深入学习Redis：从入门到实战

淩亂°似流年 2024-04-17 09:57 76阅读 0赞

#### Redis快速入门 ####

*  1.初识Redis
 *   *  1.1.认识NoSQL
     *   *  1.1.1.结构化与非结构化
         *  1.1.2.关联和非关联
         *  1.1.3.查询方式
         *  1.1.4.事务
         *  1.1.5.总结
     *  1.2.认识Redis
     *  1.3.安装Redis
     *   *  1.3.1.依赖库
         *  1.3.2.上传安装包并解压
         *  1.3.3.启动
         *  1.3.4.默认启动
         *  1.3.5.指定配置启动
         *  1.3.6.开机自启
     *  1.4.Redis桌面客户端
     *   *  1.4.1.Redis命令行客户端
         *  1.4.2.图形化桌面客户端
         *  1.4.3.安装
         *  1.4.4.建立连接
 *  2.Redis常见命令
 *   *  2.1.Redis通用命令
     *  2.2.String类型
     *   *  2.2.1.String的常见命令
         *  2.2.2.Key结构
     *  2.3.Hash类型
     *  2.4.List类型
     *  2.5.Set类型
     *  2.6.SortedSet类型
 *  3.Redis的Java客户端
 *   *  3.1.Jedis客户端
     *   *  3.1.1.快速入门
         *  3.1.2.连接池
     *  3.2.SpringDataRedis客户端
     *   *  3.2.1.快速入门
         *   *  1）引入依赖
             *  2）配置Redis
             *  3）注入RedisTemplate
             *  4）编写测试
         *  3.2.2.自定义序列化
         *  3.2.3.StringRedisTemplate

## 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

其中**键值型**，是指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、甚至json：  
![在这里插入图片描述][b676ee93e983494581d8264663b907bb.png]

而NoSql则是相对于传统关系型数据库而言，有很大差异的一种数据库。

### 1.1.认识NoSQL ###

**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**。

#### 1.1.1.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：  
![在这里插入图片描述][a0ca64c677164030bd51f0c287a597cd.png]

而NoSql则对数据库格式没有严格约束，往往形式松散，自由。

可以是键值型：  
![在这里插入图片描述][e2c04767ca964317849f4093cf9529f4.png]

也可以是文档型：  
![在这里插入图片描述][e0ddd07c11e1449da619149084d705ad.png]

甚至可以是图格式：  
![在这里插入图片描述][122cfdaeb58e4d2d8ff922eebd251c81.png]

#### 1.1.2.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：  
![在这里插入图片描述][51b3b828186d4c249e64f55127059aed.png]

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。

#### 1.1.3.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。

![在这里插入图片描述][f4a914127cf64c31ba2a02beeb9907b2.png]

#### 1.1.4.事务 ####

传统关系型数据库能满足事务ACID的原则。  
![在这里插入图片描述][1f43584f09d648a0b772f607ed6a170b.png]

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。

#### 1.1.5.总结 ####

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：  
![在这里插入图片描述][da9402d1708f42c0bddf6f9b656abe14.png]

*  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

### 1.2.认识Redis ###

Redis诞生于2009年全称是**Re**mote **D**ictionary **S**erver 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。

**作者**：Antirez

Redis的官方网站地址：[https://redis.io/][https_redis.io]

### 1.3.安装Redis ###

基于Linux系统来安装Redis，此处选择的Linux版本为CentOS 7.

#### 1.3.1.依赖库 ####

Redis是基于C语言编写的，因此首先需要安装Redis所需要的gcc依赖：

yum install -y gcc tcl

#### 1.3.2.上传安装包并解压 ####

然后将Redis安装包上传到虚拟机的任意目录：  
![在这里插入图片描述][6290ece4efc24412a10d86f1090e6c20.png]

解压缩：

tar -xzf redis-6.2.6.tar.gz

解压后：  
![在这里插入图片描述][5c98662ef3cc4995b4717feb4455fe01.png]

进入redis目录：

cd redis-6.2.6

运行编译命令：

make && make install

如果没有出错，应该就安装成功了。

默认的安装路径是在 `/usr/local/bin`目录下：

![0221c7c887eac4f32321d57b8464f7d1.png][]

该目录已经默认配置到环境变量，因此可以在任意目录下运行这些命令。其中：

*  redis-cli：是redis提供的命令行客户端
 *  redis-server：是redis的服务端启动脚本
 *  redis-sentinel：是redis的哨兵启动脚本

#### 1.3.3.启动 ####

redis的启动方式有很多种，例如：

*  默认启动
 *  指定配置启动
 *  开机自启

#### 1.3.4.默认启动 ####

安装完成后，在任意目录输入redis-server命令即可启动Redis：

redis-server

如图：  
![在这里插入图片描述][4755ee7c9cc74b1ba57dc9f92cfe0ab7.png]

这种启动属于`前台启动`，会阻塞整个会话窗口，窗口关闭或者按下`CTRL + C`则Redis停止。不推荐使用。

#### 1.3.5.指定配置启动 ####

如果要让Redis以`后台`方式启动，则必须修改Redis配置文件，就在我们之前解压的redis安装包下（`/usr/local/src/redis-6.2.6`），名字叫redis.conf：  
![在这里插入图片描述][7986a9b1443148028f218b56a2075155.png]

我们先将这个配置文件备份一份：

cp redis.conf redis.conf.bck

然后修改redis.conf文件中的一些配置：

# 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

Redis的其它常见配置：

# 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"

启动Redis：

# 进入redis安装目录 
    cd /usr/local/src/redis-6.2.6
    # 启动
    redis-server redis.conf

停止服务：

# 利用redis-cli来执行 shutdown 命令，即可停止 Redis 服务，
    # 因为之前配置了密码，因此需要通过 -u 来指定密码
    redis-cli -u 123321 shutdown

#### 1.3.6.开机自启 ####

我们也可以通过配置来实现开机自启。

首先，新建一个系统服务文件：

vi /etc/systemd/system/redis.service

内容如下：

[Unit]
    Description=redis-server
    After=network.target
    
    [Service]
    Type=forking
    ExecStart=/usr/local/bin/redis-server /usr/local/src/redis-6.2.6/redis.conf
    PrivateTmp=true
    
    [Install]
    WantedBy=multi-user.target

然后重载系统服务：

systemctl daemon-reload

现在，我们可以用下面这组命令来操作redis了：

# 启动
    systemctl start redis
    # 停止
    systemctl stop redis
    # 重启
    systemctl restart redis
    # 查看状态
    systemctl status redis

执行下面的命令，可以让redis开机自启：

systemctl enable redis

### 1.4.Redis桌面客户端 ###

安装完成Redis，我们就可以操作Redis，实现数据的CRUD了。这需要用到Redis客户端，包括：

*  命令行客户端
 *  图形化桌面客户端
 *  编程客户端

#### 1.4.1.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：  
![在这里插入图片描述][d957504c313842df97a740dc18c0689d.png]

#### 1.4.2.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：[https://github.com/uglide/RedisDesktopManager][https_github.com_uglide_RedisDesktopManager]

不过该仓库提供的是RedisDesktopManager的源码，并未提供windows安装包。

在下面这个仓库可以找到安装包：[https://github.com/lework/RedisDesktopManager-Windows/releases][https_github.com_lework_RedisDesktopManager-Windows_releases]

#### 1.4.3.安装 ####

解压缩后，运行安装程序即可安装，安装完成后，在安装目录下找到rdm.exe文件：  
![在这里插入图片描述][890eade365464eb59b926169a4351b76.png]

双击即可运行：  
![在这里插入图片描述][53576a3da17545b9b8b7e036da8887c0.png]

#### 1.4.4.建立连接 ####

点击左上角的`连接到Redis服务器`按钮：  
![在这里插入图片描述][960fb84af85b4373a2f4c5be9fc0a023.png]

在弹出的窗口中填写Redis服务信息：  
![在这里插入图片描述][9dfd16cf96844da6978559b3e41ab3ab.png]

点击确定后，在左侧菜单会出现这个链接，点击即可建立连接了。  
![在这里插入图片描述][0eda537d19c144d3b667b7cd9ed4e3bb.png]

Redis默认有16个仓库，编号从0至15. 通过配置文件可以设置仓库数量，但是不超过16，并且不能自定义仓库名称。

如果是基于redis-cli连接Redis服务，可以通过select命令来选择数据库：

# 选择 0号库
    select 0

## 2.Redis常见命令 ##

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：  
![在这里插入图片描述][e5b7a9d73e35409a9941c9a9e7a0ad75.png]  
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 ][https_redis.io_commands]）可以查看到不同的命令：  
![在这里插入图片描述][0c3d1f884a52400194b5e9bbd3628fb4.png]

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：  
![在这里插入图片描述][ed50ac9dae66460683e5fe69cdc1bdf8.png]

### 2.1.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：

# 查看keys命令的帮助信息：
    127.0.0.1:6379> help keys
    
    KEYS pattern
    summary: Find all keys matching the given pattern
    since: 1.0.0
    group: generic

### 2.2.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.  
![在这里插入图片描述][095069e8360040d49cd4c3c335093f09.png]

#### 2.2.1.String的常见命令 ####

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。

#### 2.2.2.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 hello，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：**hello:user:1**
 *  product相关的key：**hello: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：

<table> 
 <thead> 
  <tr> 
   <th><strong>KEY</strong></th> 
   <th><strong>VALUE</strong></th> 
  </tr> 
 </thead> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td>hello:user:1</td> 
   <td>{“id”:1, “name”: “Jack”, “age”: 21}</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>hello:product:1</td> 
   <td>{“id”:1, “name”: “小米11”, “price”: 4999}</td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

并且，在Redis的桌面客户端中，还会以相同前缀作为层级结构，让数据看起来层次分明，关系清晰：  
![在这里插入图片描述][3f9ee88f2b514795ba98e77dbcad0a7d.png]

### 2.3.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：  
![在这里插入图片描述][50cf7f3787da4cf4ae12d059da6900c3.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：  
![在这里插入图片描述][4ee7e0d8201446f887f44219c50b048c.png]  
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。
 *  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。

### 2.4.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

### 2.5.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

例如两个集合：s1和s2:  
![在这里插入图片描述][5edfb3a915694f2c9bb664414fd56fcb.png]  
求交集：SINTER s1 s2

求s1与s2的不同：SDIFF s1 s2

![在这里插入图片描述][9240a24d7a4e46cba2f820dc20f5eb48.png]

### 2.6.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。

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

## 3.Redis的Java客户端 ##

在Redis官网中提供了各种语言的客户端，地址：[https://redis.io/docs/clients/][https_redis.io_docs_clients]  
![在这里插入图片描述][7df540be4458459b8c3e5d7176d54d2a.png]

其中Java客户端也包含很多：  
![在这里插入图片描述][f11143bb4a1b44dd9d18df0572c42ea1.png]

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。
 *  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。

### 3.1.Jedis客户端 ###

Jedis的官网地址： https://github.com/redis/jedis

#### 3.1.1.快速入门 ####

我们先来个快速入门：

1）引入依赖：

<dependency>
        <groupId>redis.clients</groupId>
        <artifactId>jedis</artifactId>
        <version>3.7.0</version>
    </dependency>
    
    <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", "程序员");
        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();
        }
    }

#### 3.1.2.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。

package com.heima.jedis.util;
    
    import redis.clients.jedis.*;
    
    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, "192.168.150.101", 6379, 1000, "123321");
        }
    
        public static Jedis getJedis(){
        
            return jedisPool.getResource();
        }
    }

### 3.2.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

*  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：  
![在这里插入图片描述][87bc734f8696489da4f7d40f9e335db8.png]

#### 3.2.1.快速入门 ####

SpringBoot已经提供了对SpringDataRedis的支持，使用非常简单。

首先，新建一个maven项目，然后按照下面步骤执行：

##### 1）引入依赖 #####

<dependency>
                <groupId>org.springframework.boot</groupId>
                <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
            </dependency>

##### 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的自动装配，我们可以拿来就用：

@SpringBootTest
    class RedisStringTests {
        
    
        @Autowired
        private RedisTemplate redisTemplate;
    }

##### 4）编写测试 #####

@SpringBootTest
    class RedisStringTests {
        
    
        @Autowired
        private RedisTemplate edisTemplate;
    
        @Test
        void testString() {
        
            // 写入一条String数据
            redisTemplate.opsForValue().set("name", "程序员");
            // 获取string数据
            Object name = stringRedisTemplate.opsForValue().get("name");
            System.out.println("name = " + name);
        }
    }

#### 3.2.2.自定义序列化 ####

RedisTemplate可以接收任意Object作为值写入Redis：  
![在这里插入图片描述][54dbbe24b55a4776be96d3617994cd55.png]

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：

![在这里插入图片描述][c72278952bc94d438a2670416a672b86.png]

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;
        }
    }

这里可以采用JSON序列化来代替默认的JDK序列化方式。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。

#### 3.2.3.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。  
![在这里插入图片描述][aa5f5cb513784f95819b1a2a631af5c2.png]

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。  
![在这里插入图片描述][24665ca1caf74320994b2ef7827be777.png]

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;
    // 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("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);
    }

**后记  
????美好的一天，到此结束，下次继续努力！欲知后续，请看下回分解，写作不易，感谢大家的支持！！ ???**

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[a0ca64c677164030bd51f0c287a597cd.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/04/15/f06b2f1b9cb14404a1e2c8e1bb0529ed.png
[e2c04767ca964317849f4093cf9529f4.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/04/15/6e4c94198a4a4842ae87f4b942f5f549.png
[e0ddd07c11e1449da619149084d705ad.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/04/15/3e87cedc08dd4601869c562a1699759a.png
[122cfdaeb58e4d2d8ff922eebd251c81.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/04/15/178e6387dcc944c7b500a36f2ca5b73b.png
[51b3b828186d4c249e64f55127059aed.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/04/15/81c769cbe7b9461b89fbd2494f6695f2.png
[f4a914127cf64c31ba2a02beeb9907b2.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/04/15/52855141f48e4550802a0c243b5b7498.png
[1f43584f09d648a0b772f607ed6a170b.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/04/15/aad3cb6ab06d4c8a9422cb62f74462bb.png
[da9402d1708f42c0bddf6f9b656abe14.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/04/15/19a1b81a14df4261a8806fc4cf422f74.png
[https_redis.io]: https://redis.io/
[6290ece4efc24412a10d86f1090e6c20.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/04/15/0f3ab445ca024e7cb0e52dc9ab77c463.png
[5c98662ef3cc4995b4717feb4455fe01.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/04/15/74784b21163040f182bd8e6c5c45f4bc.png
[0221c7c887eac4f32321d57b8464f7d1.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/04/15/346e309ec37640a7b7ec7dba5187132c.png
[4755ee7c9cc74b1ba57dc9f92cfe0ab7.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/04/15/27ab9f645fa64f0b96d2ae54d4ab2a3a.png
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[https_github.com_uglide_RedisDesktopManager]: https://github.com/uglide/RedisDesktopManager
[https_github.com_lework_RedisDesktopManager-Windows_releases]: https://github.com/lework/RedisDesktopManager-Windows/releases
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[9dfd16cf96844da6978559b3e41ab3ab.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/04/15/c8787d3dd1d14760adc725aedbd266d7.png
[0eda537d19c144d3b667b7cd9ed4e3bb.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/04/15/62e73119f5314f8bb25e612d30ce875f.png
[e5b7a9d73e35409a9941c9a9e7a0ad75.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/04/15/969f1fb882c14b07a6ffd6eb9cca7dc8.png
[https_redis.io_commands]: https://redis.io/commands
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[ed50ac9dae66460683e5fe69cdc1bdf8.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/04/15/2b805cf42c1e4137af1164a636fe5935.png
[095069e8360040d49cd4c3c335093f09.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/04/15/949331bed36c40b797fd580d2c49678d.png
[3f9ee88f2b514795ba98e77dbcad0a7d.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/04/15/4749e9b832c34d87b490552f11bae066.png
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[https_redis.io_docs_clients]: https://redis.io/docs/clients/
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[f11143bb4a1b44dd9d18df0572c42ea1.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/04/15/26c20a3231a14e2f82da284f0526e53c.png
[87bc734f8696489da4f7d40f9e335db8.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/04/15/4a0357533df649c48786564a490c1e06.png
[54dbbe24b55a4776be96d3617994cd55.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/04/15/62eb00b386e349af8b647de513a04071.png
[c72278952bc94d438a2670416a672b86.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/04/15/02b553ba2c5b4a22b21acaa0a17a4d26.png
[aa5f5cb513784f95819b1a2a631af5c2.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/04/15/c17e3b3815bd4f928cf5c27fea6b57b7.png
[24665ca1caf74320994b2ef7827be777.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/04/15/2b0b58fba62f48e0a3d75ed7d8699c42.png