黑马redis-基础篇笔记

3. 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/

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。

3.1 Jedis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(){
        // 建立链接
        jedis = new Jedis("192.168.204.20",6379);
        // 2.设置密码
        // jedis.auth("123321");
        // 3.选择库
        jedis.select(0);
    }

3）测试：

    @Test
    public void TestString(){
        String result = jedis.set("name", "张三");
        String name = jedis.get("name");
        System.out.println(result);
        System.out.println(name);
    }

    @Test
    void TestHash(){
        // 查出哈希数据
        Long hset1 = jedis.hset("user:1", "name", "jack");
        Long hset2 = jedis.hset("user:1", "age", "18");
        // 获取
        Map<String, String> stringStringMap = jedis.hgetAll("user:1");
        System.out.println(hset1);
        System.out.println(stringStringMap);
    }

释放连接

    @AfterEach
    void tearDown(){
        if (jedis != null){
            jedis.close();
        }
    }

3.2 Jedis线程池

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。

package com.zzy.jedis.utils;
/*
 *@Author：张泽阳
 *@Date：2024年04月15日 19:50
 *Software: IntelliJ IDEA
 *@Description:
 * */

import redis.clients.jedis.Jedis;
import redis.clients.jedis.JedisPool;
import redis.clients.jedis.JedisPoolConfig;

public class JedisConnectionFactory {
    private static final JedisPool jedisPoll;

    static {
        // 配置连接池
        JedisPoolConfig config = new JedisPoolConfig();
        // 最大连接数
        config.setMaxTotal(8);
        // 最大空闲连接
        config.setMaxIdle(8);
        // 最小空闲连接
        config.setMinIdle(0);
        // 等待时长
        config.setMaxWaitMillis(1000);
        // 创建连接池对象
        jedisPoll = new JedisPool(config,"192.168.204.20",6379,1000);
    }
    public static Jedis getJedis(){
        return jedisPoll.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.

建立连接

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(){
        // 建立链接
        jedis = JedisConnectionFactory.getJedis();
        jedis.select(0);
    }

4、redis的Java客户端-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：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：

4.1快速入门

SpringBoot已经提供了对SpringDataRedis的支持，使用非常简单：

4.1.1 导入pom坐标

<?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>
    <groupId>com.zzy</groupId>
    <artifactId>redis-demo</artifactId>
    <version>0.0.1-SNAPSHOT</version>
    <name>redis-demo</name>
    <description>redis-demo</description>
    <properties>
        <java.version>1.8</java.version>
        <project.build.sourceEncoding>UTF-8</project.build.sourceEncoding>
        <project.reporting.outputEncoding>UTF-8</project.reporting.outputEncoding>
        <spring-boot.version>2.6.13</spring-boot.version>
    </properties>
    <dependencies>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</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>
    <dependencyManagement>
        <dependencies>
            <dependency>
                <groupId>org.springframework.boot</groupId>
                <artifactId>spring-boot-dependencies</artifactId>
                <version>${spring-boot.version}</version>
                <type>pom</type>
                <scope>import</scope>
            </dependency>
        </dependencies>
    </dependencyManagement>

    <build>
        <plugins>
            <plugin>
                <groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
                <artifactId>maven-compiler-plugin</artifactId>
                <version>3.8.1</version>
                <configuration>
                    <source>1.8</source>
                    <target>1.8</target>
                    <encoding>UTF-8</encoding>
                </configuration>
            </plugin>
            <plugin>
                <groupId>org.springframework.boot</groupId>
                <artifactId>spring-boot-maven-plugin</artifactId>
                <version>${spring-boot.version}</version>
                <configuration>
                    <mainClass>com.zzy.redisdemo.RedisDemoApplication</mainClass>
                    <skip>true</skip>
                </configuration>
                <executions>
                    <execution>
                        <id>repackage</id>
                        <goals>
                            <goal>repackage</goal>
                        </goals>
                    </execution>
                </executions>
            </plugin>
        </plugins>
    </build>

</project>

4.1.2 .配置文件

spring:
  redis:
    host: 192.168.204.20
    port: 6379
    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

4.1.3 测试代码

package com.zzy.redisdemo.test;
/*
 *@Author：张泽阳
 *@Date：2024年04月15日 20:16
 *Software: IntelliJ IDEA
 *@Description:
 * */

import org.junit.jupiter.api.Test;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.boot.test.context.SpringBootTest;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;

@SpringBootTest
public class RedisTest {
    @Autowired
    private RedisTemplate redisTemplate;

    @Test
    void testRedis(){
        // 写入一条String数据
        redisTemplate.opsForValue().set("username","管子哥");
        // 获取String数据
        String username = (String) redisTemplate.opsForValue().get("username");
        System.out.println(username);
    }
}

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：

• 引入spring-boot-starter-data-redis依赖
• 在application.yml配置Redis信息
• 注入RedisTemplate

4.2 数据序列化器

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：

• 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：

package com.zzy.redisdemo.config;
/*
 *@Author：张泽阳
 *@Date：2024年04月16日 13:28
 *Software: IntelliJ IDEA
 *@Description:
 * */

import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.data.redis.connection.RedisConnectionFactory;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
import org.springframework.data.redis.serializer.GenericJackson2JsonRedisSerializer;
import org.springframework.data.redis.serializer.RedisSerializer;


@Configuration
public class RedisConfig {
    @Bean
    public RedisTemplate<String,Object> redisTemplate(RedisConnectionFactory connectionFactory){
        // 创建RedisTemplate对象
        RedisTemplate<String, Object> redisTemplate = new RedisTemplate<>();
        // 设置连接工厂
        redisTemplate.setConnectionFactory(connectionFactory);
        // 创建json序列化工具
        GenericJackson2JsonRedisSerializer jsonRedisSerializer = new GenericJackson2JsonRedisSerializer();
        // 设置key的序列化
        redisTemplate.setKeySerializer(RedisSerializer.string());
        redisTemplate.setHashKeySerializer(RedisSerializer.string());
        // 这是value的序列化
        redisTemplate.setValueSerializer(jsonRedisSerializer);
        redisTemplate.setHashValueSerializer(jsonRedisSerializer);

        // 返回
        return redisTemplate;
    }
}

存入对象

    @Test
    void saveSaveUser(){
        // 写入数据
        redisTemplate.opsForValue().set("user:1",new User("管子哥",8));

        // 获取数据
        User user = (User) redisTemplate.opsForValue().get("user:1");
        System.out.println(user);
    }

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。

4.3 StringRedisTemplate

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。

String字符串存取

    @Autowired
    private StringRedisTemplate redisTemplate;

    @Test
    void testRedis(){
        // 写入一条String数据
        redisTemplate.opsForValue().set("username1","gou哥");
        // 获取String数据
        String username = (String) redisTemplate.opsForValue().get("username1");
        System.out.println(username);
    }

对象存取

    private static final ObjectMapper mapper = new ObjectMapper();
    @Test
    void saveSaveUser() throws JsonProcessingException {
        // 创建对象
        User user = new User("username",11);
        // 手动序列化
        String json = mapper.writeValueAsString(user);
        // 写入数据
        redisTemplate.opsForValue().set("user:2",json);

        // 获取数据
        String jsonUser = redisTemplate.opsForValue().get("user:2");
        // 手动反序列化
        User user1 = mapper.readValue(jsonUser, User.class);
        System.out.println(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：

• 方案一：

  • 自定义RedisTemplate
  • 修改RedisTemplate的序列化器为GenericJackson2JsonRedisSerializer

• 方案二：

  • 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

4.4 Hash结构操作

    @Test
    void saveHash() {
        redisTemplate.opsForHash().put("user:3","name","Tom");
        redisTemplate.opsForHash().put("user:3","age","22");

        Map<Object, Object> entries = redisTemplate.opsForHash().entries("user:3");
        System.out.println(entries);
    }

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
String username = (String) redisTemplate.opsForValue().get(“username1”);
System.out.println(username);
}

对象存取

```java
    private static final ObjectMapper mapper = new ObjectMapper();
    @Test
    void saveSaveUser() throws JsonProcessingException {
        // 创建对象
        User user = new User("username",11);
        // 手动序列化
        String json = mapper.writeValueAsString(user);
        // 写入数据
        redisTemplate.opsForValue().set("user:2",json);

        // 获取数据
        String jsonUser = redisTemplate.opsForValue().get("user:2");
        // 手动反序列化
        User user1 = mapper.readValue(jsonUser, User.class);
        System.out.println(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~

[外链图片转存中…(img-ctAXrnqK-1718504364298)]

最后小总结：

RedisTemplate的两种序列化实践方案：

• 方案一：

  • 自定义RedisTemplate
  • 修改RedisTemplate的序列化器为GenericJackson2JsonRedisSerializer

• 方案二：

  • 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

4.4 Hash结构操作

    @Test
    void saveHash() {
        redisTemplate.opsForHash().put("user:3","name","Tom");
        redisTemplate.opsForHash().put("user:3","age","22");

        Map<Object, Object> entries = redisTemplate.opsForHash().entries("user:3");
        System.out.println(entries);
    }

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