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

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了基于Spring boot和Mybatis外卖项目瑞吉外卖Day9-Redis的快速入门。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

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 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~

  • EXISTS
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
  • 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) 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

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
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"
  • MSET和MGET
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"
  • INCR和INCRBY和DECY
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"

  • SETNX
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"
  • SETEX
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

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:

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

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) 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

  • 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) 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"

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/

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

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。

    @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();
        }
    }

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: 192.168.150.101
    port: 6379
    password: 123321
    lettuce:
      pool:
        max-active: 8
        max-idle: 8
        min-idle: 0
        max-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 {

    @Autowired
    private RedisTemplate redisTemplate;
}

6.1.4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);
    }
}

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 {

    @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。

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 {

    @Autowired
    private RedisTemplate redisTemplate;

    /**
     * 操作String类型数据
     */
    @Test
    public 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
     */
    @Test
    public 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
     */
    @Test
    public 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 llen
        Long 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
     */
    @Test
    public 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
     */
    @Test
    public 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
     */
    @Test
    public void testCommon(){
        //获取Redis中所有的key
        Set<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key
        redisTemplate.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实战篇文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-408931.html


@SpringBootTest
class RedisStringTests {

	@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);

}

}

到了这里,关于基于Spring boot和Mybatis外卖项目瑞吉外卖Day9-Redis的快速入门的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

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