[Redis]基础入门

news2024/11/28 4:34:02

Redis入门

一、初识Redis

Redis是一种键值型NoSql数据库。

  • 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,甚至是json。

在这里插入图片描述

  • 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。

1.1 认识NoSQL

NoSql可以翻译为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

1.1.1 结构化与非结构化

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:

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也可以是文档型:

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甚至可以是图格式:

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1.1.2 关联和非关联

传统数据库的表与表之间往往存在关联,例如外键:

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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。

1.1.3 查询方式

传统关系型数据库会基于Sql语句做查询,语法有统一标准;

而不同的非关系型数据库查询语法差异极大。

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1.1.4 事务

传统关系型数据库能满足事务ACID的原则。

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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。

1.1.5 总结

除了上述四点之外,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:

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  • 存储方式
    • 关系型数据库基于磁盘进行存储,会有大量的磁盘IO,对性能有一定影响
    • 非关系型数据库,他们的操作更多的是依赖于内存来操作,内存的读写速度会非常快,性能自然会好一些
  • 扩展性
    • 关系型数据库集群模式一般是主从,主从数据一致,起到数据备份的作用,称为垂直扩展。
    • 非关系型数据库可以将数据拆分,存储在不同机器上,可以保存海量数据,解决内存大小有限的问题。称为水平扩展。
    • 关系型数据库因为表之间存在关联关系,如果做水平扩展会给数据查询带来很多麻烦。

1.2 认识Redis

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

  • 键值(key-value)型,value支持多种不同数据结构,功能丰富。
  • 单线程,每个命令具备原子性
  • 低延迟,速度快(基于内存、IO多路复用、良好的编码)
  • 支持数据持久化
  • 支持主从集群、分片集群
  • 支持多语言客户端

二、Redis常见命令

Redis是典型的key-value数据库,key一般是字符串,而value包含很多不同的数据类型:

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2.1 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

2.2 String类型

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、自建操作

不管是哪种格式,底层都是字节数组形式存储,只不过是编码方式不同。字符串类型的最大空间不能超过512m。

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2.2.1 String的常见命令
  • 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
2.2.2 Key结构

Redis没有类型MySQL中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,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:

项目名:业务名:类型:id

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。这样以来,我们就可以把不同类型的数据区分开了。从而避免了key的冲突问题。

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:

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

并且,在Redis的桌面客户端中,还会以相同前缀作为层级结构,让数据看起来层次分明,关系清晰:

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2.3 Hash类型

Hash类型,也叫散列,其value是一个无序字典,类型于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:

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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:

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Hash常见的命令有:

  • HSET key field value:添加或者修改hash类型的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中所有的field和value
  • HKEYS:获取一个hash类型的key中所有的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

2.4 List类型

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,也可以支持反向检索。

特征:

  • 有序
  • 元素可以插入
  • 插入和删除速度快
  • 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null
  • 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 start 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null

2.5 Set类型

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的常见命令有:

  • 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

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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2.6 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的,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

三、Redis的Java客户端

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  • 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,而且支持跨线程的同步机制:Lock、Semaphore等等,比较适合用来实现特殊的功能需求。

3.1 Jedis客户端

3.1.1 快速入门

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();
    }
}
3.1.2 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。

package com.heima.jedis.util;

import redis.clients.jedis.*;

public class JedisConnectionFactory {

    private static 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,参数:连接池配置、服务端ip、服务端端口、超时时间、密码
        jedisPool = new JedisPool(poolConfig, "192.168.150.101", 6379, 1000, "123321");
    }

    public static Jedis getJedis(){
        return jedisPool.getResource();
    }
}

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的集成模块叫做SpringDataRedis。

  • 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:

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3.2.1 快速入门

1)引入依赖

		<!--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>

2)配置Redis

spring:
  redis:
    host: 192.168.88.151
    port: 6379
    password: "030522"
    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

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;
}

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);
    }
}
3.2.2 自定义序列化

RedisTemplate可以接收任意Object作为值写入Redis:

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只不过写入前会把Object序列化作为字节形式,默认是采用JDK序列化,得到的结果是这样的:

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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:

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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。

3.2.3 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。

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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。

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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
public class RedisStringTest {
    @Autowired
    private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;

    @Test
    void testSaveUser() {
        //创建对象
        User user = new User("汤姆",21);
        //手动序列化
        String json = JSON.toJSONString(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 = JSON.parseObject(jsonUser, User.class);
        System.out.println("user1 = " + user1);
    }
}

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前言 在上一篇博客函数递归详解&#xff08;一&#xff09;中讲解了什么是递归&#xff0c;递归的思想及限制条件以及两个递归的例子&#xff0c;这一篇博客将讲解递归与迭代的关系。 递归与迭代 递归是一种很好的编程技巧&#xff0c;但是同很多技巧一样也是可能被误用的&…

api 网关

API网关 什么是网关&#xff1f; 微服务背景下&#xff0c;一个系统被拆分为多个服务&#xff0c;但是像安全认证&#xff0c;流量控制&#xff0c;日志&#xff0c;监控等功能是每个服务都需要的&#xff0c;没有网关的话&#xff0c;我们就需要在每个服务中单独实现&#x…