上篇文章介绍了Redis的9种数据类型和常命令、7种数据结构和9种编码方式。但是如果想要把它应用到项目中，我们还需要一个redis的客户端。redis的Java客户端种类还是很多的，其中使用最广泛的有三种——Jedis、lettuce和redisson，下面我们一起来学习下。

一、Redis客户端简介

介绍之前我们先来了解一下什么是客户端。客户端——即真正的使用者，比如进入redis命令操作有一个redis-cli，这其实就是redis提供的一个基于操作系统（linux、windows）的客户端，此时的使用者是电脑，电脑通过这个客户端可以连接redis并操作redis。同理，在java中如果想要要操作redis同样需要客户端来与redis建立连接。

基于redis开放的通信协议，大神们纷纷开发出了各种语言的redis客户端，包括C、C++、C#、D、java、Python、Ruby等50多种，这些客户端都是基于redis命令做了一层封装，并打包成工具，以便更方便地操作redis。

ps：SpringBoot项目用spring-data-redis的比较多，其实它主要是封装了jedis和lettuce两个客户端，相当于在它们基础上加了一层门面。

在java语言里redis官方最推荐的便是jedis、lettuce和redisson，如下图。

二、Jedis

2.1 简介

Jedis是redis老牌的Java客户端，它把Redis的所有命令封装成了Java可直接调用的方法，但它并没有替我们封装一些基于redis的特殊功能，比如分布式锁等。

官方网址：GitHub - redis/jedis: Redis Java client

2.2 基本使用

2.2.1 导入依赖

<dependency>
  <groupId>redis.clients</groupId>
  <artifactId>jedis</artifactId>
  <version>5.0.0</version>
</dependency>

2.2.2 建立连接

Jedis实例连接redis

public class Test {
    public static void main(String[] args) {
        //1、构建一个Jedis对象，参数为host和prot
        Jedis jedis=new Jedis("127.0.0.1",6379);
        //2、密码验证（没设置密码的请忽略）
        //jedis.auth("password");
        //3、返回PONG说明连成功
        String ping = jedis.ping();
        System.out.println(ping);//PONG
        //4、释放资源
        jedis.close();
    }
}

对于Jedis而言，一旦连接上了redis服务器，剩下的操作就非常容易了，因为Jedis提供的API和redis的命令基本相同，比如get命令Jedis里面也是get，set对应set...

不过我们通常不用这种方式连接redis，而是用连接池，因为在多线程共享一个Jedis实例是线程不安全的。这里并不是说redis处理数据不安全，而是Jedis向reids推数据和获取数据不安全。在单个Jedis实例中有RedisInputStream和RedisOutPutStream两个成员变量，发送命令和获取返回值都是使用这两个变量，显然这很容易发生并发问题。

既然多个线程使用一个实例就会产生问题，那我们就给每个线程分配一个Jedis实例，让他们单独取操作自己的数据，这里就得使用JedisPool线程池来实现了，在使用过程中，我们通常会封装一个工具类：

//引入common-pool线程池依赖包
<dependency>
  <groupId>org.apache.commons</groupId>
  <artifactId>commons-pool2</artifactId>
  <version>2.11.1</version>
</dependency>

public class JedisPoolFactory {
    private static JedisPool jedisPool = null;
    //地址
    private static String addr = "127.0.0.1";
    //端口
    private static int port = 6379;
    //密码
    private static String auth = "";
​
    static{
        try {
            JedisPoolConfig config = new JedisPoolConfig();
            //连接耗尽时是否阻塞, false报异常,ture阻塞直到超时, 默认true
            config.setBlockWhenExhausted(true);
            //设置的逐出策略类名, 默认DefaultEvictionPolicy(当连接超过最大空闲时间,或连接数超过最大空闲连接数)
            config.setEvictionPolicyClassName("org.apache.commons.pool2.impl.DefaultEvictionPolicy");
            //是否启用pool的jmx管理功能, 默认true
            config.setJmxEnabled(true);
            //MBean ObjectName = new ObjectName("org.apache.commons.pool2:type=GenericObjectPool,name=" + "pool" + i); 默认为"pool", JMX不熟,具体不知道是干啥的...默认就好.
            config.setJmxNamePrefix("pool");
            //是否启用后进先出, 默认true
            config.setLifo(true);
            //最大空闲连接数, 默认8个
            config.setMaxIdle(8);
            //最大连接数, 默认8个
            config.setMaxTotal(8);
            //获取连接时的最大等待毫秒数(如果设置为阻塞时BlockWhenExhausted),如果超时就抛异常, 小于零:阻塞不确定的时间,  默认-1
            config.setMaxWaitMillis(-1);
            //逐出连接的最小空闲时间 默认1800000毫秒(30分钟)
            config.setMinEvictableIdleTimeMillis(1800000);
            //最小空闲连接数, 默认0
            config.setMinIdle(0);
            //每次逐出检查时 逐出的最大数目 如果为负数就是 : 1/abs(n), 默认3
            config.setNumTestsPerEvictionRun(3);
            //对象空闲多久后逐出, 当空闲时间>该值 且 空闲连接>最大空闲数 时直接逐出,不再根据MinEvictableIdleTimeMillis判断  (默认逐出策略)
            config.setSoftMinEvictableIdleTimeMillis(1800000);
            //在获取连接的时候检查有效性, 默认false
            config.setTestOnBorrow(false);
            //在空闲时检查有效性, 默认false
            config.setTestWhileIdle(false);
            //逐出扫描的时间间隔(毫秒) 如果为负数,则不运行逐出线程, 默认-1
            config.setTimeBetweenEvictionRunsMillis(-1);
            jedisPool = new JedisPool(config, addr, port, 3000, auth);
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
​
    /**
     * 获取 Jedis 资源
     * @return
     */
    public static Jedis getJedis() {
        if (jedisPool != null) {
            return jedisPool.getResource();
        }
        return null;
    }
​
    /**
     * 释放Jedis资源
     */
    public static void close(final Jedis jedis) {
        if (jedis != null) {
            jedis.close();
        }
    }
}

2.2.3 操作redis

本次就演示String数据类型的操作。

public class Test {
    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        //1、建立连接
        Jedis jedis = JedisPoolFactory.getJedis();
        //2、操作redis
        System.out.println("清空数据："+jedis.flushDB());
        System.out.println("判断某个键是否存在："+jedis.exists("xhz"));
        System.out.println("新增<xhz,ctr>键："+jedis.set("xhz","ctr"));
        System.out.println("xhz键是否存在："+jedis.exists("xhz"));
        System.out.println("所有键："+jedis.keys("*"));
        System.out.println("给xhz键设置生存时间："+jedis.expire("xhz",100L));
        //sleep1秒
        TimeUnit.SECONDS.sleep(1);
        System.out.println("查看xhz键剩余生存时间："+jedis.ttl("xhz"));
        System.out.println("查看xhz键的编码方式："+jedis.objectEncoding("xhz"));
        System.out.println("查看xhz键的类型："+jedis.type("xhz"));
        System.out.println("获取xhz键："+jedis.get("xhz"));
        System.out.println("删除xhz键："+jedis.del("xhz"));
        //关闭连接
        JedisPoolFactory.close(jedis);
    }
}

测试结果：

清空数据：OK
判断某个键是否存在：false
新增<xhz,ctr>键：OK
xhz键是否存在：true
所有键：[xhz]
给xhz键设置生存时间：1
查看xhz键剩余生存时间：99
查看xhz键的编码方式：embstr
查看xhz键的类型：string
获取xhz键：ctr
删除xhz键：1

2.3 集群配置

redis通常是通过集群配置，来保证服务的高可用。常用的搭建的方式有2种：

• 哨兵模式：在主从复制的基础上，增加一个节点对redis服务进行监控，如果master宕机，就从slave节点选一个作为master，实现自动切换。

• Cluster模式：将数据进行分片存储，避免全部节点数据一样，浪费空间。

ps：这里就简单介绍一下，后续会专门有一篇介绍redis集群的文章。

2.3.1 哨兵模式

哨兵模式简单来说就是一台主机、一台或多台备机、外加一台监控节点（哨兵节点），当主机宕机，监控节点就会将备用节点自动切换成主机，以便继续提供服务。

public class SentinePoolUtil {
    private static Jedis jedis;
    private static JedisSentinelPool jedisSentinelPool;
    static{
        try {
            JedisPoolConfig config = new JedisPoolConfig();
            //最大空闲连接数, 默认8个
            config.setMaxIdle(8);
            //最大连接数, 默认8个
            config.setMaxTotal(8);
            //最小空闲连接数, 默认0
            config.setMinIdle(0);
            //获取连接时的最大等待毫秒数(如果设置为阻塞时BlockWhenExhausted),如果超时就抛异常, 小于零:阻塞不确定的时间,  默认-1
            config.setMaxWaitMillis(3000);
            //在获取连接的时候检查有效性,表示取出的redis对象可用, 默认false
            config.setTestOnBorrow(true);
            //redis服务器列表
            Set<String> sentinels = new HashSet<>();
            sentinels.add("host:port1");
            sentinels.add("host:port2");
            sentinels.add("host:port3");
            //初始化连接池
            jedisSentinelPool = new JedisSentinelPool("mymaster", sentinels, config, "password");
            // 从池中获取一个Jedis对象
            jedis = jedisSentinelPool.getResource();
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
}

2.3.2 Cluster集群配置

Cluster模式是一种高级集群模式，它通过数据分片和分布式存储实现了负载均衡和高可用。在Cluster模式下，redis将所有键值对数据分散在多个节点上。每个节点负责一部分数据（slot槽），简而言之，Cluster模式突破了单节点的内存限制，实现了更大规模的数据存储。

public class ClusterUtil {
    private static JedisCluster jedisCluster;
    static{
        try {
            Set<HostAndPort> nodes = new HashSet<>();
            nodes.add(new HostAndPort("host", 2222));
            nodes.add(new HostAndPort("host", 3333));
            nodes.add(new HostAndPort("host", 4444));
            nodes.add(new HostAndPort("host", 5555));
            nodes.add(new HostAndPort("host", 6666));
            nodes.add(new HostAndPort("host", 7777));
            jedisCluster = new JedisCluster(nodes);
            jedisCluster.set("key", "hello world");
            jedisCluster.close();
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
}

2.4 byte[]方式操作

使用的时候不难发现，除了String方式，还支持byte[]方式操作。Spring提供了序列化byte[]的操作

• 导入依赖

<!--        spring基本-->
<dependency>
    <groupId>org.springframework</groupId>
    <artifactId>spring-context</artifactId>
    <version>5.2.10.RELEASE</version>
</dependency>

• 测试

public class ByteTest {
    public static void main(String[] args) {
        Jedis jedis = JedisPoolFactory.getJedis();
        //2.1 准备对象-注意：要实现Serializable接口
        User user = new User();
        user.setAge(18);
        user.setName("娃哈哈哈哈哈哈哈哈");
        //2.2 通过Spring提供的工具类将user对象转为byte[]
        byte[] value = SerializationUtils.serialize(user);
        byte[] key = SerializationUtils.serialize("user");
        //2.3 存储
        jedis.setex(key,888888,value);
        //2.5 获取
        byte[] value1 = jedis.get(key);
        //2.4 反序列化byte[]
        User user1 = (User) SerializationUtils.deserialize(value1);
        System.out.println(user1);//User(name=娃哈哈哈哈哈哈哈哈, age=18)
    }
}

2.5 Jedis管道操作

Redis更多的使用来做缓存。

应当在项目启动时，就从传统的MySQL、Oracle数据库中将作为缓存的数据查询出来并且同步到Redis服务中。

可能需要在项目启动时，将数10W甚至上百万的数据同步到Redis中，会在客户端和Redis服务交互时，网络传输数据所带来的性能损耗是很大的，采用管道来解决这个问题。

管道可以实现将大量的请求任务在客户端封装好，一次性的发送给Redis服务，从而减少网络请求带来的损耗

• 现测试不用管道存储10w条数据（测试4.06秒）

public class Test {
    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        Jedis jedis = JedisPoolFactory.getJedis();
        long start = System.currentTimeMillis();
        // 不采用管道，向Redis存储10W条数据
        for (int i = 0; i < 100000; i++) {
            jedis.setex("key" + i,500, UUID.randomUUID().toString());
        }
        System.out.println((System.currentTimeMillis()-start)+"ms");//4060ms
        //返还连接对象
        jedis.close();
    }
}

• 采用管道（测试0.64秒）

public class PipelineTest {
    public static void main(String[] args) {
        Jedis jedis = JedisPoolFactory.getJedis();
        long start = System.currentTimeMillis();
        // 采用管道，向Redis存储10W条数据
        Pipeline pipelined = jedis.pipelined();
        for (int i = 0; i < 100000; i++) {
            pipelined.setex("key" + i,500, UUID.randomUUID().toString());
        }
        pipelined.sync();
        System.out.println((System.currentTimeMillis()-start)+"ms");//649ms
        //返还连接对象
        jedis.close();
    }
}

2.6 优缺点

优点：

• Jedis 提供了简单直观的API，它的API与Redis命令一一对应，易于学习和使用。
• Jedis 客户端使用高性能的连接池，支持连接复用，可有效地减少频繁创建和关闭连接对性能的影响。同时支持 pipelining 等批量操作，能够有效地提升 Redis 的性能，减少网络开销。并且使用高效的序列化机制（如使用对象池和二进制序列化）来提供快速的数据访问和传输。
• Jedis 客户端提供了对 Redis Cluster（Redis 集群）的支持，可以轻松地与 Redis 集群进行交互、自动故障转移和负载均衡。

缺点：

• Jedis 客户端的使用方式相对简单，只提供了一些基本的接口方法，如果需要实现自己的功能，需要自己重写或者拓展 Jedis 客户端。
• Jedis 客户端实例不是线程安全的，需要借助连接池来管理和使用 Jedis。
• 使用阻塞的I/O，且其方法调用都是同步的，程序流需要等到 sockets 处理完 I/O 才能执行，不支持异步

三、Lettuce

3.1 简介

Lettuce是一个高级redis客户端，支持高级的redis特性，比如Sentinel、集群、流水线、自动重新连接和redis数据模型等。目前已成为SpringBoot 2.0版本默认的redis客户端。

相比于Jedis，lettuce不仅功能丰富，而且提供了很多新的功能特性，比如异步操作、响应式编程等，同时还解决了Jedis线程不安全的问题。

官方地址：GitHub - lettuce-io/lettuce-core: Advanced Java Redis client for thread-safe sync, async, and reactive usage. Supports Cluster, Sentinel, Pipelining, and codecs.

3.2 基本使用

3.2.1 导入依赖

<dependency>
  <groupId>io.lettuce</groupId>
  <artifactId>lettuce-core</artifactId>
  <version>5.3.3.RELEASE</version>
</dependency>

3.2.2 建立连接

Lettuce连接设计的时候，就是线程安全的，所以一个连接可以被多个线程共享，同时lettuce连接默认是自动重连的，使用单连接基本可以满足业务需求，大多数情况下不需要配置线程池，多连接并不会给操作带来性能上的提升。

工具类：

public class LettuceSyncClient {
    private static final String HOST = "127.0.0.1";
    private static final int PORT = 6379;
​
    private static RedisClient redisClient;
    private static StatefulRedisConnection<String, String> connection;
    private static RedisCommands<String, String> syncCommands;
    //响应式编程
    private static RedisReactiveCommands<String,String> reactiveCommands;
    //发布订阅
    private static StatefulRedisPubSubConnection<String, String> pubSubConn;
​
    public static RedisCommands<String, String> getConnection() {
        if (syncCommands == null) {
            getConn();
            syncCommands = connection.sync();
        }
        return syncCommands;
    }
​
    /**
     * 响应式编程
     * @return
     */
    public static RedisReactiveCommands<String, String> getReactiveConn() {
        if (reactiveCommands == null) {
            getConn();
            //响应式编程
            reactiveCommands = connection.reactive();
        }
        return reactiveCommands;
    }
​
    /**
     * 发布订阅
     * @return
     */
    public static StatefulRedisPubSubConnection<String, String> getPubSubConn(){
        if (pubSubConn == null) {
            getConn();
            //发布订阅
            pubSubConn = redisClient.connectPubSub();
        }
        return pubSubConn;
    }
​
    public static void getConn(){
        RedisURI redisUri = RedisURI.builder()
                .withHost(HOST)
                .withPort(PORT)
//                .withPassword("password")
                .withTimeout(Duration.of(10, ChronoUnit.SECONDS))
                .build();
        redisClient = RedisClient.create(redisUri);
        connection = redisClient.connect();
    }
​
    public static void close() {
        if (connection != null && syncCommands != null) {
            connection.close();
            redisClient.shutdown();
        }
    }
}

测试： 

public class Test {
    public static void main(String[] args) {
        //获取RedisCommands
        RedisCommands<String, String> commands = LettuceClient.getConnection();
        //测试连接
        System.out.println(commands.ping());//PONG
        //关闭连接
        LettuceClient.close();
    }
}

3.2.3 操作redis

其实和Jedis操作大差不差，这里就不纠结了：

public class Test {
​
    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        //1、获取RedisCommands
        RedisCommands<String, String> commands = LettuceClient.getConnection();
        //2、操作redis
        System.out.println("清空数据："+commands.flushdb());
        System.out.println("判断某个键是否存在："+commands.exists("xhz"));
        System.out.println("新增<xhz,ctr>键："+commands.set("xhz","ctr"));
        System.out.println("是否存在："+commands.exists("xhz"));
        System.out.println("所有键："+commands.keys("*"));
        System.out.println("给xhz键设置生存时间："+commands.expire("xhz",100L));
        //sleep1秒
        TimeUnit.SECONDS.sleep(1);
        System.out.println("查看xhz键剩余生存时间："+commands.ttl("xhz"));
        System.out.println("查看xhz键的编码方式："+commands.objectEncoding("xhz"));
        System.out.println("查看xhz键的类型："+commands.type("xhz"));
        System.out.println("获取xhz键："+commands.get("xhz"));
        System.out.println("删除xhz键："+commands.del("xhz"));
        //3、关闭连接
        LettuceClient.close();
    }
}

3.2.4 响应式编程

Lettuce引入响应式编程框架时Project Reactor，通过使用Lettuce的响应式API，可以以流式方式处理redis：

public class ReactiveTest {
    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        //建立连接
        RedisReactiveCommands<String, String> commands = LettuceSyncClient.getReactiveConnection();
        //操作redis
        Mono<String> setc = commands.set("name", "xhz");
        System.out.println(setc.block());
        Mono<String> getc = commands.get("name");
        getc.subscribe(System.out::println);
        Flux<String> keys = commands.keys("*");
        keys.subscribe(System.out::println);
​
        //开启一个事务，先把count设置为1，再将count自增1
        commands.multi().doOnSuccess(r -> {
                    commands.set("count", "1").doOnNext(value -> System.out.println("count1：" +  value)).subscribe();
                    commands.incr("count").doOnNext(value -> System.out.println("count2：" +  value)).subscribe();
                }).flatMap(s -> commands.exec())
                .doOnNext(transactionResult -> System.out.println("transactionResult：" + transactionResult.wasDiscarded())).subscribe();
​
        Thread.sleep(1000 * 5);
        //关闭连接
        LettuceSyncClient.close();
    }
}

运行结果：

OK
xhz
name
count1：OK
count2：2
transactionResult：false

3.2.5 发布订阅

​
public class PubSubTest {
    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        StatefulRedisPubSubConnection<String, String> pubSubConn = LettuceSyncClient.getPubSubConn();
        // 监听器对象，用于接收订阅频道的消息
        pubSubConn.addListener(new RedisPubSubListener<String, String>() {
            @Override
            public void message(String channel, String message) {
                System.out.println("Received new message - Channel: " + channel + ", Message: " + message);
            }
            @Override
            public void message(String pattern, String channel, String message) {
                System.out.println("pattern = " + pattern + "，channel = "+channel+"，message = "+message);
            }
            @Override
            public void subscribed(String channel, long count) {
                System.out.println("channel = " + channel);
            }
            @Override
            public void psubscribed(String pattern, long count) {
                System.out.println("pattern = " + pattern);
            }
            @Override
            public void unsubscribed(String channel, long count) {
                System.out.println("channel = " + channel);
            }
            @Override
            public void punsubscribed(String pattern, long count) {
                System.out.println("pattern = " + pattern);
            }
        });
        // 订阅聊天频道
        pubSubConn.sync().subscribe("chat");
        // 模拟用户发送消息
        String user = "User1";
        String message = "Hello, world!";
        // 将消息发布到聊天频道
        RedisCommands<String, String> connection = LettuceSyncClient.getConnection();
        Long messagesSent = connection.publish("chat", "[" + user + "]: " + message);
        System.out.println("Messages sent: " + messagesSent);
        //关闭连接
        LettuceSyncClient.close();
    }
}

测试结果： 

channel = chat
Messages sent: 1
Received new message - Channel: chat, Message: [User1]: Hello, world!

3.3 集群配置

3.3.1 主从模式

Lettuce支持自动发现主从模式下的节点信息，然后保存到本地，具体如下：

public class MsTest {
​
    public static void main(String[] args) {
        //这里只需要配置一个节点的连接信息，不一定需要是主节点的信息，从节点也可以;可以自动发现主从节点
        RedisURI uri = RedisURI.builder()
                .withHost("127.0.0.1")
                .withPort(6379)
 //               .withPassword("123456")
                .build();
        RedisClient client = RedisClient.create(uri);
        StatefulRedisMasterReplicaConnection<String, String> connection = MasterReplica.connect(client, StringCodec.UTF8, uri);
        //从节点读取数据
        connection.setReadFrom(ReadFrom.REPLICA);
        RedisCommands<String, String> commands = connection.sync();
        commands.set("name", "xhz");
        System.out.println(commands.get("name"));
        connection.close();
        client.shutdown();
    }
}

3.3.2 哨兵模式

public class SentinalTest {
​
    public static void main(String[] args) {
        //集群节点
        List<RedisURI> uris = new ArrayList();
        uris.add(RedisURI.builder().withSentinel("host", 2222).withSentinelMasterId("mymaster").withPassword("123456").build());
        uris.add(RedisURI.builder().withSentinel("host", 3333).withSentinelMasterId("mymaster").withPassword("123456").build());
        uris.add(RedisURI.builder().withSentinel("host", 4444).withSentinelMasterId("mymaster").withPassword("123456").build());
​
        RedisClient client = RedisClient.create();
        StatefulRedisMasterReplicaConnection<String, String> connection = MasterReplica.connect(client, StringCodec.UTF8, uris);
        //从节点读取数据
        connection.setReadFrom(ReadFrom.REPLICA);
        RedisCommands<String, String> commands = connection.sync();
        commands.set("name", "xhz");
        System.out.println(commands.get("name"));
        connection.close();
        client.shutdown();
    }
}

3.3.3 Cluster模式

public class ClusterTest {
    public static void main(String[] args) {
        Set<RedisURI> uris = new HashSet<>();
        uris.add(RedisURI.builder().withHost("host").withPort(1111).withPassword("123456").build());
        uris.add(RedisURI.builder().withHost("host").withPort(2222).withPassword("123456").build());
        uris.add(RedisURI.builder().withHost("host").withPort(3333).withPassword("123456").build());
        uris.add(RedisURI.builder().withHost("host").withPort(4444).withPassword("123456").build());
        uris.add(RedisURI.builder().withHost("host").withPort(5555).withPassword("123456").build());
        uris.add(RedisURI.builder().withHost("host").withPort(6666).withPassword("123456").build());
​
        RedisClusterClient client = RedisClusterClient.create(uris);
        StatefulRedisClusterConnection<String, String> connection = client.connect();
        RedisAdvancedClusterCommands<String, String> commands = connection.sync();
        commands.set("name", "xhz");
        System.out.println(commands.get("name"));
​
        //选择从节点,只读
        NodeSelection<String, String> replicas = commands.replicas();
        NodeSelectionCommands<String, String> nodeSelectionCommands = replicas.commands();
        Executions<List<String>> keys = nodeSelectionCommands.keys("*");
        keys.forEach(key -> System.out.println(key));
​
        connection.close();
        client.shutdown();
    }
}
​

3.4 优缺点

优点：

• 异步和非阻塞：Lettuce 客户端使用异步和非阻塞的方式与 Redis 交互，可以处理并行的请求和高并发的场景，提供更高的吞吐量和响应速度。
• 响应式编程模型：Lettuce 客户端支持 Reactive 编程模型，可以通过使用 Reactive Streams、Flux 或 Mono 这样的响应式类型来处理异步操作和流式数据处理。
• 完整的特性支持：Lettuce 客户端支持 Redis 的所有高级特性，如事务、流水线操作、发布/订阅、Lua 脚本等，可以满足复杂的应用需求。
• 集群支持：Lettuce 客户端提供了对 Redis Cluster 的支持，可以轻松地与 Redis 集群进行交互，并进行自动的故障转移和节点发现。
• 可扩展性：Lettuce 客户端使用模块化的设计，可以通过插件机制进行功能扩展，可以根据需求选择所需的模块，减小依赖的大小。

缺点：

• 和其他 Redis 客户端相比，Lettuce 的使用可能稍微复杂，需要更多的学习和了解。

四、Redisson

Redis官方置顶推荐的Java客户端Redisson。

4.1 简介

Redisson是架设再redis基础上的一个Java驻内存数据网格（In-Memory Data Grid）。它不仅将原生的redis Hash、List、Set、String等数据结构封装为Java里大家熟悉的Map、List、Set、Object Bukcket等数结构，并在此基础上还提供了许多分布式服务，比如分布式锁、分布式对象、分布式集合、分布式调度任务等。

相比于Jedis、Lettuce等基于redis基础命令封装的客户端，Redisson提供的功能更加高端和抽象。

官方地址：GitHub - redisson/redisson: Redisson - Easy Redis Java client with features of In-Memory Data Grid. Sync/Async/RxJava/Reactive API. Over 50 Redis based Java objects and services: Set, Multimap, SortedSet, Map, List, Queue, Deque, Semaphore, Lock, AtomicLong, Map Reduce, Bloom filter, Spring Cache, Tomcat, Scheduler, JCache API, Hibernate, RPC, local cache ...

4.2 基本使用

4.2.1 导入依赖

<dependency>
  <groupId>org.redisson</groupId>
  <artifactId>redisson</artifactId>
  <version>3.21.3</version>
</dependency>

4.2.2 建立连接

单机模式连接如下：

public class Test {
    public static void main(String[] args) throws IOException {
        Config config = new Config();
        config.useSingleServer()
                .setAddress("redis://127.0.0.1:6379")
//                .setPassword("123456")
                .setDatabase(0);
        //获取客户端
        RedissonClient redisson = Redisson.create(config);
        //哈希结构
        RMap<Object, Object> hash = redisson.getMap("hash");
        hash.put("name","xhz");
        String name = hash.get("name").toString();
        System.out.println(name);//xhz
        //关闭客户端
        redisson.shutdown();
    }
}

当然也可以用配置文件的方式：

redisson.yml：

singleServerConfig:
  idleConnectionTimeout: 10000 # 空闲连接超时，单位：毫秒
  connectTimeout: 10000 # 连接超时，单位：毫秒
  timeout: 3000 # 命令等待超时，单位：毫秒
  retryAttempts: 3 # 命令失败重试次数
  retryInterval: 1500 # 命令重试发送间隔，单位：毫秒
  password: null # Redis 服务器密码
  subscriptionsPerConnection: 5 # 每个连接的最大订阅数量
  clientName: null # Redis 客户端名称
  address: "redis://127.0.0.1:6379" # Redis 服务器地址
  subscriptionConnectionMinimumIdleSize: 1 # 订阅连接的最小空闲数量
  subscriptionConnectionPoolSize: 50 # 订阅连接的最大连接数量
  connectionMinimumIdleSize: 10 # 正常连接的最小空闲数量，至少保持10个空闲连接
  connectionPoolSize: 50 # 正常连接的最大连接数量，最多可以创建50个连接
  database: 0 # 连接的数据库编号，默认是0
  dnsMonitoringInterval: 5000 # DNS监控间隔，单位：毫秒

测试连接：

public class Test {
    public static void main(String[] args) throws IOException {
        Config config = Config.fromYAML(Test.class.getClassLoader().getResource("redisson.yml"));
        RedissonClient redisson = Redisson.create(config);
        RMap<Object, Object> hash = redisson.getMap("hash");
        hash.put("name","xhz");
        String name = hash.get("name").toString();
        System.out.println(name);//xhz
        redisson.shutdown();
    }
}

4.2.3 操作redis

下面我们介绍一下5中基本类型的操作：

public class OperTest {
​
    public static void main(String[] args) throws IOException {
        Config config = Config.fromYAML(Test.class.getClassLoader().getResource("redisson.yml"));
        RedissonClient redisson = Redisson.create(config);
​
        //1、字符串操作
        RBucket<Object> name = redisson.getBucket("string");
        //设置value和key的过期时间
        name.set("xhz",10, TimeUnit.SECONDS);
        //获取key为name的value
        System.out.println(redisson.getBucket("string").get().toString());
​
        //2、对象操作（切记要实现Serializable接口
        User user=new User("xhz",18);
        RBucket<Object> obj = redisson.getBucket("obj");
        obj.set(user,10,TimeUnit.SECONDS);
        System.out.println(redisson.getBucket("obj").get());
​
        //3、哈希操作
        RMap<Object, Object> map = redisson.getMap("map");
        //设置key为map的value值
        map.put("name","张三");
        map.put("age","18");
        //设置过期时间
        map.expire(10,TimeUnit.SECONDS);
        //打印value
        for (Map.Entry<Object, Object> entry : redisson.getMap("map").entrySet()) {
            System.out.println("key = "+entry.getKey()+": value = "+entry.getValue());
        }
​
        //4、list操作(支持对象操作列表）
        RList<Object> list = redisson.getList("list");
        User user1=new User("张三",18);
        User user2=new User("李四",20);
        list.expire(10,TimeUnit.SECONDS);
        list.add(user1);
        list.add(user2);
        System.out.println(redisson.getList("list"));
​
        //5、set操作（同样支持对象操作）
        RSet<Object> set = redisson.getSet("set");
        User user3=new User("王五",18);
        User user4=new User("赵六",20);
        set.add(user3);
        set.add(user4);
        set.expire(10,TimeUnit.SECONDS);
        System.out.println(redisson.getSet("set"));
​
        //6、zset操作（对象操作需要实现Comparable接口并重写比较逻辑）
        RSortedSet<Object> zset = redisson.getSortedSet("zset");
        User user5=new User("王五",18);
        User user6=new User("赵六",19);
        zset.add(user5);
        zset.add(user6);
        System.out.println(redisson.getSortedSet("zset"));
        //7、关闭客户端
        redisson.shutdown();
    }
}

运行结果：

xhz
User(name=xhz, age=18)
key = name: value = 张三
key = age: value = 18
[User(name=张三, age=18), User(name=李四, age=20)]
[User(name=赵六, age=20), User(name=王五, age=18)]
[User(name=王五, age=18), User(name=赵六, age=19)]

4.2.4 布隆过滤器

布隆过滤器是由布隆在1970年提出的。它实际上是一个很长的二进制向量和一系列的随机映射函数（哈希函数）两部分组成的结构，用于快速检索一个元素是否可能存在于一个集合（bit数组中）。

实现方式有很多，比如Guava、Apache Commons、Jedis和Redisson等，我们今天就介绍一下Redisson的实现方式：

public class BloomTest {
    public static void main(String[] args) throws IOException {
        Config config = Config.fromYAML(Test.class.getClassLoader().getResource("redisson.yml"));
        RedissonClient redisson = Redisson.create(config);
        RBloomFilter<Object> bloom = redisson.getBloomFilter("bloom");
        //初始化预期插入的数据量为100和期望误差率为0.01
        bloom.tryInit(100,0.01);
        //插入数据
        bloom.add("哈哈");
        bloom.add("嘻嘻");
        bloom.add("嘿嘿");
        //判断数据是否存在
        System.out.println(bloom.contains("哈哈"));//true
        System.out.println(bloom.contains("呵呵"));//false
        redisson.shutdown();
    }
}

4.2.5 分布式锁

Redisson最大的亮点，也是使用最多的功能，就是分布式锁，使用起来还是挺简单的：

public class LockTest {
    private static final String KEY = "xhz";

    public static void main(String[] args) throws IOException {
        Config config = Config.fromYAML(Test.class.getClassLoader().getResource("redisson.yml"));
        RedissonClient redisson = Redisson.create(config);

        RLock lock = redisson.getLock(KEY);
        if (!lock.tryLock()) {
            //没获取到锁，提前结束
            return;
        }
        try {
            //处理业务逻辑
            System.out.println("获取锁成功");
        } catch (Exception e) {
            System.out.println("发生异常");
            throw new RuntimeException(e);
        }finally {
            //释放锁
            if(lock.isLocked() && lock.isHeldByCurrentThread()){
                lock.unlock();
            }
        }
    }
}

ps：另外，Redisson还支持公平锁、联锁、红锁、读写锁、信号量、闭锁等，后续会专门总结一篇分布式锁的文章。

4.3 集群配置

上面已经简单介绍过了，这次就简单说了。

4.3.1 主从模式

public class MsTest {
    public static void main(String[] args) {
        Config config = new Config();
        config.useMasterSlaveServers()
                //可以用"rediss://"来启用SSL连接
                .setMasterAddress("redis://127.0.0.1:6379")
                .addSlaveAddress("redis://127.0.0.1:6389", "redis://127.0.0.1:6332", "redis://127.0.0.1:6419")
                .addSlaveAddress("redis://127.0.0.1:6399");
​
        RedissonClient redisson = Redisson.create(config);
    }
}

yaml格式：

---
masterSlaveServersConfig:
  idleConnectionTimeout: 10000
  connectTimeout: 10000
  timeout: 3000
  retryAttempts: 3
  retryInterval: 1500
  failedAttempts: 3
  password: null
  subscriptionsPerConnection: 5
  clientName: null
  loadBalancer: !<org.redisson.connection.balancer.RoundRobinLoadBalancer> {}
  slaveSubscriptionConnectionMinimumIdleSize: 1
  slaveSubscriptionConnectionPoolSize: 50
  slaveConnectionMinimumIdleSize: 32
  slaveConnectionPoolSize: 64
  masterConnectionMinimumIdleSize: 32
  masterConnectionPoolSize: 64
  readMode: "SLAVE"
  slaveAddresses:
  - "redis://127.0.0.1:6381"
  - "redis://127.0.0.1:6380"
  masterAddress: "redis://127.0.0.1:6379"
  database: 0
threads: 0
nettyThreads: 0
codec: !<org.redisson.codec.JsonJacksonCodec> {}
"transportMode":"NIO"

4.3.2 哨兵模式

public class SentinalTest {
    public static void main(String[] args) {
        Config config = new Config();
        config.useSentinelServers()
                .setMasterName("mymaster")
                //可以用"rediss://"来启用SSL连接
                .addSentinelAddress("127.0.0.1:26389", "127.0.0.1:26379")
                .addSentinelAddress("127.0.0.1:26319");
​
        RedissonClient redisson = Redisson.create(config);
    }
}

yaml格式：

---
sentinelServersConfig:
  idleConnectionTimeout: 10000
  connectTimeout: 10000
  timeout: 3000
  retryAttempts: 3
  retryInterval: 1500
  password: null
  subscriptionsPerConnection: 5
  clientName: null
  loadBalancer: !<org.redisson.connection.balancer.RoundRobinLoadBalancer> {}
  slaveSubscriptionConnectionMinimumIdleSize: 1
  slaveSubscriptionConnectionPoolSize: 50
  slaveConnectionMinimumIdleSize: 32
  slaveConnectionPoolSize: 64
  masterConnectionMinimumIdleSize: 32
  masterConnectionPoolSize: 64
  readMode: "SLAVE"
  sentinelAddresses:
  - "redis://127.0.0.1:26379"
  - "redis://127.0.0.1:26389"
  masterName: "mymaster"
  database: 0
threads: 0
nettyThreads: 0
codec: !<org.redisson.codec.JsonJacksonCodec> {}
"transportMode":"NIO"

4.3.3 Cluster模式

public class Cluster {
    public static void main(String[] args) {
        Config config = new Config();
        config.useClusterServers()
                .setScanInterval(2000) // 集群状态扫描间隔时间，单位是毫秒
                //可以用"rediss://"来启用SSL连接
                .addNodeAddress("redis://127.0.0.1:7000", "redis://127.0.0.1:7001")
                .addNodeAddress("redis://127.0.0.1:7002");
​
        RedissonClient redisson = Redisson.create(config);
    }
}

yaml格式：

---
clusterServersConfig:
  idleConnectionTimeout: 10000
  connectTimeout: 10000
  timeout: 3000
  retryAttempts: 3
  retryInterval: 1500
  password: null
  subscriptionsPerConnection: 5
  clientName: null
  loadBalancer: !<org.redisson.connection.balancer.RoundRobinLoadBalancer> {}
  slaveSubscriptionConnectionMinimumIdleSize: 1
  slaveSubscriptionConnectionPoolSize: 50
  slaveConnectionMinimumIdleSize: 32
  slaveConnectionPoolSize: 64
  masterConnectionMinimumIdleSize: 32
  masterConnectionPoolSize: 64
  readMode: "SLAVE"
  nodeAddresses:
  - "redis://127.0.0.1:7004"
  - "redis://127.0.0.1:7001"
  - "redis://127.0.0.1:7000"
  scanInterval: 1000
threads: 0
nettyThreads: 0
codec: !<org.redisson.codec.JsonJacksonCodec> {}
"transportMode":"NIO"

4.4 优缺点

优点：

• 实现了分布式特性和可扩展的 Java 数据结构，例如分布式锁，分布式集合，分布式对象，分布式远程调度等等高级功能，适合分布式开发
• 与 Lettuce 一样，基于 Netty 框架的事件驱动与 redis 通信，支持异步调用，性能高
• Redisson 的 API 是线程安全的，所以可以使用单个 Redisson 连接来完成各种操作。
• 支持读写分离，支持读负载均衡，在主从复制和 Redis Cluster 架构下都可以使用
• 内建 Tomcat Session Manager，为 Tomcat 6/7/8 提供了会话共享功能，可以与 Spring Session 集成，实现基于 Redis 的会话共享
• 相比于 Jedis、Lettuce 等基于 redis 命令封装的客户端，Redisson 提供的功能更加高端和抽象，Redisson 可以类比 Spring 框架，这些框架搭建了应用程序的基础框架和功能，可以显著提升开发效率，让开发者有更多的时间来关注业务逻辑

缺点：

• 和 Jedis、Lettuce 客户端相比，功能较为简单，对字符串的支持比较差，不支持排序、事务、管道、分区等 Redis 特性
• API 更加抽象，学习使用成本高

 End：希望对大家有所帮助，如果有纰漏或者更好的想法，请您一定不要吝啬你的赐教🙋。