【Java】【1w字+干货】第一篇，基础：让你的 Redis 不再只是安装吃灰到卸载（Linux环境）

• Z时代
• 2024-01-10
• 分类：技术分享

# 下载 redis-6.0.9 压缩包
wget http://download.redis.io/releases/redis-6.0.9.tar.gz 

# 移动此文件到根目录下的 opt 目录中
mv redis-6.0.9.tar.gz /opt
# 解压此文件
tar -zxvf redis-6.0.9.tar.gz

yum -y install gcc
yum -y install gcc-c++

# 升级到gcc 9.3
yum -y install centos-release-scl
yum -y install devtoolset-9-gcc devtoolset-9-gcc-c++ devtoolset-9-binutils
# scl命令启用只是临时的，退出shell或重启就会恢复原系统gcc版本
scl enable devtoolset-9 bash
# 长期使用 gcc 9.3 还需要进行如下操作
echo "source /opt/rh/devtoolset-9/enable" >>/etc/profile
source /etc/profile

# 编译
make
# 安装
make install

# 跳转到指定目录下
cd /usr/local/bin
# 新建一个文件夹
mkdir myconfig
# 复制 /opt/redis-6.0.9/redis.conf 到 当前目录的 myconfig 文件夹下
cp /opt/redis-6.0.9/redis.conf myconfig

vim redis.conf

# 运行服务端
redis-server myconfig/redis.conf

# 运行客户端
redis-cli -p 6379

# 查看redis 进程
ps -ef|grep redis

# 关闭
127.0.0.1:6379> shutdown
not connected> exit
# 再次查看一下进程状况
[[email protected] bin]# ps -ef|grep redis

redis-server [--port 6379]

redis-server [xx/redis.conf]

redis-cli [-h 127.0.0.1 -p 6379]

# 关闭
127.0.0.1:6379> shutdown
not connected> exit

redis-cli shutdown
kill redis-pid

127.0.0.1:6379> ping
PONG

127.0.0.1:6379> keys *
1) "test"
2) "test2"

127.0.0.1:6379> dbsize
(integer) 2

127.0.0.1:6379> exists test
(integer) 1

127.0.0.1:6379> type test
string

127.0.0.1:6379> move test2 3
(string) 1
127.0.0.1:6379> select 3
OK
127.0.0.1:6379[3]> keys *
1) "ideal-20-2"

127.0.0.1:6379> del test2
(integer) 1

127.0.0.1:6379> expire test 120
(integer) 1

127.0.0.1:6379> ttl test
(integer) 116

127.0.0.1:6379> persist test
(integer) 1
127.0.0.1:6379> ttl test
(integer) -1

127.0.0.1:6379> rename test ideal
OK
127.0.0.1:6379> keys *
1) "ideal"

127.0.0.1:6379> flushdb
OK
127.0.0.1:6379> keys *
(empty array)

127.0.0.1:6379> flushall
OK
127.0.0.1:6379> keys *
(empty array)
127.0.0.1:6379> 

127.0.0.1:6379> set address beijing 5000
OK

127.0.0.1:6379> get address
“beijing”

127.0.0.1:6379> del address
(string) 1

127.0.0.1:6379> set age 21
OK
127.0.0.1:6379> incr age # 递增
(integer) 22
127.0.0.1:6379> incrby age 5 # 递增 5
(integer) 27
127.0.0.1:6379> decr age # 递减
(integer) 26
127.0.0.1:6379> decrby age 5 # 递减 5
(integer) 21

127.0.0.1:6379> set ideal hello
OK
127.0.0.1:6379> append ideal ,ideal-20 # 追加内容
(integer) 14
127.0.0.1:6379> get ideal
"hello,ideal-20"

127.0.0.1:6379> get ideal
"hello,ideal-20"
127.0.0.1:6379> getrange ideal 0 3
"hell"
127.0.0.1:6379> getrange ideal 0 -1
"hello,ideal-20"

127.0.0.1:6379> get ideal
"hello,ideal-20"
127.0.0.1:6379> setrange ideal 6 bwh # 从下标为6的位置开始替换
(integer) 14
127.0.0.1:6379> get ideal
"hello,bwhal-20"

127.0.0.1:6379> strlen addr1
(integer) 7

127.0.0.1:6379> setnx address guangdong # address键 不存在，则创建
(integer) 1
127.0.0.1:6379> get address
"guangdong"
127.0.0.1:6379> setnx address beijing # address键 存在，则失败
(integer) 0
127.0.0.1:6379> get address
"guangdong"

127.0.0.1:6379> mset addr1 beijing addr2 guangdong addr3 shanghai # 同时存储多个值
OK
127.0.0.1:6379> keys *
1) "addr3"
2) "addr2"
3) "addr1"
127.0.0.1:6379> mget addr1 addr2 addr3 # 同时获取多个值
1) "beijing"
2) "guangdong"
3) "shanghai"
127.0.0.1:6379> msetnx age1 20 age2 25 age3 30 # 第一次同时存储多个值（保证不存在）
(integer) 1
127.0.0.1:6379> msetnx age4 35 age5 40 age1 45 # 第二次同时存储多个值（保证不存在），失败了
(integer) 0
127.0.0.1:6379> 

127.0.0.1:6379> set user:1 {name:zhangsan,age:20} # 存一个对象
OK
127.0.0.1:6379> keys *
1) "user:1"
127.0.0.1:6379> get user:1
"{name:zhangsan,age:20}"

127.0.0.1:6379> mset user:1:name lisi user:1:age 25
OK
127.0.0.1:6379> mget user:1:name user:1:age
1) "lisi"
2) "25"

127.0.0.1:6379> getset addr beijing # 原先没有值，返回 nil
(nil)
127.0.0.1:6379> get addr
"beijing"
127.0.0.1:6379> getset addr guangdong # 原先有值，返回原先的值，然后覆盖新值
"beijing"
127.0.0.1:6379> get addr
"guangdong"

127.0.0.1:6379> lpush list1 A
(integer) 1
127.0.0.1:6379> lpush list1 B
(integer) 2
127.0.0.1:6379> lpush list1 C
(integer) 3
127.0.0.1:6379> lrange list1 0 -1
1) "C"
2) "B"
3) "A"

127.0.0.1:6379> lrange list1 0 -1
1) "A"
2) "B"
3) "C"
127.0.0.1:6379> linsert list1 before C XXX # 在 C 前插入 XXX
(integer) 4
127.0.0.1:6379> lrange list1 0 -1
1) "A"
2) "B"
3) "XXX"
4) "C"

127.0.0.1:6379> lrange list1 0 -1 # 获取所有值
1) "C"
2) "B"
3) "A"
127.0.0.1:6379> lrange list1 0 1 # 获取指定区间的值
1) "C"
2) "B"

127.0.0.1:6379> lrange list1 0 -1
1) "C"
2) "B
127.0.0.1:6379> lindex list1 0
"C"
127.0.0.1:6379> lindex list1 1
"B"

127.0.0.1:6379> llen list1
(integer) 1

127.0.0.1:6379> lrange list1 0 -1
1) "D"
2) "C"
3) "B"
4) "A"
127.0.0.1:6379> lpop list1 # 删除列表最左边的元素，且返回元素
"D"
127.0.0.1:6379> rpop list1 # 删除列表最右边的元素，且返回元素
"A"
127.0.0.1:6379> lrange list1 0 -1
1) "C"
2) "B"

127.0.0.1:6379> lrange list1 0 -1
1) "C"
2) "C"
3) "B"
4) "A"
127.0.0.1:6379> lrem list1 1 A # 删除1个A
(integer) 1
127.0.0.1:6379> lrange list1 0 -1
1) "C"
2) "C"
3) "B"
127.0.0.1:6379> lrem list1 2 C # 删除2个C
(integer) 2
127.0.0.1:6379> lrange list1 0 -1
1) "B"
127.0.0.1:6379> 

127.0.0.1:6379> lrange list1 0 -1
1) "A"
2) "B"
3) "C"
127.0.0.1:6379> rpoplpush list1 list2 # 移除 list1 中最后一个元素，且添加到list2 中去
"C"
127.0.0.1:6379> lrange list1 0 -1
1) "A"
2) "B"
127.0.0.1:6379> lrange list2 0 -1
1) "C"

127.0.0.1:6379> rpush list1 A
(integer) 1
127.0.0.1:6379> rpush list1 B
(integer) 2
127.0.0.1:6379> rpush list1 C
(integer) 3
127.0.0.1:6379> rpush list1 D
(integer) 4
127.0.0.1:6379> ltrim list1 1 2 # 截取下标为1到2的值
OK
127.0.0.1:6379> lrange list1 0 -1
1) "B"
2) "C"

127.0.0.1:6379> exists list1 # 判断是否存在此list
(integer) 0
127.0.0.1:6379> lset list1 0 beijing # 不存在，替换报错
(error) ERR no such key
127.0.0.1:6379> lpush list1 guangdong # 创建一个list
(integer) 1
127.0.0.1:6379> lindex list1 0
"guangdong"
127.0.0.1:6379> lset list1 0 beijing # 存在，替换成功
OK
127.0.0.1:6379> lindex list1 0
"beijing"

127.0.0.1:6379> sadd set1 A
(integer) 1
127.0.0.1:6379> sadd set1 B
(integer) 1
127.0.0.1:6379> sadd set1 C
(integer) 1
127.0.0.1:6379> sadd set1 C # set的值不能重复
(integer) 0
127.0.0.1:6379> smembers set1 # 查询指定set的所有值，乱序
1) "B"
2) "A"
3) "C"

127.0.0.1:6379> smesmbers set1 # 查询指定set的所有值，乱序
1) "B"
2) "A"
3) "C"

127.0.0.1:6379> scard set1
(integer) 3

127.0.0.1:6379> smembers set1
1) "D"
2) "B"
3) "A"
4) "C"
127.0.0.1:6379> srandmember set1 # 获取一个随机元素
"D"
127.0.0.1:6379> srandmember set1 # 获取一个随机元素
"B"
127.0.0.1:6379> srandmember set1 2 # 获取两个随机元素
1) "A"
2) "D"

127.0.0.1:6379> srem set1 C # 删除 C 这个元素
(integer) 1
127.0.0.1:6379> smembers set1
1) "B"
2) "A"

127.0.0.1:6379> smembers set1
1) "D"
2) "B"
3) "A"
4) "C"
127.0.0.1:6379> spop set1 # 随机删除一个元素
"A"
127.0.0.1:6379> spop set1 # 随机删除一个元素
"B"
127.0.0.1:6379> smembers set1
1) "D"
2) "C"

127.0.0.1:6379> smembers set1
1) "D"
2) "C"
127.0.0.1:6379> smove set1 set2 D # 从 set1 移动 D 到 set2
(integer) 1
127.0.0.1:6379> smembers set1
1) "C"
127.0.0.1:6379> smembers set2
1) "D"

127.0.0.1:6379> sadd set1 A
(integer) 1
127.0.0.1:6379> sadd set1 B
(integer) 1
127.0.0.1:6379> sadd set1 C
(integer) 1
127.0.0.1:6379> sadd set2 B
(integer) 1
127.0.0.1:6379> sadd set2 C
(integer) 1
127.0.0.1:6379> sadd set2 D
(integer) 1
127.0.0.1:6379> sadd set2 E
(integer) 1
127.0.0.1:6379> sinter set1 set2 # 交集
1) "B"
2) "C"
127.0.0.1:6379> sunion set1 set2 # 并集
1) "D"
2) "E"
3) "C"
4) "B"
5) "A"
127.0.0.1:6379> sdiff set1 set2 # 差集
1) "A"

127.0.0.1:6379> zadd sortedset1 20 zhangsan # 添加一个
(integer) 1
127.0.0.1:6379> zadd sortedset1 10 lisi 60 wangwu # 添加多个
(integer) 2

127.0.0.1:6379> zrange sortedset1 0 -1
1) "lisi"
2) "zhangsan"
3) "wangwu"

127.0.0.1:6379> zrangebyscore sortedset1 -inf +inf # 从小到大
1) "lisi"
2) "zhangsan"
3) "wangwu"
127.0.0.1:6379> zrevrange sortedset1 0 -1 # 从大到小
1) "wangwu"
2) "zhangsan"
3) "lisi"

127.0.0.1:6379> zrangebyscore sortedset1 -inf +inf withscores # 显示从小到大且附带值
1) "lisi"
2) "10"
3) "zhangsan"
4) "20"
5) "wangwu"
6) "60"
127.0.0.1:6379> zrangebyscore sortedset1 -inf 20 withscores # 显示从小到大，且数值小于20的
1) "lisi"
2) "10"
3) "zhangsan"
4) "20"
127.0.0.1:6379> 

127.0.0.1:6379> zcard sortedset1
(integer) 2

127.0.0.1:6379> zcount sortedset1 10 60
(integer) 3

127.0.0.1:6379> zrange sortedset1 0 -1
1) "lisi"
2) "zhangsan"
3) "wangwu"
127.0.0.1:6379> zrem sortedset1 wangwu # 删除 wangwu 这个元素
(integer) 1
127.0.0.1:6379> zrange sortedset1 0 -1
1) "lisi"
2) "zhangsan"

127.0.0.1:6379> hset hash1 username admin
(integer) 1
127.0.0.1:6379> hset hash1 password admin
(integer) 1

127.0.0.1:6379> hsetnx hash1 username admin888 # 已存在，失败
(integer) 0
127.0.0.1:6379> hsetnx hash1 code 666 # 不存在，成功
(integer) 1

127.0.0.1:6379> hget hash1 password
"admin"

127.0.0.1:6379> hgetall hash1
1) "username"
2) "admin"
3) "password"
4) "admin"

127.0.0.1:6379> hlen hash1
(integer) 2

127.0.0.1:6379> hkeys hash1 # 获取所有 field 字段
1) "username"
2) "password"
127.0.0.1:6379> hvals hash1 # 获取所有 value 值
1) "admin"
2) "admin"

127.0.0.1:6379> hdel hash1 username
(integer) 1

127.0.0.1:6379> hsetnx hash1 code 666
(integer) 1
127.0.0.1:6379> hincrby hash1 code 2
(integer) 668
127.0.0.1:6379> hincrby hash1 code -68
(integer) 600

127.0.0.1:6379> geoadd china:city 116.413384 39.910925 beijing
(integer) 1
127.0.0.1:6379> geoadd china:city 113.271431 23.135336 guangzhou
(integer) 1
127.0.0.1:6379> geoadd china:city 113.582555 22.276565 zhuhai
(integer) 1
127.0.0.1:6379> geoadd china:city 112.556391 37.876989 taiyuan
(integer) 1

127.0.0.1:6379> geopos china:city beijing zhuhai
1) 1) "116.41338318586349487"
2) "39.9109247398676743"
2) 1) "116.41338318586349487"
2) "39.9109247398676743"

127.0.0.1:6379> geodist china:city guangzhou taiyuan
"1641074.3783"
127.0.0.1:6379> geodist china:city guangzhou taiyuan km
"1641.0744"

127.0.0.1:6379> georadius china:city 113.582555 22.276565 500 km
1) "zhuhai"
2) "guangzhou"
127.0.0.1:6379> georadius china:city 113.582555 22.276565 500 km withdist withcoord count 1
1) 1) "zhuhai"
2) "0.0002"
3) 1) "113.58255296945571899"
2) "22.27656546780746538"
127.0.0.1:6379> georadius china:city 113.582555 22.276565 500 km withdist withcoord count 2
1) 1) "zhuhai"
2) "0.0002"
3) 1) "113.58255296945571899"
2) "22.27656546780746538"
2) 1) "guangzhou"
2) "100.7111"
3) 1) "113.27143281698226929"
2) "23.13533660075498233"

127.0.0.1:6379> georadiusbymember china:city zhuhai 500 km
1) "zhuhai"
2) "guangzhou"

127.0.0.1:6379> geohash china:city zhuhai
1) "weby8xk63k0"

127.0.0.1:6379> pfadd test1 A B C D E F G
(integer) 1
127.0.0.1:6379> pfadd test2 C C C D E F G
(integer) 1

127.0.0.1:6379> pfcount test1
(integer) 7
127.0.0.1:6379> pfcount test2
(integer) 5

127.0.0.1:6379> pfmerge test test1 test2
OK
127.0.0.1:6379> pfcount test
(integer) 9

127.0.0.1:6379> setbit sign 0 1
(integer) 0
127.0.0.1:6379> setbit sign 1 0
(integer) 0
127.0.0.1:6379> setbit sign 2 0
(integer) 0
127.0.0.1:6379> setbit sign 3 0
(integer) 0
127.0.0.1:6379> setbit sign 4 1
(integer) 0
127.0.0.1:6379> setbit sign 5 1
(integer) 0
127.0.0.1:6379> setbit sign 6 1
(integer) 0

127.0.0.1:6379> getbit sign 4
(integer) 1
127.0.0.1:6379> getbit sign 2
(integer) 0

127.0.0.1:6379> bitcount sign
(integer) 4

127.0.0.1:6379> set k1 v1
OK
127.0.0.1:6379> set k2 v2
OK
127.0.0.1:6379> multi # 开启事务
OK
127.0.0.1:6379> set k1 v11 # 修改 k1
QUEUED
127.0.0.1:6379> set k2 v22 # 修改 k2
QUEUED
127.0.0.1:6379> exec # 执行事务
1) OK
2) OK
127.0.0.1:6379> get k1
"v11"
127.0.0.1:6379> get k2
"v22"

127.0.0.1:6379> set k1 v1
OK
127.0.0.1:6379> set k2 v2
OK
127.0.0.1:6379> multi # 开启事务
OK
127.0.0.1:6379> set k1 v11 # 修改正常
QUEUED
127.0.0.1:6379> sett k2 v22 # 修改有语法错误
(error) ERR unknown command `sett`, with args beginning with: `k2`, `v22`,
127.0.0.1:6379> exec # 执行事务
(error) EXECABORT Transaction discarded because of previous errors.
127.0.0.1:6379> get k1
"v1"
127.0.0.1:6379> get k2
"v2"

127.0.0.1:6379> set k1 v1
OK
127.0.0.1:6379> set k2 v2
OK
127.0.0.1:6379> multi # 开启事务
OK
127.0.0.1:6379> set k1 v11
QUEUED
127.0.0.1:6379> lpush k2 v22 # 类型错误
QUEUED
127.0.0.1:6379> exec # 执行事务
1) OK
2) (error) WRONGTYPE Operation against a key holding the wrong kind of value
127.0.0.1:6379> get k1
"v11"
127.0.0.1:6379> get k2
"v2"

127.0.0.1:6379> multi
OK
127.0.0.1:6379> set k1 k11
QUEUED
127.0.0.1:6379> set k2 k22
QUEUED
127.0.0.1:6379> discard
OK

127.0.0.1:6379> set k1 v1
OK
127.0.0.1:6379> set k2 v2
OK
127.0.0.1:6379> watch k1 # 监控 k1
OK
127.0.0.1:6379> set k1 v111111 # k1 被修改了
OK
127.0.0.1:6379> multi # 开启事务
OK
127.0.0.1:6379> set k1 v11
QUEUED
127.0.0.1:6379> set k2 v22
QUEUED
127.0.0.1:6379> exec # 执行事务
(nil)
127.0.0.1:6379> get k1
"v111111"
127.0.0.1:6379> get k2
"v2"

127.0.0.1:6379> set k1 v1
OK
127.0.0.1:6379> set k2 v2
OK
127.0.0.1:6379> watch k1 # 监控
OK
127.0.0.1:6379> set k1 v111111
OK
127.0.0.1:6379> unwatch # 取消监控
OK
127.0.0.1:6379> multi
OK
127.0.0.1:6379> set k1 v11
QUEUED
127.0.0.1:6379> set k2 v22
QUEUED
127.0.0.1:6379> exec
1) OK
2) OK
127.0.0.1:6379> get k1
"v11"
127.0.0.1:6379> get k2
"v22"

<dependencies>
<dependency>
<groupId>redis.clients</groupId>
<artifactId>jedis</artifactId>
<version>3.4.0</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>com.alibaba</groupId>
<artifactId>fastjson</artifactId>
<version>1.2.75</version>
</dependency>
</dependencies>

public class Demo01 {
public static void main(String[] args) {
// 远程 linux（虚拟机）
Jedis jedis = new Jedis("192.168.122.1", 6379);
// 测一下是否连通
System.out.println(jedis.ping());
}
}

firewall-cmd --zone=public --add-port=6379/tcp --permanent
# 显示
succss

firewall-cmd --reload
# 显示
success

firewall-cmd --query-port=6379/tcp
# 显示
yes

[[email protected] bin]# redis-cli shutdown
[[email protected] bin]# redis-server myconfig/redis.conf 

// 存储
jedis.set("address","beijing");
// 获取
String address = jedis.get("address");
// 关闭连接
jedis.close();

// 将aaa-bbb存入，且10秒后过期
jedis.setex("aaa",10,"bbb")

// 存储
jedis.lpush("listDemo","zhangsan","lisi","wangwu");//从左
jedis.rpush("listDemo","zhangsan","lisi","wangwu");//从右
// 获取
List<String> mylist = jedis.lrange("listDemo", 0, -1);
// 删除，并且返回元素
String e1 = jedis.lpop("listDemo");//从左
String e2 = jedis.rpop("listDemo");//从右
// 关闭连接
jedis.close();

// 存储
jedis.sadd("setDemo","zhangsan","lisi","wangwu");
// 获取
Set<String> setDemo = jedis.smembers("setDemo");
// 关闭连接
jedis.close();

// 存储
jedis.zadd("sortedsetDemo",20,"zhangsan");
jedis.zadd("sortedsetDemo",10,"lisi");
jedis.zadd("sortedsetDemo",60,"wangwu");
// 获取
Set<String> sortedsetDemo = jedis.zrange("sortedsetDemo", 0, -1);
// 关闭连接
jedis.close();

// 存储
jedis.hset("hashDemo","name","lisi");
jedis.hset("hashDemo","age","20");
// 获取
String name = jedis.hget("hashDemo", "name");
// 获取所有数据
Map<String, String> user = jedis.hgetAll("hashDemo");
Set<String> keySet = user.keySet();
for (String key : keySet) {
//获取value
String value = user.get(key);
System.out.println(key + ":" + value);
}
// 关闭连接
jedis.close();

public class Demo01 {
public static void main(String[] args) {
// 远程 linux（虚拟机）
Jedis jedis = new Jedis("192.168.122.1", 6379);
JSONObject jsonObject = new JSONObject();
jsonObject.put("name", "zhangsan");
jsonObject.put("age", "21");
// 开启事务
Transaction multi = jedis.multi();
String result = jsonObject.toJSONString();
try {
multi.set("userA", result);
multi.set("userB", result);
// 执行事务
multi.exec();
} catch (Exception e) {
// 放弃事务
multi.discard();
} finally {
System.out.println(jedis.get("userA"));
System.out.println(jedis.get("userB"));
// 关闭连接
jedis.close();
}
}
}

@Test
public void testJedisPool(){
// 0.创建一个配置对象
JedisPoolConfig config = new JedisPoolConfig();
config.setMaxTotal(50);
config.setMaxIdle(10);
// 1.创建Jedis连接池对象
JedisPool jedisPool = new JedisPool(config,"192.168.122.1",6379);
// 2.获取连接
Jedis jedis = jedisPool.getResource();
// 3. 存储
jedis.set("name","zhangsan");
// 4. 输出结果
System.out.println(jedis.get("name"));
//5. 关闭 归还到连接池中
jedis.close();;
}

import redis.clients.jedis.Jedis;
import redis.clients.jedis.JedisPool;
import redis.clients.jedis.JedisPoolConfig;
import java.io.IOException;
import java.io.InputStream;
import java.util.Properties;
/**
* JedisPool工具类
* 加载配置文件，配置连接池的参数
* 提供获取连接的方法
*/
public class JedisPoolUtils {
private static JedisPool jedisPool;
static {
//读取配置文件
InputStream is = JedisPoolUtils.class.getClassLoader().getResourceAsStream("jedis.properties");
//创建Properties对象
Properties pro = new Properties();
//关联文件
try {
pro.load(is);
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
//获取数据，设置到JedisPoolConfig中
JedisPoolConfig config = new JedisPoolConfig();
config.setMaxTotal(Integer.parseInt(pro.getProperty("maxTotal")));
config.setMaxIdle(Integer.parseInt(pro.getProperty("maxIdle")));
//初始化JedisPool
jedisPool = new JedisPool(config, pro.getProperty("host"), Integer.parseInt(pro.getProperty("port")));
}
/**
* 获取连接方法
*/
public static Jedis getJedis() {
return jedisPool.getResource();
}
}

host=192.168.122.1
port=6379
maxTotal=50
maxIdle=100

@Test
public void testJedisPoolUtil(){
// 0. 通过连接池工具类获取
Jedis jedis = JedisPoolUtils.getJedis();
// 1. 使用
jedis.set("name","lisi");
System.out.println(jedis.get("name"));
// 2. 关闭 归还到连接池中
jedis.close();;
}

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

# 配置redis
spring.redis.host=192.168.122.1
spring.redis.port=6379

@SpringBootTest
class Redis02BootApplicationTests {
@Autowired
private RedisTemplate redisTemplate;
@Test
void contextLoads() {
redisTemplate.opsForValue().set("name","zhangsan");
System.out.println(redisTemplate.opsForValue().get("name"));
}
}

127.0.0.1:6379> keys *
1) "\xac\xed\x00\x05t\x00\x04name"

@Configuration
public class RedisConfig {
/**
* 自定义 RedisTemplate 怒ban
*
* @param factory
* @return
*/
@Bean
@SuppressWarnings("all")
public RedisTemplate<String, Object> redisTemplate(RedisConnectionFactory factory) {
// 为开发方便，一般直接使用 <String, Object>
RedisTemplate<String, Object> template = new RedisTemplate<String, Object>();
template.setConnectionFactory(factory);
// Json序列化配置
Jackson2JsonRedisSerializer jackson2JsonRedisSerializer = new Jackson2JsonRedisSerializer(Object.class);
ObjectMapper om = new ObjectMapper();
om.setVisibility(PropertyAccessor.ALL, JsonAutoDetect.Visibility.ANY);
om.enableDefaultTyping(ObjectMapper.DefaultTyping.NON_FINAL);
jackson2JsonRedisSerializer.setObjectMapper(om);
// String 的序列化
StringRedisSerializer stringRedisSerializer = new StringRedisSerializer();
// key采用String的序列化方式
template.setKeySerializer(stringRedisSerializer);
// hash的key也采用String的序列化方式
template.setHashKeySerializer(stringRedisSerializer);
// value序列化方式采用jackson
template.setValueSerializer(jackson2JsonRedisSerializer);
// hash的value序列化方式采用jackson
template.setHashValueSerializer(jackson2JsonRedisSerializer);
template.afterPropertiesSet();
return template;
}
}

@SpringBootTest
class Redis02BootApplicationTests {
@Autowired
private RedisTemplate redisTemplate;
@Test
void contextLoads() {
redisTemplate.opsForValue().set("address","beijing");
System.out.println(redisTemplate.opsForValue().get("address"));
}
}

127.0.0.1:6379> keys *
1) "address"
2) "\xac\xed\x00\x05t\x00\x04name"
3) "name2"

    @Autowired
private RedisUtil redisUtil;
@Test
void contextLoads() {
redisUtil.set("address2", "zhuhai");
System.out.println(redisUtil.get("address2"));
}

@Configuration(proxyBeanMethods = false)
@ConditionalOnClass(RedisOperations.class)
// 这个注解！！！
@EnableConfigurationProperties(RedisProperties.class)
@Import({ LettuceConnectionConfiguration.class, JedisConnectionConfiguration.class })
public class RedisAutoConfiguration {
// ...... 省略
}

# 配置redis
spring.redis.host=192.168.122.1
spring.redis.port=6379

@Configuration(proxyBeanMethods = false)
@ConditionalOnClass(RedisOperations.class)
@EnableConfigurationProperties(RedisProperties.class)
// 这个注解！！！
@Import({ LettuceConnectionConfiguration.class, JedisConnectionConfiguration.class })
public class RedisAutoConfiguration {
// ...... 省略
}

// 注解略
public class RedisAutoConfiguration {
@Bean
@ConditionalOnMissingBean(name = "redisTemplate")
public RedisTemplate<Object, Object> redisTemplate(RedisConnectionFactory redisConnectionFactory)
throws UnknownHostException {
RedisTemplate<Object, Object> template = new RedisTemplate<>();
template.setConnectionFactory(redisConnectionFactory);
return template;
}
@Bean
@ConditionalOnMissingBean
public StringRedisTemplate stringRedisTemplate(RedisConnectionFactory redisConnectionFactory)
throws UnknownHostException {
StringRedisTemplate template = new StringRedisTemplate();
template.setConnectionFactory(redisConnectionFactory);
return template;
}
}

@ConditionalOnMissingBean(name = "redisTemplate")

Redis 基础以及进阶的两篇已经全部更新好了，为了字数限制以及阅读方便，分成两篇发布。

本篇主要内容为：NoSQL 引入 Redis ，以及在 Linux7 环境下的安装，配置，以及总结了非常详细的类型，用法以及例子，最后通过 Jedis 以及 Springboot 中的 RedisTemplate 在 IDEA 中远程操作
Redis。

第二篇会主要涉及到配置文件，发布订阅，主从复制，哨兵等一些进阶用法的一个基本使用。

一 简述 NoSQL

可以简单的说，Redis就是一款高性能的NoSQL数据库

(一) 什么是NoSQL?

我们前面所学习的MySQL数据库是典型的的SQL数据库也就是传统的关系型数据库，而我们今天学习的Redis数据库则是一款NoSQL数据库，也叫作非关系型数据库，它与我们熟悉的MySQL等的概念完全是不一样的，它是一项全新的数据库理念，我们帖一组百度百科的解释

说明：我们现在所看到的的博客，RSS，P2P，微博，抖音等均属于 Web2.0的产物，Web2.0相比较过去的Web1.0更加注重于用户的交互，用户不仅可以浏览，还可以上传一些资源到网站上，例如图片文字或者说短视频等，使得用户也参与到了网站内容的制造中去了

(二) 为什么使用NoSQL？

• 部署成本低：部署操作简单，以开源软件为主
• 存储格式丰富：支持 key-value形式、文档、图片等众多形式，包括对象或者集合等格式
• 速度快：数据存储在缓存中，而不是硬盘中，而且例如Redis基于键值对，同时不需要经过SQL层解析，性能非常高

• 无耦合性，易扩展

  • 在SQL中，一个正在使用的数据是不允许删除的，但NoSQL却可以操作

(三) NoSQL可以替代SQL吗？

有人会说，NoSQL = Not SQL ，但是我更倾向这样理解 NoSQL = Not only SQL ，我们不能以一个绝对的结论来判定两项技术的好坏，每一项技术的产生都有其特定的原因，在我看来，NoSQL更适合作为SQL数据库的补充，由于海量数据的出现，性能的要求高了起来，而NoSQL这种产物，对于结构简单但是数据量大的数据处理起来要比传统的SQL快很多，但是同样的，其逻辑运算就必须很简单，否则它也是力不从心的

在我看来，可以简单的说，NoSQL就是以功能换取性能，但是需要处理复杂的业务逻辑还需要使用关系型数据库，所以说想要在模型中完全用NoSQL替代SQL是不现实的，两者更像是互补的关系

SQL的好处：

1. 支持在一个表以及多表之前进行复杂的查询操作
2. 支持对事物的处理，能保证数据的安全要求
3. 学习成本低，资料较多

市面上的NoSQL产品非常多，我们今天所要介绍的就是其中一款基于键值存储的数据库——Redis

(四)NoSQL数据库的四大分类表格分析

二 初识Redis

(一) 什么是 Redis

我们在一开始提到了，Redis就是一款高性能的NoSQL数据库，那么它的应用场景是什么呢？

• 用于用户内容缓存，可以处理大量数据的高访问负载，例如：数据查询，新闻，商品内容
• 任务队列，例如：秒杀，12306
• 在线好友列表
• 应用、网站访问统计排行

由于其基于键值存储，那么可以支持的存储的类型有什么呢？

• 字符串类型 - String
• 列表 - list：linkedlist
• 集合 - set
• 有序集合 - sortedset
• 哈希 - hash：map

(二)下载安装

说明：

推荐使用 Linux 进行部署，所以我们后面也会详细介绍 Linux 中的安装配置方式，但是如果只是想快速学习语法，也可以勉强使用 Windows 版本，安装会简单很多。

(1) linux 推荐

官网：https://redis.io（推荐）

• 访问可能较慢

中文网：http://www.redis.net.cn

• 版本有一些滞后，例如官网已经 6.0.9 了，中文网首页仍挂着 5.0.4

A：下载

# 下载 redis-6.0.9 压缩包
wget http://download.redis.io/releases/redis-6.0.9.tar.gz 

补充：

• 可以通过 http://download.redis.io/rele... 查看选择需要的版本
• 此方式下载后的压缩文件位于 /home 目录下

B：解压

一般来说，我们程序都会放在 /opt 目录下，所以我们先将这个压缩文件移动过去再解压

# 移动此文件到根目录下的 opt 目录中
mv redis-6.0.9.tar.gz /opt
# 解压此文件
tar -zxvf redis-6.0.9.tar.gz

解压后 opt 目录下就多出一个 redis-6.0.9 的文件夹，我们打开它，就可以看到一些文件在其中，其中 redis.conf 是我们一会要用的配置文件，暂时先不理会

解压后的文件貌似也不能运行啊，这是当然的，因为这些文件还没有经过编译和安装，在编译之前，首先要检查一下 GCC 的版本

C：检查 GCC 版本（Redis 6 以下可以忽略）

如果你选择的是 Redis 6 以上的版本，例如这里选择的 6.0.9，你的 gcc 版本如果太低就会导致后面编译出错，最起码你的 gcc 要到 5.3 的版本以上

如果没有 gcc 先进行安装

yum -y install gcc
yum -y install gcc-c++

安装完成后，通过 gcc -v 查看到安装到的版本是 4.x.x 版本的，所以要升级，旧版本的 Redis 可以不去做升级这一步

依次执行下面每一条命令

# 升级到gcc 9.3
yum -y install centos-release-scl
yum -y install devtoolset-9-gcc devtoolset-9-gcc-c++ devtoolset-9-binutils
# scl命令启用只是临时的，退出shell或重启就会恢复原系统gcc版本
scl enable devtoolset-9 bash
# 长期使用 gcc 9.3 还需要进行如下操作
echo "source /opt/rh/devtoolset-9/enable" >>/etc/profile
source /etc/profile

查看一下更新后的版本

D：编译安装

依次执行编译和安装，

# 编译
make
# 安装
make install

make 会慢一下，耐心等待一下，如果出了错误，一般都是 gcc 的问题

安装后的内容一般都在 /usr/local/bin 下

E：拷贝配置文件

我们把原来的配置文件就放在那个解压文件中，我们自己用的，单独复制一份出来，方便我们操作和更改

我们先去 /usr/local/bin 中创建一个新的文件夹，然后把之前解压后的文件夹中的 redis.conf 拷贝过来

# 跳转到指定目录下
cd /usr/local/bin
# 新建一个文件夹
mkdir myconfig
# 复制 /opt/redis-6.0.9/redis.conf 到 当前目录的 myconfig 文件夹下
cp /opt/redis-6.0.9/redis.conf myconfig

看一下过程

F：开启后台运行

为了保证我们的redis可以后台运行，我们去编辑拷贝过来的 redis.conf 配置文件

vim redis.conf

在其中找到 daemonize no

将 no 修改为 yes，保存退出

G：运行 Redis

下面先运行一下其服务端（保证当前在 usr/local/bin 目录下）

# 运行服务端
redis-server myconfig/redis.conf

• 加 myconfig/redis.conf 就是为了制定其启动使用的配置文件

接着运行其客户端

# 运行客户端
redis-cli -p 6379

• 因为本身就是本机，所以只需要指定端口就行了，不需要指定ip

可以简单测试一下，例如 set get 一下，能拿到值就代表成功了

H：关闭服务以及检查进程是否存在

先看一下运行中时，进程的存在情况

# 查看redis 进程
ps -ef|grep redis

在客户端中，可以通过 shutdown 和 exit 执行关闭（这个是在Redis客户端中执行）

# 关闭
127.0.0.1:6379> shutdown
not connected> exit
# 再次查看一下进程状况
[[email protected] bin]# ps -ef|grep redis

(2) windows 不推荐

我们可以去github中寻找windows版本，不过版本会有所滞后，官方起码是没有支持更新的，可能微软还想着能拽他一把。最新的版本好像也都是好几年前的了

https://github.com/microsofta...

解压即可用：分别启动 redis-server.exe 和 redis-cli.exe 就能直接测试使用了吗，有问题修改redis.windows.conf 配置文件

• redis-server.exe：redis服务器端
• redis-cli.exe：redis的客户端
• redis.windows.conf：配置文件

三 Redis 通用命令

(一) 开闭命令

(1) 启动 Redis 服务

redis-server [--port 6379]

有时候参数会过多，建议使用配置文件启动

redis-server [xx/redis.conf]

例如：redis-server myconfig/redis.conf

(2) 客户端连接 Redis

redis-cli [-h 127.0.0.1 -p 6379]

例如 ：redis-cli -p 6379

(3) 停止 Redis

在客户端中（标志有 127.0.0.1:6379>）直接输入 shutown 等即可

# 关闭
127.0.0.1:6379> shutdown
not connected> exit

若在目录中（前面为 $ 等），可以执行

redis-cli shutdown
kill redis-pid

(4) 测试连通性

返回 PONG 即连通了

127.0.0.1:6379> ping
PONG

(二) key 以及通用操作

注：每一种类型的存储方式是不太一样的，所以这里的操作不会讲到添加存储，下面会在每种类型中详细讲解。

只是想简单先测试，可以先暂时用这几个命令（这是 String 类型的）

• 可以使用 set key value 添加

  • set 为命令，key 为键，value 为值
  • 例如：set test ideal-20

• get key 获取到值

(1) 获取所有键

• 语法：keys pattern

127.0.0.1:6379> keys *
1) "test"
2) "test2"

• * 作为通配符，表示任意字符，因为其会遍历所有键，然后显示所有键列表，时间复杂度O(n)，数据量过大的环境，谨慎使用

(2) 获取键总数

• 语法：dbsize

127.0.0.1:6379> dbsize
(integer) 2

• 内部变量存储此值，执行获取操作时，非遍历，因此时间复杂度O(1)

(3) 判断当前 key 是否存在

• 语法：exists key [key ...]

127.0.0.1:6379> exists test
(integer) 1

• 最后返回的是存在的个数

(4) 查询键类型

• 语法： type key

127.0.0.1:6379> type test
string

(5) 移动键

• 语法：move key db

127.0.0.1:6379> move test2 3
(string) 1
127.0.0.1:6379> select 3
OK
127.0.0.1:6379[3]> keys *
1) "ideal-20-2"

• 注：Redis 默认有 16 个数据库 move 代表移动到其中哪个去，然后 select 代表切换到这个数据库

(6) 删除键

• 语法：del key [key ...]

127.0.0.1:6379> del test2
(integer) 1

(7) 设置过期时间

• 秒语法：expire key seconds
• 毫秒语法：pexpire key milliseconds

127.0.0.1:6379> expire test 120
(integer) 1

(8) 查询key的生命周期（秒）

• 秒语法：ttl key
• 毫秒语法：pttl key

127.0.0.1:6379> ttl test
(integer) 116

(9) 设置永不过期

• 语法：persist key

127.0.0.1:6379> persist test
(integer) 1
127.0.0.1:6379> ttl test
(integer) -1

(10) 更改键的名称

• 语法：rename key newkey

127.0.0.1:6379> rename test ideal
OK
127.0.0.1:6379> keys *
1) "ideal"

(11) 清除当前数据库

• 语法：flushdb

127.0.0.1:6379> flushdb
OK
127.0.0.1:6379> keys *
(empty array)

(12) 清除全部数据库的内容

• 语法：flushall

127.0.0.1:6379> flushall
OK
127.0.0.1:6379> keys *
(empty array)
127.0.0.1:6379> 

四 常见支持类型操作

(一) 字符串类型 - string

(1) 存储

• 语法：set key value [EX seconds] [PX milliseconds] [NX|XX]

  • 后面还可以选择性的跟随过期时间

127.0.0.1:6379> set address beijing 5000
OK

(2) 获取

• 语法：get key

127.0.0.1:6379> get address
“beijing”

(3) 删除

• 语法：del key

127.0.0.1:6379> del address
(string) 1

(4) 递增或递减

如果字符串中的值为数字类型，可以进行递增递减，其它类型会报错

• 递增语法：incr key
• 递增语法（指定步长）：incrby key step
• 递减语法：decr key
• 递减语法（指定步长）：decrby key step

127.0.0.1:6379> set age 21
OK
127.0.0.1:6379> incr age # 递增
(integer) 22
127.0.0.1:6379> incrby age 5 # 递增 5
(integer) 27
127.0.0.1:6379> decr age # 递减
(integer) 26
127.0.0.1:6379> decrby age 5 # 递减 5
(integer) 21

(5) 追加内容

• 语法：append key value

127.0.0.1:6379> set ideal hello
OK
127.0.0.1:6379> append ideal ,ideal-20 # 追加内容
(integer) 14
127.0.0.1:6379> get ideal
"hello,ideal-20"

(6) 截取部分字符串

• 语法：getrange key start end

127.0.0.1:6379> get ideal
"hello,ideal-20"
127.0.0.1:6379> getrange ideal 0 3
"hell"
127.0.0.1:6379> getrange ideal 0 -1
"hello,ideal-20"

(7) 替换部分字符串

• 语法：setrange key start

127.0.0.1:6379> get ideal
"hello,ideal-20"
127.0.0.1:6379> setrange ideal 6 bwh # 从下标为6的位置开始替换
(integer) 14
127.0.0.1:6379> get ideal
"hello,bwhal-20"

(8) 获取值的长度

• 语法：strlen key

127.0.0.1:6379> strlen addr1
(integer) 7

(9) 不存在的时候才设置

• 语法：setnx key value

  • 不存在，则创建
  • 存在，则失败

127.0.0.1:6379> setnx address guangdong # address键 不存在，则创建
(integer) 1
127.0.0.1:6379> get address
"guangdong"
127.0.0.1:6379> setnx address beijing # address键 存在，则失败
(integer) 0
127.0.0.1:6379> get address
"guangdong"

(10) 同时存储获取多个值

• 同时存储多个值：mset key1 value1 key2 value2 ...
• 同时获取多个值：mget key1 key2

• 同时存储多个值（保证不存在）：msetnx key1 value1 key2 value2 ...

  • 此操作为原子性操作，要失败全部失败

127.0.0.1:6379> mset addr1 beijing addr2 guangdong addr3 shanghai # 同时存储多个值
OK
127.0.0.1:6379> keys *
1) "addr3"
2) "addr2"
3) "addr1"
127.0.0.1:6379> mget addr1 addr2 addr3 # 同时获取多个值
1) "beijing"
2) "guangdong"
3) "shanghai"
127.0.0.1:6379> msetnx age1 20 age2 25 age3 30 # 第一次同时存储多个值（保证不存在）
(integer) 1
127.0.0.1:6379> msetnx age4 35 age5 40 age1 45 # 第二次同时存储多个值（保证不存在），失败了
(integer) 0
127.0.0.1:6379> 

(11) 设置对象

• 语法：key value （key 例如：user:1 ，value为一个json字符串）

127.0.0.1:6379> set user:1 {name:zhangsan,age:20} # 存一个对象
OK
127.0.0.1:6379> keys *
1) "user:1"
127.0.0.1:6379> get user:1
"{name:zhangsan,age:20}"

• 以上这种 user:1 的设计在 Redis 中是允许的，例子如下
• 语法：对象名:{id}:{filed}

127.0.0.1:6379> mset user:1:name lisi user:1:age 25
OK
127.0.0.1:6379> mget user:1:name user:1:age
1) "lisi"
2) "25"

(12) 先 get 后 set

• 语法：getset

  • 先取到原来的值，然后再把新值覆盖，如果原先没有值返回 nil

127.0.0.1:6379> getset addr beijing # 原先没有值，返回 nil
(nil)
127.0.0.1:6379> get addr
"beijing"
127.0.0.1:6379> getset addr guangdong # 原先有值，返回原先的值，然后覆盖新值
"beijing"
127.0.0.1:6379> get addr
"guangdong"

(二) 列表类型 - list

(1) 添加

A：从左或从右添加元素

• lpush key value：将元素添加到列表左边
• Rpush key value：将元素添加到列表右边

下面演示添加到左边的，右边的是一样的就不演示了

127.0.0.1:6379> lpush list1 A
(integer) 1
127.0.0.1:6379> lpush list1 B
(integer) 2
127.0.0.1:6379> lpush list1 C
(integer) 3
127.0.0.1:6379> lrange list1 0 -1
1) "C"
2) "B"
3) "A"

B：插入新值到某个值前后

• 语法：linsert list before/after value newvalue

127.0.0.1:6379> lrange list1 0 -1
1) "A"
2) "B"
3) "C"
127.0.0.1:6379> linsert list1 before C XXX # 在 C 前插入 XXX
(integer) 4
127.0.0.1:6379> lrange list1 0 -1
1) "A"
2) "B"
3) "XXX"
4) "C"

(2) 获取：

A：根据区间获取值

• 语法：lrange key start end

127.0.0.1:6379> lrange list1 0 -1 # 获取所有值
1) "C"
2) "B"
3) "A"
127.0.0.1:6379> lrange list1 0 1 # 获取指定区间的值
1) "C"
2) "B"

B：根据下标获取值

• 语法：lindex list 下标

127.0.0.1:6379> lrange list1 0 -1
1) "C"
2) "B
127.0.0.1:6379> lindex list1 0
"C"
127.0.0.1:6379> lindex list1 1
"B"

C：获取列表的长度

• 语法 llen list

127.0.0.1:6379> llen list1
(integer) 1

(3) 删除

A：移除最左或最右的元素

• lpop key：删除列表最左边的元素，且返回元素
• rpop key：删除列表最右边的元素，且返回元素

127.0.0.1:6379> lrange list1 0 -1
1) "D"
2) "C"
3) "B"
4) "A"
127.0.0.1:6379> lpop list1 # 删除列表最左边的元素，且返回元素
"D"
127.0.0.1:6379> rpop list1 # 删除列表最右边的元素，且返回元素
"A"
127.0.0.1:6379> lrange list1 0 -1
1) "C"
2) "B"

B：移除指定的值

• 语法：lrem list num value

127.0.0.1:6379> lrange list1 0 -1
1) "C"
2) "C"
3) "B"
4) "A"
127.0.0.1:6379> lrem list1 1 A # 删除1个A
(integer) 1
127.0.0.1:6379> lrange list1 0 -1
1) "C"
2) "C"
3) "B"
127.0.0.1:6379> lrem list1 2 C # 删除2个C
(integer) 2
127.0.0.1:6379> lrange list1 0 -1
1) "B"
127.0.0.1:6379> 

C：移除最后一个元素且添加到另一个list

• rpoplpush list1 list2

127.0.0.1:6379> lrange list1 0 -1
1) "A"
2) "B"
3) "C"
127.0.0.1:6379> rpoplpush list1 list2 # 移除 list1 中最后一个元素，且添加到list2 中去
"C"
127.0.0.1:6379> lrange list1 0 -1
1) "A"
2) "B"
127.0.0.1:6379> lrange list2 0 -1
1) "C"

(4) 根据下标范围截取 list

• 语法：ltrim list start end

127.0.0.1:6379> rpush list1 A
(integer) 1
127.0.0.1:6379> rpush list1 B
(integer) 2
127.0.0.1:6379> rpush list1 C
(integer) 3
127.0.0.1:6379> rpush list1 D
(integer) 4
127.0.0.1:6379> ltrim list1 1 2 # 截取下标为1到2的值
OK
127.0.0.1:6379> lrange list1 0 -1
1) "B"
2) "C"

(5) 替换指定下标的值

语法：lset list 下标 value

127.0.0.1:6379> exists list1 # 判断是否存在此list
(integer) 0
127.0.0.1:6379> lset list1 0 beijing # 不存在，替换报错
(error) ERR no such key
127.0.0.1:6379> lpush list1 guangdong # 创建一个list
(integer) 1
127.0.0.1:6379> lindex list1 0
"guangdong"
127.0.0.1:6379> lset list1 0 beijing # 存在，替换成功
OK
127.0.0.1:6379> lindex list1 0
"beijing"

(三) 集合类型 - set

set：一种无序（不保证有序）集合，且元素不能重复

(1) 添加

• 语法：sadd key value

127.0.0.1:6379> sadd set1 A
(integer) 1
127.0.0.1:6379> sadd set1 B
(integer) 1
127.0.0.1:6379> sadd set1 C
(integer) 1
127.0.0.1:6379> sadd set1 C # set的值不能重复
(integer) 0
127.0.0.1:6379> smembers set1 # 查询指定set的所有值，乱序
1) "B"
2) "A"
3) "C"

(2) 获取

A：获取set集合中的所有元素

• 语法：smembers key

127.0.0.1:6379> smesmbers set1 # 查询指定set的所有值，乱序
1) "B"
2) "A"
3) "C"

B：获取元素的个数

• 语法：scard set

127.0.0.1:6379> scard set1
(integer) 3

C：随机获取元素

• 语法：sembers set [num]

  • 默认获取一个随机元素，后跟数字，代表随机获取几个元素

127.0.0.1:6379> smembers set1
1) "D"
2) "B"
3) "A"
4) "C"
127.0.0.1:6379> srandmember set1 # 获取一个随机元素
"D"
127.0.0.1:6379> srandmember set1 # 获取一个随机元素
"B"
127.0.0.1:6379> srandmember set1 2 # 获取两个随机元素
1) "A"
2) "D"

(3) 删除

A：删除set集合中某元素

• 语法：srem key value

127.0.0.1:6379> srem set1 C # 删除 C 这个元素
(integer) 1
127.0.0.1:6379> smembers set1
1) "B"
2) "A"

B：随机删除一个元素

• 语法：spop set

127.0.0.1:6379> smembers set1
1) "D"
2) "B"
3) "A"
4) "C"
127.0.0.1:6379> spop set1 # 随机删除一个元素
"A"
127.0.0.1:6379> spop set1 # 随机删除一个元素
"B"
127.0.0.1:6379> smembers set1
1) "D"
2) "C"

(4) 移动指定值到另一个set

• 语法：smove set1 set2 value

127.0.0.1:6379> smembers set1
1) "D"
2) "C"
127.0.0.1:6379> smove set1 set2 D # 从 set1 移动 D 到 set2
(integer) 1
127.0.0.1:6379> smembers set1
1) "C"
127.0.0.1:6379> smembers set2
1) "D"

(5) 交集 并集 差集

• sinter set1 set2：交集
• sunion set1 set2：并集
• sdiff set1 set2：差集

127.0.0.1:6379> sadd set1 A
(integer) 1
127.0.0.1:6379> sadd set1 B
(integer) 1
127.0.0.1:6379> sadd set1 C
(integer) 1
127.0.0.1:6379> sadd set2 B
(integer) 1
127.0.0.1:6379> sadd set2 C
(integer) 1
127.0.0.1:6379> sadd set2 D
(integer) 1
127.0.0.1:6379> sadd set2 E
(integer) 1
127.0.0.1:6379> sinter set1 set2 # 交集
1) "B"
2) "C"
127.0.0.1:6379> sunion set1 set2 # 并集
1) "D"
2) "E"
3) "C"
4) "B"
5) "A"
127.0.0.1:6379> sdiff set1 set2 # 差集
1) "A"

(四) 有序集合类型 - sortedset/zset

此类型和 set 一样也是 string 类型元素的集合，且不允许重复的元素

不同的是每个元素都会关联一个double类型的分数，redis正是通过分数来为集合中的成员进行从小到大的排序

有序集合的成员是唯一，但分数(score)却可以重复

(1) 添加

• 语法：zadd key score value [score value ... ...]

127.0.0.1:6379> zadd sortedset1 20 zhangsan # 添加一个
(integer) 1
127.0.0.1:6379> zadd sortedset1 10 lisi 60 wangwu # 添加多个
(integer) 2

(2) 获取

A：获取所有值（默认排序）

• 语法：zrange sortedset start end [withscores]

  • 根据那个值的大小进行了排序，例如上面的 10 20 60

127.0.0.1:6379> zrange sortedset1 0 -1
1) "lisi"
2) "zhangsan"
3) "wangwu"

B：获取所有值（从小到大和从大到小）

• zrangebyscore sortedset -inf +inf：从小到大
• zrevrange sortedset 0 -1：从大到小

127.0.0.1:6379> zrangebyscore sortedset1 -inf +inf # 从小到大
1) "lisi"
2) "zhangsan"
3) "wangwu"
127.0.0.1:6379> zrevrange sortedset1 0 -1 # 从大到小
1) "wangwu"
2) "zhangsan"
3) "lisi"

C：获取值且附带数值

• zrangebyscore sortedset -inf +inf withscores：从小到大且附带值

127.0.0.1:6379> zrangebyscore sortedset1 -inf +inf withscores # 显示从小到大且附带值
1) "lisi"
2) "10"
3) "zhangsan"
4) "20"
5) "wangwu"
6) "60"
127.0.0.1:6379> zrangebyscore sortedset1 -inf 20 withscores # 显示从小到大，且数值小于20的
1) "lisi"
2) "10"
3) "zhangsan"
4) "20"
127.0.0.1:6379> 

D：获取有序集合中的个数

• 语法：zcard sortedset

127.0.0.1:6379> zcard sortedset1
(integer) 2

E：获取指定区间成员数量

• 语法：zcount sortedset start end （strat 和 end是指那个数值，而不是什么下标）

127.0.0.1:6379> zcount sortedset1 10 60
(integer) 3

(2) 删除

• zrem key value

127.0.0.1:6379> zrange sortedset1 0 -1
1) "lisi"
2) "zhangsan"
3) "wangwu"
127.0.0.1:6379> zrem sortedset1 wangwu # 删除 wangwu 这个元素
(integer) 1
127.0.0.1:6379> zrange sortedset1 0 -1
1) "lisi"
2) "zhangsan"

(五) 哈希类型 - hash

(1) 添加

A：普通添加

• 语法：hset hash field value

127.0.0.1:6379> hset hash1 username admin
(integer) 1
127.0.0.1:6379> hset hash1 password admin
(integer) 1

B：不存在才可以添加

• 语法：hsetnx hash filed value

127.0.0.1:6379> hsetnx hash1 username admin888 # 已存在，失败
(integer) 0
127.0.0.1:6379> hsetnx hash1 code 666 # 不存在，成功
(integer) 1

(2) 获取

A：获取指定的field对应的值

• 语法：hget hash field [ key field ... ...]

127.0.0.1:6379> hget hash1 password
"admin"

B：获取所有的field和value

• 语法：hgetall hash

127.0.0.1:6379> hgetall hash1
1) "username"
2) "admin"
3) "password"
4) "admin"

C：获取 hash 的字段数量

• 语法：hlen hash

127.0.0.1:6379> hlen hash1
(integer) 2

D：只获取所有 field 或 value

• hkeys hash：获取所有 field 字段
• hvals hash：获取所有 value 值

127.0.0.1:6379> hkeys hash1 # 获取所有 field 字段
1) "username"
2) "password"
127.0.0.1:6379> hvals hash1 # 获取所有 value 值
1) "admin"
2) "admin"

(3) 删除

• 语法：hdel hash field

127.0.0.1:6379> hdel hash1 username
(integer) 1

(4) 自增自减

• hincrby hash field 增量

127.0.0.1:6379> hsetnx hash1 code 666
(integer) 1
127.0.0.1:6379> hincrby hash1 code 2
(integer) 668
127.0.0.1:6379> hincrby hash1 code -68
(integer) 600

五 三种特殊数据类型

(一) Geospatial（地理位置）

使用经纬度，作为地理坐标，然后存储到一个有序集合 zset/sortedset 中去保存，所以 zset 中的命令也是可以使用的

• 特别是需要删除一个位置时，没有GEODEL命令，是因为你可以用ZREM来删除一个元素（其结构就是一个有序结构）
• Geospatial 这个类型可以用来实现存储城市坐标，一般都不是自己录入，因为城市数据都是固定的，所以都是通过 Java 直接导入的，下面都是一些例子而已
• Geospatial 还可以用来实现附近的人这种概念，每一个位置就是人当前的经纬度，还有一些能够测量距离等等的方法，后面都会提到

命令列表：

(1) 存储经纬度

• 语法：geoadd key longitud latitude member [..]

  • longitud——经度、 latitude——纬度
  • 有效的经度从-180度到180度。
  • 有效的纬度从-85.05112878度到85.05112878度。

127.0.0.1:6379> geoadd china:city 116.413384 39.910925 beijing
(integer) 1
127.0.0.1:6379> geoadd china:city 113.271431 23.135336 guangzhou
(integer) 1
127.0.0.1:6379> geoadd china:city 113.582555 22.276565 zhuhai
(integer) 1
127.0.0.1:6379> geoadd china:city 112.556391 37.876989 taiyuan
(integer) 1

(2) 获取集合中一个或者多个成员的坐标

• 语法：geopos key member [member..]

127.0.0.1:6379> geopos china:city beijing zhuhai
1) 1) "116.41338318586349487"
2) "39.9109247398676743"
2) 1) "116.41338318586349487"
2) "39.9109247398676743"

(3) 返回两个给定位置之间的距离

• 语法：geodist key member1 member2 [unit]

  • 单位默认为米，可以修改，跟在 member 后即可，例如 km

  • 指定单位的参数 unit 必须是以下单位的其中一个：

    • m 表示单位为米

    • km 表示单位为千米

    • mi 表示单位为英里

    • ft 表示单位为英尺

127.0.0.1:6379> geodist china:city guangzhou taiyuan
"1641074.3783"
127.0.0.1:6379> geodist china:city guangzhou taiyuan km
"1641.0744"

(4) 查找附近的元素（给定经纬度和长度）

• 含义：以给定的经纬度为中心， 返回集合包含的位置元素当中

• 语法：georadius key longitude latitude radius m|km|mi|ft WITHCOORD [WITHHASH] [COUNT count]

  • 与中心的距离不超过给定最大距离的所有位置元素

  • 通过georadius就可以完成 附近的人功能（例如这个位置我们输入的是人当前的位置）

    • withcoord：带上坐标
    • withdist：带上距离，单位与半径单位相同
    • count ：只显示前n个(按距离递增排序)

127.0.0.1:6379> georadius china:city 113.582555 22.276565 500 km
1) "zhuhai"
2) "guangzhou"
127.0.0.1:6379> georadius china:city 113.582555 22.276565 500 km withdist withcoord count 1
1) 1) "zhuhai"
2) "0.0002"
3) 1) "113.58255296945571899"
2) "22.27656546780746538"
127.0.0.1:6379> georadius china:city 113.582555 22.276565 500 km withdist withcoord count 2
1) 1) "zhuhai"
2) "0.0002"
3) 1) "113.58255296945571899"
2) "22.27656546780746538"
2) 1) "guangzhou"
2) "100.7111"
3) 1) "113.27143281698226929"
2) "23.13533660075498233"

(5) 查找附近的元素（指定已有成员和长度）

• 含义：5 与 4 相同，给定的不是经纬度而是集合中的已有成员
• 语法：GEORADIUSBYMEMBER key member radius...

127.0.0.1:6379> georadiusbymember china:city zhuhai 500 km
1) "zhuhai"
2) "guangzhou"

(6) 返回一个或多个位置元素的Geohash表示

• 语法：geohash key member1 [member2..]

127.0.0.1:6379> geohash china:city zhuhai
1) "weby8xk63k0"

(二) Hyperloglog（基数统计）

HyperLogLog 是用来做基数（数据集中不重复的元素的个数）统计的算法，其底层使用string数据类型

HyperLogLog 的优点是：

• 在输入元素的数量或者体积非常非常大时，计算基数所需的空间总是固定的、并且是很小的

  • 花费 12 KB 内存，就可以计算接近 2^64 个不同元素的基数

因为 HyperLogLog 只会根据输入元素来计算基数，而不会储存输入元素本身，所以 HyperLogLog 不能像集合那样，返回输入的各个元素

一个常见的例子：

• 传统实现，存储用户的id,然后每次进行比较。当用户变多之后这种方式及其浪费空间，而我们的目的只是计数，Hyperloglog就能帮助我们利用最小的空间完成。

(1) 添加

含义：添加指定元素到 HyperLogLog 中

语法：PFADD key element1 [elememt2..]

127.0.0.1:6379> pfadd test1 A B C D E F G
(integer) 1
127.0.0.1:6379> pfadd test2 C C C D E F G
(integer) 1

(2) 估算myelx的基数

含义：返回给定 HyperLogLog 的基数估算值

语法：PFCOUNT key [key]

127.0.0.1:6379> pfcount test1
(integer) 7
127.0.0.1:6379> pfcount test2
(integer) 5

(3) 合并

含义：将多个 HyperLogLog 合并为一个 HyperLogLog

语法：PFMERGE destkey sourcekey [sourcekey..]

127.0.0.1:6379> pfmerge test test1 test2
OK
127.0.0.1:6379> pfcount test
(integer) 9

(三) BitMaps（位图）

BitMaps 使用位存储，信息状态只有 0 和 1

• Bitma p是一串连续的2进制数字（0或1），每一位所在的位置为偏移(offset)，在bitmap上可执行AND,OR,XOR,NOT以及其它位操作
• 这种类型的应用场景很多，例如统计员工是否打卡，或者登陆未登录，活跃不活跃，都可以考虑使用此类型

(1) 设置值

• 含义：为指定key的offset位设置值
• 语法：setbit key offset value

127.0.0.1:6379> setbit sign 0 1
(integer) 0
127.0.0.1:6379> setbit sign 1 0
(integer) 0
127.0.0.1:6379> setbit sign 2 0
(integer) 0
127.0.0.1:6379> setbit sign 3 0
(integer) 0
127.0.0.1:6379> setbit sign 4 1
(integer) 0
127.0.0.1:6379> setbit sign 5 1
(integer) 0
127.0.0.1:6379> setbit sign 6 1
(integer) 0

(2) 获取

• 含义：获取offset位的值
• 语法：getbit key offset

127.0.0.1:6379> getbit sign 4
(integer) 1
127.0.0.1:6379> getbit sign 2
(integer) 0

(3) 统计

• 含义：统计字符串被设置为1的bit数，也可以指定统计范围按字节
• 语法：bitcount key [start end]

127.0.0.1:6379> bitcount sign
(integer) 4

六 事务

(一) 定义

定义：Redis 事务的本质是一组命令的集合

• 事务支持一次执行多个命令，一个事务中所有命令都会被序列化
• 在事务执行过程，会按照顺序串行化执行队列中的命令，其他客户端提交的命令请求不会插入到事务执行命令序列中

即：redis事务就是一次性、顺序性、排他性的执行一个队列中的一系列命令

首先

(二) 特点

(1)不保证原子性

可能受到关系型数据库的影响，大家会将事务一概而论的认为数据库中的事务都是原子性的，但其实，Redis 中的事务是非原子性的。

原子性：所有的操作要么全做完，要么就全不做，事务必须是一个最小的整体，即像化学组中的原子，是构成物质的最小单位。

• 数据库中的某个事务中要更新 t1表、t2表的某条记录，当事务提交，t1、t2两个表都被更新，只要其中一个表操作失败，事务就会回滚

非原子性：与原子性反之

• 数据库中的某个事务中要更新 t1表、t2表的某条记录，当事务提交，t1、t2两个表都被更新，若其中一个表操作失败，另一个表操作继续，事务不会回滚

(2) 不支持事务回滚

多数事务失败是由语法错误或者数据结构类型错误导致的，而语法的错误是在命令入队前就进行检测，而类型错误是在执行时检测的，Redis为提升性能而采用这种简单的事务

(3) 事务没有隔离级别的概念

批量操作在发送 EXEC 命令前被放入队列缓存，并不会被实际执行，也就不存在事务内的查询要看到事务里的更新，事务外查询不能看到

(三) 相关命令

(1) 开启事务

含义：开启事务，下一步就会将内容逐个放入队列中去，然后通过 exec 命令，原子化的执行

命令：multi

由于 multi 和 exec 需要搭配使用，所以在第二点一起演示示例

(2) 执行事务

含义：执行事务中的所有操作

命令：exec

A：正常开启且执行一个事务

首先先存一个 k1 和 k2，开启事务后，对这两个值进行修改，然后将这个事务执行，最后发现两个 OK ，然后用 get 查看一下值的变化

127.0.0.1:6379> set k1 v1
OK
127.0.0.1:6379> set k2 v2
OK
127.0.0.1:6379> multi # 开启事务
OK
127.0.0.1:6379> set k1 v11 # 修改 k1
QUEUED
127.0.0.1:6379> set k2 v22 # 修改 k2
QUEUED
127.0.0.1:6379> exec # 执行事务
1) OK
2) OK
127.0.0.1:6379> get k1
"v11"
127.0.0.1:6379> get k2
"v22"

B：语法错误导致的事务失败

语法错误（编译器错误）导致的事务失败，会使得保持原值，例如下文事务中，修改 k1 没问题，但是修改 k2 的时候出现了语法错误，set 写成了 sett ，执行 exec 也会出错，最后发现 k1 和 k2 的值都没有变

127.0.0.1:6379> set k1 v1
OK
127.0.0.1:6379> set k2 v2
OK
127.0.0.1:6379> multi # 开启事务
OK
127.0.0.1:6379> set k1 v11 # 修改正常
QUEUED
127.0.0.1:6379> sett k2 v22 # 修改有语法错误
(error) ERR unknown command `sett`, with args beginning with: `k2`, `v22`,
127.0.0.1:6379> exec # 执行事务
(error) EXECABORT Transaction discarded because of previous errors.
127.0.0.1:6379> get k1
"v1"
127.0.0.1:6379> get k2
"v2"

C：类型错误导致的事务失败

类型错误（运行时错误）导致的事务异常，例如下面 k2 被当做了一个 list 处理，这样在运行时就会报错，最后事务提交失败，但是并不会回滚，结果就是 k1 修改成功，而 k2 失败

127.0.0.1:6379> set k1 v1
OK
127.0.0.1:6379> set k2 v2
OK
127.0.0.1:6379> multi # 开启事务
OK
127.0.0.1:6379> set k1 v11
QUEUED
127.0.0.1:6379> lpush k2 v22 # 类型错误
QUEUED
127.0.0.1:6379> exec # 执行事务
1) OK
2) (error) WRONGTYPE Operation against a key holding the wrong kind of value
127.0.0.1:6379> get k1
"v11"
127.0.0.1:6379> get k2
"v2"

(3) 取消事务

这个没什么好说的，就是取消执行

127.0.0.1:6379> multi
OK
127.0.0.1:6379> set k1 k11
QUEUED
127.0.0.1:6379> set k2 k22
QUEUED
127.0.0.1:6379> discard
OK

(4) watch 监控

Redis的命令是原子性的，而事务是非原子性的，通过 watch 这个命令可以实现 Redis 具有回滚的一个效果

做法就是，在 multi 之前先用 watch 监控某些键值对，然后继续开启以及执行事务

• 如果 exec 执行事务时，这些被监控的键值对没发生改变，它会执行事务队列中的命令
• 如果 exec 执行事务时，被监控的键值对发生了变化，则将不会执行事务中的任何命令，然后取消事务中的操作

我们监控 k1，然后再事务开启之前修改了 k1，又想在事务中修改 k1 ，可以看到最后结果中，事务中的操作就都没有执行了

127.0.0.1:6379> set k1 v1
OK
127.0.0.1:6379> set k2 v2
OK
127.0.0.1:6379> watch k1 # 监控 k1
OK
127.0.0.1:6379> set k1 v111111 # k1 被修改了
OK
127.0.0.1:6379> multi # 开启事务
OK
127.0.0.1:6379> set k1 v11
QUEUED
127.0.0.1:6379> set k2 v22
QUEUED
127.0.0.1:6379> exec # 执行事务
(nil)
127.0.0.1:6379> get k1
"v111111"
127.0.0.1:6379> get k2
"v2"

(5) unwatch 取消监控

取消后，就可以正常执行了

127.0.0.1:6379> set k1 v1
OK
127.0.0.1:6379> set k2 v2
OK
127.0.0.1:6379> watch k1 # 监控
OK
127.0.0.1:6379> set k1 v111111
OK
127.0.0.1:6379> unwatch # 取消监控
OK
127.0.0.1:6379> multi
OK
127.0.0.1:6379> set k1 v11
QUEUED
127.0.0.1:6379> set k2 v22
QUEUED
127.0.0.1:6379> exec
1) OK
2) OK
127.0.0.1:6379> get k1
"v11"
127.0.0.1:6379> get k2
"v22"

七 IDEA 中使用 Jedis 操作 Redis

Jedis 是一款可以让我们在java中操作redis数据库的工具，下载其jar包，或者引入到 maven 中即可，使用还是非常简单的

(一) 引入依赖和编码

我这里创建了一个空项目，然后创建一个普通的 maven 模块用来演示 jedis

首先引入 jedis 依赖，后面需要所以还引入了fastjson

版本自己去 maven 中去查就可以了，因为我们 linux 中安装的 redis 是一个新的版本，所以我们依赖也用了最新的

<dependencies>
<dependency>
<groupId>redis.clients</groupId>
<artifactId>jedis</artifactId>
<version>3.4.0</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>com.alibaba</groupId>
<artifactId>fastjson</artifactId>
<version>1.2.75</version>
</dependency>
</dependencies>

创建测试类

• 如果是本机，例如 windows 下，启动 win 下的 redis 服务，然后用 127.0.0.1 访问
• 如果是远程机器，虚拟机或者云服务器，使用对应 ip 访问
• new Jedis 时空构造代表默认值 "localhost", 6379端口

public class Demo01 {
public static void main(String[] args) {
// 远程 linux（虚拟机）
Jedis jedis = new Jedis("192.168.122.1", 6379);
// 测一下是否连通
System.out.println(jedis.ping());
}
}

(二) 连接 linux 的操作步骤

如果直接输入ip和端口，会连接不上，所以需要先做以下操作

① 保证 6379 端口开放

以 centos 7.9 为例，其他版本例如 6.x 可以查一下具体命令，以及防火墙是不是给拦截了，只要保证端口能访问到就可以了

• 开启6379端口

firewall-cmd --zone=public --add-port=6379/tcp --permanent
# 显示
succss

• 重启防火墙

firewall-cmd --reload
# 显示
success

• 检查端口是否开启

firewall-cmd --query-port=6379/tcp
# 显示
yes

• 重启 redis 服务

[[email protected] bin]# redis-cli shutdown
[[email protected] bin]# redis-server myconfig/redis.conf 

你还可以在 window 的机器上，使用 telnet 192.168.122.1 6379 的方式测试一下是否能访问到，如果出现错误，请检查端口和防火墙的问题

② 修改 redis 配置文件

• 注释绑定的ip地址（注释掉 bind 127.0.0.1 这一句）

• 设置保护模式为 no（protected-mode 把 yes 改为 no）

  • Linux上的 redis 处于安全保护模式，这就让你无法从虚拟机外部去轻松建立连接，所以在 redis.conf 中设置保护模式（protected-mode）为 no

再次在 IDEA 中访问，就可以访问到了

(三) 常见 API

(1) 字符串类型 - String

// 存储
jedis.set("address","beijing");
// 获取
String address = jedis.get("address");
// 关闭连接
jedis.close();

补充：setex() 方法可以存储数据，并且指定过期时间

// 将aaa-bbb存入，且10秒后过期
jedis.setex("aaa",10,"bbb")

(2) 列表类型 - list

// 存储
jedis.lpush("listDemo","zhangsan","lisi","wangwu");//从左
jedis.rpush("listDemo","zhangsan","lisi","wangwu");//从右
// 获取
List<String> mylist = jedis.lrange("listDemo", 0, -1);
// 删除，并且返回元素
String e1 = jedis.lpop("listDemo");//从左
String e2 = jedis.rpop("listDemo");//从右
// 关闭连接
jedis.close();

(3) 集合类型 - set

// 存储
jedis.sadd("setDemo","zhangsan","lisi","wangwu");
// 获取
Set<String> setDemo = jedis.smembers("setDemo");
// 关闭连接
jedis.close();

(4) 有序集合类型 - sortedset/zset

// 存储
jedis.zadd("sortedsetDemo",20,"zhangsan");
jedis.zadd("sortedsetDemo",10,"lisi");
jedis.zadd("sortedsetDemo",60,"wangwu");
// 获取
Set<String> sortedsetDemo = jedis.zrange("sortedsetDemo", 0, -1);
// 关闭连接
jedis.close();

(5) 哈希类型 - hash

// 存储
jedis.hset("hashDemo","name","lisi");
jedis.hset("hashDemo","age","20");
// 获取
String name = jedis.hget("hashDemo", "name");
// 获取所有数据
Map<String, String> user = jedis.hgetAll("hashDemo");
Set<String> keySet = user.keySet();
for (String key : keySet) {
//获取value
String value = user.get(key);
System.out.println(key + ":" + value);
}
// 关闭连接
jedis.close();

(四) Jedis 执行事务

public class Demo01 {
public static void main(String[] args) {
// 远程 linux（虚拟机）
Jedis jedis = new Jedis("192.168.122.1", 6379);
JSONObject jsonObject = new JSONObject();
jsonObject.put("name", "zhangsan");
jsonObject.put("age", "21");
// 开启事务
Transaction multi = jedis.multi();
String result = jsonObject.toJSONString();
try {
multi.set("userA", result);
multi.set("userB", result);
// 执行事务
multi.exec();
} catch (Exception e) {
// 放弃事务
multi.discard();
} finally {
System.out.println(jedis.get("userA"));
System.out.println(jedis.get("userB"));
// 关闭连接
jedis.close();
}
}
}

为了将结果显示出来，在关闭前添加两句输出语句

执行结果：

{"name":"zhangsan","age":"21"}
{"name":"zhangsan","age":"21"}

(五) Jedis 连接池

为什么我们要使用连接池呢？

我们要使用Jedis，必须建立连接，我们每一次进行数据交互的时候，都需要建立连接，Jedis虽然具有较高的性能，但建立连接却需要花费较多的时间，如果使用连接池则可以同时在客户端建立多个连接并且不释放，连接的时候只需要通过一定的方式获取已经建立的连接，用完则归还到连接池，这样时间就大大的节省了

下面就是我们直接创建了一个连接池，不过我们使用时一般都会封装一个工具类

@Test
public void testJedisPool(){
// 0.创建一个配置对象
JedisPoolConfig config = new JedisPoolConfig();
config.setMaxTotal(50);
config.setMaxIdle(10);
// 1.创建Jedis连接池对象
JedisPool jedisPool = new JedisPool(config,"192.168.122.1",6379);
// 2.获取连接
Jedis jedis = jedisPool.getResource();
// 3. 存储
jedis.set("name","zhangsan");
// 4. 输出结果
System.out.println(jedis.get("name"));
//5. 关闭 归还到连接池中
jedis.close();;
}

(一) 连接池工具类

直接使用工具类就可以了

import redis.clients.jedis.Jedis;
import redis.clients.jedis.JedisPool;
import redis.clients.jedis.JedisPoolConfig;
import java.io.IOException;
import java.io.InputStream;
import java.util.Properties;
/**
* JedisPool工具类
* 加载配置文件，配置连接池的参数
* 提供获取连接的方法
*/
public class JedisPoolUtils {
private static JedisPool jedisPool;
static {
//读取配置文件
InputStream is = JedisPoolUtils.class.getClassLoader().getResourceAsStream("jedis.properties");
//创建Properties对象
Properties pro = new Properties();
//关联文件
try {
pro.load(is);
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
//获取数据，设置到JedisPoolConfig中
JedisPoolConfig config = new JedisPoolConfig();
config.setMaxTotal(Integer.parseInt(pro.getProperty("maxTotal")));
config.setMaxIdle(Integer.parseInt(pro.getProperty("maxIdle")));
//初始化JedisPool
jedisPool = new JedisPool(config, pro.getProperty("host"), Integer.parseInt(pro.getProperty("port")));
}
/**
* 获取连接方法
*/
public static Jedis getJedis() {
return jedisPool.getResource();
}
}

别忘了配置文件

host=192.168.122.1
port=6379
maxTotal=50
maxIdle=100

调用代码

@Test
public void testJedisPoolUtil(){
// 0. 通过连接池工具类获取
Jedis jedis = JedisPoolUtils.getJedis();
// 1. 使用
jedis.set("name","lisi");
System.out.println(jedis.get("name"));
// 2. 关闭 归还到连接池中
jedis.close();;
}

八 SpringBoot 整合 Redis

(一) 简单使用（存在序列化问题）

① 创建 Springboot项目或模块，引入依赖

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

可以看到，这个官方的 starter 引入了 Redis，但是并没有引入 Jedis，而是引入了 Lettuce

② 编写配置文件

# 配置redis
spring.redis.host=192.168.122.1
spring.redis.port=6379

③ 测试代码

@SpringBootTest
class Redis02BootApplicationTests {
@Autowired
private RedisTemplate redisTemplate;
@Test
void contextLoads() {
redisTemplate.opsForValue().set("name","zhangsan");
System.out.println(redisTemplate.opsForValue().get("name"));
}
}

运行结果：

zhangsan

(二) 使用自定义 RedisTemplate 模板（推荐）

上述操作，在 IDEA 中的结果肯定是没问题的，但是我们去 Linux 中去看一下 Redis 的内容，却发现 key 都是乱码，例如存储的 name 却变成了如下内容

127.0.0.1:6379> keys *
1) "\xac\xed\x00\x05t\x00\x04name"

这就是序列化的问题，下面我们会分析这个问题，这里先给出解决方案，即自定义 RedisTemplate 模板

① 自定义 RedisConfig 类

@Configuration
public class RedisConfig {
/**
* 自定义 RedisTemplate 怒ban
*
* @param factory
* @return
*/
@Bean
@SuppressWarnings("all")
public RedisTemplate<String, Object> redisTemplate(RedisConnectionFactory factory) {
// 为开发方便，一般直接使用 <String, Object>
RedisTemplate<String, Object> template = new RedisTemplate<String, Object>();
template.setConnectionFactory(factory);
// Json序列化配置
Jackson2JsonRedisSerializer jackson2JsonRedisSerializer = new Jackson2JsonRedisSerializer(Object.class);
ObjectMapper om = new ObjectMapper();
om.setVisibility(PropertyAccessor.ALL, JsonAutoDetect.Visibility.ANY);
om.enableDefaultTyping(ObjectMapper.DefaultTyping.NON_FINAL);
jackson2JsonRedisSerializer.setObjectMapper(om);
// String 的序列化
StringRedisSerializer stringRedisSerializer = new StringRedisSerializer();
// key采用String的序列化方式
template.setKeySerializer(stringRedisSerializer);
// hash的key也采用String的序列化方式
template.setHashKeySerializer(stringRedisSerializer);
// value序列化方式采用jackson
template.setValueSerializer(jackson2JsonRedisSerializer);
// hash的value序列化方式采用jackson
template.setHashValueSerializer(jackson2JsonRedisSerializer);
template.afterPropertiesSet();
return template;
}
}

② 调用

@SpringBootTest
class Redis02BootApplicationTests {
@Autowired
private RedisTemplate redisTemplate;
@Test
void contextLoads() {
redisTemplate.opsForValue().set("address","beijing");
System.out.println(redisTemplate.opsForValue().get("address"));
}
}

我们分别存储了 name2 和 address 这两个key，去终端中查看一下

127.0.0.1:6379> keys *
1) "address"
2) "\xac\xed\x00\x05t\x00\x04name"
3) "name2"

可以看到，问题被解决了

(三) 封装一个工具类

我们操作追求的是便捷，而每次都是用一大堆 redisTemplate.opsForValue().xxxxx 很长的命令，所以封装一个工具类能更加事半功倍，具体工具类我就不在这里贴了，因为太长了，后面我会传到 github上去然后更新链接，当然了百度上其实一搜一大把

例如下面，我们使用工具类后就可以很简单的使用封装 redisTemplate 后的方法了

    @Autowired
private RedisUtil redisUtil;
@Test
void contextLoads() {
redisUtil.set("address2", "zhuhai");
System.out.println(redisUtil.get("address2"));
}

(四) 简单分析原理

这一块的简单分析，主要想要弄清楚四个内容

• ① 是不是不再使用 Jedis 了，而是使用 Lettuce
• ② 查看配置文件的配置属性
• ③ 如何操作 Redis
• ④ 序列化问题（即存储乱码问题）

在以前 Springboot 的文章中，关于自动配置的原理中可知，整合一个内容的时候，都会有一个自动配置类，然后再 spring.factories 中能找到它的完全限定类名

进入 spring.factories，查找关于 redis 的自动装配类

进入 RedisAutoConfiguration 类后，在注解中就能看到 RedisProperties 类的存在，这很显然是关于配置文件的类

@Configuration(proxyBeanMethods = false)
@ConditionalOnClass(RedisOperations.class)
// 这个注解！！！
@EnableConfigurationProperties(RedisProperties.class)
@Import({ LettuceConnectionConfiguration.class, JedisConnectionConfiguration.class })
public class RedisAutoConfiguration {
// ...... 省略
}

进入 RedisProperties 类

alt + 7 可以在 IDEA 中查看到这个类中的属性方法等，这里查看一下其属性

例如地址端口，超时时间等等配置都清楚了，例如我们当时的配置文件是这样配的

# 配置redis
spring.redis.host=192.168.122.1
spring.redis.port=6379

继续回到类，查看下面一个注解，发现有两个类

• LettuceConnectionConfiguration
• JedisConnectionConfiguration

@Configuration(proxyBeanMethods = false)
@ConditionalOnClass(RedisOperations.class)
@EnableConfigurationProperties(RedisProperties.class)
// 这个注解！！！
@Import({ LettuceConnectionConfiguration.class, JedisConnectionConfiguration.class })
public class RedisAutoConfiguration {
// ...... 省略
}

先来进入 Jedis 这个看看，GenericObjectPool 和 Jedis 这两个内容都是默认缺失的，所以是不会生效的

再来看看 LettuceConnectionConfiguration，是没有问题的，所以确实现在默认的实现都是使用 Lettuce 了

继续回到 RedisAutoConfiguration

其 Bean 只有两个

• RedisTemplate
• StringRedisTemplate

这种 XxxTemplate ，例如 JdbcTemplate、RestTemplate 等等都是通过 Template 来操作这些组件，所以这里的两个 Template 也是这也昂，分别用来操作 Redis 和 Redis 的 String 数据类型（因为 String 类型很常用）

// 注解略
public class RedisAutoConfiguration {
@Bean
@ConditionalOnMissingBean(name = "redisTemplate")
public RedisTemplate<Object, Object> redisTemplate(RedisConnectionFactory redisConnectionFactory)
throws UnknownHostException {
RedisTemplate<Object, Object> template = new RedisTemplate<>();
template.setConnectionFactory(redisConnectionFactory);
return template;
}
@Bean
@ConditionalOnMissingBean
public StringRedisTemplate stringRedisTemplate(RedisConnectionFactory redisConnectionFactory)
throws UnknownHostException {
StringRedisTemplate template = new StringRedisTemplate();
template.setConnectionFactory(redisConnectionFactory);
return template;
}
}

特别注意这一个注解

@ConditionalOnMissingBean(name = "redisTemplate")

它的意思就是说如果没有自定义，就默认使用这个，这也就是告诉我们，我们可以自己自定义Template，来覆盖掉默认的，前面的使用中我们知道，使用默认的 Template 会涉及到乱码，也就是序列化问题

因为在网络中传输的对象需要序列化，否则就是乱码

我们进入默认的 RedisTemplate 看看

首先看到的就是一些关于序列化的参数

往下看，可以看到默认的序列化方式使用的是 Jdk 序列化，而我们自定义中使用的是 Json 序列化

而默认的RedisTemplate中的所有序列化器都是使用这个序列化器

RedisSerializer 中为我们提供了多种序列化方式

所以后来我们就自定了 RedisTemplate 模板，重新定义了各种类型的序列化方式，这也是我们推荐的做法

以上是 【Java】【1w字+干货】第一篇，基础：让你的 Redis 不再只是安装吃灰到卸载（Linux环境） 的全部内容， 来源链接： utcz.com/a/107722.html