Redis入门篇
一、redis简介
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
Redis的官方网站地址：redis.io/
二、安装redis
redis.conf文件中的一些常用配置
# 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
# 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"
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：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：github.com/qishibo/Ano…
三、Redis常见命令
Redis数据结构介绍
Redis是一个key-value的数据库，key一般是String类型，不过value的类型多种多样：
贴心小建议：命令不要死记，学会查询就好啦
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（ redis.io/commands ）可以查看到不同的命令：
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：
- KEYS
127.0.0.1:6379> keys * 1) "name" 2) "age" 127.0.0.1:6379> # 查询以a开头的key 127.0.0.1:6379> keys a* 1) "age" 127.0.0.1:6379>贴心小提示：在生产环境下，不推荐使用keys 命令，因为这个命令在key过多的情况下，效率不高
- 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>贴心小提示：同学们在拷贝代码的时候，只需要拷贝对应的命令哦~
- 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
贴心小提示：内存非常宝贵，对于一些数据，我们应当给他一些过期时间，当过期时间到了之后，他就会自动被删除~
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-1Redis命令-String命令
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
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
贴心小提示：以上命令除了INCRBYFLOAT 都是常用命令
- 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，减少正常用法 (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) 0 127.0.0.1:6379> get name //由于name已经存在，所以lisi的操作失败 "Jack" 127.0.0.1:6379> 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) 5Redis命令-Key的层级结构
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：
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。
例如我们的项目名称叫 yolo，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：yolo:user:1
-
product相关的key：yolo: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 yolo:user:1 {"id":1, "name": "Jack", "age": 21} yolo:product:1 {"id":1, "name": "小米11", "price": 4999} 一旦我们向redis采用这样的方式存储，那么在可视化界面中，redis会以层级结构来进行存储，形成类似于这样的结构，更加方便Redis获取数据
Redis命令-Hash命令
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类型的常见命令
- 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
贴心小提示：哈希结构也是我们以后实际开发中常用的命令哟
- HSET和HGET
127.0.0.1:6379> HSET heima:user:3 name Lucy//大key是 heima:user:3 小key是name，小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) 0 127.0.0.1:6379> 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" 127.0.0.1:6379> HINCRBY heima:user:4 age -2 (integer) 20- HSETNX
127.0.0.1:6379> HSETNX heima:user4 sex woman (integer) 1 127.0.0.1:6379> HGETALL heima:user:3 1) "name" 2) "Lucy" 3) "age" 4) "17" 127.0.0.1:6379> HSETNX heima:user:3 sex woman (integer) 1 127.0.0.1:6379> HGETALL heima:user:3 1) "name" 2) "Lucy" 3) "age" 4) "17" 5) "sex" 6) "woman"Redis命令-List命令
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
- 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- LPOP和RPOP
127.0.0.1:6379> LPOP users "3" 127.0.0.1:6379> RPOP users "6"- LRANGE
127.0.0.1:6379> LRANGE users 1 2 1) "1" 2) "4"Redis命令-Set命令
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类型的常见命令
- 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
- SDIFF key1 key2 ... ：求key1与key2的差集
- SUNION key1 key2 ..：求key1和key2的并集
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
具体命令
127.0.0.1:6379> sadd s1 a b c (integer) 3 127.0.0.1:6379> smembers s1 1) "c" 2) "b" 3) "a" 127.0.0.1:6379> srem s1 a (integer) 1 127.0.0.1:6379> SISMEMBER s1 a (integer) 0 127.0.0.1:6379> SISMEMBER s1 b (integer) 1 127.0.0.1:6379> SCARD s1 (integer) 2案例
- 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
127.0.0.1:6379> SADD zs lisi wangwu zhaoliu (integer) 3 127.0.0.1:6379> SADD ls wangwu mazi ergou (integer) 3 127.0.0.1:6379> SCARD zs (integer) 3 127.0.0.1:6379> SINTER zs ls 1) "wangwu" 127.0.0.1:6379> SDIFF zs ls 1) "zhaoliu" 2) "lisi" 127.0.0.1:6379> SUNION zs ls 1) "wangwu" 2) "zhaoliu" 3) "lisi" 4) "mazi" 5) "ergou" 127.0.0.1:6379> SISMEMBER zs lisi (integer) 1 127.0.0.1:6379> SISMEMBER ls zhangsan (integer) 0 127.0.0.1:6379> SREM zs lisi (integer) 1 127.0.0.1:6379> SMEMBERS zs 1) "zhaoliu" 2) "wangwu"Redis命令-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
四、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：redis.io/docs/client…
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。
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() { // 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(); } }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的连接池
public class JedisConnectionFacotry { private static final 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 jedisPool = new JedisPool(poolConfig, "192.168.150.101",6379,1000,"123321"); } public static Jedis getJedis(){ return jedisPool.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.
改造原始代码
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(){ //建立连接 /*jedis = new Jedis("127.0.0.1",6379);*/ jedis = JedisConnectionFacotry.getJedis(); //选择库 jedis.select(0); } @AfterEach void tearDown() { if (jedis != null) { jedis.close(); } }五、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：spring.io/projects/sp…
- 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
快速入门
导入pom坐标
<!--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>配置文件
spring: redis: host: 192.168.150.101 port: 6379 password: 123321 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 #连接等待时间测试代码
@SpringBootTest class RedisDemoApplicationTests { @Autowired private RedisTemplate<String, Object> 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); } }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
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：
@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
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
省去了我们自定义RedisTemplate的序列化方式的步骤，而是直接使用：
@Autowired private StringRedisTemplate stringRedisTemplate; private static final ObjectMapper mapper = new ObjectMapper(); @Test void testString() { // 写入一条String数据 stringRedisTemplate.opsForValue().set("verify:phone:13600527634", "124143"); // 获取string数据 Object name = stringRedisTemplate.opsForValue().get("name"); System.out.println("name = " + name); } @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); }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
Hash结构操作
@SpringBootTest class RedisStringTests { @Autowired private StringRedisTemplate stringRedisTemplate; @Test void testHash() { stringRedisTemplate.opsForHash().put("user:400", "name", "虎哥"); stringRedisTemplate.opsForHash().put("user:400", "age", "21"); Map<Object, Object> entries = stringRedisTemplate.opsForHash().entries("user:400"); System.out.println("entries = " + entries); } }
