Redis快速上手篇(三)(事务+Idea的连接和使用)

Redis事务

可以一次执行多个命令，本质是一组命令的集合。一个事务中的所有命令都会序列化，按顺序地串行化执行而不会被其它命令插入，不许加塞。

单独的隔离的操作

官网说明

https://redis.io/docs/interact/transactions/

MULTI、EXEC、DISCARD、WATCH。这四个指令构成了 redis 事务处理的基础。

        1.MULTI 用来组装一个事务；将命令存放到一个队列里面

        2.EXEC 用来执行一个事务；相当于mysql的//commit

        3.DISCARD 用来取消一个事务；相当于mysql的//rollback

        4.WATCH 用来监视一些 key，一旦这些 key 在事务执行之前被改变，则取消事务的执行。

结束后统一执行

有关事务，经常会遇到的是两类错误：

调用 EXEC 之前的错误如语法错误，事务不会被执行

调用 EXEC 之后的错误如重复建，事务不会理睬错误（不会影响接下来的其他命令的执行）

WATCH

“WATCH”可以帮我们实现类似于“乐观锁”的效果，即 CAS（check and set）。

WATCH 本身的作用是“监视 key 是否被改动过”，而且支持同时监视多个 key，只要还没真正触发事务，WATCH 都会尽职尽责的监视，一旦发现某个 key 被修改了，在执行 EXEC 时就会返回 nil，表示事务无法触发。

在 multi 之前 set year 修改了值所以 nil

事务回滚(discard)

事务冲突

比如涉及金钱的操作，导致金额负数

解决方案

悲观锁(Pessimistic Lock)

顾名思义，就是很悲观

每次去拿数据的时候都认为别人会修改，所以每次在拿数据的时候都会上锁，

这样别人想拿这个数据就会block直到它拿到锁。

传统的关系型数据库里边就用到了很多这种锁机制，

比如行锁，表锁等，读锁，写锁等，都是在做操作之前先上锁。

每次都会上锁影响效率

乐观锁(Optimistic Lock)

顾名思义，就是很乐观

每次去拿数据的时候都认为别人不会修改，所以不会上锁，

但是在更新的时候会判断一下在此期间别人有没有去更新这个数据，

可以使用版本号等机制。乐观锁适用于多读的应用类型，

这样可以提高吞吐量。Redis就是利用这种check-and-set机制实现事务的。

redis与idea的连接

ssm

添加redis的依赖

<dependency>
    <groupId>redis.clients</groupId>
    <artifactId>jedis</artifactId>
    <version>3.2.0</version>
</dependency>

Jedis jds = new Jedis("IP")

jds.auth("密码")

jds.select(数据库)

spring boot

加入redis的依赖

<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
</dependency>


<dependency>
    <groupId>org.apache.commons</groupId>
    <artifactId>commons-pool2</artifactId>
    <version>2.6.0</version>
</dependency>


<dependency>
    <groupId>redis.clients</groupId>
    <artifactId>jedis</artifactId>
</dependency>

编写配置文件

#设置reis的索引
spring.redis.database=15
#设置连接redis的密码
spring.redis.password=yyl
#设置的redis的服务器
spring.redis.host=192.168.159.34
#端口号
spring.redis.port=6379
#连接超时时间（毫秒）
spring.redis.timeout=1800000
#连接池最大连接数（使用负值表示没有限制）
spring.redis.lettuce.pool.max-active=20
#最大阻塞等待时间(负数表示没限制)
spring.redis.lettuce.pool.max-wait=-1
#连接池中的最大空闲连接
spring.redis.lettuce.pool.max-idle=5
#连接池中的最小空闲连接
spring.redis.lettuce.pool.min-idle=0

设置配置类

package com.example.demo;


import com.fasterxml.jackson.annotation.JsonAutoDetect;
import com.fasterxml.jackson.annotation.PropertyAccessor;
import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper;
import org.springframework.cache.CacheManager;
import org.springframework.cache.annotation.CachingConfigurerSupport;
import org.springframework.cache.annotation.EnableCaching;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.data.redis.cache.RedisCacheConfiguration;
import org.springframework.data.redis.cache.RedisCacheManager;
import org.springframework.data.redis.connection.RedisConnectionFactory;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
import org.springframework.data.redis.serializer.Jackson2JsonRedisSerializer;
import org.springframework.data.redis.serializer.RedisSerializationContext;
import org.springframework.data.redis.serializer.RedisSerializer;
import org.springframework.data.redis.serializer.StringRedisSerializer;


import java.time.Duration;


@EnableCaching
@Configuration
public class RedisConfig extends CachingConfigurerSupport {
  /**
     * 连接池的设置
     *
     * @return
     */
    @Bean
    public JedisPoolConfig getJedisPoolConfig() {
        JedisPoolConfig jedisPoolConfig = new JedisPoolConfig();
        return jedisPoolConfig;
    }


    /**
     * RedisTemplate
     * @param factory
     * @return
     */
    @Bean
    public RedisTemplate<String, Object> redisTemplate(RedisConnectionFactory factory) {
        RedisTemplate<String, Object> template = new RedisTemplate<>();
        RedisSerializer<String> redisSerializer = new StringRedisSerializer();
        Jackson2JsonRedisSerializer jackson2JsonRedisSerializer = new Jackson2JsonRedisSerializer(Object.class);
        ObjectMapper om = new ObjectMapper();
        // 指定要序列化的域，field,get和set,以及修饰符范围，ANY是都有包括private和public
        om.setVisibility(PropertyAccessor.ALL, JsonAutoDetect.Visibility.ANY);
        // 指定序列化输入的类型，类必须是非final修饰的，final修饰的类，比如String,Integer等会跑出异常
        om.enableDefaultTyping(ObjectMapper.DefaultTyping.NON_FINAL);
        jackson2JsonRedisSerializer.setObjectMapper(om);
        template.setConnectionFactory(factory);
        //key序列化方式
        template.setKeySerializer(redisSerializer);
        //value序列化
        template.setValueSerializer(jackson2JsonRedisSerializer);
        //value hashmap序列化
        template.setHashValueSerializer(jackson2JsonRedisSerializer);
        return template;
    }


    /**
     * 缓存处理
     * @param factory
     * @return
     */
    @Bean
    public CacheManager cacheManager(RedisConnectionFactory factory) {
        RedisSerializer<String> redisSerializer = new StringRedisSerializer();
        Jackson2JsonRedisSerializer jackson2JsonRedisSerializer = new Jackson2JsonRedisSerializer(Object.class);
//解决查询缓存转换异常的问题
        ObjectMapper om = new ObjectMapper();
        om.setVisibility(PropertyAccessor.ALL, JsonAutoDetect.Visibility.ANY);
        om.enableDefaultTyping(ObjectMapper.DefaultTyping.NON_FINAL);
        jackson2JsonRedisSerializer.setObjectMapper(om);
// 配置序列化（解决乱码的问题）,过期时间600秒
        RedisCacheConfiguration config = RedisCacheConfiguration.defaultCacheConfig()
                .entryTtl(Duration.ofSeconds(600))
                .serializeKeysWith(RedisSerializationContext.SerializationPair.fromSerializer(redisSerializer))
                .serializeValuesWith(RedisSerializationContext.SerializationPair.fromSerializer(jackson2JsonRedisSerializer))
                .disableCachingNullValues();
        RedisCacheManager cacheManager = RedisCacheManager.builder(factory)
                .cacheDefaults(config)
                .build();
        return cacheManager;
    }
}

编写测试代码

spring-data-redis针对jedis提供了如下功能：

1. 连接池自动管理，提供了一个高度封装的“RedisTemplate”类

2. RedisTemplate 对五种数据结构分别定义了操作

操作字符串

redisTemplate.opsForValue();

操作hash

redisTemplate.opsForHash();

操作list

redisTemplate.opsForList();

操作set

redisTemplate.opsForSet();

操作有序set

redisTemplate.opsForZSet();

String类型与List类型

Set类型

添加元素
redisTemplate.opsForSet().add(key, values)
移除元素(单个值、多个值)
redisTemplate.opsForSet().remove(key, values)


删除并且返回一个随机的元素

redisTemplate.opsForSet().pop(key)


获取集合的大小

redisTemplate.opsForSet().size(key)


判断集合是否包含value
redisTemplate.opsForSet().isMember(key, value)


获取两个集合的交集(key对应的无序集合与otherKey对应的无序集合求交集)
redisTemplate.opsForSet().intersect(key, otherKey)


获取多个集合的交集(Collection var2)


redisTemplate.opsForSet().intersect(key, otherKeys)


key集合与otherKey集合的交集存储到destKey集合中(其中otherKey可以为单个值或者集合)


redisTemplate.opsForSet().intersectAndStore(key, otherKey, destKey)


key集合与多个集合的交集存储到destKey无序集合中


redisTemplate.opsForSet().intersectAndStore(key, otherKeys, destKey)


获取两个或者多个集合的并集(otherKeys可以为单个值或者是集合)


redisTemplate.opsForSet().union(key, otherKeys)


key集合与otherKey集合的并集存储到destKey中(otherKeys可以为单个值或者是集合)


redisTemplate.opsForSet().unionAndStore(key, otherKey, destKey)


获取两个或者多个集合的差集(otherKeys可以为单个值或者是集合)


redisTemplate.opsForSet().difference(key, otherKeys)


差集存储到destKey中(otherKeys可以为单个值或者集合)


redisTemplate.opsForSet().differenceAndStore(key, otherKey, destKey)


随机获取集合中的一个元素


redisTemplate.opsForSet().randomMember(key)


获取集合中的所有元素


redisTemplate.opsForSet().members(key)


随机获取集合中count个元素


redisTemplate.opsForSet().randomMembers(key, count)


获取多个key无序集合中的元素（去重），count表示个数


redisTemplate.opsForSet().distinctRandomMembers(key, count)


遍历set类似于Interator(ScanOptions.NONE为显示所有的)


redisTemplate.opsForSet().scan(key, options)

Hash类型

Long delete(H key, Object... hashKeys);
删除给定的哈希hashKeys
 
    System.out.println(template.opsForHash().delete("redisHash","name"));
    System.out.println(template.opsForHash().entries("redisHash"));
    1
    {class=6, age=28.1}
 
Boolean hasKey(H key, Object hashKey);
确定哈希hashKey是否存在
    System.out.println(template.opsForHash().hasKey("redisHash","666"));
    System.out.println(template.opsForHash().hasKey("redisHash","777"));
    true
    false
 
HV get(H key, Object hashKey);
从键中的哈希获取给定hashKey的值
    System.out.println(template.opsForHash().get("redisHash","age"));
    26
 
 Set<HK> keys(H key);
获取key所对应的散列表的key
    System.out.println(template.opsForHash().keys("redisHash"));
    //redisHash所对应的散列表为{class=1, name=666, age=27}
    [name, class, age]
 
Long size(H key);
获取key所对应的散列表的大小个数
    System.out.println(template.opsForHash().size("redisHash"));
    //redisHash所对应的散列表为{class=1, name=666, age=27}
    3
 
 void putAll(H key, Map<? extends HK, ? extends HV> m);
使用m中提供的多个散列字段设置到key对应的散列表中
 
    Map<String,Object> testMap = new HashMap();
    testMap.put("name","666");
    testMap.put("age",27);
    testMap.put("class","1");
    template.opsForHash().putAll("redisHash1",testMap);
    System.out.println(template.opsForHash().entries("redisHash1"));
    {class=1, name=jack, age=27}
 
 void put(H key, HK hashKey, HV value);
设置散列hashKey的值
 
    template.opsForHash().put("redisHash","name","666");
    template.opsForHash().put("redisHash","age",26);
    template.opsForHash().put("redisHash","class","6");
    System.out.println(template.opsForHash().entries("redisHash"));
    {age=26, class=6, name=666}
 
 List<HV> values(H key);
获取整个哈希存储的值根据密钥
    System.out.println(template.opsForHash().values("redisHash"));
    [tom, 26, 6]
 
 Map<HK, HV> entries(H key);
获取整个哈希存储根据密钥
    System.out.println(template.opsForHash().entries("redisHash"));
    {age=26, class=6, name=tom}

 Cursor<Map.Entry<HK, HV>> scan(H key, ScanOptions options);
使用Cursor在key的hash中迭代，相当于迭代器。
    Cursor<Map.Entry<Object, Object>> curosr = template.opsForHash().scan("redisHash", 
      ScanOptions.ScanOptions.NONE);
        while(curosr.hasNext()){
            Map.Entry<Object, Object> entry = curosr.next();
            System.out.println(entry.getKey()+":"+entry.getValue());
        }
    age:27
    class:6
    name:666

命令	操作	返回值
hash.delete(H key, Object... hashKeys)	删除，可以传入多个map的key【hdel】	Long
hash.hasKey(key, hashKey)	查看hash中的某个hashKey是否存在【hexists】	Boolean
hash.get(key, hashKey)	获取值【hget】	Object（HV 泛型约束对象）
hash.multiGet(H key, Collection<HK> hashKeys)	批量获取集合中的key对应的值【hmget】	List<HV>
hash.increment(H key, HK hashKey, long delta)	对值进行+(delta值)操作【】	Long
hash.increment(H key, HK hashKey, double delta)	~	double
hash.keys(key)	返回map内hashKey的集合【hkeys】	Set<HK>
hash.lengthOfValue(H key, HK hashKey)	返回查询键关联的值的长度，为null则返回0【hstrlen】	Long
hash.size(H key)	获取hashKey的个数【hlen】	Long
hash.putAll(H key, Map<? extends HK, ? extends HV> m)	相当于map的putAll【hmset】	void
hash.put(H key, HK hashKey, HV value)	设置值，添加hashKey-value，hashKay相当于map的key 【hset】	void
hash.putIfAbsent(H key, HK hashKey, HV value)	仅当hashKey不存在时设置值	Boolean
hash.values(key)	返回value的集合【hvals】	List<HV>
hase.entries(H key)	获取map【hgetall】	Map<HK, HV>
hash.scan(H key, ScanOptions options)	基于游标的迭代查询【hscan】	Cursor<Map.Entry<HK, HV>>（返回的Cursor要手动关闭，见下面示例2）
hash.getOperations()	返回RedisOperation，它就是redis操作的接口	RedisOperations<H, ?>

ZSet类型

Boolean add(K key, V value, double score);
新增一个有序集合，存在的话为false，不存在的话为true
  
  System.out.println(template.opsForZSet().add("zset1","zset-1",1.0));
  true
 Long add(K key, Set<TypedTuple<V>> tuples);
新增一个有序集合
    ZSetOperations.TypedTuple<Object> objectTypedTuple1 = new DefaultTypedTuple<>("zset-5",9.6);
    ZSetOperations.TypedTuple<Object> objectTypedTuple2 = new DefaultTypedTuple<>("zset-6",9.9);
    Set<ZSetOperations.TypedTuple<Object>> tuples = new HashSet<ZSetOperations.TypedTuple<Object>>();
    tuples.add(objectTypedTuple1);
    tuples.add(objectTypedTuple2);
    System.out.println(template.opsForZSet().add("zset1",tuples));
    System.out.println(template.opsForZSet().range("zset1",0,-1));
    [zset-1, zset-2, zset-3, zset-4, zset-5, zset-6]
Long remove(K key, Object... values);
从有序集合中移除一个或者多个元素
   System.out.println(template.opsForZSet().range("zset1",0,-1));
   System.out.println(template.opsForZSet().remove("zset1","zset-6"));
    System.out.println(template.opsForZSet().range("zset1",0,-1));
    [zset-1, zset-2, zset-3, zset-4, zset-5, zset-6]
    1
    [zset-1, zset-2, zset-3, zset-4, zset-5]
 Long rank(K key, Object o);
返回有序集中指定成员的排名，其中有序集成员按分数值递增(从小到大)顺序排列
 
    System.out.println(template.opsForZSet().range("zset1",0,-1));
    System.out.println(template.opsForZSet().rank("zset1","zset-2"));
    [zset-2, zset-1, zset-3, zset-4, zset-5]
    0   //表明排名第一
 
Set<V> range(K key, long start, long end);
通过索引区间返回有序集合成指定区间内的成员，其中有序集成员按分数值递增(从小到大)顺序排列
    System.out.println(template.opsForZSet().range("zset1",0,-1));
    [zset-2, zset-1, zset-3, zset-4, zset-5]
Long count(K key, double min, double max);
通过分数返回有序集合指定区间内的成员个数
 
    System.out.println(template.opsForZSet().rangeByScore("zset1",0,5));
    System.out.println(template.opsForZSet().count("zset1",0,5));
    [zset-2, zset-1, zset-3]
    3
 
Long size(K key);
获取有序集合的成员数，内部调用的就是zCard方法

    System.out.println(template.opsForZSet().size("zset1"));
    6

 
 Double score(K key, Object o);
获取指定成员的score值
 
    System.out.println(template.opsForZSet().score("zset1","zset-1"));
    2.2
 
 
Long removeRange(K key, long start, long end);
移除指定索引位置的成员，其中有序集成员按分数值递增(从小到大)顺序排列
 
    System.out.println(template.opsForZSet().range("zset2",0,-1));
    System.out.println(template.opsForZSet().removeRange("zset2",1,2));
    System.out.println(template.opsForZSet().range("zset2",0,-1));
    [zset-1, zset-2, zset-3, zset-4]
    2
    [zset-1, zset-4]
 
 
Cursor<TypedTuple<V>> scan(K key, ScanOptions options);
遍历zset
    Cursor<ZSetOperations.TypedTuple<Object>> cursor = template.opsForZSet().scan("zzset1", ScanOptions.NONE);
        while (cursor.hasNext()){
           ZSetOperations.TypedTuple<Object> item = cursor.next();
           System.out.println(item.getValue() + ":" + item.getScore());
        }
    zset-1:1.0
    zset-2:2.0
    zset-3:3.0
    zset-4:6.0