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启动代码
redis-cli -a 密码
expire: 设置有效期
expire name 10
key
key *
set：添加或者修改已经存在的一个String类型的键值对
set age 19
get：根据key获取String类型的value
get age
mset：批量添加多个String类型的键值对
mset k1 v1 k2 v2
mget：根据多个key获取多个String类型的value
mget k1 k2
incr：让一个整型的key自增1
incr age
19--->20
incrby:让一个整型的key自增并指定步长
incrby age 2
incrby age -1
incrbyfloat：让一个浮点类型的数字自增并指定步长
incrbyfloat score 0.5
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
setnx name leixin
setex：添加一个String类型的键值对，并且指定有效期
setex names 10 "leixin"
HSET key field value：添加或者修改hash类型key的field的值
hset leixin:name name "leixin"
hset leixin:name name2 "leixin"
HGET key field：获取一个hash类型key的field的值
hget leixin:name name2
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
hgetall leixin:name
HKEYS：获取一个hash类型的key中的所有的field
hkeys leixin:name
HVALS：获取一个hash类型的key中的所有的value
hvals leixin:name
HINCRBY:让一个hash类型key的字段值自增并指定步长
hincrby leixin:name age 2
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
List特征与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。
如何利用List结构模拟一个栈?
入口和出口在同一边
如何利用List结构模拟一个队列?
入口和出口在不同边
如何利用List结构模拟一个阻塞队列?
入口和出口在不同边出队时采用BLPOP或BRPOP
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LPUSH key element ... ：向列表左侧插入一个或多个元素
lpush users 1 2 3 4 5此时实际为 5 4 3 2 1
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RPUSH key element ... ：向列表右侧插入一个或多个元素
rpush users 6 7此时实际为 5 4 3 2 1 6 7
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LPOP key count：移除并返回列表左侧的count个元素，没有则返回nil
lpop users 3此时移除并返回 5 4 3
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RPOP key count：移除并返回列表右侧的count元素
rpop users 3此时移除并返回的是 7 6 1
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LRANGE key star end：返回一段角标范围内的所有元素
lrange users 0 0此时返回的是 2
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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
blpop users2 100此时等待中
这个时候新开一个控制台
lpush users2 1此时不超过100s的话就会出来结果
1) "users2" 2) "1" (34.91s)
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
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SADD key member ... ：向set中添加一个或多个元素
sadd s1 a b c -
SREM key member ... : 移除set中的指定元素
srem s1 a -
SCARD key： 返回set中元素的个数
scard s1 -
SISMEMBER key member：判断一个元素是否存在于set中
sismember s1 b -
SMEMBERS：获取set中的所有元素
smembers s1 -
SINTER key1 key2 ... ：求key1与key2的交集
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SDIFF key1 key2 ... ：求key1与key2的差集
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SUNION key1 key2 ..：求key1和key2的并集
- 可排序
- 元素不重复
- 查询速度快
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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
zadd students 87 jack 88 jerry -
ZREM key member：删除sorted set中的一个指定元素
zrem students jack -
ZSCORE key member : 获取sorted set中的指定元素的score值
zscore students jerry -
ZRANK key member：获取sorted set 中的指定元素的排名
zrank students jerry 排名是从0开始的
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ZCARD key：获取sorted set中的元素个数
zcard students -
ZCOUNT key min max：统计score值在给定范围内的所有元素的个数
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ZINCRBY key increment member：让sorted set中的指定元素自增，步长为指定的increment值
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ZRANGE key min max：按照score排序后，获取指定排名范围内的元素
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ZRANGEBYSCORE key min max：按照score排序后，获取指定score范围内的元素
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ZDIFF、ZINTER、ZUNION：求差集、交集、并集
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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
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导入依赖
<dependency> <groupId>org.apache.commons</groupId> <artifactId>commons-pool2</artifactId> </dependency> <dependency> <groupId>com.fasterxml.jackson.core</groupId> <artifactId>jackson-databind</artifactId> </dependency> -
配置文件
spring: redis: host: 192.168.122.120 port: 6379 password: 73883672 jedis: pool: max-active: 8 max-idle: 0 max-wait: 100ms -
进行测试
@Autowired private RedisTemplate redisTemplate; @Test void testString() { //写入一条String数据 redisTemplate.opsForValue().set("name","google"); //获取String数据 Object name = redisTemplate.opsForValue().get("name"); System.out.println(name); } -
此时会发现redis数据库只有一些转码了的序列，此时我们需要进行手动序列化
@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; } } -
此时测试注入对象
@Test void testSaveUser(){ //User有两个参数，一个是name，一个是age redisTemplate.opsForValue().set("user:100",new User("leixin",20)); User o =(User) redisTemplate.opsForValue().get("user:100"); System.out.println("o = "+o); } -
此时发现多了一个class参数，数据量一大，这是非常浪费空间的。
{ "@class": "com.leixin.pojo.User", "name": "leixin", "age": 20 }
- 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
@Autowired
private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;
@Test
void testString(){
stringRedisTemplate.opsForValue().set("name","leixin");
String name = stringRedisTemplate.opsForValue().get("name");
System.out.println(name);
}
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);
}
@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);
}