Redis的經常使用命令與Java整合及高級應用篇
一，redis是什麼？
首先數據庫分爲關係型數據庫和非關係型數據庫，關係型數據庫是採用關係模型來組織數據的數據庫，簡單來講就是二維表格模型，同時保證事務的一致性。html
相反非關係型數據庫採用key-value形式進行存儲，是一種數據結構化存儲方法的集合，具備分佈式性質。java
Redis是當前比較熱門的NOSQL系統之一，它是一個開源的使用ANSI c語言編寫的key-value存儲系統（區別於MySQL的二維表格的形式存儲。）遵照BSD協議、支持網絡、可基於內存亦可持久化的日誌型、Key-Value數據庫，並提供多種語言的API。它一般被稱爲數據結構服務器，由於值（value）能夠是 字符串(String), 哈希(Map), 列表(list), 集合(sets) 和 有序集合(sorted sets)等類型。node
二，redis的優點
1，性能快：redis讀取的速度是110000次/s，寫的速度是81000次/s。mysql
2，豐富的數據類型：string（字符串）；list（列表）；hash（哈希），set（集合）；zset(有序集合)等。jquery
3，原子性：Redis的全部操做都是原子性的，且多個客戶端同時訪問redis客戶端可得到更新後的值。c++
4，持久化：集羣（主從複製，分佈式）。面試
三，redis與Memcached區別（經典面試題）
1 、redis不只僅支持簡單的k/v類型的數據，同時還提供list，set，zset，hash等數據結構的存儲類型。memcache支持簡單的數據類型，String，同時還能夠緩存圖片，視頻。redis
2 、Redis支持數據的備份，即master-slave模式的數據備份（主從複製）。spring
3 、Redis支持數據的持久化，能夠將內存中的數據保持在磁盤中，重啓的時候能夠再次加載進行使用。sql
四、 redis的速度比memcached快不少
五、Memcached是多線程，非阻塞IO複用的網絡模型；Redis使用單線程的IO複用模型。
6，數據安全性：memcache掛掉後，數據便消失；redis能夠按期保存到磁盤（持久化）。
四，redis經常使用命令及springboot操做redis
4.1，引入依賴包。
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
</dependency>
4.2，經常使用命令與代碼整合操做。
注意：redis默認使用JDK序列化方式
更多詳細命令，請參考Redis中文網：https://www.redis.net.cn/
4.3，字符串操做類型。
/**
* String - 字符串類型的操做方式
* redisTemplate.opsForValue()
*/
@Test
public void stringType(){
// 改成String序列化方式
redisTemplate.setKeySerializer(new StringRedisSerializer());
redisTemplate.setValueSerializer(new StringRedisSerializer());
// redis命令：set key value
redisTemplate.opsForValue().set("age", "19");
// redis命令：get key
String age = (String) redisTemplate.opsForValue().get("age");
System.out.println("-->" + age);
// redis命令：mset key value key value ...
Map<String, Object> map = new HashMap<>();
map.put("key1", "value1");
map.put("key2", "value2");
map.put("key3", "value3");
redisTemplate.opsForValue().multiSet(map);
// redis命令：mget key key key...
List<String> keys = new ArrayList<>();
keys.add("key1");
keys.add("key2");
keys.add("key3");
List values = redisTemplate.opsForValue().multiGet(keys);
System.out.println("mget -->" + values);
// redis命令：del key
Boolean boo = redisTemplate.delete("key1");
// redis命令：strlen key - 可能會由於序列化的緣由形成長度不許
Long resultLong = redisTemplate.opsForValue().size("age");
System.out.println("strlen --> " + resultLong);
// redis命令：getset key value
String oldValue = (String) redisTemplate.opsForValue().getAndSet("age", "25");
System.out.println("getset --> " + oldValue);
// redis命令：getrange key start end - 可能會由於序列化的緣由形成長度不許
String age1 = redisTemplate.opsForValue().get("age", 0, 1);
System.out.println("getrange --> " + age1);
// redis命令：append - 可能會由於序列化的緣由形成長度不許
Integer age2 = redisTemplate.opsForValue().append("age", "26");
System.out.println("append --> " + age2);
// redis命令：incr key - 自增 - 可能會由於序列化的緣由形成長度不許
Long age3 = redisTemplate.opsForValue().increment("age", 10);
System.out.println("incr -->" + age3);
// redis命令：decr key - 自減
redisTemplate.opsForValue().increment("age", -10);
Long decr = redisTemplate.getConnectionFactory().getConnection().decr("age".getBytes());
System.out.println("decr --> " + decr);
}
4.4，Hash操做類型。
/**
* Hash數據類型的操做
*/
@Test
public void hashType(){
// redis命令：mset key field value
redisTemplate.opsForHash().put("person", "name", "張三");
redisTemplate.opsForHash().put("person", "age", 19);
// redis命令：mget key field
String value = (String) redisTemplate.opsForHash().get("person", "name");
System.out.println("mget-->" + value);
// redis命令：hmset key field1 value1 field2 value2 ...
Map<String, String> map = new HashMap<>();
map.put("bookname", "Java精通之路");
map.put("price", "100.99");
redisTemplate.opsForHash().putAll("book", map);
// redis命令：hmget key field1 field2 ...
List<String> list = new ArrayList<>();
list.add("bookname");
list.add("price");
List books = redisTemplate.opsForHash().multiGet("book", list);
System.out.println("hmget-->" + books);
// redis命令：del key
redisTemplate.delete("book");
// redis命令：hdel key field1 field2...
redisTemplate.opsForHash().delete("book", "bookname", "price");
// redis命令：hexists key field
Boolean bool = redisTemplate.opsForHash().hasKey("book", "bookname");
System.out.println("hexists-->" + bool);
// redis命令：hlen key
Long length = redisTemplate.opsForHash().size("book");
System.out.println("hlen-->" + length);
// redis命令：hkeys key - 展現key對應的全部字段名稱
Set set = redisTemplate.opsForHash().keys("book");
System.out.println("hkeys-->" + set);
// redis命令：hvals key - 展現key對應的全部字段的值
List values = redisTemplate.opsForHash().values("book");
System.out.println("hvals-->" + values);
// redis命令：hgetall key - field and value
Map bookmap = redisTemplate.opsForHash().entries("book");
System.out.println("hgetall-->" + bookmap);
}
4.5，鏈表數據結構。
/**
* 鏈表數據結構
*/
@Test
public void linkedType(){
// redis命令：lpush key value1 value2...
redisTemplate.opsForList().leftPush("book", "c++");
redisTemplate.opsForList().leftPushAll("book", "c", "java");
// redis命令：rpush key value1 value2
redisTemplate.opsForList().rightPush("book", "mysql");
redisTemplate.opsForList().rightPushAll("book", "oracle", "sqlserver");
// redis命令：lindex key index
String book0 = (String) redisTemplate.opsForList().index("book", 0);
System.out.println("lindex-->" + book0);
// redis命令：llen key
Long bookLen = redisTemplate.opsForList().size("book");
System.out.println("llen-->" + bookLen);
// redis命令：lpop key
String leftBook = (String) redisTemplate.opsForList().leftPop("book");
System.out.println("lpop-->" + leftBook);
// redis命令：rpop key
String rightBook = (String) redisTemplate.opsForList().rightPop("book");
System.out.println("rpop-->" + rightBook);
// redis命令：linsert key before|after oldnode newnode
redisTemplate.opsForList().leftPush("book", "java", "pythod");
redisTemplate.opsForList().rightPush("book", "java", "jquery");
// redis命令：lrange key start end
List rangeList = redisTemplate.opsForList().range("book", 0, redisTemplate.opsForList().size("book") - 1);
System.out.println("lrange-->" + rangeList);
// redis命令：lset key index value
redisTemplate.opsForList().set("book", 0, "db");
// redis命令：ltrim key start end
redisTemplate.opsForList().trim("book", 1, 3);
// redis命令：lrange key start end
List rangeList2 = redisTemplate.opsForList().range("book", 0, redisTemplate.opsForList().size("book") - 1);
System.out.println("lrange-->" + rangeList2);
}
4.6，集合操做類型。
/**
* 集合操做
*/
@Test
public void setType(){
// redis命令：sadd
redisTemplate.opsForSet().add("person", "小明","小紅","小剛");
// redis命令：scard
Long person = redisTemplate.opsForSet().size("person");
System.out.println("scard-->" + person);
// redis命令：smembers
Set set = redisTemplate.opsForSet().members("person");
System.out.println("smembers-->" + set);
}
4.7，有序集合操做類型
/**
* 有序集合
*/
@Test
public void zsetType(){
redisTemplate.opsForZSet().add("book", "mysql", 1.5);
redisTemplate.opsForZSet().add("book", "java", 8.5);
redisTemplate.opsForZSet().add("book", "html", 10.5);
Set set = redisTemplate.opsForZSet().range("book", 0, redisTemplate.opsForZSet().size("book") - 1);
System.out.println(set);
}
五，redis高級應用
5.1，事務
與其餘NoSQL不一樣，Redis是存在事務的，儘管沒有數據庫那麼強大，可是仍是很是有用，尤爲是在高併發的狀況中，使用redis的事務能夠保證數據一致性的同時，大幅度提升數據讀寫的響應速度。
redis的事務是使用multi-exec的命令組合，使用它能夠提供兩個重要保證：
一、事務是一個被隔離的操做，事務中的方法都會被redis進行序列化並按順序執行，事務在執行的過程當中不會被其餘客戶端的發出的命令所打斷。
二、事務是一個原子性操做，它要麼所有執行、要麼所有不執行。
==事務的經常使用命令：==
multi：開啓事務，以後的命令就會進入隊列，而不是立刻執行。
watch key1 [key2]...：監聽某些鍵，當被監聽的鍵在提交事務前被修改，則事務會回滾 （基於樂觀鎖機制）。
unwatch key1 [key2]...：取消監聽。
exec：執行事務，若是被監聽的鍵沒有被修改，則採用提交命令，不然就執行回滾命令。
discard：回滾事務。
事務的開啓及提交以下圖：
從上圖中看出，當開始事務時進行操做，命令並不會立刻執行，而是放在隊列中，只有在事務提交後纔會執行。
==可是，要注意注意：redis中，若是遇到格式正確而數據類型不符合的狀況時，不會進行事務回滾。這是什麼意思，以下圖操做所示：==
問題描述：好比我要保存1000金額到內存中，可是我不當心將金額輸入成1000a，後面多了一個a。可是一樣保存到了隊列中。最後當提交事務的時候便會報錯，但是1000a仍是保存到了內存，證實事務並無回滾。
redis中存在監聽機制，能夠監聽某一個key。
/**
* redis的事務管理,要保證事務的開啓和提交是同一條鏈接。
*/
@Test
public void transcation(){
List results = (List) redisTemplate.execute(new SessionCallback() {
@Override
public Object execute(RedisOperations redisOperations) throws DataAccessException {
//開啓事務
redisOperations.multi();
//進行操做
redisOperations.opsForValue().set("name", "張三");
redisOperations.opsForValue().get("name");
//提交事務
List result = redisOperations.exec();
return result;
}
});
System.out.println("-->" + results);
}
5.2，流水線
在現實狀況中，redis的讀寫速度十分快，而系統的瓶頸每每是在網絡通訊中的延遲。redis可能會再不少時候處於空閒狀態而等待命令的到達。爲了解決這個問題，可使用redis的流水線，流水線是一種通信協議，相似一個隊列批量執行一組命令。
因爲這種狀況在實際工做中較少使用，因此就簡短介紹一下。
/**
* 流水線
*/
@Test
public void pipelined(){
//流水線
long begin = System.currentTimeMillis();
redisTemplate.executePipelined(new SessionCallback() {
@Override
public Object execute(RedisOperations redisOperations) throws DataAccessException {
for (int i = 0; i < 100000; i++) {
redisOperations.opsForValue().set("key" + i, "value" + i);
redisOperations.opsForValue().get("key" + i);
}
return null;
}
});
long end = System.currentTimeMillis();
System.out.println("耗時：" + (end - begin));
}
5.3，發佈訂閱
說到發佈訂閱是否會想到RabbitMQ等消息中間件？
可是redis的發佈訂閱具備實時性，當發佈者改變數據時，訂閱者便會接收到更改後的消息。
==使用命令：==
subscribe chat：訂閱chat渠道。
publish chat "message：發佈消息到chat渠道。
5.3.1，定義監聽類：
/**
* Redis消息監聽器
*/
public class RedisMessageListener implements MessageListener{
private RedisTemplate template;
@Override
public void onMessage(Message message, byte[] pattern) {
//獲取渠道名稱
System.out.println("渠道名稱：" + new String(pattern));
//得到消息
byte[] body = message.getBody();
//得到值序列化轉換器
String msg = (String) template.getValueSerializer().deserialize(body);
System.out.println("消息爲：" + msg);
}
public RedisTemplate getTemplate() {
return template;
}
public void setTemplate(RedisTemplate template) {
this.template = template;
}
}
5.3.2，配置文件配置監聽
<!-- 配置監聽器 -->
<bean id="redisMsgListener" class="com.yx.redis.RedisMessageListener">
<!-- 注入redis模板 -->
<property name="template" ref="template"></property>
</bean>
<!-- 配置監聽容器 -->
<bean id="topicContainer" class="org.springframework.data.redis.listener.RedisMessageListenerContainer" destroy-method="destroy">
<!-- redis鏈接工廠 -->
<property name="connectionFactory" ref="connectionFactory"/>
<!-- 配置鏈接池，鏈接池生存才能持續監聽 -->
<property name="taskExecutor">
<bean class="org.springframework.scheduling.concurrent.ThreadPoolTaskScheduler">
<property name="poolSize" value="3"/>
</bean>
</property>
<!-- 配置消息監聽 -->
<property name="messageListeners">
<map>
<!-- key-ref和監聽器的id保持一致 -->
<entry key-ref="redisMsgListener">
<bean class="org.springframework.data.redis.listener.ChannelTopic">
<!-- 定義渠道 -->
<constructor-arg value="yx"/>
</bean>
</entry>
</map>
</property>
</bean>
5.3.3，發佈消息
ApplicationContext context = new ClassPathXmlApplicationContext("applicationContext-*.xml");
RedisTemplate redistemp = context.getBean(RedisTemplate.class);
redistemp.convertAndSend("yx", "Hello");
5.4，超時時間
在redis中的超時時間時很是重要的，由於咱們的內存時有限的，在一段時間內若是沒有對一些數據進行處理。那便會產生不少的垃圾數據，所以對數據進行時間 上的設置是一種較好的習慣。
這裏先暫時不講述過時時間的原理，後面會與你們分享，還請關注哦~~~
==超時時間的命令：==
persist key：持久化key，即得永生（移除key的超時時間）。
expire key seconds：設置超時時間，單位爲秒。
ttl key：查看key的超時時間，單位爲秒，返回-1表示沒有超時時間，若是key不存在或者已經超時，則返回-2。
pttl key：查看key的超時時間，單位爲毫秒。
pexpire key milliseconds：設置key的超時時間，以毫秒爲單位。
==關於超時時間須要有幾點注意：當一個key過了超時時間之後，並不會馬上從內存中移除。在如下狀況下數據會被清除。==
一、當要得到key的值的時候，好比執行了get key命令。
二、系統本身會有一個定時器，每隔1秒，掃描一次內存。清除超時的key（不會徹底掃描全部的key，不會徹底的移除全部超時的key）。
三、內存已滿，就會根據配置文件進行內存數據的清理。
@Test
public void expire() throws ParseException {
redisTemplate.opsForValue().set("name", "小明");
//設置超時時間 - 5 ~ 10分鐘
redisTemplate.expire("name", 10, TimeUnit.SECONDS);
//設置超時時間到指定的時間
String time = "2019-08-23 12:00:00";
SimpleDateFormat sdf = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss");
Date date = sdf.parse(time);
redisTemplate.expireAt("name", date);
//移除超時時間
redisTemplate.persist("name");
//得到還能活多久
redisTemplate.getExpire("name");
String name = (String) redisTemplate.opsForValue().get("name");
System.out.println(name);
try {
Thread.sleep(10000);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
System.out.println(name);
}
六，總結
寫到這裏redis的基本使用也差很少了，可是仍有不少技術點沒有記錄到。好比與Lua語言的結合使用，redis的持久化，內存的淘汰策略，讀寫分離（哨兵模式），集羣等。
若是你看到這篇博客，以上沒有分享的內容會在後續發佈的，還請關注~
最後，以上內容均是自主學習的總結，若有錯誤或者不合適的地方歡迎留言(或者郵箱)指教。
感謝觀看！
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