Testvoid listSize() {String key = "brands";ListOperations<String, Serializable> ops = redisTemplate.opsForList();Long size = ops.size(key);log.debug("获取Key【{}】的列表的长度，结果：{}", key, size);}@Testvoid listRange() {String key = "brands";long start = 5;long end = 2;ListOperations<String, Serializable> ops = redisTemplate.opsForList();List<Serializable> list = ops.range(key, start, end);log.debug("获取Key【{}】的列表中从【{}】到【{}】的数据，结果中数据的数量：{}",key, start, end ,list.size());for (Serializable item : list) {log.debug("{}", item);}}}

关于列表的使用，应该了解以下图示：

3. 使用原则

在项目中使用Redis有2大核心价值：

  • 提高查询数据的效率

    • 因为Redis的查询效率远高于MySQL等关系型数据库的查询效率
  • 保护关系型数据库
    • 由于绝大部分查询都是通过Redis查询来实现的，真正通过MySQL等关系型数据库的查询就非常少了，极大的缓解了MySQL这类服务器的压力，从而保护这类服务器

通常，向Redis中存入的数据具有这些特点：

  • 数据几乎不怎么发生变化，或变化的频率非常低，则很少出现数据不一致（MySQL与Redis中的数据不一致）的情况，例如：电商平台的类别、品牌
  • 可以不必过于关心数据的准确性，例如：热门视频的点赞数量

4. 缓存品牌列表

在开发实践中，通常建议将Redis的操作封装起来，便于后续调用。

在根包下创建repo.IBrandRedisRepository接口，并声明相关抽象方法：

package cn.tedu.csmall.product.repo;import cn.tedu.csmall.product.pojo.vo.BrandListItemVO;import java.util.List;/*** 处理品牌缓存的接口** @author java@tedu.cn* @version 0.0.1*/
public interface IBrandRedisRepository {/*** 品牌列表在Redis中的Key*/String BRAND_LIST_KEY = "brand:list";/*** 向Redis中写入品牌列表** @param brandList 品牌列表*/void save(List<BrandListItemVO> brandList);/*** 删除Redis中的品牌列表** @return 是否成功的删除了数据*/Boolean deleteList();/*** 从Redis中读取全部品牌的列表** @return 全部品牌的列表*/List<BrandListItemVO> list();/*** 从Redis中读取品牌列表** @param start 读取数据的起始下标* @param end   读取数据的结束下标* @return 指定区间的品牌列表*/List<BrandListItemVO> list(long start, long end);}

提示：在设计Key时，各单词之间建议使用冒号（:）进行分隔，这是一种大众用法，在许多Redis的可视化软件中，默认情况下，可以根据冒号分隔来将各个Key组织成文件夹的形式，当Key非常多时，显示效果更加友好。

然后，在根包下创建repo.impl.BrandRedisRepositoryImpl类，实现以上抽象方法：

package cn.tedu.csmall.product.repo.impl;import cn.tedu.csmall.product.pojo.vo.BrandListItemVO;
import cn.tedu.csmall.product.repo.IBrandRedisRepository;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.data.redis.core.ListOperations;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
import org.springframework.stereotype.Repository;import java.io.Serializable;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;@Slf4j
@Repository
public class BrandRedisRepositoryImpl implements IBrandRedisRepository {@Autowiredprivate RedisTemplate<String, Serializable> redisTemplate;public BrandRedisRepositoryImpl() {log.debug("创建缓存处理对象：BrandRedisRepositoryImpl");}@Overridepublic void save(List<BrandListItemVO> brandList) {ListOperations<String, Serializable> ops = redisTemplate.opsForList();for (BrandListItemVO brand : brandList) {ops.rightPush(BRAND_LIST_KEY, brand);}}@Overridepublic Boolean deleteList() {Boolean result = redisTemplate.delete(BRAND_LIST_KEY);return result;}@Overridepublic List<BrandListItemVO> list() {long start = 0;long end = -1;return list(start, end);}@Overridepublic List<BrandListItemVO> list(long start, long end) {ListOperations<String, Serializable> ops = redisTemplate.opsForList();List<Serializable> list = ops.range(BRAND_LIST_KEY, start, end);List<BrandListItemVO> brandList = new ArrayList<>();for (Serializable item : list) {brandList.add((BrandListItemVO) item);}return brandList;}}

完成后，在测试的根包下创建repo.BrandRedisRepositoryTests类，测试以上方法：

package cn.tedu.csmall.product.repo;import cn.tedu.csmall.product.mapper.BrandMapper;
import cn.tedu.csmall.product.pojo.vo.BrandListItemVO;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.junit.jupiter.api.Test;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.boot.test.context.SpringBootTest;import java.util.List;@Slf4j
@SpringBootTest
public class BrandRedisRepositoryTests {@AutowiredBrandMapper mapper;@AutowiredIBrandRedisRepository repository;@Testvoid save() {List<BrandListItemVO> brandList = mapper.list();repository.save(brandList);}@Testvoid deleteList() {Boolean result = repository.deleteList();log.debug("删除列表，结果：{}", result);}@Testvoid listAll() {List<BrandListItemVO> list = repository.list();log.debug("查询结果的数量：{}", list.size());for (BrandListItemVO item : list) {log.debug("{}", item);}}@Testvoid listRange() {long start = 2;long end = 5;List<BrandListItemVO> list = repository.list(start, end);log.debug("查询结果的数量：{}", list.size());for (BrandListItemVO item : list) {log.debug("{}", item);}}}

接下来，调整BrandServiceImpl中“查询品牌列表”的方法：

@Override
public List<BrandListItemVO> list() {log.debug("开始处理【查询品牌列表】的业务，无参数");// List<BrandListItemVO> list = brandMapper.list();List<BrandListItemVO> list = brandRedisRepository.list();return list;
}

则已经完成从Redis中查询品牌列表。

**注意：**需要事先在Redis中存入有效的品牌列表。

5. 缓存预热

缓存预热：当服务启动时就将缓存数据加载到缓存中。

在Spring Boot项目中，实现了ApplicationRunner的组件类中，重写的run()方法将在项目启动成功后自动运行。

提示：尽量可以在ApplicationRunner的实现类中调用BrandMapper对象和IBrandRedisRepository对象来处理缓存预热，但，这是不推荐的，原则上，只有Service允许调用Mapper对象、Repository对象，其它所有组件访问数据时只允许调用Service对象。

先在IBrandService中添加新的抽象方法：

/*** 重建缓存*/
void rebuildCache();

在BrandServiceImpl中实现：

@Override
public void rebuildCache() {brandRedisRepository.deleteList();List<BrandListItemVO> list = brandMapper.list();brandRedisRepository.save(list);
}

然后，在项目的根包下创建preload.CachePreload类，实现缓存预热：

package cn.tedu.csmall.product.preload;import cn.tedu.csmall.product.service.IBrandService;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.boot.ApplicationArguments;
import org.springframework.boot.ApplicationRunner;
import org.springframework.stereotype.Component;@Slf4j
@Component
public class CachePreload implements ApplicationRunner {@Autowiredprivate IBrandService brandService;public CachePreload() {log.debug("创建开机自动启动对象：CachePreload");}// ApplicationRunner中的run()方法会在开机启动完成后的第一时间被自动调用@Overridepublic void run(ApplicationArguments args) throws Exception {log.debug("开始执行CachePreload.run()");brandService.rebuildCache();}}

6.计划任务

在Spring Boot项目中，当需要执行计划任务时，需要在配置类上添加@EnableScheduling注解，以全局开启计划任务！

则在项目的根包下创建config.ScheduleConfiguration类，添加此注解：

package cn.tedu.csmall.product.config;import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.scheduling.annotation.EnableScheduling;/*** 计划任务配置类** @author java@tedu.cn* @version 0.0.1*/
@Slf4j
@Configuration
@EnableScheduling
public class ScheduleConfiguration {public ScheduleConfiguration() {log.debug("创建配置类对象：ScheduleConfiguration");}}

然后，自定义组件类，在类中添加自定义方法，在方法上添加@Scheduled注解，并配置注解参数，例如配置fixedRate = 5000以表示此方法会每间隔5秒执行一次。

则在项目的根包下创建schedule.CacheSchedule以执行计划任务：

package cn.tedu.csmall.product.schedule;import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.scheduling.annotation.Scheduled;
import org.springframework.stereotype.Component;@Slf4j
@Component
public class CacheSchedule {@Scheduled(fixedRate = 5000)public void a() {log.debug("开始执行计划任务……");}}

具体的重建缓存可以配置为：

package cn.tedu.csmall.product.schedule;import cn.tedu.csmall.product.service.IBrandService;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.scheduling.annotation.Scheduled;
import org.springframework.stereotype.Component;/*** 更新缓存的计划任务类** @author java@tedu.cn* @version 0.0.1*/
@Slf4j
@Component
public class CacheSchedule {@Autowiredprivate IBrandService brandService;public CacheSchedule() {log.debug("创建计划任务对象：CacheSchedule");}// 关于@Schedule注解的参数配置// fixedRate：执行频率，将按照上一次开始执行的时间来计算下一次的执行时间，以毫秒为单位// fixedDelay：执行间隔时间，将按照上一次执行结束的时间来计算下一次的执行时间，以毫秒为单位// cron：使用1个字符串，是一个表达式，其中包括6~7个值，各值之间使用空格进行分隔// >> 在cron表达式中各值从左至右依次表示：秒 分 时 日 月 周（星期） [年]// >> 以上各值均可使用通配符// >> 使用星号（*）表示任意值// >> 使用问号（?）表示不关心具体值，问号只能用于“日”和“周（星期）”// >> 例如："56 34 12 21 12 ? 2022"表示：2022年12月21日 12:34:56，且无视当天是星期几// >> 以上各值，可以使用"x/y"格式的值，例如：在分钟对应的位置设置1/5，则表示当分钟的值为1时执行，且每间隔5（分钟）执行一次// >> 关于cron表达式的更多内容，可以上网搜索【cron表达式】@Scheduled(fixedRate = 1 * 60 * 1000)public void rebuildBrandCache() {log.debug("开始执行【重建品牌缓存】计划任务……");brandService.rebuildCache();log.debug("本次【重建品牌缓存】计划任务执行完毕！");}}

关于Cron表达式的配置示例（原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_40426638/article/details/78959972）：

*/5 * * * * ? 每隔5秒执行一次
0 */1 * * * ? 每隔1分钟执行一次
0 0 5-15 * * ? 每天5-15点整点触发
0 0/3 * * * ? 每三分钟触发一次
0 0-5 14 * * ? 在每天下午2点到下午2:05期间的每1分钟触发
0 0/5 14 * * ? 在每天下午2点到下午2:55期间的每5分钟触发
0 0/5 14,18 * * ? 在每天下午2点到2:55期间和下午6点到6:55期间的每5分钟触发
0 0/30 9-17 * * ? 朝九晚五工作时间内每半小时
0 0 10,14,16 * * ? 每天上午10点，下午2点，4点 0 0 12 ? * WED 表示每个星期三中午12点
0 0 17 ? * TUES,THUR,SAT 每周二、四、六下午五点
0 10,44 14 ? 3 WED 每年三月的星期三的下午2:10和2:44触发
0 15 10 ? * MON-FRI 周一至周五的上午10:15触发
0 0 23 L * ? 每月最后一天23点执行一次
0 15 10 L * ? 每月最后一日的上午10:15触发
0 15 10 ? * 6L 每月的最后一个星期五上午10:15触发
0 15 10 * * ? 2005 2005年的每天上午10:15触发
0 15 10 ? * 6L 2002-2005 2002年至2005年的每月的最后一个星期五上午10:15触发
0 15 10 ? * 6#3 每月的第三个星期五上午10:15触发"30 * * * * ?" 每半分钟触发任务
"30 10 * * * ?" 每小时的10分30秒触发任务
"30 10 1 * * ?" 每天1点10分30秒触发任务
"30 10 1 20 * ?" 每月20号1点10分30秒触发任务
"30 10 1 20 10 ? *" 每年10月20号1点10分30秒触发任务
"30 10 1 20 10 ? 2011" 2011年10月20号1点10分30秒触发任务
"30 10 1 ? 10 * 2011" 2011年10月每天1点10分30秒触发任务
"30 10 1 ? 10 SUN 2011" 2011年10月每周日1点10分30秒触发任务
"15,30,45 * * * * ?" 每15秒，30秒，45秒时触发任务
"15-45 * * * * ?" 15到45秒内，每秒都触发任务
"15/5 * * * * ?" 每分钟的每15秒开始触发，每隔5秒触发一次
"15-30/5 * * * * ?" 每分钟的15秒到30秒之间开始触发，每隔5秒触发一次
"0 0/3 * * * ?" 每小时的第0分0秒开始，每三分钟触发一次
"0 15 10 ? * MON-FRI" 星期一到星期五的10点15分0秒触发任务
"0 15 10 L * ?" 每个月最后一天的10点15分0秒触发任务
"0 15 10 LW * ?" 每个月最后一个工作日的10点15分0秒触发任务
"0 15 10 ? * 5L" 每个月最后一个星期四的10点15分0秒触发任务
"0 15 10 ? * 5#3" 每个月第三周的星期四的10点15分0秒触发任务

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