redis

1.redis介绍

Redis定义

Redis是C语言开发的一个开源的高性能键值对（key-value）数据库，可以用作数据库，缓存，消息中间件，他是一个种非关系型数据库。

特点

性能优秀，数据在内存中，读写速度非常快，支持10W的并发请求。
单进程单线程是线程安全的
丰富的数据类型，String，list，hash,set,zset
支持数据的持久化，可以将内存中的数据保存到磁盘中，重启时加载
主从复制，哨兵，高可用可以用作分布式锁，可以作为消息中间件使用，支持发布订阅。

2.redis安装

1.直接到https://github.com/MicrosoftArchive/redis/releases下载，我这里说一下解压版本的安装。
2.直接解压redis-xx.zip
3.进入目录，在redis.windows.conf中搜索requirepassword设置redis的认证密码。
4.在命令行进入redis的安装目录执行：redis-server.exe --service-install redis.windows.conf
5.在windows 服务中找到redis启动。

3.redis的数据类型

string（字符串）

string是redis最基本的类型，一个key对应一个value

string类型是二进制安全的，redis的string可以包含任何数据。

string类型最大能存储512MB

使用命令 set，get 就可以实现存储string

127.0.0.1:6379> set xpf "heixiaofei"
OK
127.0.0.1:6379> get xpf
"heixiaofei"
127.0.0.1:6379>

Hash(哈希)

Redis Hash 是一个键值（key=>value）对集合

Redis Hash 是一个string类型的field和value的映射表，hash适合用于存储对象

Redis存储hash使用，HMSET,HGET 命令，每个hash可以存储40多亿键值对

127.0.0.1:6379> del xpf
(integer) 1
127.0.0.1:6379> hmset xpf filed1 "xxxx" field2 "yyyy"
OK
127.0.0.1:6379> hget xpf field2
"yyyy"
127.0.0.1:6379> hget xpf filed1
"xxxx"
127.0.0.1:6379>

List<列表>

Redis列表是简单的字符串列表，按照插入顺序排序。

Redis 的列表最多可存储40多亿元素

127.0.0.1:6379> del xpf
(integer) 1
127.0.0.1:6379> lpush xpf redis
(integer) 1
127.0.0.1:6379> lpush xpf mongodb
(integer) 2
127.0.0.1:6379> lpush xpf rabbitMQ
(integer) 3
127.0.0.1:6379> lrange xpf 0 10
1) "rabbitMQ"
2) "mongodb"
3) "redis"
127.0.0.1:6379> lrange xpf 0 2
1) "rabbitMQ"
2) "mongodb"
3) "redis"
127.0.0.1:6379>

Set<集合>

Redis的Set是string类型的无序集合

集合是通过哈希表实现的，所以添加，删除，查找的复杂度都是o(1)

sadd命令，添加一个string元素到key对应的set集合中，成功返回1，存在返回0（集合内元素的唯一性）

127.0.0.1:6379> del xpf
(integer) 1
127.0.0.1:6379> sadd xpf redis
(integer) 1
127.0.0.1:6379> sadd xpf mongodb
(integer) 1
127.0.0.1:6379> sadd xpf rabbitMQ
(integer) 1
127.0.0.1:6379> sadd xpf redis
(integer) 0
127.0.0.1:6379> smembers xpf
1) "redis"
2) "rabbitMQ"
3) "mongodb"
127.0.0.1:6379>

zset(sorted set:有序集合)

Redis zset和set一样也是string类型元素的集合，且不允许重复的成员

每个元素都会关联一个double类型的分数，redis通过分数为集合中元素升序排列

zset中成员是唯一的，但分数（score)可以重复

zadd 命令

127.0.0.1:6379> del xpf
(integer) 1
127.0.0.1:6379> zadd xpf 4 redis
(integer) 1
127.0.0.1:6379> zadd xpf 3 mongodb
(integer) 1
127.0.0.1:6379> zadd xpf 2 rabbitMQ
(integer) 1
127.0.0.1:6379> zadd xpf 2 redis
(integer) 0
127.0.0.1:6379> zrangebyscore xpf 0 1000
1) "rabbitMQ"
2) "redis"
3) "mongodb"
127.0.0.1:6379> zadd xpf 6 redis
(integer) 0
127.0.0.1:6379> zrangebyscore xpf 0 1000
1) "rabbitMQ"
2) "mongodb"
3) "redis"
127.0.0.1:6379>
<!--从这里可以看出，当第二次加同一个元素时，返回的结果为0，但是score发生了改变。排序发生了变化 -->

4.Redis的发布订阅

Redis支持发布订阅的消息通信模式，发送者（pub)发送消息，订阅者（sub)接收消息

当有新消息通过PUBLISH命令发送给频道channel1时，这个消息就会被发送给它的三个客户端：

订阅 redisChat 频道

D:\developmentTools\redis\redis-3.2>redis-cli
127.0.0.1:6379> auth xykj.8387
OK
127.0.0.1:6379> subscribe redisChat
Reading messages... (press Ctrl-C to quit)
1) "subscribe"
2) "redisChat"
3) (integer) 1
1) "message"
2) "redisChat"

给 RedisChat 频道推送消息

127.0.0.1:6379> publish redisChat "redis is a great caching technique"
(integer) 1
127.0.0.1:6379>

这个时候订阅消息的客户端就会接收到发送的消息。

3) "redis is a great caching technique"

5.redis的事务

一个事务从开始到执行会经历以下三个阶段：

开始事务。
命令入队。
执行事务。

127.0.0.1:6379> multi //开始事务
OK
127.0.0.1:6379> set a aaa    //命令入队
QUEUED
127.0.0.1:6379> set b bbb //命令入队
QUEUED
127.0.0.1:6379> set c ccc //命令入队
QUEUED
127.0.0.1:6379> exec //执行事务
1) OK
2) OK
3) OK
127.0.0.1:6379>

单个redis命令执行时原子性的，但redis没有在事务上增加任何维持原子性的机制，所以redis事务的执行并不是原子性的。

批量指令并非原子化的操作，中间某条指令的失败不会导致前面的指令回滚，也不会导致后面的指令不执行。

6.redis数据备份与恢复

数据备份

redis SAVE 命令用于创建当前数据库的备份

127.0.0.1:6379> save
OK

该命令在redis的安装目录中创建dump.rdb文件

使用BGSAVE 命令也可以创建redis备份文件，在后台运行

127.0.0.1:6379> bgsave
Background saving started
127.0.0.1:6379>

数据恢复

将备份文件dump.rdb移动到redis安装目录并启动服务，获取redis目录使用 config get dir 命令

127.0.0.1:6379> config get dir
1) "dir"
2) "D:\\developmentTools\\redis\\redis-3.2"

7.SpringBoot 集成 redis

源码下载地址：

https://github.com/prettycharacter/boot_redis.git

1.创建项目

使用idea创建一个SpringBoot项目

File→new→project→Spring Initializr→next…

2.引入依赖

 <!--加入redis依赖--><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId></dependency>

3.编写application.yml配置文件

# 增加redis的配置
spring:redis:#redis的数据库索引，默认为0database: 0#redis服务器地址host: 127.0.0.1#redis 服务器端口port: 6379password: xykj.8387redis:pool:# 连接池最大连接数max-active: 200# 阻塞等待时间max-wait: -1#最大空闲连接max-idle: 10#最小空闲连接min-idle: 10# 连接超时时间timeout: 1000

4.自定义一个redisTemplate

SpringBoot自动帮我们在容器中生成了一个RedisTemplate和一个StringRedisTemplate。但是，这个RedisTemplate的泛型是<Object,Object>，写代码不方便，需要写好多类型转换的代码；我们需要一个泛型为<String,Object>形式的RedisTemplate。

package xpf.learn.redis.config;import com.fasterxml.jackson.annotation.JsonAutoDetect;
import com.fasterxml.jackson.annotation.PropertyAccessor;
import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper;
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;/*** @author xpf* @date 2020/5/26 11:45*/
@Configuration
public class RedsiConfig {@Bean@SuppressWarnings("all")public RedisTemplate<String, Object> redisTemplate(RedisConnectionFactory factory) {RedisTemplate<String, Object> redisTemplate = new RedisTemplate<>();redisTemplate.setConnectionFactory(factory);Jackson2JsonRedisSerializer jackson2JsonRedisSerializer = new Jackson2JsonRedisSerializer(Object.class);ObjectMapper om = new ObjectMapper();om.setVisibility(PropertyAccessor.ALL, JsonAutoDetect.Visibility.ANY);jackson2JsonRedisSerializer.setObjectMapper(om);StringRedisSerializer stringRedisSerializer = new StringRedisSerializer();//key采用String的序列化方式redisTemplate.setKeySerializer(stringRedisSerializer);//hash的key也采用String的序列化方式redisTemplate.setHashKeySerializer(stringRedisSerializer);//value序列化采用jacksonredisTemplate.setValueSerializer(jackson2JsonRedisSerializer);//hash 的value序列化方式采用jacksonredisTemplate.setHashValueSerializer(jackson2JsonRedisSerializer);redisTemplate.afterPropertiesSet();return redisTemplate;}
}

5.编写redis工具类

package xpf.learn.redis.util;import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
import org.springframework.stereotype.Component;
import org.springframework.util.CollectionUtils;import java.util.List;
import java.util.Map;
import java.util.Set;
import java.util.concurrent.TimeUnit;/*** @author xpf* @date // :*/
@Component
public class RedisUtil {@Autowiredprivate RedisTemplate<String, Object> redisTemplate;//=============================common============================/*** 指定缓存失效时间** @param key  键* @param time 时间(秒)* @return*/public boolean expire(String key, long time) {try {if (time > 0) {redisTemplate.expire(key, time, TimeUnit.SECONDS);}return true;} catch (Exception e) {e.printStackTrace();return false;}}/*** 根据key 获取过期时间** @param key 键 不能为null* @return 时间(秒) 返回0代表为永久有效*/public long getExpire(String key) {return redisTemplate.getExpire(key, TimeUnit.SECONDS);}/*** 判断key是否存在** @param key 键* @return true 存在 false不存在*/public boolean hasKey(String key) {try {return redisTemplate.hasKey(key);} catch (Exception e) {e.printStackTrace();return false;}}/*** 删除缓存** @param key 可以传一个值 或多个*/@SuppressWarnings("unchecked")public void del(String... key) {if (key != null && key.length > 0) {if (key.length == 1) {redisTemplate.delete(key[0]);} else {redisTemplate.delete(CollectionUtils.arrayToList(key));}}}//============================String=============================/*** 普通缓存获取** @param key 键* @return 值*/public Object get(String key) {return key == null ? null : redisTemplate.opsForValue().get(key);}/*** 普通缓存放入** @param key   键* @param value 值* @return true成功 false失败*/public boolean set(String key, Object value) {try {redisTemplate.opsForValue().set(key, value);return true;} catch (Exception e) {e.printStackTrace();return false;}}/*** 普通缓存放入并设置时间** @param key   键* @param value 值* @param time  时间(秒) time要大于0 如果time小于等于0 将设置无限期* @return true成功 false 失败*/public boolean set(String key, Object value, long time) {try {if (time > 0) {redisTemplate.opsForValue().set(key, value, time, TimeUnit.SECONDS);} else {set(key, value);}return true;} catch (Exception e) {e.printStackTrace();return false;}}/*** 递增** @param key   键* @param delta 要增加几(大于0)* @return*/public long incr(String key, long delta) {if (delta < 0) {throw new RuntimeException("递增因子必须大于0");}return redisTemplate.opsForValue().increment(key, delta);}/*** 递减** @param key   键* @param delta 要减少几(小于0)* @return*/public long decr(String key, long delta) {if (delta < 0) {throw new RuntimeException("递减因子必须大于0");}return redisTemplate.opsForValue().increment(key, -delta);}//================================Map=================================/*** HashGet** @param key  键 不能为null* @param item 项 不能为null* @return 值*/public Object hget(String key, String item) {return redisTemplate.opsForHash().get(key, item);}/*** 获取hashKey对应的所有键值** @param key 键* @return 对应的多个键值*/public Map<Object, Object> hmget(String key) {return redisTemplate.opsForHash().entries(key);}/*** HashSet** @param key 键* @param map 对应多个键值* @return true 成功 false 失败*/public boolean hmset(String key, Map<String, Object> map) {try {redisTemplate.opsForHash().putAll(key, map);return true;} catch (Exception e) {e.printStackTrace();return false;}}/*** HashSet 并设置时间** @param key  键* @param map  对应多个键值* @param time 时间(秒)* @return true成功 false失败*/public boolean hmset(String key, Map<String, Object> map, long time) {try {redisTemplate.opsForHash().putAll(key, map);if (time > 0) {expire(key, time);}return true;} catch (Exception e) {e.printStackTrace();return false;}}/*** 向一张hash表中放入数据,如果不存在将创建** @param key   键* @param item  项* @param value 值* @return true 成功 false失败*/public boolean hset(String key, String item, Object value) {try {redisTemplate.opsForHash().put(key, item, value);return true;} catch (Exception e) {e.printStackTrace();return false;}}/*** 向一张hash表中放入数据,如果不存在将创建** @param key   键* @param item  项* @param value 值* @param time  时间(秒)  注意:如果已存在的hash表有时间,这里将会替换原有的时间* @return true 成功 false失败*/public boolean hset(String key, String item, Object value, long time) {try {redisTemplate.opsForHash().put(key, item, value);if (time > 0) {expire(key, time);}return true;} catch (Exception e) {e.printStackTrace();return false;}}/*** 删除hash表中的值** @param key  键 不能为null* @param item 项 可以使多个 不能为null*/public void hdel(String key, Object... item) {redisTemplate.opsForHash().delete(key, item);}/*** 判断hash表中是否有该项的值** @param key  键 不能为null* @param item 项 不能为null* @return true 存在 false不存在*/public boolean hHasKey(String key, String item) {return redisTemplate.opsForHash().hasKey(key, item);}/*** hash递增 如果不存在,就会创建一个 并把新增后的值返回** @param key  键* @param item 项* @param by   要增加几(大于0)* @return*/public double hincr(String key, String item, double by) {return redisTemplate.opsForHash().increment(key, item, by);}/*** hash递减** @param key  键* @param item 项* @param by   要减少记(小于0)* @return*/public double hdecr(String key, String item, double by) {return redisTemplate.opsForHash().increment(key, item, -by);}//============================set=============================/*** 根据key获取Set中的所有值** @param key 键* @return*/public Set<Object> sGet(String key) {try {return redisTemplate.opsForSet().members(key);} catch (Exception e) {e.printStackTrace();return null;}}/*** 根据value从一个set中查询,是否存在** @param key   键* @param value 值* @return true 存在 false不存在*/public boolean sHasKey(String key, Object value) {try {return redisTemplate.opsForSet().isMember(key, value);} catch (Exception e) {e.printStackTrace();return false;}}/*** 将数据放入set缓存** @param key    键* @param values 值 可以是多个* @return 成功个数*/public long sSet(String key, Object... values) {try {return redisTemplate.opsForSet().add(key, values);} catch (Exception e) {e.printStackTrace();return 0;}}/*** 将set数据放入缓存** @param key    键* @param time   时间(秒)* @param values 值 可以是多个* @return 成功个数*/public long sSetAndTime(String key, long time, Object... values) {try {Long count = redisTemplate.opsForSet().add(key, values);if (time > 0) {expire(key, time);}return count;} catch (Exception e) {e.printStackTrace();return 0;}}/*** 获取set缓存的长度** @param key 键* @return*/public long sGetSetSize(String key) {try {return redisTemplate.opsForSet().size(key);} catch (Exception e) {e.printStackTrace();return 0;}}/*** 移除值为value的** @param key    键* @param values 值 可以是多个* @return 移除的个数*/public long setRemove(String key, Object... values) {try {Long count = redisTemplate.opsForSet().remove(key, values);return count;} catch (Exception e) {e.printStackTrace();return 0;}}//===============================list=================================/*** 获取list缓存的内容** @param key   键* @param start 开始* @param end   结束  0 到 -1代表所有值* @return*/public List<Object> lGet(String key, long start, long end) {try {return redisTemplate.opsForList().range(key, start, end);} catch (Exception e) {e.printStackTrace();return null;}}/*** 获取list缓存的长度** @param key 键* @return*/public long lGetListSize(String key) {try {return redisTemplate.opsForList().size(key);} catch (Exception e) {e.printStackTrace();return 0;}}/*** 通过索引 获取list中的值** @param key   键* @param index 索引  index>=0时， 0 表头，1 第二个元素，依次类推；index<0时，-1，表尾，-2倒数第二个元素，依次类推* @return*/public Object lGetIndex(String key, long index) {try {return redisTemplate.opsForList().index(key, index);} catch (Exception e) {e.printStackTrace();return null;}}/*** 将list放入缓存** @param key   键* @param value 值* @return*/public boolean lSet(String key, Object value) {try {redisTemplate.opsForList().rightPush(key, value);return true;} catch (Exception e) {e.printStackTrace();return false;}}/*** 将list放入缓存** @param key   键* @param value 值* @param time  时间(秒)* @return*/public boolean lSet(String key, Object value, long time) {try {redisTemplate.opsForList().rightPush(key, value);if (time > 0) {expire(key, time);}return true;} catch (Exception e) {e.printStackTrace();return false;}}/*** 将list放入缓存** @param key   键* @param value 值* @return*/public boolean lSet(String key, List<Object> value) {try {redisTemplate.opsForList().rightPushAll(key, value);return true;} catch (Exception e) {e.printStackTrace();return false;}}/*** 将list放入缓存** @param key   键* @param value 值* @param time  时间(秒)* @return*/public boolean lSet(String key, List<Object> value, long time) {try {redisTemplate.opsForList().rightPushAll(key, value);if (time > 0) {expire(key, time);}return true;} catch (Exception e) {e.printStackTrace();return false;}}/*** 根据索引修改list中的某条数据** @param key   键* @param index 索引* @param value 值* @return*/public boolean lUpdateIndex(String key, long index, Object value) {try {redisTemplate.opsForList().set(key, index, value);return true;} catch (Exception e) {e.printStackTrace();return false;}}/*** 移除N个值为value** @param key   键* @param count 移除多少个* @param value 值* @return 移除的个数*/public long lRemove(String key, long count, Object value) {try {Long remove = redisTemplate.opsForList().remove(key, count, value);return remove;} catch (Exception e) {e.printStackTrace();return 0;}}
}

6.写一个测试

package xpf.learn.redis;import org.junit.jupiter.api.Test;
import org.springframework.boot.test.context.SpringBootTest;
import xpf.learn.redis.entity.User;
import xpf.learn.redis.util.RedisUtil;import javax.annotation.Resource;@SpringBootTest
class RedisApplicationTests {@Resourceprivate RedisUtil redisUtil;@Testvoid testRedis() {User user = new User();user.setUserName("xpf");user.setPassword("xpf6960585");user.setType("管理员");redisUtil.set("user", user);}
}

测试结果：redis库中多个一个key为user的数据。

8.启动项目就加载缓存

1.编写初始化类

package xpf.learn.redis.init;import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.boot.ApplicationArguments;
import org.springframework.boot.ApplicationRunner;
import org.springframework.scheduling.annotation.Async;
import org.springframework.stereotype.Component;
import xpf.learn.redis.service.InitService;/***ApplicationRunner* 在开发中可能会有这样的情景。需要在容器启动的时候执行一些内容。比如读取配置文件，数据库连接之类的。* SpringBoot给我们提供了两个接口来帮助我们实现这种需求。这两个接口分别为CommandLineRunner和ApplicationRunner。* 他们的执行时机为容器启动完成的时候。**ApplicationListener 监听器*当我们使用spring boot项目开发时候，碰到应用启动后做一些初始化操作，可以使用ApplicationListener。* 比如：netty 随着应用启动完成后进行初始化、初始化定时任务* @author xpf* @date 2020/5/26 14:31*/
@Component
public class init implements ApplicationRunner {@Autowiredprivate InitService initService;@Async@Overridepublic void run(ApplicationArguments args) throws Exception {initService.init();}
}

2.初始化数据服务

package xpf.learn.redis.service;import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;
import org.springframework.core.task.TaskExecutor;
import org.springframework.stereotype.Service;
import xpf.learn.redis.entity.User;
import xpf.learn.redis.util.RedisUtil;import javax.annotation.Resource;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;/*** @author xpf* @date 2020/5/26 15:05*/
@Service
public class InitService {Logger logger = LoggerFactory.getLogger(InitService.class);@Resourceprivate RedisUtil redisUtil;@Resourceprivate TaskExecutor taskExecutor;public void init() {logger.info("进入初始化缓存的方法+++++++++++++++++++++++++");User xpf = new User();xpf.setUserName("xpf");xpf.setPassword("xpf696058");xpf.setType("小神童");redisUtil.set("xpf", xpf);}

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