文章目录
- Redis快速入门
- 1.初识Redis
- 1.1.认识NoSQL
- 1.1.1.结构化与非结构化
- 1.1.2.关联和非关联
- 1.1.3.查询方式
- 1.1.4.事务
- 1.1.5.总结
- 1.2.认识Redis
- 1.3.安装Redis
- 1.3.1.依赖库
- 1.3.2.上传安装包并解压
- 1.3.3.启动
- 1.3.4.默认启动
- 1.3.5.指定配置启动
- 1.3.6.开机自启
- 1.4.Redis桌面客户端
- 1.4.1.Redis命令行客户端
- 1.4.2.图形化桌面客户端
- 1.4.3.安装
- 1.4.4.建立连接
- 2.Redis常见命令
- 2.1.Redis通用命令
- 2.2.String类型
- 2.2.1.String的常见命令
- 2.2.2.Key结构
- 2.3.Hash类型
- 2.4.List类型
- 2.5.Set类型
- 2.6.SortedSet类型
- 3.Redis的Java客户端
- 3.1.Jedis客户端
- 3.1.1.快速入门
- 3.1.2.连接池
- 3.2.SpringDataRedis客户端
- 3.2.1.快速入门
- 1)引入依赖
- 2)配置Redis
- 3)注入RedisTemplate
- 4)编写测试
- 3.2.2.自定义序列化
- 3.2.3.StringRedisTemplate
- 3.2.3.StringRedisTemplate
Redis快速入门
Redis的常见命令和客户端使用
1.初识Redis
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、甚至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。
1.1.认识NoSQL
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。
1.1.1.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:
也可以是文档型:
甚至可以是图格式:
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:
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;
而不同的非关系数据库查询语法差异极大,五花八门各种各样。
1.1.4.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。
1.1.5.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
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
作者:Antirez
Redis的官方网站地址:https://redis.io/
1.3.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。因此课程中我们会基于Linux系统来安装Redis.
此处选择的Linux版本为CentOS 7.
1.3.1.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
1.3.2.上传安装包并解压
然后将课前资料提供的Redis安装包上传到虚拟机的任意目录:
例如,我放到了/usr/local/src 目录:
解压缩:
tar -xzf 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
1.3.3.启动
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
1.3.4.默认启动
安装完成后,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。
1.3.5.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:
cp redis.conf redis.conf.bck
然后修改redis.conf文件中的一些配置:
# 允许访问的地址,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
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
logfile "redis.log"
启动Redis:
# 进入redis安装目录
cd /usr/local/src/redis-6.2.6
# 启动
redis-server redis.conf
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
1.3.6.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:
vi /etc/systemd/system/redis.service
内容如下:
[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
1.4.Redis桌面客户端
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
1.4.1.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 123321
:指定redis的访问密码
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:
1.4.2.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,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。
在下面这个仓库可以找到安装包:https://github.com/lework/RedisDesktopManager-Windows/releases
1.4.3.安装
在课前资料中可以找到Redis的图形化桌面客户端:
解压缩后,运行安装程序即可安装:
安装完成后,在安装目录下找到rdm.exe文件:
双击即可运行:
1.4.4.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
2.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:
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。
2.1.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
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
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.
2.2.1.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
- 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:
KEY | VALUE |
---|---|
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:
2.3.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
-
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
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和也可以支持反向检索。
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:移除并返回列表左侧的第一个元素,没有则返回nil
- 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 star 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
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:
求交集:SINTER s1 s2
求s1与s2的不同:SDIFF s1 s2
练习:
- 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
- 利用Set的命令实现下列功能:
- 计算张三的好友有几人
- 计算张三和李四有哪些共同好友
- 查询哪些人是张三的好友却不是李四的好友
- 查询张三和李四的好友总共有哪些人
- 判断李四是否是张三的好友
- 判断张三是否是李四的好友
- 将李四从张三的好友列表中移除
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,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
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
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分以下的所有同学
3.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客户端
Jedis的官网地址: https://github.com/redis/jedis
3.1.1.快速入门
我们先来个快速入门:
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:
3.2.1.快速入门
SpringBoot已经提供了对SpringDataRedis的支持,使用非常简单。
首先,新建一个maven项目,然后按照下面步骤执行:
1)引入依赖
<?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>
<parent>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId>
<version>2.5.7</version>
<relativePath/> <!-- lookup parent from repository -->
</parent>
<groupId>com.heima</groupId>
<artifactId>redis-demo</artifactId>
<version>0.0.1-SNAPSHOT</version>
<name>redis-demo</name>
<description>Demo project for Spring Boot</description>
<properties>
<java.version>1.8</java.version>
</properties>
<dependencies>
<!--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>
</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>
</project>
2)配置Redis
spring:
redis:
host: 192.168.150.101
port: 6379
password: 123321
lettuce:
pool:
max-active: 8
max-idle: 8
min-idle: 0
max-wait: 100ms
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:
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:
@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:
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。
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。
省去了我们自定义RedisTemplate的序列化方式的步骤,而是直接使用:
@Autowired
private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;
// JSON序列化工具
private static final ObjectMapper mapper = new ObjectMapper();
@Test
void testSaveUser() throws JsonProcessingException {
// 创建对象
User user = new User("虎哥", 21);
// 手动序列化
String json = mapper.writeValueAsString(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 = mapper.readValue(jsonUser, User.class);
System.out.println("user1 = " + user1);
}
SON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。
[外链图片转存中…(img-o4buwoti-1703856816725)]
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。
[外链图片转存中…(img-SfzRMTxC-1703856816726)]
省去了我们自定义RedisTemplate的序列化方式的步骤,而是直接使用:
@Autowired
private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;
// JSON序列化工具
private static final ObjectMapper mapper = new ObjectMapper();
@Test
void testSaveUser() throws JsonProcessingException {
// 创建对象
User user = new User("虎哥", 21);
// 手动序列化
String json = mapper.writeValueAsString(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 = mapper.readValue(jsonUser, User.class);
System.out.println("user1 = " + user1);
}