1. 综述
Spring Data是Spring公司的顶级项目，其中包含了多个相对独立的子项目，每个子项目都是对不同API的封装，所有Spring Boot整合Spring Data XXX的启动器都叫做spring-boot-starter-data-xxxx。而SpirngDataRedis则是Spring官方对redis的整合，其优势在于能够很方便的在Java项目中操作redis对象类型，来实现缓存/消息队列等功能。
2. 使用
2.1 在redis客户端配置链接
2.2 导入依赖
<!-- spring boot redis缓存引入 -->
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
</dependency>
<!-- lecttuce 缓存连接池-->
<dependency>
<groupId>org.apache.commons</groupId>
<artifactId>commons-pool2</artifactId>
</dependency>
2.3 添加application.yml依赖
spring:
redis:
host: 120.79.157.129
port: 6379
database: 2
# password: #默认为空
lettuce:
pool:
max-active: 20 #最大连接数，负值表示没有限制，默认8
max-wait: -1 #最大阻塞等待时间，负值表示没限制，默认-1
max-idle: 8 #最大空闲连接，默认8
min-idle: 0 #最小空闲连接，默认0
2.4 测试代码
@Configuration
public class RedisConfig {
@Autowired
private RedisTemplate redisTemplate;
}
3. Redis封装
package com.imooc.utils;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.dao.DataAccessException;
import org.springframework.data.redis.connection.RedisConnection;
import org.springframework.data.redis.connection.StringRedisConnection;
import org.springframework.data.redis.core.RedisCallback;
import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate;
import org.springframework.stereotype.Component;
import java.util.List;
import java.util.Map;
import java.util.Set;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
@Component
public class RedisOperator {
@Autowired
private StringRedisTemplate redisTemplate;
// Key（键），简单的key-value操作
/**
* 判断key是否存在
* @param key
* @return
*/
public boolean keyIsExist(String key) {
return redisTemplate.hasKey(key);
}
/**
* 实现命令：TTL key，以秒为单位，返回给定 key的剩余生存时间(TTL, time to live)。
*
* @param key
* @return
*/
public long ttl(String key) {
return redisTemplate.getExpire(key);
}
/**
* 实现命令：expire 设置过期时间，单位秒
*
* @param key
* @return
*/
public void expire(String key, long timeout) {
redisTemplate.expire(key, timeout, TimeUnit.SECONDS);
}
/**
* 实现命令：increment key，增加key一次
*
* @param key
* @return
*/
public long increment(String key, long delta) {
return redisTemplate.opsForValue().increment(key, delta);
}
/**
* 累加，使用hash
*/
public long incrementHash(String name, String key, long delta) {
return redisTemplate.opsForHash().increment(name, key, delta);
}
/**
* 累减，使用hash
*/
public long decrementHash(String name, String key, long delta) {
delta = delta * (-1);
return redisTemplate.opsForHash().increment(name, key, delta);
}
/**
* hash 设置value
*/
public void setHashValue(String name, String key, String value) {
redisTemplate.opsForHash().put(name, key, value);
}
/**
* hash 获得value
*/
public String getHashValue(String name, String key) {
return (String)redisTemplate.opsForHash().get(name, key);
}
/**
* 实现命令：decrement key，减少key一次
*
* @param key
* @return
*/
public long decrement(String key, long delta) {
return redisTemplate.opsForValue().decrement(key, delta);
}
/**
* 实现命令：KEYS pattern，查找所有符合给定模式 pattern的 key
*/
public Set<String> keys(String pattern) {
return redisTemplate.keys(pattern);
}
/**
* 实现命令：DEL key，删除一个key
*
* @param key
*/
public void del(String key) {
redisTemplate.delete(key);
}
// String（字符串）
/**
* 实现命令：SET key value，设置一个key-value（将字符串值 value关联到 key）
*
* @param key
* @param value
*/
public void set(String key, String value) {
redisTemplate.opsForValue().set(key, value);
}
/**
* 实现命令：SET key value EX seconds，设置key-value和超时时间（秒）
*
* @param key
* @param value
* @param timeout
* （以秒为单位）
*/
public void set(String key, String value, long timeout) {
redisTemplate.opsForValue().set(key, value, timeout, TimeUnit.SECONDS);
}
/**
* 如果key不存在，则设置，如果存在，则报错
* @param key
* @param value
*/
public void setnx60s(String key, String value) {
redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(key, value, 60, TimeUnit.SECONDS);
}
/**
* 如果key不存在，则设置，如果存在，则报错
* @param key
* @param value
*/
public void setnx(String key, String value) {
redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(key, value);
}
/**
* 实现命令：GET key，返回 key所关联的字符串值。
*
* @param key
* @return value
*/
public String get(String key) {
return (String)redisTemplate.opsForValue().get(key);
}
/**
* 批量查询，对应mget
* @param keys
* @return
*/
public List<String> mget(List<String> keys) {
return redisTemplate.opsForValue().multiGet(keys);
}
/**
* 批量查询，管道pipeline
* @param keys
* @return
*/
public List<Object> batchGet(List<String> keys) {
// nginx -> keepalive
// redis -> pipeline
List<Object> result = redisTemplate.executePipelined(new RedisCallback<String>() {
@Override
public String doInRedis(RedisConnection connection) throws DataAccessException {
StringRedisConnection src = (StringRedisConnection)connection;
for (String k : keys) {
src.get(k);
}
return null;
}
});
return result;
}
// Hash（哈希表）
/**
* 实现命令：HSET key field value，将哈希表 key中的域 field的值设为 value
*
* @param key
* @param field
* @param value
*/
public void hset(String key, String field, Object value) {
redisTemplate.opsForHash().put(key, field, value);
}
/**
* 实现命令：HGET key field，返回哈希表 key中给定域 field的值
*
* @param key
* @param field
* @return
*/
public String hget(String key, String field) {
return (String) redisTemplate.opsForHash().get(key, field);
}
/**
* 实现命令：HDEL key field [field ...]，删除哈希表 key 中的一个或多个指定域，不存在的域将被忽略。
*
* @param key
* @param fields
*/
public void hdel(String key, Object... fields) {
redisTemplate.opsForHash().delete(key, fields);
}
/**
* 实现命令：HGETALL key，返回哈希表 key中，所有的域和值。
*
* @param key
* @return
*/
public Map<Object, Object> hgetall(String key) {
return redisTemplate.opsForHash().entries(key);
}
// List（列表）
/**
* 实现命令：LPUSH key value，将一个值 value插入到列表 key的表头
*
* @param key
* @param value
* @return 执行 LPUSH命令后，列表的长度。
*/
public long lpush(String key, String value) {
return redisTemplate.opsForList().leftPush(key, value);
}
/**
* 实现命令：LPOP key，移除并返回列表 key的头元素。
*
* @param key
* @return 列表key的头元素。
*/
public String lpop(String key) {
return (String)redisTemplate.opsForList().leftPop(key);
}
/**
* 实现命令：RPUSH key value，将一个值 value插入到列表 key的表尾(最右边)。
*
* @param key
* @param value
* @return 执行 LPUSH命令后，列表的长度。
*/
public long rpush(String key, String value) {
return redisTemplate.opsForList().rightPush(key, value);
}
}
