本文只对Redis的常见命令和客户端使用做介绍
1.初识Redis
Redis是一种键值型的NoSql数据库,这里有两个关键字:
- 键值型
- NoSql
其中键值型,是指Redis中存储的数据都是以key、value对的形式存储,而value的形式多种多样,可以是字符串、数值、甚至json:
而NoSql则是相对于传统关系型数据库而言,有很大差异的一种数据库。
1.1.认识NoSQL
NoSql可以翻译做Not Only Sql(不仅仅是SQL),或者是No Sql(非Sql的)数据库。是相对于传统关系型数据库而言,有很大差异的一种特殊的数据库,因此也称之为非关系型数据库。
1.1.1.结构化与非结构化
传统关系型数据库是
结构化数据
,每一张表都有严格的约束信息:字段名、字段数据类型、字段约束等等信息,插入的数据必须遵守这些约束:
而NoSql则对数据库格式没有严格约束,往往形式松散,自由。
- 可以是键值型:
- 也可以是文档型:
- 甚至可以是图格式:
1.1.2.关联和非关联
传统数据库的表与表之间往往存在关联,例如外键:
而非关系型数据库不存在关联关系,要维护关系要么靠代码中的业务逻辑,要么靠数据之间的
耦合
:
{ id: 1, name: "张三", orders: [ { id: 1, item: { id: 10, title: "荣耀6", price: 4999 } }, { id: 2, item: { id: 20, title: "小米11", price: 3999 } } ] }
此处要维护“张三”的
订单与商品
“荣耀”和“小米11”的关系,不得不冗余的将这两个商品保存在张三的订单文档中
,不够优雅。还是建议用业务来维护关联关系。
1.1.3.查询方式
传统关系型数据库会基于Sql语句做查询,语法有统一标准;
而不同的非关系数据库查询语法差异极大,五花八门各种各样。
1.1.4.事务
传统关系型数据库能满足事务ACID的原则。
传统关系型数据库能满足事务ACID的原则。
而非关系型数据库往往不支持事务,或者不能严格保证ACID的特性,只能实现基本的一致性。
1.1.5.总结
除了上述四点以外,在存储方式、扩展性、查询性能上关系型与非关系型也都有着显著差异,总结如下:
- 存储方式
- 关系型数据库基于
磁盘进行存储
,会有大量的磁盘IO,对性能有一定影响 - 非关系型数据库,他们的操作更多的是
依赖于内存
来操作,内存的读写速度会非常快,性能自然会好一些
- 关系型数据库基于
- 扩展性
- 关系型数据库集群模式一般是
主从
,主从数据一致,起到数据备份的作用,称为垂直扩展
。 - 非关系型数据库可以将数据拆分,存储在不同机器上,可以保存海量数据,解决内存大小有限的问题。称为
水平扩展
。 关系型数据库
因为表之间存在关联关系
,如果做水平扩展会给数据查询带来很多麻烦。(分库分表)
- 关系型数据库集群模式一般是
1.2.认识Redis
Redis诞生于2009年全称是Remote Dictionary Server 远程词典服务器,是一个基于内存的键值型NoSQL数据库。
- 特征:
- 键值(key-value)型,value支持多种不同数据结构,功能丰富
- 单线程,每个命令具备原子性
- 低延迟,速度快(基于内存、IO多路复用、良好的编码)。
- 支持数据持久化
- 支持主从集群、分片集群
- 支持多语言客户端
作者:Antirez
Redis的官方网站地址:https://redis.io/
1.3.安装Redis
安装文章 附带可视化工具
2.Redis常见命令
Redis是典型的key-value数据库,key一般是字符串,而value包含很多不同的数据类型:
- Redis为了方便我们学习,将操作不同数据类型的命令也做了分组,在官网( https://redis.io/commands )可以查看到不同的命令:
- 中文版命令手册
不同类型的命令称为一个group,我们也可以通过help命令来查看各种不同group的命令:
是在redis客户端执行命令
接下来,我们就学习常见的五种基本数据类型的相关命令。
2.1.Redis通用命令
通用指令是部分数据类型的,都可以使用的指令,常见的有:
- KEYS:查看符合模板的所有key
- DEL:删除一个指定的key
- EXISTS:判断key是否存在
- EXPIRE:给一个key设置有效期,有效期到期时该key会被自动删除
- TTL:查看一个KEY的剩余有效期
通过help [command] 可以查看一个命令的具体用法,例如:
# 查看keys命令的帮助信息: 127.0.0.1:6379> help keys KEYS pattern summary: Find all keys matching the given pattern since: 1.0.0 group: generic
2.2.String类型
String类型,也就是字符串类型,是Redis中简单的存储类型。
其value是字符串,不过根据字符串的格式不同,又可以分为3类:
- string:普通字符串
- int:整数类型,可以做自增、自减操作
- float:浮点类型,可以做自增、自减操作
不管是哪种格式,底层都是字节数组形式存储,只不过是编码方式不同。字符串类型的大空间不能超过512m.
2.2.1.String的常见命令
String的常见命令有:
- SET:添加或者修改已经存在的一个String类型的键值对
- GET:根据key获取String类型的value
- MSET:批量添加多个String类型的键值对
- MGET:根据多个key获取多个String类型的value
- INCR:让一个整型的key自增1
- INCRBY:让一个整型的key自增并指定步长,例如:incrby num 2 让num值自增2
- INCRBYFLOAT:让一个浮点类型的数字自增并指定步长
- SETNX:添加一个String类型的键值对,前提是这个key不存在,否则不执行
- SETEX:添加一个String类型的键值对,并且指定有效期
2.2.2.Key结构
Redis没有类似MySQL中的Table的概念,我们该如何区分不同类型的key呢?
例如,需要存储用户、商品信息到redis,有一个用户id是1,有一个商品id恰好也是1,此时如果使用id作为key,那就会冲突了,该怎么办?
我们可以通过给key添加前缀加以区分,不过这个前缀不是随便加的,有一定的规范:
Redis的key允许有多个单词形成层级结构,多个单词之间用':'隔开,格式如下:
项目名:业务名:类型:id
这个格式并非固定,也可以根据自己的需求来删除或添加词条。这样以来,我们就可以把不同类型的数据区分开了。从而避免了key的冲突问题。
例如我们的项目名称叫 heima,有user和product两种不同类型的数据,我们可以这样定义key:
user相关的key:heima:user:1
product相关的key:heima:product:1
如果Value是一个Java对象,例如一个User对象,则可以将对象序列化为JSON字符串后存储:
并且,在Redis的桌面客户端中,还会以相同前缀作为层级结构,让数据看起来层次分明,关系清晰:
2.3.Hash类型
Hash类型,也叫散列,其value是一个无序字典,类似于Java中的HashMap结构。
String结构是将对象序列化为JSON字符串后存储,当需要修改对象某个字段时很不方便:
Hash结构可以将对象中的每个字段独立存储,可以针对单个字段做CRUD:
Hash的常见命令有:
HSET key field value:添加或者修改hash类型key的field的值
HGET key field:获取一个hash类型key的field的值
HMSET:批量添加多个hash类型key的field的值
HMGET:批量获取多个hash类型key的field的值
HGETALL:获取一个hash类型的key中的所有的field和value
HKEYS:获取一个hash类型的key中的所有的field
HINCRBY:让一个hash类型key的字段值自增并指定步长
HSETNX:添加一个hash类型的key的field值,前提是这个field不存在,否则不执行
2.4.List类型
Redis中的List类型与Java中的LinkedList类似,可以看做是一个双向链表结构。既可以支持正向检索和也可以支持反向检索。
特征也与LinkedList类似:
- 有序
- 元素可以重复
- 插入和删除快
- 查询速度一般
常用来存储一个有序数据,例如:朋友圈点赞列表,评论列表等。
List的常见命令有:
- LPUSH key element ... :向列表左侧插入一个或多个元素
- LPOP key:移除并返回列表左侧的个元素,没有则返回nil
- RPUSH key element ... :向列表右侧插入一个或多个元素
- RPOP key:移除并返回列表右侧的个元素
- LRANGE key star end:返回一段角标范围内的所有元素
- BLPOP和BRPOP:与LPOP和RPOP类似,只不过在没有元素时等待指定时间,而不是直接返回nil
问题
- 如何用list模拟栈
- 如何用list模拟队列
- 如何用list模拟阻塞队列
2.5.Set类型
Redis的Set结构与Java中的HashSet类似,可以看做是一个value为null的HashMap。因为也是一个hash表,因此具备与HashSet类似的特征:
无序
元素不可重复
查找快
支持交集、并集、差集等功能
Set的常见命令有:
- SADD key member ... :向set中添加一个或多个元素
- SREM key member ... : 移除set中的指定元素
- SCARD key: 返回set中元素的个数
- SISMEMBER key member:判断一个元素是否存在于set中
- SMEMBERS:获取set中的所有元素
- SINTER key1 key2 ... :求key1与key2的交集 (共有的)
- SINTER key1 key2 ... :求key1与key2的差集 (key1有 key2没有)
- SUNION key1 key2 ... :求key1与key2的并集 (所有的,去掉重复)
例如两个集合:s1和s2:
求交集:SINTER s1 s2
求s1与s2的不同:SDIFF s1 s2
练习:
- 将下列数据用Redis的Set集合来存储:
- 张三的好友有:李四、王五、赵六
- 李四的好友有:王五、麻子、二狗
- 利用Set的命令实现下列功能:
- 计算张三的好友有几人
- 计算张三和李四有哪些共同好友
- 查询哪些人是张三的好友却不是李四的好友
- 判断张三是否是李四的好友
- 将李四从张三的好友列表中移除
2.6.SortedSet类型
Redis的SortedSet是一个可排序的set集合,与Java中的TreeSet有些类似,但底层数据结构却差别很大。SortedSet中的每一个元素都带有一个score属性,可以基于score属性对元素排序,底层的实现是一个跳表(SkipList)加 hash表。
SortedSet具备下列特性:
- 可排序
- 元素不重复
- 查询速度快
因为SortedSet的可排序特性,经常被用来实现排行榜这样的功能。
SortedSet的常见命令有:
- ZADD key score member:添加一个或多个元素到sorted set ,如果已经存在则更新其score值
- ZREM key member:删除sorted set中的一个指定元素
- ZSCORE key member : 获取sorted set中的指定元素的score值
- ZRANK key member:获取sorted set 中的指定元素的排名
- ZCARD key:获取sorted set中的元素个数
- ZCOUNT key min max:统计score值在给定范围内的所有元素的个数
- ZINCRBY key increment member:让sorted set中的指定元素自增,步长为指定的increment值
- ZRANGE key min max:按照score排序后,获取指定排名范围内的元素
- ZRANGEBYSCORE key min max:按照score排序后,获取指定score范围内的元素
- ZDIFF、ZINTER、ZUNION:求差集、交集、并集
注意:所有的排名默认都是升序
,如果要降序则在命令的Z后面添加REV即可,例如:
升序获取sorted set 中的指定元素的排名:ZRANK key member
降序获取sorted set 中的指定元素的排名:ZREVRANK key memeber
练习题:
将班级的下列学生得分存入Redis的SortedSet中:
Jack 85, Lucy 89, Rose 82, Tom 95, Jerry 78, Amy 92, Miles 76
并实现下列功能:
- 删除Tom同学
- 获取Amy同学的分数
- 获取Rose同学的排名
- 查询80分以下有几个学生
- 给Amy同学加2分
- 查出成绩前3名的同学
- 查出成绩80分以下的所有同学
3.Redis的Java客户端
在Redis官网中提供了各种语言的客户端,地址:https://redis.io/docs/clients/
其中Java客户端也包含很多:
标记为*的就是推荐使用的java客户端,包括:
- Jedis和Lettuce:这两个主要是提供了
Redis命令对应的API
,方便我们操作Redis,而SpringDataRedis又对这两种做了抽象和封装
,因此我们后期会直接以SpringDataRedis来学习。(SpringBoot默认使用的是Lettuce) - Redisson:是在Redis基础上实现了分布式的可伸缩的java数据结构,例如Map、Queue等,而且支持跨进程的同步机制:Lock、Semaphore等待,比较适合用来实现特殊的功能需求。
3.1.Jedis客户端
Jedis的官网地址: https://github.com/redis/jedis
3.1.1.快速入门
我们先来个快速入门:
1)引入依赖:
<!--jedis--> <dependency> <groupId>redis.clients</groupId> <artifactId>jedis</artifactId> <version>3.7.0</version> </dependency> <!--单元测试--> <dependency> <groupId>org.junit.jupiter</groupId> <artifactId>junit-jupiter</artifactId> <version>5.7.0</version> <scope>test</scope> </dependency>
2)建立连接
新建一个单元测试类,内容如下:
private Jedis jedis; @BeforeEach void setUp() { // 1.建立连接 // jedis = new Jedis("192.168.150.101", 6379); jedis = JedisConnectionFactory.getJedis(); // 2.设置密码 jedis.auth("123321"); // 3.选择库 jedis.select(); }
3)测试:
@Test void testString() { // 存入数据 String result = jedis.set("name", "虎哥"); System.out.println("result = " + result); // 获取数据 String name = jedis.get("name"); System.out.println("name = " + name); } @Test void testHash() { // 插入hash数据 jedis.hset("user:1", "name", "Jack"); jedis.hset("user:1", "age", "21"); // 获取 Map<String, String> map = jedis.hgetAll("user:1"); System.out.println(map); }
4)释放资源
@AfterEach void tearDown() { if (jedis != null) { jedis.close(); } }
3.1.2.连接池
Jedis本身是线程不安全的,并且频繁的创建和销毁连接会有性能损耗,因此我们推荐大家使用Jedis连接池代替Jedis的直连方式。
连接池的作用就是解决频繁的创建和销毁带来的性能损耗
package com.heima.jedis.util; import redis.clients.jedis.*; public class JedisConnectionFactory { private static JedisPool jedisPool; static { // 配置连接池 JedisPoolConfig poolConfig = new JedisPoolConfig(); poolConfig.setMaxTotal(8); // 大连接数量 poolConfig.setMaxIdle(8); // 空闲时保留的大连接数量 poolConfig.setMinIdle();// 空闲时保留的小连接数量 poolConfig.setMaxWaitMillis(1000); //当没有连接时 多等待1秒 1s后报错 // 创建连接池对象,参数:连接池配置、服务端ip、服务端端口、超时时间、密码 jedisPool = new JedisPool(poolConfig, "192.168.150.101", 6379, 1000, "123321"); } /** * 获取jedis连接 */ public static Jedis getJedis(){ return jedisPool.getResource(); } }
3.2.SpringDataRedis客户端
SpringData是Spring中数据操作的模块,包含对各种数据库的集成
,其中对Redis的集成模块就叫做SpringDataRedis,官网地址:https://spring.io/projects/spring->
SpringDataRedis中提供了RedisTemplate工具类,其中封装了各种对Redis的操作。并且将不同数据类型的操作API封装到了不同的类型中:
3.2.1.快速入门
SpringBoot已经提供了对SpringDataRedis的支持,使用非常简单。
首先,新建一个maven项目,然后按照下面步骤执行:
1)引入依赖
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 https://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd"> <modelVersion>4.0.0</modelVersion> <parent> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId> <version>2.5.7</version> <relativePath/> <!-- lookup parent from repository --> </parent> <groupId>com.heima</groupId> <artifactId>redis-demo</artifactId> <version>0.0.1-SNAPSHOT</version> <name>redis-demo</name> <description>Demo project for Spring Boot</description> <properties> <java.version>1.8</java.version> </properties> <dependencies> <!--redis依赖--> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter- style="padding: 0px; margin: 0px; color: rgb(235, 60, 84);"></artifactId> </dependency> <!--common-pool--> <dependency> <groupId>org.apache.commons</groupId> <artifactId>commons-pool2</artifactId> </dependency> <!--Jackson依赖--> <dependency> <groupId>com.fasterxml.jackson.core</groupId> <artifactId>jackson-databind</artifactId> </dependency> <dependency> <groupId>org.projectlombok</groupId> <artifactId>lombok</artifactId> <optional>true</optional> </dependency> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId> <scope>test</scope> </dependency> </dependencies> <build> <plugins> <plugin> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-maven-plugin</artifactId> <configuration> <excludes> <exclude> <groupId>org.projectlombok</groupId> <artifactId>lombok</artifactId> </exclude> </excludes> </configuration> </plugin> </plugins> </build> </project>
2)配置Redis
spring: redis: host: 192.168.150.101 port: 6379 password: 123321 lettuce: pool: max-active: 8 max-idle: 8 min-idle: max-wait: 100ms
3)注入RedisTemplate
因为有了SpringBoot的自动装配,我们可以拿来就用:
@SpringBootTest class RedisStringTests { @Autowired private RedisTemplate redisTemplate; }
4)编写测试
@SpringBootTest class RedisStringTests { @Autowired private RedisTemplate edisTemplate; @Test void testString() { // 写入一条String数据 redisTemplate.opsForValue().set("name", "虎哥"); // 获取string数据 Object name = stringRedisTemplate.opsForValue().get("name"); System.out.println("name = " + name); } }
3.2.2.自定义序列化
RedisTemplate可以接收任意Object作为值写入Redis:
只不过写入前会把Object序列化为字节形式,默认是采用JDK序列化,得到的结果是这样的:
缺点:
- 可读性差
- 内存占用较大
我们可以自定义RedisTemplate的序列化方式,代码如下:
@Configuration public class RedisConfig { @Bean public RedisTemplate<String, Object> redisTemplate(RedisConnectionFactory connectionFactory){ // 创建RedisTemplate对象 RedisTemplate<String, Object> template = new RedisTemplate<>(); // 设置连接工厂 template.setConnectionFactory(connectionFactory); // 创建JSON序列化工具 GenericJackson2JsonRedisSerializer jsonRedisSerializer = new GenericJackson2JsonRedisSerializer(); // 设置Key的序列化 template.setKeySerializer(RedisSerializer.string()); template.setHashKeySerializer(RedisSerializer.string()); // 设置Value的序列化 template.setValueSerializer(jsonRedisSerializer); template.setHashValueSerializer(jsonRedisSerializer); // 返回 return template; } }
这里采用了JSON序列化来代替默认的JDK序列化方式。终结果如图:
整体可读性有了很大提升,并且能将Java对象自动的序列化为JSON字符串,并且查询时能自动把JSON反序列化为Java对象。不过,其中记录了序列化时对应的class名称
,目的是为了查询时实现自动反序列化
。这会带来额外的内存开销
。
3.2.3.StringRedisTemplate(推荐)
为了节省内存空间,我们可以不使用JSON序列化器来处理value,而是统一使用String序列化器,要求只能存储String类型的key和value。当需要存储Java对象时,手动完成对象的序列化和反序列化。
因为存入和读取时的序列化及反序列化都是我们自己实现的,SpringDataRedis就不会将class信息写入Redis了。
这种用法比较普遍,因此SpringDataRedis就提供了RedisTemplate的子类:StringRedisTemplate,它的key和value的序列化方式默认就是String方式。
省去了我们自定义RedisTemplate的序列化方式的步骤,而是直接使用:
@Autowired private StringRedisTemplate stringRedisTemplate; // JSON序列化工具 private static final ObjectMapper mapper = new ObjectMapper(); @Test void testSaveUser() throws JsonProcessingException { // 创建对象 User user = new User("虎哥", 21); // 手动序列化 String json = mapper.writeValueAsString(user); // 写入数据 stringRedisTemplate.opsForValue().set("user:200", json); // 获取数据 String jsonUser = stringRedisTemplate.opsForValue().get("user:200"); // 手动反序列化 User user1 = mapper.readValue(jsonUser, User.class); System.out.println("user1 = " + user1); }