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本章学习目标

• 初识Redis
  • 认识NoSQL
  • 认识Redis
  • 安装Redis
• Redis常见命令
  • 5种常见数据结构
  • 通用命令
  • 不同数据结构的操作命令
• Redis的Java客户端
  • Jedis客户端
  • SpringDataRedis客户端

环境准备

• Windows操作系统
• MySQL 5.7及以上版本
• VMware + CentOS 7虚拟机
• JDK8+
• IDEA开发工具

本章主要学习Redis的常见命令和客户端使用。

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一、Redis与客户端安装教程

Redis是一种键值型的NoSql数据库，这里有两个关键字：

• 键值型
• NoSql

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 、json

而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。

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1、NoSQL介绍

NoSql可以翻译做 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）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：

也可以是文档型：

甚至可以是图格式：

（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：

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信息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。

（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；

而不同的非关系数据库查询语法差异极大，五花八门各种各样。

（4）事务

传统关系型数据库能满足事务ACID的原则。

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。

（5）总结

除了上述四点以外，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：

• 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。

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2、Redis介绍

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

作者：Antirez

Redis的官方网站地址：https://redis.io/

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3、安装Redis

大多数企业都是基于Linux服务器来部署项目，而且Redis官方也没有提供Windows版本的安装包。因此我们基于Linux系统来安装Redis。

此处选择的Linux版本为CentOS 7，Redis版本为redis-6.2.6。

Windows版下载地址：https://github.com/microsoftarchive/redis/releases

Linux版下载地址：https://download.redis.io/releases/

（1）依赖库

Redis是基于C语言编写的，因此首先需要安装Redis所需要的gcc依赖：

yum install -y gcc tcl

（2）上传安装包并解压

将下载好的Redis安装包上传到虚拟机的任意目录：

这里利用远程连接工具 FinalShell 上传安装包到 /usr/local/src 目录：

解压缩：

tar -zxzf redis-6.2.6.tar.gz

解压后，进入redis目录：

cd redis-6.2.6

运行编译命令：

make && make install

如果没有出错，应该就安装成功了。

默认的安装路径是在 /usr/local/bin 目录下：

该目录已经默认配置到环境变量，因此可以在任意目录下运行这些命令。其中：

• redis-cli：是redis提供的命令行客户端
• redis-server：是redis的服务端启动脚本
• redis-sentinel：是redis的哨兵启动脚本

（3）Redis三种启动方式

redis的启动方式有很多种，例如：

• 默认启动
• 指定配置启动
• 开机自启

① 默认启动

安装完成后，此时Redis的命令已经自动被添加到环境变量在任意目录输入redis-server命令即可启动Redis：

redis-server

如图：

这种启动属于前台启动，会阻塞整个会话窗口，窗口关闭或者按下CTRL + C则Redis停止。不推荐使用。

② 指定配置启动

如果要让Redis以后台方式启动，则必须修改Redis配置文件，就在我们之前解压的redis安装包下（/usr/local/src/redis-6.2.6），名字叫redis.conf。

我们先将这个配置文件备份一份：

cd /usr/local/src/redis-6.2.6
cp redis.conf redis.conf.bak

然后修改redis.conf文件中的一些配置：

vim redis.conf
# 按/xxx就可以查找xxx相关的字段。然后按n查找下一个，N查找上一个。:noh取消高亮显示。

# 允许访问（监听）的地址，默认是127.0.0.1，会导致只能在本地访问。修改为0.0.0.0则可以在任意IP访问，生产环境不要设置为0.0.0.0
bind 0.0.0.0
# 守护进程，修改为yes后即可后台运行
daemonize yes
# 密码，设置后访问Redis必须输入密码
requirepass 123321
# 云服务器注意一定要设置密码！不然会被攻击成矿机，这里必须要设置密码才能远程访问。

Redis的其它常见配置：

# 监听的端口
port 6379
# 工作目录，默认是当前目录，也就是运行redis-server时的命令，日志、持久化等文件会保存在这个目录
dir .
# 数据库数量，设置为1，代表只使用1个库，默认有16个库，编号0~15
databases 1
# 设置redis能够使用的最大内存
maxmemory 512mb
# 日志文件，默认为空，不记录日志。可以指定日志文件名（写到/var/log/redis.log也比较好）
logfile "redis.log"

启动Redis：

# 进入redis安装目录，redis.conf所在目录
cd /usr/local/src/redis-6.2.6
# 启动
redis-server redis.conf
# 查看Redis进程是否启动
ps -ef | grep redis

停止服务：

# 利用redis-cli来执行 shutdown 命令，即可停止 Redis 服务，
# 因为之前配置了密码，因此需要通过 -u 来指定密码
redis-cli -u 123321 shutdown

可以使用kill -9 PID来强制终止进程服务

③ 开机自启

我们也可以通过配置来实现开机自启。

首先，新建一个系统服务文件：

vim /etc/systemd/system/redis.service

redis.service内容如下，注意正确指定配置文件中的路径：

[Unit]
Description=redis-server
After=network.target

[Service]
Type=forking
ExecStart=/usr/local/bin/redis-server /usr/local/src/redis-6.2.6/redis.conf
PrivateTmp=true

[Install]
WantedBy=multi-user.target

然后重新加载系统服务：

systemctl daemon-reload

现在，我们可以用下面这组命令来操作redis了：

# 启动
systemctl start redis
# 停止
systemctl stop redis
# 重启
systemctl restart redis
# 查看状态
systemctl status redis

执行下面的命令，可以让redis开机自启：

systemctl enable redis

disabled表示非开机自启，enabled表示开机自启。

最后我们需要将Linux防火墙的6379端口开放出来，供外部其他主机客户端进行远程访问。

# 方式一：关闭防火墙
systemctl stop firewalld

# 方式二：将6379端口添加到防火墙开放允许
# 查看当前防火墙状态
firewall-cmd --state
# 将6379端口添加到防火墙开放允许
firewall-cmd --zone=public --add-port=6379/tcp --permanent
# 重启防火墙，立即生效
firewall-cmd --reload
# 查看防火墙所有开放的端口号列表
firewall-cmd --zone=public --list-ports

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4、Redis客户端

安装完成Redis，我们就可以操作Redis，实现数据的CRUD了。这需要用到Redis客户端，包括：

• 命令行客户端
• 图形化桌面客户端
• 编程客户端

（1）Redis命令行客户端

Redis安装完成后就自带了命令行客户端：redis-cli，使用方式如下：

redis-cli [options] [commonds]

其中常见的 options 有：

• -h 127.0.0.1：指定要连接的redis节点的IP地址，默认是127.0.0.1
• -p 6379：指定要连接的redis节点的端口，默认是6379
• -a 密码：登录时显式的指定redis的访问密码。如果需要隐式的输入密码，需要先进入，再输入auth 密码进行认证。

其中的 commonds 就是Redis的操作命令，例如：

• ping：与redis服务端做心跳测试，服务端正常会返回pong

不指定commond时，会进入redis-cli的交互控制台：

（2）图形化桌面客户端

GitHub上的大神编写了Redis的图形化桌面客户端RedisDesktopManager
地址：https://github.com/uglide/RedisDesktopManager
不过该仓库提供的是RedisDesktopManager的源码，并未提供windows安装包，并且是收费的。

但在下面这个仓库可以找到安装包，而且是免费的（香）：https://github.com/lework/RedisDesktopManager-Windows/releases

还有一款开源免费的Redis图形化桌面客户端：Another Redis Desktop Manager，都非常的好用~

（3）安装

两款Redis的图形化桌面客户端的安装方式类似，以RedisDesktopManager为例，安装包解压缩后，运行安装程序：

安装完成后，在安装目录下找到resp.exe或老版的rdm.exe文件：

双击即可运行：

（4）建立连接

点击左上角的连接到Redis服务器按钮：

在弹出的窗口中填写Redis服务信息：

点击确定后，在左侧菜单会出现这个链接：

点击即可建立连接了。

Redis默认有16个仓库，编号从0至15。通过配置文件可以设置仓库数量，但是不超过16，并且不能自定义仓库名称。

如果是基于redis-cli连接Redis服务，可以通过select命令来选择数据库：

# 选择0号库
select 0

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二、Redis常见命令

1、Redis数据结构介绍

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：

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：

不同类型的命令称为一个group，我们也可以通过help命令来查看各种不同group的命令：

接下来，我们就学习常见的五种基本数据类型的相关命令。

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。（keys * 效率低，redis单线程，不建议在生产环境设备上使用）
• DEL：删除一个或多个指定的key。
• EXISTS：判断key是否存在，存在返回 1，不存在返回 0。
• EXPIRE：给一个key设置有效期（单位：秒），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，其中-1表示永久有效，-2表示key已到期。

通过 help [command] 可以查看一个命令的具体用法，例如：

# 查看keys命令的帮助信息：
127.0.0.1:6379> help keys

KEYS pattern
summary: Find all keys matching the given pattern
since: 1.0.0
group: generic

• KEYS

127.0.0.1:6379> keys *
1) "name"
2) "age"

# 查询以a开头的key
127.0.0.1:6379> keys a*
1) "age"

• 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>

• 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

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，表示过期时间为永久

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3、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、自减操作

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。数字会转为二进制存储，相对占用内存少一点，字符串会把字符转换成对应的字节码，相对占用内存多一点。

（1）String的常见命令

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。
• DECR：让一个整型的key自减1。
• DECRBY：让一个整型的key自增并指定步长，例如：decrby num 2 让num值自减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。（等价于set key val nx）
• SETEX：添加一个String类型的键值对，并且指定有效期。（添加并设置有效期，合二为一。等价于set key val ex）

以上命令除了INCRBYFLOAT 都是常用命令。

命令练习：

• 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，自减正常用法
(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	//0表示添加失败

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> set name wangwu nx	//setnx等价写法
(nil)	//nil表示添加失败

127.0.0.1:6379> get name
"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

127.0.0.1:6379> set name jack ex 10	//setex等价写法
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

（2）Key结构

问题思考

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：

KEY	VALUE
heima:user:1	{“id”:1, “name”: “Jack”, “age”: 21}
heima:user:2	‘{“id”:2, “name”:“Rose”, “age”: 18}’
heima:product:1	{“id”:1, “name”: “小米11”, “price”: 4999}
heima:product:2	‘{“id”:2, “name”:“荣耀6”, “price”: 2999}’

命令练习：

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。

如果命令行查询时碰到中文乱码，输exit退出后，再重新打开客户端，并在后面添加 --raw，如redis-cli --raw

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4、Hash类型

Hash类型，也叫散列，其value是一个无序字典，类似于Java中的HashMap<String, HashMap<String, Object>>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的常见命令有：

• 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。（hmset 和 hset 效果相同 ，redis4.0之后hmset弃用了，直接用hset即可）
• HMGET：批量获取多个hash类型key的field的值。
• HDEL key field [field ...]：删除hash类型key的一个或多个field。
• 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。

命令练习：

• HSET和HGET

127.0.0.1:6379> HSET heima:user:3 name Lucy	//大key是heima:user:3 field是name，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	// 这里返回新增条数，0表示非新增，而是修改成功
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"

• HSETNX

127.0.0.1:6379> HGETALL heima:user:4
1) "name"
2) "LiLei"
3) "age"
4) "22"
5) "sex"
6) "man"
127.0.0.1:6379> HSETNX heima:user:4 sex woman	//feild存在，不添加
(integer) 0

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	//feild不存在，添加
(integer) 1
127.0.0.1:6379> HGETALL heima:user:3
1) "name"
2) "Lucy"
3) "age"
4) "17"
5) "sex"
6) "woman"

• Redis客户端中的Hash类型存储表示

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5、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（实际结构更为复杂）。既支持正向检索和也支持反向检索。

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 [count]：移除并返回列表左侧的第一个元素，没有则返回nil。count可以指定弹出元素的个数。
• RPUSH key element ... ：向列表右侧插入一个或多个元素。
• RPOP key [count]：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nil。例如BRPOP key1 [key2] timeout：移出并获取列表中的最后一个元素，需要指定超时时间（秒），如果列表中没有元素会阻塞列表直到等待超时或发现可弹出元素为止，超时结束阻塞返回nil。
• LLEN：返回列表长度。

命令练习：

• 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

左侧的#号仅代表序号，List的元素下标是从0开始。

• LPOP和RPOP

127.0.0.1:6379> LPOP users
"3"
127.0.0.1:6379> RPOP users
"6"

• LRANGE和LLEN

127.0.0.1:6379> LRANGE users 1 2
1) "1"
2) "4"
127.0.0.1:6379> LLEN users
(integer) 4
127.0.0.1:6379> LRANGE users 0 -1
1) "2"
2) "1"
3) "4"
4) "5"
127.0.0.1:6379> LRANGE users 0 10
1) "2"
2) "1"
3) "4"
4) "5"

• BLPOP和BRPOP

阻塞状态下左弹出users2，阻塞超时时间为100秒，进入阻塞状态。

新复制一个session，向List中左push一个key为users2，value为jack的元素。

在阻塞session窗口中接收到左push的元素并弹出（耗时44.17s）

127.0.0.1:6379> blpop users2 100
1) "users2"
2) "jack"
(44.17s)	//阻塞端接收到元素后弹出（双向都能接收），结束阻塞，耗时44.17s
127.0.0.1:6379> lpop users2
(nil)	//当List中的元素被全部删除，key也会随之删除
127.0.0.1:6379> blpop users2 1	//设置阻塞时间为1s
(nil)	// 阻塞时间超时，自动结束阻塞
(1.02s)

思考

如何利用List结构模拟一个栈?

• 入口和出口在同一边（LPUSH和LPOP、RPUSH和RPOP）。

如何利用List结构模拟一个队列?

• 入口和出口在不同边（LPUSH和RPOP、RPUSH和LPOP）。

如何利用List结构模拟一个阻塞队列?

• 入口和出口在不同边。
• 出队时采用BLPOP或BRPOP。

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6、Set类型

Redis的Set集合结构与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。（类似于contains）
• SMEMBERS：获取set中的所有元素（注意是无序的）。
• SINTER key1 key2 ... ：求key1与key2的交集。
• SUNION key1 key2 ... ：求key1与key2的并集。
• SDIFF key1 key2 ... ：求key1与key2的差集。

集合A与集合B的交集：属于A且属于B的公共部分。

集合A与集合B的并集：属于A或属于B的部分。

集合A与集合B的差集：属于A且不属于B的部分。

例如两个集合：s1和 s2：

求s1和s2的交集部分：SINTER s1 s2：BC

求s1与s2不同的部分（差集）：SDIFF s1 s2：A

求s1和s2的并集部分：SUNION s1 s2：ABCD（无重复，重复值只会计算一次）

练习题：

1. 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

# 注意：zs和ls是键，名字拼音是值
127.0.0.1:6379> SADD zs lisi wangwu zhaoliu
(integer) 3
    
127.0.0.1:6379> SADD ls wangwu mazi ergou
(integer) 3

2. 利用Set的命令实现下列功能：

• 计算张三的好友有几人

127.0.0.1:6379> SCARD zs
(integer) 3

• 计算张三和李四有哪些共同好友

127.0.0.1:6379> SINTER zs ls
1) "wangwu"

• 查询哪些人是张三的好友却不是李四的好友

127.0.0.1:6379> SDIFF zs ls
1) "zhaoliu"
2) "lisi"

• 查询张三和李四的好友总共有哪些人

127.0.0.1:6379> SUNION zs ls
1) "wangwu"
2) "zhaoliu"
3) "lisi"
4) "mazi"
5) "ergou"

• 判断李四是否是张三的好友

127.0.0.1:6379> SISMEMBER zs lisi
(integer) 1

• 判断张三是否是李四的好友

127.0.0.1:6379> SISMEMBER ls zhangsan
(integer) 0

• 将李四从张三的好友列表中移除

127.0.0.1:6379> SREM zs lisi
(integer) 1
    
127.0.0.1:6379> SMEMBERS zs
1) "zhaoliu"
2) "wangwu"

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7、SortedSet（ZSet）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（value不可相同，score可以相同）
• 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（排序后的索引位置）。
• ZCARD key：获取sorted set中的所有元素个数。
• ZCOUNT key min max：统计score值在给定范围内（闭区间）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（从0开始）内的member值。
• 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。

面试题：ZSet中如果score值相同，会按照member的字典序进行排序，前后比较顺序为：数字 > 大写字母 > 小写字母。

练习题：

将班级的下列学生得分存入Redis的SortedSet中：

Jack 85, Lucy 89, Rose 82, Tom 95, Jerry 78, Amy 92, Miles 76

将数据添加到sorted_set中，客户端里就自动升序排序了。

并实现下列功能：

• 删除Tom同学

• 获取Amy同学的分数

• 获取Rose同学的排名

• 查询80分及以下有几个学生

• 给Amy同学加2分

• 查出成绩前3名的同学

• 查出成绩80分及以下的所有同学

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三、Redis的Java客户端

在Redis官网中提供了各种语言的客户端，地址：https://redis.io/docs/clients/

其中Java客户端也包含很多：

标记为❤的就是Redis官方推荐使用的java客户端，包括：

• 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，多线程环境下需要用连接池为每一个线程创建独立的Jedis连接。
• 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：是在Redis基础上实现了分布式、可伸缩的Java数据结构集合，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。（后续分布式锁章节来学习Redisson）

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。

1、Jedis客户端

Jedis的官网地址： https://github.com/redis/jedis

（1）快速入门

1）引入依赖（官网上复制，有依赖对应的版本说明）

<!-- jedis -->
<dependency>
    <groupId>redis.clients</groupId>
    <artifactId>jedis</artifactId>
    <version>5.0.0</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() {
    // 建立连接
    jedis = new Jedis("192.168.8.100", 6379);
    // 设置密码
    jedis.auth("123321");
    // 选择仓库
    jedis.select(0);
}

3）测试

@Test
void testString() {
    // 存入数据
    String result = jedis.set("name", "Aizen");
    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hash数据
    Map<String, String> map = jedis.hgetAll("user:1");
    System.out.println(map);
}

4）释放资源

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

（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。

• 创建Jedis连接池

/**
 * Jedis连接池
 */
public class JedisConnectionFactory {
    private static final JedisPool jedisPool;

    static {
        // 配置连接池
        JedisPoolConfig poolConfig = new JedisPoolConfig();
        poolConfig.setMaxTotal(8); // 最大连接数
        poolConfig.setMaxIdle(8);   // 最大空闲连接数
        poolConfig.setMinIdle(0);   // 最小空闲连接，如果一直没有被访问，资源就会释放
        poolConfig.setMaxWait(Duration.ofMillis(1000)); // 等待时长，当连接池里没有连接可用，需要等待多长时间，默认为-1一直等
        // 创建连接池对象
        jedisPool = new JedisPool(poolConfig, "192.168.8.100", 6379, 1000, "123321");
    }

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

• 改造原始代码

@BeforeEach
void setUp() {
    // 建立连接
    //jedis = new Jedis("192.168.8.100", 6379);
    jedis = JedisConnectionFactory.getJedis();
    // 设置密码
    jedis.auth("123321");
    // 选择仓库
    jedis.select(0);
}

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

// Jedis底层的close方法
@Override
public void close() {
    if (dataSource != null) {
        Pool<Jedis> pool = this.dataSource;
        this.dataSource = null;
        if (isBroken()) {
            pool.returnBrokenResource(this);
        } else {
            pool.returnResource(this);
        }
    } else {
      connection.close();
    }
}

代码说明：

• 1） JedisConnectionFacotry：工厂设计模式，通过工厂来获得连接池中的Jedis对象，而不用直接去new对象，降低耦合。
• 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）使用了连接池创建后，当关闭连接并不是释放资源，而是将Jedis资源归还给连接池。

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2、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：

（1）快速入门

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

• 导入pom依赖

<dependencies>
  <!-- spring-data-redis -->
  <dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
  </dependency>
  <!-- commons-pool2连接池 -->
  <dependency>
    <groupId>org.apache.commons</groupId>
    <artifactId>commons-pool2</artifactId>
  </dependency>
  <!-- Jackson -->
  <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>

• yaml配置文件

# spring-data-redis
spring:
  data:
    redis:
      host: 192.168.8.100
      port: 6379
      password: 123321
      lettuce:
        pool: # lettuce的pool必须手动配置才会生效
          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: 1000ms  # 连接等待时间

• 注入RedisTemplate直接使用

@SpringBootTest
class SpringDataRedisTests {
    @Autowired
    private RedisTemplate<String, Object> redisTemplate;    // 注入RedisTemplate

    @Test
    void testString() {
        // 写入一条String数据
        redisTemplate.opsForValue().set("name", "虎哥");
        // 获取String数据
        Object name = redisTemplate.opsForValue().get("name");
        System.out.println("name = " + name);
    }
}

（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（JdkSerializationRedisSerializer），JDK序列化底层使用的是ObjectOutputStream将Java对象转为字节后写入Redis，得到的结果是这样的：

缺点：

• 可读性差
• 内存占用较大

我们可以创建一个RedisConfig配置类，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> 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和HashKey的序列化：String
        redisTemplate.setKeySerializer(RedisSerializer.string());
        redisTemplate.setHashKeySerializer(RedisSerializer.string());
        // 设置Value和HashValue的序列化方式为：json
        redisTemplate.setValueSerializer(jsonRedisSerializer);
        redisTemplate.setHashValueSerializer(jsonRedisSerializer);
        return redisTemplate;
    }
}

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全类名，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。

配置了序列化后，图形化界面客户端显示正常，但redis命令行中获取时乱码，是因为redis-cli中默认使用的是16进制显示的，使用redis-cli --raw连接即可。

（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。

省去了我们编写RedisConfig配置类自定义RedisTemplate的序列化方式的步骤，而是直接使用：

@SpringBootTest
class SpringRedisTemplateTests {
    @Autowired
    private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;    // 注入StringRedisTemplate

    @Test
    void testString() {
        // 写入一条String数据
        stringRedisTemplate.opsForValue().set("name", "虎哥");
        // 获取String数据
        Object name = stringRedisTemplate.opsForValue().get("name");
        System.out.println("name = " + name);
    }

    private static final ObjectMapper mapper = new ObjectMapper();

    @Test
    void testSaveUser() throws JsonProcessingException {
        // 创建对象
        User u = new User("虎哥", 21);
        // 手动序列化
        String json = mapper.writeValueAsString(u);
        // 写入User对象（将Java对象序列化为json）
        stringRedisTemplate.opsForValue().set("user:200", json);
        // 获取数据（将json反序列化为Java对象）
        String jsonUserStr = stringRedisTemplate.opsForValue().get("user:200");
        // 手动反序列化
        User user = mapper.readValue(jsonUserStr, User.class);
        System.out.println("user = " + user);
    }
}

此时再看存储的数class数据已经不存在，节约了内存空间。

• Hash结构的操作

@Test
void testHash() {
    stringRedisTemplate.opsForHash().put("user:300", "name", "虎哥");
    stringRedisTemplate.opsForHash().put("user:300", "age", "21");

    String name = (String) stringRedisTemplate.opsForHash().get("user:300", "name");
    System.out.println("name = " + name);

    Map<Object, Object> entries = stringRedisTemplate.opsForHash().entries("user:300");
    System.out.println("entries = " + entries);
}

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

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