文章目录
- Redis的学习笔记
- 1 初识Redis
- 2 NoSQL和SQL的区别
- 2.1 结构化与非结构化
- 2.2 关联和非关联
- 2.3 查询方式
- 2.4 事务
- 2.5 其他
- 3 Redis常见命令和五大基本数据类型
- 3.1 Redis通用命令
- 3.2 String类型
- 3.3 Hash类型
- 3.4 List类型
- 3.5 Set类型
- 3.6 SortedSet类型
- 4.Redist的Java客户端
- 4.1.Jedis客户端
- 4.2 SpringDataRedis客户端
- 4.2.1 快速入门
- 4.2.2 自定义序列化
- 4.2.3 StringRedisTemplate
Redis的学习笔记
老板告诉我需要学习Redis
Redis,我来啦!!
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
键值型: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、json。
NoSql:相对于传统关系型数据库而言,是一种非关系型数据库
2 NoSQL和SQL的区别
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。
区别:
2.1 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。
键值型:
文档型:
图格式:
2.2 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。
2.3 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。
2.4 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。
2.5 其他
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
3 Redis常见命令和五大基本数据类型
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:
3.1 Redis通用命令
- KYES:查看所有符合模板的所有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
3.2 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.
String 的常见命令
- 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
127.0.0.1:6379> help SET
SET key value [EX seconds|PX milliseconds|EXAT timestamp|PXAT milliseconds-timestamp|KEEPTTL] [NX|XX] [GET]
summary: Set the string value of a key
since: 1.0.0
group: string
127.0.0.1:6379> set name xiaoxin
OK
127.0.0.1:6379> get name
"xiaoxin"
- 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
127.0.0.1:6379> help MSET
MSET key value [key value ...]
summary: Set multiple keys to multiple values
since: 1.0.1
group: string
127.0.0.1:6379> MSET k1 v1 k2 v2 k3 v3
OK
127.0.0.1:6379> MGET k1 k2 k3
1) "v1"
2) "v2"
3) "v3"
- 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
127.0.0.1:6379> help incr
INCR key
summary: Increment the integer value of a key by one
since: 1.0.0
group: string
127.0.0.1:6379> set age 18
OK
127.0.0.1:6379> incr age
(integer) 19
127.0.0.1:6379> get age
"19"
127.0.0.1:6379> help INCRBY
INCRBY key increment
summary: Increment the integer value of a key by the given amount
since: 1.0.0
group: string
127.0.0.1:6379> INCRBY age 2
(integer) 21
127.0.0.1:6379> get age
"21"
127.0.0.1:6379> help INCRBYFLOAT
INCRBYFLOAT key increment
summary: Increment the float value of a key by the given amount
since: 2.6.0
group: string
127.0.0.1:6379> set score 60.0
OK
127.0.0.1:6379> INCRBYFLOAT score 2
"62"
127.0.0.1:6379> INCRBYFLOAT score 2.0
"64"
127.0.0.1:6379> INCRBYFLOAT score 2.1
"66.1"
127.0.0.1:6379> get score
"66.1"
- 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
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> setnx name xiaoxin
(integer) 0
127.0.0.1:6379> SETNX name1 zhangsan
(integer) 1
127.0.0.1:6379> get name1
"zhangsan"
127.0.0.1:6379> help SETEX
SETEX key seconds value
summary: Set the value and expiration of a key
since: 2.0.0
group: string
127.0.0.1:6379> setex name1 10 zs
OK
127.0.0.1:6379> ttl name1
(integer) 6
127.0.0.1:6379> ttl name1
(integer) 5
127.0.0.1:6379> ttl name1
(integer) 4
127.0.0.1:6379> ttl name1
(integer) 2
127.0.0.1:6379> ttl name1
(integer) -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 demo,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:demo:user:1
- product相关的key:demo:product:1
127.0.0.1:6379> set demo:user:1 zhangsan
OK
127.0.0.1:6379> set demo:product:1 lisi
OK
127.0.0.1:6379> mget demo:user:1 demo:product:1
1) "zhangsan"
2) "lisi"
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 |
demo:user:1 | {“id”:1, “name”: “Jack”, “age”: 21} |
demo:product:1 | {“id”:1, “name”: “小米11”, “price”: 4999} |
3.3 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:
[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-CzklVwUF-1665645386374)(https://xiaoxin18.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/2022/image-20221010105713031.png)]
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
- HGETALL:获取一个hash类型的key中的所有的field和value
127.0.0.1:6379> help hset
HSET key field value [field value ...]
summary: Set the string value of a hash field
since: 2.0.0
group: hash
127.0.0.1:6379> hset heima:user:1 name zhangsan
(integer) 1
127.0.0.1:6379> hset heima:user:1 age 21
(integer) 1
127.0.0.1:6379> help hget
HGET key field
summary: Get the value of a hash field
since: 2.0.0
group: hash
127.0.0.1:6379> hget heima:user:1 name
"zhangsan"
127.0.0.1:6379> help HGETALL
HGETALL key
summary: Get all the fields and values in a hash
since: 2.0.0
group: hash
127.0.0.1:6379> HGETALL heima:user:1
1) "name"
2) "zhangsan"
3) "age"
4) "21"
- 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
- HKEYS:获取一个hash类型的key中的所有的field
127.0.0.1:6379> HMSET heima:user:2 name lisi age 22
OK
127.0.0.1:6379> HMGET heima:user:2 name age
1) "lisi"
2) "22"
127.0.0.1:6379> HKEYS heima:user:2
1) "name"
2) "age"
- 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
127.0.0.1:6379> HINCRBY heima:user:2 age 2
(integer) 24
127.0.0.1:6379> HMGET heima:user:2 name age
1) "lisi"
2) "24"
127.0.0.1:6379> HSETNX heima:user:2 score 100
(integer) 1
127.0.0.1:6379> HGETALL heima:user:2
1) "name"
2) "lisi"
3) "age"
4) "24"
5) "score"
6) "100"
3.4 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
127.0.0.1:6379> LPUSH list 1
(integer) 1
127.0.0.1:6379> LPUSH list 2
(integer) 2
127.0.0.1:6379> LPUSH list 3
(integer) 3
127.0.0.1:6379> RPUSH list 1
(integer) 4
127.0.0.1:6379> LPUSH list 2
(integer) 5
127.0.0.1:6379> LPUSH list 3
(integer) 6
127.0.0.1:6379> LPOP list
"3"
127.0.0.1:6379> LPOP list
"2"
127.0.0.1:6379> RPUSH list 2
(integer) 5
127.0.0.1:6379> RPUSH list 3
(integer) 6
127.0.0.1:6379> LRANGE list 0 1
1) "3"
2) "2"
127.0.0.1:6379> help BLPOP
BLPOP key [key ...] timeout
summary: Remove and get the first element in a list, or block until one is available
since: 2.0.0
group: list
127.0.0.1:6379> BLPOP list l1
(error) ERR timeout is not a float or out of range
127.0.0.1:6379> BLPOP list l1 20
1) "list"
2) "3"
127.0.0.1:6379> BLPOP list l1 20
1) "list"
2) "2"
127.0.0.1:6379> BLPOP list l1 20
1) "list"
2) "1"
127.0.0.1:6379> BLPOP list l1 20
1) "list"
2) "1"
127.0.0.1:6379> BLPOP list l1 20
1) "list"
2) "2"
127.0.0.1:6379> BLPOP list l1 20
1) "list"
2) "3"
127.0.0.1:6379> BLPOP list l1 20
(nil)
(20.06s)
3.5 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
127.0.0.1:6379> SADD class xiaoming xiaohong
(integer) 2
127.0.0.1:6379> scard class
(integer) 2
127.0.0.1:6379> srem class xiaohong
(integer) 1
127.0.0.1:6379> SISMEMBER class xiaohong
(integer) 0
127.0.0.1:6379> SISMEMBER class xiaoming
(integer) 1
127.0.0.1:6379> SMEMBERS class
1) "xiaoming"
127.0.0.1:6379> SADD class1 xiaoming xiaoxin
(integer) 2
127.0.0.1:6379> SINTER class class1
1) "xiaoming"
3.6 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。
- 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
127.0.0.1:6379> ZADD stu 85 Jack 89 Lucy 82 Rose 95 Tom 78 Jerry 92 Amy 76 Miles # 添加同学
(integer) 7
127.0.0.1:6379> ZREM stu Tom # 删除Tom同学
(integer) 1
127.0.0.1:6379> ZSCORE stu Amy #获取Amy同学的分数
"92"
127.0.0.1:6379> ZSCORE stu Amy # 获取Amy同学的分数
"92"
127.0.0.1:6379> ZRANK stu Rose # 获取Rose同学的排名
(integer) 2
127.0.0.1:6379> ZCOUNT stu 0 80 # 查询80分以下有几个学生
(integer) 2
127.0.0.1:6379> ZINCRBY stu 2 Amy # 给Amy同学加2分
"94"
127.0.0.1:6379> zrevrange stu 0 2 # 查出成绩前3名的同学
1) "Amy"
2) "Lucy"
3) "Jack"
127.0.0.1:6379> ZRANGEBYSCORE stu 0 80 # 查出成绩80分以下的所有同学
1) "Miles"
2) "Jerry"
4.Redist的Java客户端
4.1.Jedis客户端
Jedis的官网地址: https://github.com/redis/jedis
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
先来测试一下连接
public class jedisdemo01 {
public static void main(String[] args) {
// 1. 建立连接
Jedis jedis = new Jedis("121.41.xxx.xxx", 6379, 0);
// 2. 设置密码
jedis.auth("xiaoxin");
// 3. 选择库
jedis.select(0);
// 4. 测试
System.out.println(jedis.ping());
// PONG
}
}
测试
public class JedisTest {
private Jedis jedis;
/**
* 建立连接
*/
@BeforeEach
void setUp() {
// 1. 建立连接
jedis = new Jedis("121.41.xxx.xxx", 6379, 0);
// 2. 设置密码
jedis.auth("xxxxxx");
// 3. 选择库
jedis.select(0);
}
/**
* 测试String类型
*/
@Test
void testString() {
// 存入数据
String result = jedis.set("name", "zhangsan");
System.out.println(result);
// 获取数据
String name = jedis.get("name");
System.out.println(name);
}
/**
* 测试hash类型
*/
@Test
void testHash() {
// 插入hash数据
jedis.hset("user:1", "name", "lisi");
jedis.hset("user:1", "age", "21");
// 获取
Map<String, String> map = jedis.hgetAll("user:1");
System.out.println(map);
}
/**
* 释放连接
*/
@AfterEach
void testDown() {
if (jedis != null) {
jedis.close();
}
}
}
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,因此可以使用Jedis连接池代替Jedis的直连方式。
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, "121.41.xxx.xxx", 6379, 1000, "123456");
}
public static Jedis getJedis() {
return jedisPool.getResource();
}
}
那么连接就可以变成
jedis = JedisConnectionFactory.getJedis();
4.2 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
作用:
- 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:
4.2.1 快速入门
SpringBoot已经提供了对SpringDataRedis的支持,使用非常简单。
1)创建SpringBoot项目,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的自动装备,我们可以拿来就用
@SpringBootTest
class RedisStringTests {
@Autowired
private RedisTemplate redisTemplate;
}
测试
@SpringBootTest
public class RedisStringTests {
@Autowired
private RedisTemplate redisTemplate;
@Test
void testString()
{
// 写入一条String数据
redisTemplate.opsForValue().set("name","xiaoxin");
// 获取name的数据
Object name = redisTemplate.opsForValue().get("name");
System.out.println("name = " + name);
}
}
4.2.2 自定义序列化
虽然我们测试的结果感觉没什么变化,但是我们redis数据库中查询,发现出现了问题:
执行redisTemplate.opsForValue().set("name","xiaoxin");
这条语句redisTemplate将name
序列化为字节形式了,并不是当作name
来设置的,xiaoxin
也是被序列化了。
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。
4.2.3 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:
测试序列化String类型
@SpringBootTest
class JedisDemoApplicationTests {
@Autowired
private StringRedisTemplate redisTemplate;
@Test
void TestString() {
redisTemplate.opsForValue().set("name","lisi");
String name = redisTemplate.opsForValue().get("name");
System.out.println(name);
}
}
测试序列化对象
实体类
类的字段必须是public
不然会报错,而且要有一个无参构造方法
public class User {
public String name;
public Integer age;
public User() {
}
public User(String name, Integer age) {
this.name = name;
this.age = age;
}
@Override
public String toString() {
return "User{" +
"name='" + name + '\'' +
", age=" + age +
'}';
}
}
测试类
@SpringBootTest
public class RedisStringTests {
@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("zhangsan", 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);
}
}
测试结果
我们再来测试一下Hash结构
@Test
void TestHash() {
stringRedisTemplate.opsForHash().put("user:300", "name", "zhangsan");
stringRedisTemplate.opsForHash().put("user:300", "age", "21");
Map<Object, Object> map = stringRedisTemplate.opsForHash().entries("user:300");
System.out.println(map);
}
测试结果