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基于Spring boot和Mybatis外卖项目瑞吉外卖Day9-Redis的快速入门

网友: 文章列表 2024-03-21 19:14:16

基于Spring boot和Mybatis外卖项目瑞吉外卖Day9-Redis的快速入门

4.Redis常见命令

4.1 Redis数据结构介绍

Redis是一个key-value的数据库，key一般是String类型，不过value的类型多种多样：

贴心小建议：命令不要死记，学会查询就好啦

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：

当然我们也可以通过Help命令来帮助我们去查看命令

4.2 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：

课堂代码如下

  • KEYS
127.0.0.1:6379> keys *
1) "name"
2) "age"
127.0.0.1:6379># 查询以a开头的key
127.0.0.1:6379> keys a*
1) "age"
127.0.0.1:6379>

贴心小提示：在生产环境下，不推荐使用keys 命令，因为这个命令在key过多的情况下，效率不高

  • DEL
127.0.0.1:6379> help delDEL key [key ...]summary: Delete a keysince: 1.0.0group: generic127.0.0.1:6379> del name #删除单个
(integer) 1  #成功删除1个127.0.0.1:6379> keys *
1) "age"127.0.0.1:6379> MSET k1 v1 k2 v2 k3 v3 #批量添加数据
OK127.0.0.1:6379> keys *
1) "k3"
2) "k2"
3) "k1"
4) "age"127.0.0.1:6379> del k1 k2 k3 k4
(integer) 3   #此处返回的是成功删除的key，由于redis中只有k1,k2,k3 所以只成功删除3个，最终返回
127.0.0.1:6379>127.0.0.1:6379> keys * #再查询全部的key
1) "age"	#只剩下一个了
127.0.0.1:6379>

贴心小提示：同学们在拷贝代码的时候，只需要拷贝对应的命令哦~

  • EXISTS
127.0.0.1:6379> help EXISTSEXISTS key [key ...]summary: Determine if a key existssince: 1.0.0group: generic127.0.0.1:6379> exists age
(integer) 1127.0.0.1:6379> exists name
(integer) 0
  • EXPIRE

贴心小提示：内存非常宝贵，对于一些数据，我们应当给他一些过期时间，当过期时间到了之后，他就会自动被删除~

127.0.0.1:6379> expire age 10
(integer) 1127.0.0.1:6379> ttl age
(integer) 8127.0.0.1:6379> ttl age
(integer) 6127.0.0.1:6379> ttl age
(integer) -2127.0.0.1:6379> ttl age
(integer) -2  #当这个key过期了，那么此时查询出来就是-2 127.0.0.1:6379> keys *
(empty list or set)127.0.0.1:6379> set age 10 #如果没有设置过期时间
OK127.0.0.1:6379> ttl age
(integer) -1  # ttl的返回值就是-1

4.3 Redis命令-String命令

String类型，也就是字符串类型，是Redis中最简单的存储类型。

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

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

贴心小提示：以上命令除了INCRBYFLOAT 都是常用命令

  • SET 和GET: 如果key不存在则是新增，如果存在则是修改
127.0.0.1:6379> set name Rose  //原来不存在
OK127.0.0.1:6379> get name 
"Rose"127.0.0.1:6379> set name Jack //原来存在，就是修改
OK127.0.0.1:6379> get name
"Jack"
  • MSET和MGET
127.0.0.1:6379> MSET k1 v1 k2 v2 k3 v3
OK127.0.0.1:6379> MGET name age k1 k2 k3
1) "Jack" //之前存在的name
2) "10"   //之前存在的age
3) "v1"
4) "v2"
5) "v3"
  • INCR和INCRBY和DECY
127.0.0.1:6379> get age 
"10"127.0.0.1:6379> incr age //增加1
(integer) 11127.0.0.1:6379> get age //获得age
"11"127.0.0.1:6379> incrby age 2 //一次增加2
(integer) 13 //返回目前的age的值127.0.0.1:6379> incrby age 2
(integer) 15127.0.0.1:6379> incrby age -1 //也可以增加负数，相当于减
(integer) 14127.0.0.1:6379> incrby age -2 //一次减少2个
(integer) 12127.0.0.1:6379> DECR age //相当于 incr 负数，减少正常用法
(integer) 11127.0.0.1:6379> get age 
"11"
  • SETNX
127.0.0.1:6379> help setnxSETNX key valuesummary: Set the value of a key, only if the key does not existsince: 1.0.0group: string127.0.0.1:6379> set name Jack  //设置名称
OK
127.0.0.1:6379> setnx name lisi //如果key不存在，则添加成功
(integer) 0
127.0.0.1:6379> get name //由于name已经存在，所以lisi的操作失败
"Jack"
127.0.0.1:6379> setnx name2 lisi //name2 不存在，所以操作成功
(integer) 1
127.0.0.1:6379> get name2 
"lisi"
  • SETEX
127.0.0.1:6379> setex name 10 jack
OK127.0.0.1:6379> ttl name
(integer) 8127.0.0.1:6379> ttl name
(integer) 7127.0.0.1:6379> ttl name
(integer) 5

4.4 Redis命令-Key的层级结构

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s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：

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。

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：

KEY VALUE
heima:user:1 {“id”:1, “name”: “Jack”, “age”: 21}
heima:product:1 {“id”:1, “name”: “小米11”, “price”: 4999}

一旦我们向redis采用这样的方式存储，那么在可视化界面中，redis会以层级结构来进行存储，形成类似于这样的结构，更加方便Redis获取数据

4.5 Redis命令-Hash命令

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类型的常见命令

  • 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

贴心小提示：哈希结构也是我们以后实际开发中常用的命令哟

  • HSET和HGET
127.0.0.1:6379> HSET heima:user:3 name Lucy//大key是 heima:user:3 小key是name，小value是Lucy
(integer) 1
127.0.0.1:6379> HSET heima:user:3 age 21// 如果操作不存在的数据，则是新增
(integer) 1
127.0.0.1:6379> HSET heima:user:3 age 17 //如果操作存在的数据，则是修改
(integer) 0
127.0.0.1:6379> HGET heima:user:3 name 
"Lucy"
127.0.0.1:6379> HGET heima:user:3 age
"17"
  • HMSET和HMGET
127.0.0.1:6379> HMSET heima:user:4 name HanMeiMei
OK
127.0.0.1:6379> HMSET heima:user:4 name LiLei age 20 sex man
OK
127.0.0.1:6379> HMGET heima:user:4 name age sex
1) "LiLei"
2) "20"
3) "man"
  • HGETALL
127.0.0.1:6379> HGETALL heima:user:4
1) "name"
2) "LiLei"
3) "age"
4) "20"
5) "sex"
6) "man"
  • HKEYS和HVALS
127.0.0.1:6379> HKEYS heima:user:4
1) "name"
2) "age"
3) "sex"
127.0.0.1:6379> HVALS heima:user:4
1) "LiLei"
2) "20"
3) "man"
  • HINCRBY
127.0.0.1:6379> HINCRBY  heima:user:4 age 2
(integer) 22
127.0.0.1:6379> HVALS heima:user:4
1) "LiLei"
2) "22"
3) "man"
127.0.0.1:6379> HINCRBY  heima:user:4 age -2
(integer) 20
  • HSETNX
127.0.0.1:6379> HSETNX heima:user4 sex woman
(integer) 1
127.0.0.1:6379> HGETALL heima:user:3
1) "name"
2) "Lucy"
3) "age"
4) "17"
127.0.0.1:6379> HSETNX heima:user:3 sex woman
(integer) 1
127.0.0.1:6379> HGETALL heima:user:3
1) "name"
2) "Lucy"
3) "age"
4) "17"
5) "sex"
6) "woman"

4.6 Redis命令-List命令

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第一个元素，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第一个元素
  • 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
  • LPUSH和RPUSH
127.0.0.1:6379> LPUSH users 1 2 3
(integer) 3
127.0.0.1:6379> RPUSH users 4 5 6
(integer) 6
  • LPOP和RPOP
127.0.0.1:6379> LPOP users
"3"
127.0.0.1:6379> RPOP users
"6"
  • LRANGE
127.0.0.1:6379> LRANGE users 1 2
1) "1"
2) "4"

4.7 Redis命令-Set命令

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类型的常见命令

  • 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
  • SDIFF key1 key2 … ：求key1与key2的差集
  • SUNION key1 key2 …：求key1和key2的并集

例如两个集合：s1和s2:

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求交集：SINTER s1 s2

求s1与s2的不同：SDIFF s1 s2

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具体命令

127.0.0.1:6379> sadd s1 a b c
(integer) 3
127.0.0.1:6379> smembers s1
1) "c"
2) "b"
3) "a"
127.0.0.1:6379> srem s1 a
(integer) 1127.0.0.1:6379> SISMEMBER s1 a
(integer) 0127.0.0.1:6379> SISMEMBER s1 b
(integer) 1127.0.0.1:6379> SCARD s1
(integer) 2

案例

  • 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
  • 查询张三和李四的好友总共有哪些人
  • 判断李四是否是张三的好友
  • 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
127.0.0.1:6379> SADD zs lisi wangwu zhaoliu
(integer) 3127.0.0.1:6379> SADD ls wangwu mazi ergou
(integer) 3127.0.0.1:6379> SCARD zs
(integer) 3127.0.0.1:6379> SINTER zs ls
1) "wangwu"127.0.0.1:6379> SDIFF zs ls
1) "zhaoliu"
2) "lisi"127.0.0.1:6379> SUNION zs ls
1) "wangwu"
2) "zhaoliu"
3) "lisi"
4) "mazi"
5) "ergou"127.0.0.1:6379> SISMEMBER zs lisi
(integer) 1127.0.0.1:6379> SISMEMBER ls zhangsan
(integer) 0127.0.0.1:6379> SREM zs lisi
(integer) 1127.0.0.1:6379> SMEMBERS zs
1) "zhaoliu"
2) "wangwu"

4.8 Redis命令-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

5.Redis的Java客户端-Jedis

在Redis官网中提供了各种语言的客户端，地址：https://redis.io/docs/clients/

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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。
  • 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。

5.1 Jedis快速入门

入门案例详细步骤

案例分析：

0）创建工程：

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(0);
}

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();}
}

5.2 Jedis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

有关池化思想，并不仅仅是这里会使用，很多地方都有，比如说我们的数据库连接池，比如我们tomcat中的线程池，这些都是池化思想的体现。

5.2.1.创建Jedis的连接池

public class JedisConnectionFacotry {private static final JedisPool jedisPool;static {//配置连接池JedisPoolConfig poolConfig = new JedisPoolConfig();poolConfig.setMaxTotal(8);poolConfig.setMaxIdle(8);poolConfig.setMinIdle(0);poolConfig.setMaxWaitMillis(1000);//创建连接池对象jedisPool = new JedisPool(poolConfig,"192.168.150.101",6379,1000,"123321");}public static Jedis getJedis(){return jedisPool.getResource();}
}

代码说明：

  • 1） JedisConnectionFacotry：工厂设计模式是实际开发中非常常用的一种设计模式，我们可以使用工厂，去降低代的耦合，比如Spring中的Bean的创建，就用到了工厂设计模式

  • 2）静态代码块：随着类的加载而加载，确保只能执行一次，我们在加载当前工厂类的时候，就可以执行static的操作完成对 连接池的初始化

  • 3）最后提供返回连接池中连接的方法.

5.2.2.改造原始代码

代码说明:

1.在我们完成了使用工厂设计模式来完成代码的编写之后，我们在获得连接时，就可以通过工厂来获得。

，而不用直接去new对象，降低耦合，并且使用的还是连接池对象。

2.当我们使用了连接池后，当我们关闭连接其实并不是关闭，而是将Jedis还回连接池的。

    @BeforeEachvoid setUp(){//建立连接/*jedis = new Jedis("127.0.0.1",6379);*/jedis = JedisConnectionFacotry.getJedis();//选择库jedis.select(0);}@AfterEachvoid tearDown() {if (jedis != null) {jedis.close();}}

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-data-redis

  • 提供了对不同Redis客户端的整合（Lettuce和Jedis）
  • 提供了RedisTemplate统一API来操作Redis
  • 支持Redis的发布订阅模型
  • 支持Redis哨兵和Redis集群
  • 支持基于Lettuce的响应式编程
  • 支持基于JDK、JSON、字符串、Spring对象的数据序列化及反序列化
  • 支持基于Redis的JDKCollection实现

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：

6.1.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：

6.1.1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-data-redis</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>

6.1.2配置Redis

spring:redis:host: 192.168.150.101port: 6379password: 123321lettuce:pool:max-active: 8max-idle: 8min-idle: 0max-wait: 100ms

6.1.3注入RedisTemplate

因为有了SpringBoot的自动装配，我们可以拿来就用：

@SpringBootTest
class RedisStringTests {@Autowiredprivate RedisTemplate redisTemplate;
}

6.1.4编写测试

@SpringBootTest
class RedisStringTests {@Autowiredprivate RedisTemplate edisTemplate;@Testvoid 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);}
}

6.2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

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 {@Beanpublic 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。最终结果如图：

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。

6.3.StringRedisTemplate

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);
}

测试代码

package com.itheima.test;import org.junit.Test;
import org.junit.runner.RunWith;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.boot.test.context.SpringBootTest;
import org.springframework.data.redis.connection.DataType;
import org.springframework.data.redis.core.*;
import org.springframework.test.context.junit4.SpringRunner;import java.util.List;
import java.util.Set;
import java.util.concurrent.TimeUnit;@SpringBootTest
@RunWith(SpringRunner.class)
public class SpringDataRedisTest {@Autowiredprivate RedisTemplate redisTemplate;/* 操作String类型数据*/@Testpublic void testString(){redisTemplate.opsForValue().set("city123","beijing");String value = (String) redisTemplate.opsForValue().get("city123");System.out.println(value);redisTemplate.opsForValue().set("key1","value1",10l, TimeUnit.SECONDS);Boolean aBoolean = redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent("city1234", "nanjing");System.out.println(aBoolean);}/* 操作Hash类型数据*/@Testpublic void testHash(){HashOperations hashOperations = redisTemplate.opsForHash();//存值hashOperations.put("002","name","xiaoming");hashOperations.put("002","age","20");hashOperations.put("002","address","bj");//取值String age = (String) hashOperations.get("002", "age");System.out.println(age);//获得hash结构中的所有字段Set keys = hashOperations.keys("002");for (Object key : keys) {System.out.println(key);}//获得hash结构中的所有值List values = hashOperations.values("002");for (Object value : values) {System.out.println(value);}}/* 操作List类型的数据*/@Testpublic void testList(){ListOperations listOperations = redisTemplate.opsForList();//存值listOperations.leftPush("mylist","a");listOperations.leftPushAll("mylist","b","c","d");//取值List<String> mylist = listOperations.range("mylist", 0, -1);for (String value : mylist) {System.out.println(value);}//获得列表长度 llenLong size = listOperations.size("mylist");int lSize = size.intValue();for (int i = 0; i < lSize; i++) {//出队列String element = (String) listOperations.rightPop("mylist");System.out.println(element);}}/* 操作Set类型的数据*/@Testpublic void testSet(){SetOperations setOperations = redisTemplate.opsForSet();//存值setOperations.add("myset","a","b","c","a");//取值Set<String> myset = setOperations.members("myset");for (String o : myset) {System.out.println(o);}//删除成员setOperations.remove("myset","a","b");//取值myset = setOperations.members("myset");for (String o : myset) {System.out.println(o);}}/* 操作ZSet类型的数据*/@Testpublic void testZset(){ZSetOperations zSetOperations = redisTemplate.opsForZSet();//存值zSetOperations.add("myZset","a",10.0);zSetOperations.add("myZset","b",11.0);zSetOperations.add("myZset","c",12.0);zSetOperations.add("myZset","a",13.0);//取值Set<String> myZset = zSetOperations.range("myZset", 0, -1);for (String s : myZset) {System.out.println(s);}//修改分数zSetOperations.incrementScore("myZset","b",20.0);//取值myZset = zSetOperations.range("myZset", 0, -1);for (String s : myZset) {System.out.println(s);}//删除成员zSetOperations.remove("myZset","a","b");//取值myZset = zSetOperations.range("myZset", 0, -1);for (String s : myZset) {System.out.println(s);}}/* 通用操作，针对不同的数据类型都可以操作*/@Testpublic void testCommon(){//获取Redis中所有的keySet<String> keys = redisTemplate.keys("*");for (String key : keys) {System.out.println(key);}//判断某个key是否存在Boolean itcast = redisTemplate.hasKey("itcast");System.out.println(itcast);//删除指定keyredisTemplate.delete("myZset");//获取指定key对应的value的数据类型DataType dataType = redisTemplate.type("myset");System.out.println(dataType.name());}
}

6.4 Hash结构操作

在基础篇的最后，咱们对Hash结构操作一下，收一个小尾巴，这个代码咱们就不再解释啦

马上就开始新的篇章~~~进入到我们的Redis实战篇


@SpringBootTest
class RedisStringTests {@Testvoid testHash() {stringRedisTemplate.opsForHash().put("user:400", "name", "虎哥");stringRedisTemplate.opsForHash().put("user:400", "age", "21");Map<Object, Object> entries = 	stringRedisTemplate.opsForHash().entries("user:400");
System.out.println("entries = " + entries);}}
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