理想课程
小伙伴们理想的课程一定是能够通过讲解的方式,得到如下这些启发,我们的课程会从基础到精通,从redis小白,到redis大牛,还在等什么,这套课程一定就是你最适合你的课程~
Redis是一种键值型的NoSql数据库,这里有两个关键字:
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。
对于存储的数据,没有类似Mysql那么严格的约束,比如唯一性,是否可以为null等等,所以我们把这种松散结构的数据库,称之为NoSQL数据库。
- 初始Redis
- 认识NoSQL
- 认识Redis
- 安装Redis
- Redis常见命令
- 5种常见数据结构
- 通用命令
- 不同数据结构的操作命令
- Redis的Java客户端
- Jedis客户端
- SpringDataRedis客户端
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。
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:
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。
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。
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。
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
扩展性
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:
作者:Antirez
Redis的官方网站地址:https://redis.io/
大多数企业都是基于Linux服务器来部署项目,而且Redis官方也没有提供Windows版本的安装包。因此课程中我们会基于Linux系统来安装Redis.
此处选择的Linux版本为CentOS 7.
Redis是基于C语言编写的,因此首先需要安装Redis所需要的gcc依赖:
yum install -y gcc tcl
然后将课前资料提供的Redis安装包上传到虚拟机的任意目录:
例如,我放到了/usr/local/src 目录:
解压缩:
tar -xzf redis-6.2.6.tar.gz
解压后:
进入redis目录:
cd redis-6.2.6
运行编译命令:
make && make install
如果没有出错,应该就安装成功了。
默认的安装路径是在 /usr/local/bin
目录下:
该目录已经默认配置到环境变量,因此可以在任意目录下运行这些命令。其中:
redis的启动方式有很多种,例如:
安装完成后,在任意目录输入redis-server命令即可启动Redis:
redis-server
如图:
这种启动属于前台启动
,会阻塞整个会话窗口,窗口关闭或者按下CTRL + C
则Redis停止。不推荐使用。
如果要让Redis以后台
方式启动,则必须修改Redis配置文件,就在我们之前解压的redis安装包下(/usr/local/src/redis-6.2.6
),名字叫redis.conf:
我们先将这个配置文件备份一份:
cp redis.conf redis.conf.bck
然后修改redis.conf文件中的一些配置:
# 允许访问的地址,默认是127.0.0.1,会导致只能在本地访问。修改为0.0.0.0则可以在任意IP访问,生产环境不要设置为0.0.0.0
bind 0.0.0.0
# 守护进程,修改为yes后即可后台运行
daemonize yes
# 密码,设置后访问Redis必须输入密码
requirepass 123321
Redis的其它常见配置:
# 监听的端口
port 6379
# 工作目录,默认是当前目录,也就是运行redis-server时的命令,日志.持久化等文件会保存在这个目录
dir .
# 数据库数量,设置为1,代表只使用1个库,默认有16个库,编号0~15
databases 1
# 设置redis能够使用的最大内存
maxmemory 512mb
# 日志文件,默认为空,不记录日志,可以指定日志文件名
logfile "redis.log"
启动Redis:
# 进入redis安装目录
cd /usr/local/src/redis-6.2.6
# 启动
redis-server redis.conf
停止服务:
# 利用redis-cli来执行 shutdown 命令,即可停止 Redis 服务,
# 因为之前配置了密码,因此需要通过 -u 来指定密码
redis-cli -u 123321 shutdown
我们也可以通过配置来实现开机自启。
首先,新建一个系统服务文件:
vi /etc/systemd/system/redis.service
内容如下:
[Unit]
Description=redis-server
After=network.target
[Service]
Type=forking
ExecStart=/usr/local/bin/redis-server /usr/local/src/redis-6.2.6/redis.conf
PrivateTmp=true
[Install]
WantedBy=multi-user.target
然后重载系统服务:
systemctl daemon-reload
现在,我们可以用下面这组命令来操作redis了:
# 启动
systemctl start redis
# 停止
systemctl stop redis
# 重启
systemctl restart redis
# 查看状态
systemctl status redis
执行下面的命令,可以让redis开机自启:
systemctl enable redis
安装完成Redis,我们就可以操作Redis,实现数据的CRUD了。这需要用到Redis客户端,包括:
Redis安装完成后就自带了命令行客户端:redis-cli,使用方式如下:
redis-cli [options] [commonds]
其中常见的options有:
-h 127.0.0.1
:指定要连接的redis节点的IP地址,默认是127.0.0.1-p 6379
:指定要连接的redis节点的端口,默认是6379-a 123321
:指定redis的访问密码其中的commonds就是Redis的操作命令,例如:
ping
:与redis服务端做心跳测试,服务端正常会返回pong
不指定commond时,会进入redis-cli
的交互控制台:
GitHub上的大神编写了Redis的图形化桌面客户端,地址:https://github.com/uglide/RedisDesktopManager
不过该仓库提供的是RedisDesktopManager的源码,并未提供windows安装包。
在下面这个仓库可以找到安装包:https://github.com/lework/RedisDesktopManager-Windows/releases
在课前资料中可以找到Redis的图形化桌面客户端:
解压缩后,运行安装程序即可安装:
安装完成后,在安装目录下找到rdm.exe文件:
双击即可运行:
点击左上角的连接到Redis服务器
按钮:
在弹出的窗口中填写Redis服务信息:
点击确定后,在左侧菜单会出现这个链接:
点击即可建立连接了。
Redis默认有16个仓库,编号从0至15. ?通过配置文件可以设置仓库数量,但是不超过16,并且不能自定义仓库名称。
如果是基于redis-cli连接Redis服务,可以通过select命令来选择数据库:
# 选择 0号库
select 0
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
通用指令是部分数据类型的,都可以使用的指令,常见的有:
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
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
127.0.0.1:6379> help del
DEL key [key ...]
summary: Delete a key
since: 1.0.0
group: generic
127.0.0.1:6379> 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
OK
127.0.0.1:6379> 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~
127.0.0.1:6379> help EXISTS
EXISTS key [key ...]
summary: Determine if a key exists
since: 1.0.0
group: generic
127.0.0.1:6379> exists age
(integer) 1
127.0.0.1:6379> exists name
(integer) 0
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) 1
127.0.0.1:6379> ttl age
(integer) 8
127.0.0.1:6379> ttl age
(integer) 6
127.0.0.1:6379> ttl age
(integer) -2
127.0.0.1:6379> 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
OK
127.0.0.1:6379> ttl age
(integer) -1 # ttl的返回值就是-1
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的常见命令有:
贴心小提示:以上命令除了INCRBYFLOAT 都是常用命令
127.0.0.1:6379> set name Rose //原来不存在
OK
127.0.0.1:6379> get name
"Rose"
127.0.0.1:6379> set name Jack //原来存在,就是修改
OK
127.0.0.1:6379> get name
"Jack"
127.0.0.1:6379> MSET k1 v1 k2 v2 k3 v3
OK
127.0.0.1:6379> 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"
127.0.0.1:6379> get age
"10"
127.0.0.1:6379> incr age //增加1
(integer) 11
127.0.0.1:6379> 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) 15
127.0.0.1:6379> incrby age -1 //也可以增加负数,相当于减
(integer) 14
127.0.0.1:6379> incrby age -2 //一次减少2个
(integer) 12
127.0.0.1:6379> DECR age //相当于 incr 负数,减少正常用法
(integer) 11
127.0.0.1:6379> get age
"11"
127.0.0.1:6379> help setnx
SETNX key value
summary: Set the value of a key, only if the key does not exist
since: 1.0.0
group: string
127.0.0.1:6379> 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"
127.0.0.1:6379> setex name 10 jack
OK
127.0.0.1:6379> ttl name
(integer) 8
127.0.0.1:6379> ttl name
(integer) 7
127.0.0.1:6379> ttl name
(integer) 5
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:
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:
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
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
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
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"
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"
127.0.0.1:6379> HGETALL heima:user:4
1) "name"
2) "LiLei"
3) "age"
4) "20"
5) "sex"
6) "man"
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"
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
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"
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:
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:
127.0.0.1:6379> LPUSH users 1 2 3
(integer) 3
127.0.0.1:6379> RPUSH users 4 5 6
(integer) 6
127.0.0.1:6379> LPOP users
"3"
127.0.0.1:6379> RPOP users
"6"
127.0.0.1:6379> LRANGE users 1 2
1) "1"
2) "4"
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:
Set类型的常见命令
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
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) 1
127.0.0.1:6379> SISMEMBER s1 a
(integer) 0
127.0.0.1:6379> SISMEMBER s1 b
(integer) 1
127.0.0.1:6379> SCARD s1
(integer) 2
案例
127.0.0.1:6379> SADD zs lisi wangwu zhaoliu
(integer) 3
127.0.0.1:6379> SADD ls wangwu mazi ergou
(integer) 3
127.0.0.1:6379> SCARD zs
(integer) 3
127.0.0.1:6379> 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) 1
127.0.0.1:6379> SISMEMBER ls zhangsan
(integer) 0
127.0.0.1:6379> SREM zs lisi
(integer) 1
127.0.0.1:6379> SMEMBERS zs
1) "zhaoliu"
2) "wangwu"
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:
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:
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:
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:
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();
}
}
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。
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:
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。
@BeforeEach
void setUp(){
//建立连接
/*jedis = new Jedis("127.0.0.1",6379);*/
jedis = JedisConnectionFacotry.getJedis();
//选择库
jedis.select(0);
}
@AfterEach
void tearDown() {
if (jedis != null) {
jedis.close();
}
}
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
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:
SpringBoot已经提供了对SpringDataRedis的支持,使用非常简单:
<?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>
spring:
redis:
host: 192.168.150.101
port: 6379
password: 123321
lettuce:
pool:
max-active: 8 #最大连接
max-idle: 8 #最大空闲连接
min-idle: 0 #最小空闲连接
max-wait: 100ms #连接等待时间
@SpringBootTest
class RedisDemoApplicationTests {
@Autowired
private RedisTemplate<String, Object> redisTemplate;
@Test
void testString() {
// 写入一条String数据
redisTemplate.opsForValue().set("name", "虎哥");
// 获取string数据
Object name = redisTemplate.opsForValue().get("name");
System.out.println("name = " + name);
}
}
贴心小提示:SpringDataJpa使用起来非常简单,记住如下几个步骤即可
SpringDataRedis的使用步骤:
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:
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。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。
尽管JSON的序列化方式可以满足我们的需求,但依然存在一些问题,如图:
为了在反序列化时知道对象的类型,JSON序列化器会将类的class类型写入json结果中,存入Redis,会带来额外的内存开销。
为了减少内存的消耗,我们可以采用手动序列化的方式,换句话说,就是不借助默认的序列化器,而是我们自己来控制序列化的动作,同时,我们只采用String的序列化器,这样,在存储value时,我们就不需要在内存中就不用多存储数据,从而节约我们的内存空间
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:
@SpringBootTest
class RedisStringTests {
@Autowired
private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;
@Test
void testString() {
// 写入一条String数据
stringRedisTemplate.opsForValue().set("verify:phone:13600527634", "124143");
// 获取string数据
Object name = stringRedisTemplate.opsForValue().get("name");
System.out.println("name = " + name);
}
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);
}
}
此时我们再来看一看存储的数据,小伙伴们就会发现那个class数据已经不在了,节约了我们的空间~
最后小总结:
RedisTemplate的两种序列化实践方案:
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 {
@Autowired
private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;
@Test
void 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);
}
}