Redis

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键值对的形式存储，而Value的形式多种多样，可以使字符串、数值甚至Json

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

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。

结构化与非结构化

传统关系型数据库是结构化数据，每张表在创建的时候都有严格的约束信息，如字段名、字段数据类型、字段约束等，插入的数据必须遵循这些约束

而NoSQL则对数据库格式没有约束，可以是键值型，也可以是文档型，甚至是图格式

关联与非关联

传统数据库的表与表之间往往存在关联，例如外键约束

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
       }
    }
  ]
}

例如此处要维护张三与两个手机订单的关系，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，所以建议使用业务逻辑来维护关联关系

查询方式

传统关系型数据库会基于Sql语句做查询，语法有统一的标准

SELECT id, age FROM tb_user WHERE id = 1

而不同的非关系型数据库查询语法差异极大

Redis:  get user:1
MongoDB: db.user.find({_id: 1})
elasticsearch:  GET http://localhost:9200/users/1

事务

传统关系型数据库能满足事务的ACID原则(原子性、一致性、独立性及持久性)

而非关系型数据库汪汪不支持事务，或者不能要个保证ACID的特性，只能实现计本的一致性

总结

• 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

认识Redis

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支持多种不同的数据结构，功能丰富
• 单线程，每个命令具有原子性
• 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常用命令

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

Redis通用命令

• KEYS：查看符合模板的所有key
  • 不建议在生产环境设备上使用，因为Redis是单线程的，执行查询的时候会阻塞其他命令，当数据量很大的时候，使用KEYS进行模糊查询，效率很差
• DEL：删除一个指定的key
  • 也可以删除多个key，DEL name age，会将name和age都删掉
• EXISTS：判断key是否存在
  • EXISTS name，如果存在返回1，不存在返回0
• EXPIRE：给一个key设置有效期，有效期到期时该key会被自动删除
  • EXPIRE name 20，给name设置20秒有效期，到期自动删除
• TTL：查看一个key的剩余有效期(Time-To-Live)
  • TTL name，查看name的剩余有效期，如果未设置有效期，则返回-1

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的常用命令

String的常用命令有

Key结构

Redis没有类似MySQL中Table的概念，那么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，有一个用户的id是1，有一个商品的id恰好也是1，如果此时使用id作为key，那么就回冲突，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

这个格式也并非是固定的，可以根据自己的需求来删除/添加词条，这样我们就可以把不同数据类型的数据区分开了，从而避免了key的冲突问题

例如我们的项目名叫reggie，有user和dish两种不同类型的数据，我们可以这样定义key

• user相关的key：reggie:user:1
• dish相关的key：reggie:dish: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

并且在Redis的桌面客户端中，也会以相同前缀作为层次结构，让数据看起来层次分明，关系清晰

Hash类型

Hash类型，也叫散列，其中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，当我们要修改对象的某个属性值的时候很不方便

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

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：

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：

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：

Redis的Java客户端

目前主流的Redis的Java客户端有三种

• 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客户端

快速入门

1. 导入Jedis的maven坐标

<!--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

private Jedis jedis;

@BeforeEach
void setUp() {
    //1. 建立连接
    jedis = new Jedis("101.42.225.160", 6379);
    //2. 设置密码
    jedis.auth("root");
    //3. 选择库
    jedis.select(0);
}

3. 测试

@Test
void testString(){
    jedis.set("name","Kyle");
    String name = jedis.get("name");
    System.out.println("name = " + name);
}

@Test
void testHash(){
    jedis.hset("reggie:user:1","name","Jack");
    jedis.hset("reggie:user:2","name","Rose");
    jedis.hset("reggie:user:1","age","21");
    jedis.hset("reggie:user:2","age","18");
    Map<String, String> map = jedis.hgetAll("reggie:user:1");
    System.out.println(map);
}

4. 释放资源

@AfterEach
void tearDown(){
    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，因此我们推荐大家使用Jedis连接池代替Jedis的直连方式。

新建一个util，用于存放我们编写的工具类

后面我们使用SpringDataRedis的时候，可以直接在yml配置文件里配置这些内容

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, "101.42.225.160", 6379, 1000, "root");
    }

    public static Jedis getJedis(){
        return jedisPool.getResource();
    }
}

之后我们的测试类就可以修改为如下

@SpringBootTest
class RedisTestApplicationTests {

    private Jedis jedis = JedisConnectionFactory.getJedis();

    @Test
    void testString(){
        jedis.set("name","Kyle");
        String name = jedis.get("name");
        System.out.println("name = " + name);
    }

    @Test
    void testHash(){
        jedis.hset("reggie:user:1","name","Jack");
        jedis.hset("reggie:user:2","name","Rose");
        jedis.hset("reggie:user:3","name","Kyle");
        jedis.hset("reggie:user:1","age","21");
        jedis.hset("reggie:user:2","age","18");
        jedis.hset("reggie:user:3","age","18");
        Map<String, String> map = jedis.hgetAll("reggie:user:1");
        System.out.println(map);
    }

    @AfterEach
    void tearDown(){
        if (jedis != null){
            jedis.close();
        }
    }
}

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：

快速入门

1. 导入依赖

<!--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>
<!--lombok-->
<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>

2. 配置Redis

spring:
  redis:
    host: 101.42.225.160
    port: 6379
    password: root
    lettuce:
      pool:
        max-active: 8
        max-idle: 8
        min-idle: 0
        max-wait: 100ms

3. 注入RedisTemplate

@Autowired
private RedisTemplate redisTemplate;

4. 编写测试方法

@Test
void stringTest(){
    redisTemplate.opsForValue().set("username","David");
    String username = (String) redisTemplate.opsForValue().get("username");
    System.out.println(username);
}

自定义序列化

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

\xAC\xED\x00\x05t\x00\x06\xE5\xBC\xA0\xE4\xB8\x89

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 在config包下编写对应的配置类

@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;
    }
}

我们编写一个User类，并尝试将其创建的对象存入Redis，看看是什么效果

@Data
@AllArgsConstructor
@NoArgsConstructor
public class User {
    private String name;
    private Integer age;
}

测试方法

@Test
void stringTest(){
    redisTemplate.opsForValue().set("userdata",new User("张三",18));
}

这里采用了JSON序列化来代替默认的JDK序列化方式。最终结果如下：

{
  "@class": "com.blog.entity.User",
  "name": "张三",
  "age": 18
}

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。

所以肯定会有更好的方法

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。源码如下

public class StringRedisTemplate extends RedisTemplate<String, String> {
    public StringRedisTemplate() {
        this.setKeySerializer(RedisSerializer.string());
        this.setValueSerializer(RedisSerializer.string());
        this.setHashKeySerializer(RedisSerializer.string());
        this.setHashValueSerializer(RedisSerializer.string());
    }

省去了我们自定义RedisTemplate的序列化方式的步骤（可以将之前配置的RedisConfig删除掉），而是直接使用：

@Test
void stringTest() throws JsonProcessingException {
    //创建对象
    User user = new User("张三", 18);
    //手动序列化
    String json = mapper.writeValueAsString(user);
    //写入数据
    stringRedisTemplate.opsForValue().set("userdata", json);
    //获取数据
    String userdata = stringRedisTemplate.opsForValue().get("userdata");
    //手动反序列化
    User readValue = mapper.readValue(userdata, User.class);
    System.out.println(readValue);
}

存入Redis中是这样的

{
  "name": "张三",
  "age": 18
}

Redis面试题

save 900 1      ## 900秒内，如果至少有1个key发生了变化，则触发一次持久化操作
save 300 10     ## 300秒内，10个key变化
save 60 10000   ## 60秒内，10000个key变化