一、Redis的Java客户端
以下是redis.io官网所推荐使用前五的Java客户端
Java客户端 | 特点 |
---|---|
Jedis | 以Redis命令作为方法名称,学习成本低,简单实用,但是Jedis实例是线程不安全的,多线程环境下需要基于连接池来使用 |
lettuce | Lettuce是基于Netty实现的,支持同步、异步和响应式编程方式,并且是线程安全的。支持Redis的哨兵模式、集群模式和管道模式 |
Redisson | Redisson是一个基于Redis实现的分布式、可伸缩的Java数据结构集合。包含了诸多如Map、Queue、Lock、Semaphore、AtomicLong等强大工具 |
二、Jedis
创建一个Maven工程
1.pom.xml中引入jedis依赖,顺便也引入junit依赖:
<!-- https://mvnrepository.com/artifact/redis.clients/jedis -->
<dependency>
<groupId>redis.clients</groupId>
<artifactId>jedis</artifactId>
<version>3.7.0</version>
</dependency>
2.建立连接:
3.测试
@Test
void testString() {
// 往redis插入数据
String result = jedis.set("name","zd");
System.out.println("result = " + result);
// 获取数据
String name = jedis.get("name");
System.out.println("name = " + name);
}
4.释放资源:
@AfterEach
void tearDown() {
if(jedis != null) {
jedis.close();
}
}
我们再来操作一个Hash类型的:
@Test
void testHash() {
// 插入 Hash 数据
jedis.hset("user:1","name","zd");
jedis.hset("user:1","age","18");
// 获取 Hash 数据
Map<String, String> map = jedis.hgetAll("user:1");
System.out.println(map);
}
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Redis的直连方式
编写Redis的工具类:
public class JedisConnectionFactory {
private static final JedisPool jedisPool;
static {
// 配置连接池
JedisPoolConfig jedisPoolConfig = new JedisPoolConfig();
jedisPoolConfig.setMaxTotal(8);
jedisPoolConfig.setMaxIdle(8);
jedisPoolConfig.setMinIdle(0);
jedisPoolConfig.setMaxWaitMillis(1000);
// 创建连接池对象
jedisPool = new JedisPool(jedisPoolConfig,
"127.0.0.1",6379,1000,"123456");
}
public static Jedis getJedis() {
return jedisPool.getResource();
}
}
当我们再去进行close()时,并不是真正的关闭,而是将资源归还给Redis连接池
我们再去执行也是没问题的
三、SpringDataRedis
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:Spring Data
Spring Data Redis有以下特点:
- 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快速入门
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
API | 返回值 | 说明 |
---|---|---|
redisTemplate.opsForValue() | ValueOperations | 操作String类型数据 |
redisTemplate.opsForHash() | HashOperations | 操作Hash类型数据 |
redisTemplate.opsForList() | ListOperations | 操作List类型数据 |
redisTemplate.opsForSet() | SetOperations | 操作Set类型数据 |
redisTemplate.opsForZSet | ZSetOperations | 操作SortedSet类型数据 |
redisTemplate | 操作通用命令 |
我们SpringBoot已经提供了对SpringBootRedis的支持,使用非常简单:
1.引入依赖:
<!--Redis依赖-->
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
</dependency>
<!--连接池依赖-->
<dependency>
<groupId>org.apache.commons</groupId>
<artifactId>commons-pool2</artifactId>
</dependency>
2.配置文件:
spring:
redis:
host: 127.0.0.1
port: 6379
password: 123456
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: 1000 #连接等待时间
3.注入RedisTemplate对象,编写测试代码:
@SpringBootTest
class SpringDataRedisDemoApplicationTests {
@Autowired
private RedisTemplate redisTemplate;
@Test
void contextLoads() {
// 写入一条String数据
redisTemplate.opsForValue().set("name","小王");
Object name = redisTemplate.opsForValue().get("name");
System.out.println(name);
}
}
SpringDataRedis序列化方式
为什么明明我们已经操作了,但是Redis中的name没有修改呢?
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,默认采用的是JDK序列化,得到的结果是这样:
这样会有一些问题:可读性差、内存占用较大
我们可以自定义RedisTemplate的序列化方式:
@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 RedisTemplate对象
return template;
}
}
我们发现报错了,是因为我们没有引入jackson依赖:
<!--Jackson依赖-->
<dependency>
<groupId>com.fasterxml.jackson.core</groupId>
<artifactId>jackson-databind</artifactId>
</dependency>
执行成功了,我们再来看一下Redis数据库
字符串可以了,我们试一下对象是否能正确帮我们序列化
// 创建一个Sudent类
@Data
@NoArgsConstructor
@AllArgsConstructor
public class Student {
private String name;
private Integer age;
}
测试:
@Test
void testSaveStudent() {
// 写入数据
redisTemplate.opsForValue().set("student",new Student("小王",18));
//获取数据
Student student = (Student) redisTemplate.opsForValue().get("student");
System.out.println("student: " + student);
}
我们可以发现当我们存对象的时候帮我们序列化为Json字符串,取数据的时候帮我们反序列化为Java对象,但是这样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
为了节省内存空间,我们实际并不会使用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
StringRedisTemplate
Spring默认提供了一个StringRedisTemplate类,它的key与value的序列化方式默认就是String。帮我们省去了
@Autowired
private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;
private static final ObjectMapper mapper = new ObjectMapper();
@Test
void testStringRedisTemplate() throws JsonProcessingException {
Student student = new Student("小王",18);
// 手动序列化
String json = mapper.writeValueAsString(student);
// 写入数据到redis
stringRedisTemplate.opsForValue().set("student",json);
//读取数据
String val = stringRedisTemplate.opsForValue().get("student");
// 手动反序列化
Student student1 = mapper.readValue(val,Student.class);
System.out.println("student1: " + student1);
}
RedisTemplate的两种序列化方式:
方式一:
- 自定义RedisTemplate
- 修改RedisTemplate的序列化器为GenericJackson2JsonRedisSerializer
方式二:
- 使用StringRedisTemplate
- 写入Redis时,手动把对象序列化为JSON
- 读取Redis时,手动把读取到的JSON反序列化为对象
Hash操作
我们可以发现我们想要去操作Hash类型时发现并没有hset()方法,因为我们这里使用的是类似于Java中的map操作
put相当于hset,putAll相当于hmset
其他方法也是类似的文章来源:https://www.toymoban.com/news/detail-547332.html
@Test
void testHash() {
stringRedisTemplate.opsForHash().put("student","name","小王");
stringRedisTemplate.opsForHash().put("student","age","18");
Map<Object, Object> student = stringRedisTemplate.opsForHash().entries("student");
System.out.println("student: " + student);
}
文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-547332.html
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