讲讲redis

redis是什么

大型关系型数据库系统比如mysql和oracle，为了保证数据的一致性和关联查询，设计了很多比如日志和锁等功能来保障安全，同时也损失了很大的读写性能。 但是对读写性能要求很高的场景，比如维护热点数据就可以使用redis，海量数据模糊查询就可以使用es。 目前一般业务场景使用mysql + nosql就可以满足，redis就是属于nosql其中的一种。

redis的集成和封装

引入redis依赖即可

<!--SpringBoot与Redis整合依赖-->
<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
</dependency>

如果想要对redis进行配置修改，则可以增加redis配置类

/**
 * @Description: Redis配置类
 */
@Configuration
public class RedisConfig {
    @Bean
    public RedisTemplate<String, String> redisTemplate(RedisConnectionFactory factory) {
        RedisTemplate<String, String> redisTemplate = new RedisTemplate<>();
        RedisSerializer<String> redisSerializer = new StringRedisSerializer();
        redisTemplate.setConnectionFactory(factory);

        // key序列化
        redisTemplate.setKeySerializer(redisSerializer);
        // value序列化
        redisTemplate.setValueSerializer(redisSerializer);
        // key hashmap序列化
        redisTemplate.setHashKeySerializer(redisSerializer);
        // value hashmap序列化
        redisTemplate.setHashValueSerializer(redisSerializer);
        return redisTemplate;
    }
}

配置文件

redis:

##redis 单机环境配置

host: 172.16.11.21

port: 6379

# password: Tabr_68686626

database: 8

ssl: false

##redis 集群环境配置

#cluster:

# nodes: 127.0.0.1:7001,127.0.0.1:7002,127.0.0.1:7003

# commandTimeout: 5000

自己写的一点封装类，不封装其实也没问题，直接用原始的redisTemplate，api也是可以好用

package org.springblade.common.utils;


import org.springframework.data.redis.connection.DataType;
import org.springframework.data.redis.core.Cursor;
import org.springframework.data.redis.core.ScanOptions;
import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate;
import org.springframework.data.redis.core.ZSetOperations.TypedTuple;
import org.springframework.stereotype.Component;

import java.util.Collection;
import java.util.Date;
import java.util.List;
import java.util.Map;
import java.util.Map.Entry;
import java.util.Set;
import java.util.concurrent.TimeUnit;

/**
 * Redis工具类
 *
 */
@Component
public class RedisUtil {
   private StringRedisTemplate redisTemplate;

   public void setRedisTemplate(StringRedisTemplate redisTemplate) {
      this.redisTemplate = redisTemplate;
   }

   public StringRedisTemplate getRedisTemplate() {
      return this.redisTemplate;
   }

   /** -------------------key相关操作--------------------- */

   /**
    * 删除key
    *
    * @param key
    */
   public void delete(String key) {
      redisTemplate.delete(key);
   }

   /**
    * 批量删除key
    *
    * @param keys
    */
   public void delete(Collection<String> keys) {
      redisTemplate.delete(keys);
   }

   /**
    * 序列化key
    *
    * @param key
    * @return
    */
   public byte[] dump(String key) {
      return redisTemplate.dump(key);
   }

   /**
    * 是否存在key
    *
    * @param key
    * @return
    */
   public Boolean hasKey(String key) {
      return redisTemplate.hasKey(key);
   }

   /**
    * 设置过期时间
    *
    * @param key
    * @param timeout
    * @param unit
    * @return
    */
   public Boolean expire(String key, long timeout, TimeUnit unit) {
      return redisTemplate.expire(key, timeout, unit);
   }

   /**
    * 设置过期时间
    *
    * @param key
    * @param date
    * @return
    */
   public Boolean expireAt(String key, Date date) {
      return redisTemplate.expireAt(key, date);
   }

   /**
    * 查找匹配的key
    *
    * @param pattern
    * @return
    */
   public Set<String> keys(String pattern) {
      return redisTemplate.keys(pattern);
   }

   /**
    * 将当前数据库的 key 移动到给定的数据库 db 当中
    *
    * @param key
    * @param dbIndex
    * @return
    */
   public Boolean move(String key, int dbIndex) {
      return redisTemplate.move(key, dbIndex);
   }

   /**
    * 移除 key 的过期时间，key 将持久保持
    *
    * @param key
    * @return
    */
   public Boolean persist(String key) {
      return redisTemplate.persist(key);
   }

   /**
    * 返回 key 的剩余的过期时间
    *
    * @param key
    * @param unit
    * @return
    */
   public Long getExpire(String key, TimeUnit unit) {
      return redisTemplate.getExpire(key, unit);
   }

   /**
    * 返回 key 的剩余的过期时间
    *
    * @param key
    * @return
    */
   public Long getExpire(String key) {
      return redisTemplate.getExpire(key);
   }

   /**
    * 从当前数据库中随机返回一个 key
    *
    * @return
    */
   public String randomKey() {
      return redisTemplate.randomKey();
   }

   /**
    * 修改 key 的名称
    *
    * @param oldKey
    * @param newKey
    */
   public void rename(String oldKey, String newKey) {
      redisTemplate.rename(oldKey, newKey);
   }

   /**
    * 仅当 newkey 不存在时，将 oldKey 改名为 newkey
    *
    * @param oldKey
    * @param newKey
    * @return
    */
   public Boolean renameIfAbsent(String oldKey, String newKey) {
      return redisTemplate.renameIfAbsent(oldKey, newKey);
   }

   /**
    * 返回 key 所储存的值的类型
    *
    * @param key
    * @return
    */
   public DataType type(String key) {
      return redisTemplate.type(key);
   }

   /** -------------------string相关操作--------------------- */

   /**
    * 设置指定 key 的值
    * @param key
    * @param value
    */
   public void set(String key, String value) {
      redisTemplate.opsForValue().set(key, value);
   }

   /**
    * 获取指定 key 的值
    * @param key
    * @return
    */
   public String get(String key) {
      return redisTemplate.opsForValue().get(key);
   }

   /**
    * 返回 key 中字符串值的子字符
    * @param key
    * @param start
    * @param end
    * @return
    */
   public String getRange(String key, long start, long end) {
      return redisTemplate.opsForValue().get(key, start, end);
   }

   /**
    * 将给定 key 的值设为 value ，并返回 key 的旧值(old value)
    *
    * @param key
    * @param value
    * @return
    */
   public String getAndSet(String key, String value) {
      return redisTemplate.opsForValue().getAndSet(key, value);
   }

   /**
    * 对 key 所储存的字符串值，获取指定偏移量上的位(bit)
    *
    * @param key
    * @param offset
    * @return
    */
   public Boolean getBit(String key, long offset) {
      return redisTemplate.opsForValue().getBit(key, offset);
   }

   /**
    * 批量获取
    *
    * @param keys
    * @return
    */
   public List<String> multiGet(Collection<String> keys) {
      return redisTemplate.opsForValue().multiGet(keys);
   }

   /**
    * 设置ASCII码, 字符串'a'的ASCII码是97, 转为二进制是'01100001', 此方法是将二进制第offset位值变为value
    *
    * @param key
    * @param postion
    *            位置
    * @param value
    *            值,true为1, false为0
    * @return
    */
   public boolean setBit(String key, long offset, boolean value) {
      return redisTemplate.opsForValue().setBit(key, offset, value);
   }

   /**
    * 将值 value 关联到 key ，并将 key 的过期时间设为 timeout
    *
    * @param key
    * @param value
    * @param timeout
    *            过期时间
    * @param unit
    *            时间单位, 天:TimeUnit.DAYS 小时:TimeUnit.HOURS 分钟:TimeUnit.MINUTES
    *            秒:TimeUnit.SECONDS 毫秒:TimeUnit.MILLISECONDS
    */
   public void setEx(String key, String value, long timeout, TimeUnit unit) {
      redisTemplate.opsForValue().set(key, value, timeout, unit);
   }

   /**
    * 只有在 key 不存在时设置 key 的值
    *
    * @param key
    * @param value
    * @return 之前已经存在返回false,不存在返回true
    */
   public boolean setIfAbsent(String key, String value) {
      return redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(key, value);
   }

   /**
    * 用 value 参数覆写给定 key 所储存的字符串值，从偏移量 offset 开始
    *
    * @param key
    * @param value
    * @param offset
    *            从指定位置开始覆写
    */
   public void setRange(String key, String value, long offset) {
      redisTemplate.opsForValue().set(key, value, offset);
   }

   /**
    * 获取字符串的长度
    *
    * @param key
    * @return
    */
   public Long size(String key) {
      return redisTemplate.opsForValue().size(key);
   }

   /**
    * 批量添加
    *
    * @param maps
    */
   public void multiSet(Map<String, String> maps) {
      redisTemplate.opsForValue().multiSet(maps);
   }

   /**
    * 同时设置一个或多个 key-value 对，当且仅当所有给定 key 都不存在
    *
    * @param maps
    * @return 之前已经存在返回false,不存在返回true
    */
   public boolean multiSetIfAbsent(Map<String, String> maps) {
      return redisTemplate.opsForValue().multiSetIfAbsent(maps);
   }

   /**
    * 增加(自增长), 负数则为自减
    *
    * @param key
    * @param value
    * @return
    */
   public Long incrBy(String key, long increment) {
      return redisTemplate.opsForValue().increment(key, increment);
   }

   /**
    *
    * @param key
    * @param value
    * @return
    */
   public Double incrByFloat(String key, double increment) {
      return redisTemplate.opsForValue().increment(key, increment);
   }

   /**
    * 追加到末尾
    *
    * @param key
    * @param value
    * @return
    */
   public Integer append(String key, String value) {
      return redisTemplate.opsForValue().append(key, value);
   }

   /** -------------------hash相关操作------------------------- */

   /**
    * 获取存储在哈希表中指定字段的值
    *
    * @param key
    * @param field
    * @return
    */
   public Object hGet(String key, String field) {
      return redisTemplate.opsForHash().get(key, field);
   }

   /**
    * 获取所有给定字段的值
    *
    * @param key
    * @return
    */
   public Map<Object, Object> hGetAll(String key) {
      return redisTemplate.opsForHash().entries(key);
   }

   /**
    * 获取所有给定字段的值
    *
    * @param key
    * @param fields
    * @return
    */
   public List<Object> hMultiGet(String key, Collection<Object> fields) {
      return redisTemplate.opsForHash().multiGet(key, fields);
   }

   public void hPut(String key, String hashKey, String value) {
      redisTemplate.opsForHash().put(key, hashKey, value);
   }

   public void hPutAll(String key, Map<String, String> maps) {
      redisTemplate.opsForHash().putAll(key, maps);
   }

   /**
    * 仅当hashKey不存在时才设置
    *
    * @param key
    * @param hashKey
    * @param value
    * @return
    */
   public Boolean hPutIfAbsent(String key, String hashKey, String value) {
      return redisTemplate.opsForHash().putIfAbsent(key, hashKey, value);
   }

   /**
    * 删除一个或多个哈希表字段
    *
    * @param key
    * @param fields
    * @return
    */
   public Long hDelete(String key, Object... fields) {
      return redisTemplate.opsForHash().delete(key, fields);
   }

   /**
    * 查看哈希表 key 中，指定的字段是否存在
    *
    * @param key
    * @param field
    * @return
    */
   public boolean hExists(String key, String field) {
      return redisTemplate.opsForHash().hasKey(key, field);
   }

   /**
    * 为哈希表 key 中的指定字段的整数值加上增量 increment
    *
    * @param key
    * @param field
    * @param increment
    * @return
    */
   public Long hIncrBy(String key, Object field, long increment) {
      return redisTemplate.opsForHash().increment(key, field, increment);
   }

   /**
    * 为哈希表 key 中的指定字段的整数值加上增量 increment
    *
    * @param key
    * @param field
    * @param delta
    * @return
    */
   public Double hIncrByFloat(String key, Object field, double delta) {
      return redisTemplate.opsForHash().increment(key, field, delta);
   }

   /**
    * 获取所有哈希表中的字段
    *
    * @param key
    * @return
    */
   public Set<Object> hKeys(String key) {
      return redisTemplate.opsForHash().keys(key);
   }

   /**
    * 获取哈希表中字段的数量
    *
    * @param key
    * @return
    */
   public Long hSize(String key) {
      return redisTemplate.opsForHash().size(key);
   }

   /**
    * 获取哈希表中所有值
    *
    * @param key
    * @return
    */
   public List<Object> hValues(String key) {
      return redisTemplate.opsForHash().values(key);
   }

   /**
    * 迭代哈希表中的键值对
    *
    * @param key
    * @param options
    * @return
    */
   public Cursor<Entry<Object, Object>> hScan(String key, ScanOptions options) {
      return redisTemplate.opsForHash().scan(key, options);
   }

   /** ------------------------list相关操作---------------------------- */

   /**
    * 通过索引获取列表中的元素
    *
    * @param key
    * @param index
    * @return
    */
   public String lIndex(String key, long index) {
      return redisTemplate.opsForList().index(key, index);
   }

   /**
    * 获取列表指定范围内的元素
    *
    * @param key
    * @param start
    *            开始位置, 0是开始位置
    * @param end
    *            结束位置, -1返回所有
    * @return
    */
   public List<String> lRange(String key, long start, long end) {
      return redisTemplate.opsForList().range(key, start, end);
   }

   /**
    * 存储在list头部
    *
    * @param key
    * @param value
    * @return
    */
   public Long lLeftPush(String key, String value) {
      return redisTemplate.opsForList().leftPush(key, value);
   }

   /**
    *
    * @param key
    * @param value
    * @return
    */
   public Long lLeftPushAll(String key, String... value) {
      return redisTemplate.opsForList().leftPushAll(key, value);
   }

   /**
    *
    * @param key
    * @param value
    * @return
    */
   public Long lLeftPushAll(String key, Collection<String> value) {
      return redisTemplate.opsForList().leftPushAll(key, value);
   }

   /**
    * 当list存在的时候才加入
    *
    * @param key
    * @param value
    * @return
    */
   public Long lLeftPushIfPresent(String key, String value) {
      return redisTemplate.opsForList().leftPushIfPresent(key, value);
   }

   /**
    * 如果pivot存在,再pivot前面添加
    *
    * @param key
    * @param pivot
    * @param value
    * @return
    */
   public Long lLeftPush(String key, String pivot, String value) {
      return redisTemplate.opsForList().leftPush(key, pivot, value);
   }

   /**
    *
    * @param key
    * @param value
    * @return
    */
   public Long lRightPush(String key, String value) {
      return redisTemplate.opsForList().rightPush(key, value);
   }

   /**
    *
    * @param key
    * @param value
    * @return
    */
   public Long lRightPushAll(String key, String... value) {
      return redisTemplate.opsForList().rightPushAll(key, value);
   }

   /**
    *
    * @param key
    * @param value
    * @return
    */
   public Long lRightPushAll(String key, Collection<String> value) {
      return redisTemplate.opsForList().rightPushAll(key, value);
   }

   /**
    * 为已存在的列表添加值
    *
    * @param key
    * @param value
    * @return
    */
   public Long lRightPushIfPresent(String key, String value) {
      return redisTemplate.opsForList().rightPushIfPresent(key, value);
   }

   /**
    * 在pivot元素的右边添加值
    *
    * @param key
    * @param pivot
    * @param value
    * @return
    */
   public Long lRightPush(String key, String pivot, String value) {
      return redisTemplate.opsForList().rightPush(key, pivot, value);
   }

   /**
    * 通过索引设置列表元素的值
    *
    * @param key
    * @param index
    *            位置
    * @param value
    */
   public void lSet(String key, long index, String value) {
      redisTemplate.opsForList().set(key, index, value);
   }

   /**
    * 移出并获取列表的第一个元素
    *
    * @param key
    * @return 删除的元素
    */
   public String lLeftPop(String key) {
      return redisTemplate.opsForList().leftPop(key);
   }

   /**
    * 移出并获取列表的第一个元素， 如果列表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
    *
    * @param key
    * @param timeout
    *            等待时间
    * @param unit
    *            时间单位
    * @return
    */
   public String lBLeftPop(String key, long timeout, TimeUnit unit) {
      return redisTemplate.opsForList().leftPop(key, timeout, unit);
   }

   /**
    * 移除并获取列表最后一个元素
    *
    * @param key
    * @return 删除的元素
    */
   public String lRightPop(String key) {
      return redisTemplate.opsForList().rightPop(key);
   }

   /**
    * 移出并获取列表的最后一个元素， 如果列表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
    *
    * @param key
    * @param timeout
    *            等待时间
    * @param unit
    *            时间单位
    * @return
    */
   public String lBRightPop(String key, long timeout, TimeUnit unit) {
      return redisTemplate.opsForList().rightPop(key, timeout, unit);
   }

   /**
    * 移除列表的最后一个元素，并将该元素添加到另一个列表并返回
    *
    * @param sourceKey
    * @param destinationKey
    * @return
    */
   public String lRightPopAndLeftPush(String sourceKey, String destinationKey) {
      return redisTemplate.opsForList().rightPopAndLeftPush(sourceKey,
         destinationKey);
   }

   /**
    * 从列表中弹出一个值，将弹出的元素插入到另外一个列表中并返回它； 如果列表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
    *
    * @param sourceKey
    * @param destinationKey
    * @param timeout
    * @param unit
    * @return
    */
   public String lBRightPopAndLeftPush(String sourceKey, String destinationKey,
                              long timeout, TimeUnit unit) {
      return redisTemplate.opsForList().rightPopAndLeftPush(sourceKey,
         destinationKey, timeout, unit);
   }

   /**
    * 删除集合中值等于value得元素
    *
    * @param key
    * @param index
    *            index=0, 删除所有值等于value的元素; index>0, 从头部开始删除第一个值等于value的元素;
    *            index<0, 从尾部开始删除第一个值等于value的元素;
    * @param value
    * @return
    */
   public Long lRemove(String key, long index, String value) {
      return redisTemplate.opsForList().remove(key, index, value);
   }

   /**
    * 裁剪list
    *
    * @param key
    * @param start
    * @param end
    */
   public void lTrim(String key, long start, long end) {
      redisTemplate.opsForList().trim(key, start, end);
   }

   /**
    * 获取列表长度
    *
    * @param key
    * @return
    */
   public Long lLen(String key) {
      return redisTemplate.opsForList().size(key);
   }

   /** --------------------set相关操作-------------------------- */

   /**
    * set添加元素
    *
    * @param key
    * @param values
    * @return
    */
   public Long sAdd(String key, String... values) {
      return redisTemplate.opsForSet().add(key, values);
   }

   /**
    * set移除元素
    *
    * @param key
    * @param values
    * @return
    */
   public Long sRemove(String key, Object... values) {
      return redisTemplate.opsForSet().remove(key, values);
   }

   /**
    * 移除并返回集合的一个随机元素
    *
    * @param key
    * @return
    */
   public String sPop(String key) {
      return redisTemplate.opsForSet().pop(key);
   }

   /**
    * 将元素value从一个集合移到另一个集合
    *
    * @param key
    * @param value
    * @param destKey
    * @return
    */
   public Boolean sMove(String key, String value, String destKey) {
      return redisTemplate.opsForSet().move(key, value, destKey);
   }

   /**
    * 获取集合的大小
    *
    * @param key
    * @return
    */
   public Long sSize(String key) {
      return redisTemplate.opsForSet().size(key);
   }

   /**
    * 判断集合是否包含value
    *
    * @param key
    * @param value
    * @return
    */
   public Boolean sIsMember(String key, Object value) {
      return redisTemplate.opsForSet().isMember(key, value);
   }

   /**
    * 获取两个集合的交集
    *
    * @param key
    * @param otherKey
    * @return
    */
   public Set<String> sIntersect(String key, String otherKey) {
      return redisTemplate.opsForSet().intersect(key, otherKey);
   }

   /**
    * 获取key集合与多个集合的交集
    *
    * @param key
    * @param otherKeys
    * @return
    */
   public Set<String> sIntersect(String key, Collection<String> otherKeys) {
      return redisTemplate.opsForSet().intersect(key, otherKeys);
   }

   /**
    * key集合与otherKey集合的交集存储到destKey集合中
    *
    * @param key
    * @param otherKey
    * @param destKey
    * @return
    */
   public Long sIntersectAndStore(String key, String otherKey, String destKey) {
      return redisTemplate.opsForSet().intersectAndStore(key, otherKey,
         destKey);
   }

   /**
    * key集合与多个集合的交集存储到destKey集合中
    *
    * @param key
    * @param otherKeys
    * @param destKey
    * @return
    */
   public Long sIntersectAndStore(String key, Collection<String> otherKeys,
                           String destKey) {
      return redisTemplate.opsForSet().intersectAndStore(key, otherKeys,
         destKey);
   }

   /**
    * 获取两个集合的并集
    *
    * @param key
    * @param otherKeys
    * @return
    */
   public Set<String> sUnion(String key, String otherKeys) {
      return redisTemplate.opsForSet().union(key, otherKeys);
   }

   /**
    * 获取key集合与多个集合的并集
    *
    * @param key
    * @param otherKeys
    * @return
    */
   public Set<String> sUnion(String key, Collection<String> otherKeys) {
      return redisTemplate.opsForSet().union(key, otherKeys);
   }

   /**
    * key集合与otherKey集合的并集存储到destKey中
    *
    * @param key
    * @param otherKey
    * @param destKey
    * @return
    */
   public Long sUnionAndStore(String key, String otherKey, String destKey) {
      return redisTemplate.opsForSet().unionAndStore(key, otherKey, destKey);
   }

   /**
    * key集合与多个集合的并集存储到destKey中
    *
    * @param key
    * @param otherKeys
    * @param destKey
    * @return
    */
   public Long sUnionAndStore(String key, Collection<String> otherKeys,
                        String destKey) {
      return redisTemplate.opsForSet().unionAndStore(key, otherKeys, destKey);
   }

   /**
    * 获取两个集合的差集
    *
    * @param key
    * @param otherKey
    * @return
    */
   public Set<String> sDifference(String key, String otherKey) {
      return redisTemplate.opsForSet().difference(key, otherKey);
   }

   /**
    * 获取key集合与多个集合的差集
    *
    * @param key
    * @param otherKeys
    * @return
    */
   public Set<String> sDifference(String key, Collection<String> otherKeys) {
      return redisTemplate.opsForSet().difference(key, otherKeys);
   }

   /**
    * key集合与otherKey集合的差集存储到destKey中
    *
    * @param key
    * @param otherKey
    * @param destKey
    * @return
    */
   public Long sDifference(String key, String otherKey, String destKey) {
      return redisTemplate.opsForSet().differenceAndStore(key, otherKey,
         destKey);
   }

   /**
    * key集合与多个集合的差集存储到destKey中
    *
    * @param key
    * @param otherKeys
    * @param destKey
    * @return
    */
   public Long sDifference(String key, Collection<String> otherKeys,
                     String destKey) {
      return redisTemplate.opsForSet().differenceAndStore(key, otherKeys,
         destKey);
   }

   /**
    * 获取集合所有元素
    *
    * @param key
    * @param otherKeys
    * @param destKey
    * @return
    */
   public Set<String> setMembers(String key) {
      return redisTemplate.opsForSet().members(key);
   }

   /**
    * 随机获取集合中的一个元素
    *
    * @param key
    * @return
    */
   public String sRandomMember(String key) {
      return redisTemplate.opsForSet().randomMember(key);
   }

   /**
    * 随机获取集合中count个元素
    *
    * @param key
    * @param count
    * @return
    */
   public List<String> sRandomMembers(String key, long count) {
      return redisTemplate.opsForSet().randomMembers(key, count);
   }

   /**
    * 随机获取集合中count个元素并且去除重复的
    *
    * @param key
    * @param count
    * @return
    */
   public Set<String> sDistinctRandomMembers(String key, long count) {
      return redisTemplate.opsForSet().distinctRandomMembers(key, count);
   }

   /**
    *
    * @param key
    * @param options
    * @return
    */
   public Cursor<String> sScan(String key, ScanOptions options) {
      return redisTemplate.opsForSet().scan(key, options);
   }

   /**------------------zSet相关操作--------------------------------*/

   /**
    * 添加元素,有序集合是按照元素的score值由小到大排列
    *
    * @param key
    * @param value
    * @param score
    * @return
    */
   public Boolean zAdd(String key, String value, double score) {
      return redisTemplate.opsForZSet().add(key, value, score);
   }

   /**
    *
    * @param key
    * @param values
    * @return
    */
   public Long zAdd(String key, Set<TypedTuple<String>> values) {
      return redisTemplate.opsForZSet().add(key, values);
   }

   /**
    *
    * @param key
    * @param values
    * @return
    */
   public Long zRemove(String key, Object... values) {
      return redisTemplate.opsForZSet().remove(key, values);
   }

   /**
    * 增加元素的score值，并返回增加后的值
    *
    * @param key
    * @param value
    * @param delta
    * @return
    */
   public Double zIncrementScore(String key, String value, double delta) {
      return redisTemplate.opsForZSet().incrementScore(key, value, delta);
   }

   /**
    * 返回元素在集合的排名,有序集合是按照元素的score值由小到大排列
    *
    * @param key
    * @param value
    * @return 0表示第一位
    */
   public Long zRank(String key, Object value) {
      return redisTemplate.opsForZSet().rank(key, value);
   }

   /**
    * 返回元素在集合的排名,按元素的score值由大到小排列
    *
    * @param key
    * @param value
    * @return
    */
   public Long zReverseRank(String key, Object value) {
      return redisTemplate.opsForZSet().reverseRank(key, value);
   }

   /**
    * 获取集合的元素, 从小到大排序
    *
    * @param key
    * @param start
    *            开始位置
    * @param end
    *            结束位置, -1查询所有
    * @return
    */
   public Set<String> zRange(String key, long start, long end) {
      return redisTemplate.opsForZSet().range(key, start, end);
   }

   /**
    * 获取集合元素, 并且把score值也获取
    *
    * @param key
    * @param start
    * @param end
    * @return
    */
   public Set<TypedTuple<String>> zRangeWithScores(String key, long start,
                                       long end) {
      return redisTemplate.opsForZSet().rangeWithScores(key, start, end);
   }

   /**
    * 根据Score值查询集合元素
    *
    * @param key
    * @param min
    *            最小值
    * @param max
    *            最大值
    * @return
    */
   public Set<String> zRangeByScore(String key, double min, double max) {
      return redisTemplate.opsForZSet().rangeByScore(key, min, max);
   }

   /**
    * 根据Score值查询集合元素, 从小到大排序
    *
    * @param key
    * @param min
    *            最小值
    * @param max
    *            最大值
    * @return
    */
   public Set<TypedTuple<String>> zRangeByScoreWithScores(String key,
                                             double min, double max) {
      return redisTemplate.opsForZSet().rangeByScoreWithScores(key, min, max);
   }

   /**
    *
    * @param key
    * @param min
    * @param max
    * @param start
    * @param end
    * @return
    */
   public Set<TypedTuple<String>> zRangeByScoreWithScores(String key,
                                             double min, double max, long start, long end) {
      return redisTemplate.opsForZSet().rangeByScoreWithScores(key, min, max,
         start, end);
   }

   /**
    * 获取集合的元素, 从大到小排序
    *
    * @param key
    * @param start
    * @param end
    * @return
    */
   public Set<String> zReverseRange(String key, long start, long end) {
      return redisTemplate.opsForZSet().reverseRange(key, start, end);
   }

   /**
    * 获取集合的元素, 从大到小排序, 并返回score值
    *
    * @param key
    * @param start
    * @param end
    * @return
    */
   public Set<TypedTuple<String>> zReverseRangeWithScores(String key,
                                             long start, long end) {
      return redisTemplate.opsForZSet().reverseRangeWithScores(key, start,
         end);
   }

   /**
    * 根据Score值查询集合元素, 从大到小排序
    *
    * @param key
    * @param min
    * @param max
    * @return
    */
   public Set<String> zReverseRangeByScore(String key, double min,
                                 double max) {
      return redisTemplate.opsForZSet().reverseRangeByScore(key, min, max);
   }

   /**
    * 根据Score值查询集合元素, 从大到小排序
    *
    * @param key
    * @param min
    * @param max
    * @return
    */
   public Set<TypedTuple<String>> zReverseRangeByScoreWithScores(
      String key, double min, double max) {
      return redisTemplate.opsForZSet().reverseRangeByScoreWithScores(key,
         min, max);
   }

   /**
    *
    * @param key
    * @param min
    * @param max
    * @param start
    * @param end
    * @return
    */
   public Set<String> zReverseRangeByScore(String key, double min,
                                 double max, long start, long end) {
      return redisTemplate.opsForZSet().reverseRangeByScore(key, min, max,
         start, end);
   }

   /**
    * 根据score值获取集合元素数量
    *
    * @param key
    * @param min
    * @param max
    * @return
    */
   public Long zCount(String key, double min, double max) {
      return redisTemplate.opsForZSet().count(key, min, max);
   }

   /**
    * 获取集合大小
    *
    * @param key
    * @return
    */
   public Long zSize(String key) {
      return redisTemplate.opsForZSet().size(key);
   }

   /**
    * 获取集合大小
    *
    * @param key
    * @return
    */
   public Long zZCard(String key) {
      return redisTemplate.opsForZSet().zCard(key);
   }

   /**
    * 获取集合中value元素的score值
    *
    * @param key
    * @param value
    * @return
    */
   public Double zScore(String key, Object value) {
      return redisTemplate.opsForZSet().score(key, value);
   }

   /**
    * 移除指定索引位置的成员
    *
    * @param key
    * @param start
    * @param end
    * @return
    */
   public Long zRemoveRange(String key, long start, long end) {
      return redisTemplate.opsForZSet().removeRange(key, start, end);
   }

   /**
    * 根据指定的score值的范围来移除成员
    *
    * @param key
    * @param min
    * @param max
    * @return
    */
   public Long zRemoveRangeByScore(String key, double min, double max) {
      return redisTemplate.opsForZSet().removeRangeByScore(key, min, max);
   }

   /**
    * 获取key和otherKey的并集并存储在destKey中
    *
    * @param key
    * @param otherKey
    * @param destKey
    * @return
    */
   public Long zUnionAndStore(String key, String otherKey, String destKey) {
      return redisTemplate.opsForZSet().unionAndStore(key, otherKey, destKey);
   }

   /**
    *
    * @param key
    * @param otherKeys
    * @param destKey
    * @return
    */
   public Long zUnionAndStore(String key, Collection<String> otherKeys,
                        String destKey) {
      return redisTemplate.opsForZSet()
         .unionAndStore(key, otherKeys, destKey);
   }

   /**
    * 交集
    *
    * @param key
    * @param otherKey
    * @param destKey
    * @return
    */
   public Long zIntersectAndStore(String key, String otherKey,
                           String destKey) {
      return redisTemplate.opsForZSet().intersectAndStore(key, otherKey,
         destKey);
   }

   /**
    * 交集
    *
    * @param key
    * @param otherKeys
    * @param destKey
    * @return
    */
   public Long zIntersectAndStore(String key, Collection<String> otherKeys,
                           String destKey) {
      return redisTemplate.opsForZSet().intersectAndStore(key, otherKeys,
         destKey);
   }

   /**
    *
    * @param key
    * @param options
    * @return
    */
   public Cursor<TypedTuple<String>> zScan(String key, ScanOptions options) {
      return redisTemplate.opsForZSet().scan(key, options);
   }
}

redis能做什么

热点数据的缓存

读多写少的数据，可以用作缓存 redis是通过将数据存储在内存中来实现缓存的，提高了访问和检索的性能和响应时间 缓存可以考虑使用多级缓存思想，使用堆内缓存 + redis的方式实现缓存

计数器

redis的increment方法可以获取自增的value值，用作ip访问或者访问量等次数使用

例：当日访问次数 设置key：前缀 + date 设置过期时间： expire(key,时间) expire 和 expireAt 用法相同，expireAt使用的unix的时间戳 设置自增值1,如果key值不存在则是0，如果值存在则是+1

stringRedisTemplate.opsForValue().increment(key, longValue);

限流器

限流算法

固定窗口算法

单位时间内维护一个计数器，次数大于限流值就允许访问

实现办法： 定时任务单位时间清空上一个单位时间的计数器，创建一个新的单位时间的redis的计数key，设置过期时间为单位时间，自由设置限流值，接口访问时计数并判断是否超量

滑动窗口算法

滑动窗口为了解决固定窗口临界值的问题，但是固定窗口的应用场景本就是局部，所以应用场景不大

漏桶算法

• 流入的水滴，可以看作是访问系统的请求，这个流入速率是不确定的。
• 桶的容量一般表示系统所能处理的请求数。
• 如果桶的容量满了，就达到限流的阀值，就会丢弃水滴（拒绝请求）
• 流出的水滴，是恒定过滤的，对应服务按照固定的速率处理请求

令牌桶算法

限流方案

tomcat限流

tomcat的conf/server.xml配置文件

<Connector port="8080" protocol="HTTP/1.1"
          connectionTimeout="20000"
          maxThreads="150"
          redirectPort="8443" />

maxThreads是最大线程数，请求的并发大的时候会排队执行，默认为150

nginx限流

控制速率 limit_req_zone 限制单位时间内的请求数

limit_req_zone $binary_remote_addr zone=mylimit:10m rate=2r/s;
server { 
    location / { 
        limit_req zone=mylimit burst=4;
    }
}

burst=4 表示每个 IP 最多允许4个突发请求 控制并发数

server {
    ...
    limit_conn perip 10;
    limit_conn perserver 100;
}

服务端限流

也就是使用限流算法在服务端限流

redis-cell限流

redis-cell用rust语言编写的基于令牌桶算法的的限流模块，提供原子性的限流功能，并允许突发流量，可以很方便的应用于分布式环境中。

查看服务器版本

排行榜

Redis中的zset可以有序且唯一 向排行榜中添加一条记录（已存在则不更新）

stringRedisTemplate.opsForZSet().addIfAbsent(TV_RANKING, code, score);

向排行榜中添加一条记录（已存在则更新）

stringRedisTemplate.opsForZSet().add(TV_RANKING, code, score);

周榜月榜和其余的各类查询则省略

分布式锁

分布式锁需要redis的高可用，以后细讲

队列

redis存在pub/sub发布订阅模型，可以实现mq队列功能

redis原理

单线程

redis的单线程指的是事件处理上的单线程，在处理读、解析、执行、内容返回上的都是由一个顺序执行的主线程处理。 redis4.0引入了lazy free 解决了使用del指令删除大key数据时的卡顿问题，将其异步处理 redis6.0引入了多线程，处理io

内存运行

内存读写比磁盘读写快，redis基于内存存储实现，可以省去磁盘i/o的消耗，时间复杂度为o(1)

key-value存储

• String（字符串）
• Hash（哈希）
• List（列表）
• Set（集合）
• zset（有序集合）
• Geospatial
• Hyperloglog
• Bitmap

持久化

为了防止数据因断电丢失，需要将数据存入硬盘，就是redis的持久化 持久化两个方式：RDB快照，dump.rdb文件；aof追加日志文件，redis启动时全部重写 如果混合使用启动时会以aof启动

redis原子性

redis的操作是原子性的，意味着每个操作要么完全执行，要么完全不执行。原子性的实现来源于：

1.单线程模型 redis采用一个线程处理所有的命令请求，如图，在事件队列处同时只会有一个线程在执行任务。

由于大部分都是内存操作，避免了锁竞争和资源抢占、上下文切换，单线程的操作已经足够高效。但是为了解决一些操作的性能瓶颈，引入了多线程，解决了网络io还有数据持久化的复杂操作。

2.redis的每个命令在执行时都是原子性的

3.redis的事务操作

MULTI：开启事务 命令队列：所有MULTI和EXEC之间的命令被打包成一个原子操作 EXEC：执行

MULTI
命令
EXEC

4.乐观锁：watch命令来监视单个或者多个键来保证事务

WATCH mykey
MULTI
INCR mykey
EXEC

5.Lua脚本：redis执行Lua脚本，在运行期间是原子性的。

业务中使用redis很少用到事务，但是当多个redis操作需要包装成原子操作时，就需要考虑在redisconfig中开启事务，但是redis的回滚需要自己实现。

主从同步

事务

redis常见问题

缓存击穿

缓存雪崩

双写一致性

并发竞争key

过期策略和内存淘汰策略

高可用

redisson分布式锁