《Redis基础篇》带你走进Redis的世界 ~ ⭐必看必看⭐

文章目录

1. NoSQL数据库简介

1.1 技术发展

技术的分类

1、解决功能性的问题：Java、Jsp、RDBMS、Tomcat、HTML、Linux、JDBC、SVN

2、解决扩展性的问题：Struts、Spring、SpringMVC、Hibernate、Mybatis

3、解决性能的问题：NoSQL、Java线程、Hadoop、Nginx、MQ、ElasticSearch

1.1.1. Web1.0时代

Web1.0的时代，数据访问量很有限，用一夫当关的高性能的单点服务器可以解决大部分问题。

1.1.2 Web2.0时代

随着Web2.0的时代的到来，用户访问量大幅度提升，同时产生了大量的用户数据。加上后来的智能移动设备的普及，所有的互联网平台都面临了巨大的性能挑战。

1.1.3. 解决CPU及内存压力(采用分布式)

   但是Session存在哪里?因为每次访问的服务器可能不是同一台.上次用户的数据保存在服务器1,用户是登录状态,下一次可能访问的服务器2,没有该用户的session,用户显示的未登录状态.

1.1.4. 解决IO压力

1.2. NoSQL数据库

1.2.1. NoSQL数据库概述

NoSQL(NoSQL = Not Only SQL )，意即“不仅仅是SQL”，泛指==非关系型的数据库==。

NoSQL 不依赖业务逻辑方式存储，而以简单的key-value模式存储。因此大大的增加了数据库的扩展能力。

不遵循SQL标准。
不支持ACID。
远超于SQL的性能。

1.2.2 NoSQL适用场景

对数据高并发的读写
海量数据的读写
对数据高可扩展性的

1.2.3 NoSQL不适用场景

需要事务支持
基于sql的结构化查询存储，处理复杂的关系,需要即席查询。
（用不着 sql 的和用了 sql 也不行的情况，请考虑用 NoSql）

1.2.4 Memcache

1.2.5 Redis

1.2.6. MongoDB

1.3. 行式存储数据库（大数据时代）

1.3.1. 行式数据库

1.3.2. 列式数据库

1.4. 图关系型数据库

主要应用：社会关系，公共交通网络，地图及网络拓谱(n*(n-1)/2)

1.5. DB-Engines 数据库排名

http://db-engines.com/en/ranking

2. Redis 概述安装

➢ Redis 是一个开源的 key-value 存储系统。

➢ 和 Memcached 类似，它支持存储的 value 类型相对更多，包括 string(字符串)、 list(链表)、set(集合)、zset(sorted set --有序集合)和 hash（哈希类型）。

➢ 这些数据类型都支持 push/pop、add/remove 及取交集并集和差集及更丰富的操作，而且这些操作都是原子性的。

➢ 在此基础上，Redis 支持各种不同方式的排序。

➢ 与 memcached 一样，为了保证效率，数据都是缓存在内存中。

➢ 区别的是 Redis 会周期性的把更新的数据写入磁盘或者把修改操作写入追加的记录文件。

➢ 并且在此基础上实现了 master-slave(主从)同步。

2.1. 应用场景

2.1.1. 配合关系型数据库做高速缓存

➢ 高频次，热门访问的数据，降低数据库 IO

➢ 分布式架构，做 session 共享

2.1.2. 多样的数据结构存储持久化数据

2.2. Redis 安装

2.2.1. 安装版本

➢ 6.2.1 for Linux（redis-6.2.1.tar.gz）

➢ 不用考虑在 windows 环境下对 Redis 的支持

2.2.2. 安装步骤

2.2.2.1. 准备工作：下载安装最新版的 gcc 编译器安装 C 语言的编译环境

yum install centos-release-scl scl-utils-build 
yum install-y devtoolset-8-toolchain 
scl enable devtoolset-8 bash

测试 gcc 版本

gcc --version

2.2.2.2. 下载 redis-6.2.1.tar.gz 放/opt 目录

2.2.2.3. 解压命令：tar -zxvf redis-6.2.1.tar.gz

2.2.2.4. 解压完成后进入目录：cd redis-6.2.1

2.2.2.5. 在 redis-6.2.1 目录下再次执行 make 命令（只是编译好）

2.2.2.6. 如果没有准备好 C 语言编译环境，make 会报错 —Jemalloc/jemalloc.h：没有那个文件

解决方案：先安装gcc,之后运行 make distclean

2.2.2.8. 在 redis-6.2.1 目录下再次执行 make 命令（只是编译好）

2.2.2.9. 跳过 make test 继续执行: make install

2.2.3. 安装目录：/usr/local/bin

查看默认安装目录：

redis-benchmark:性能测试工具，可以在自己本子运行，看看自己本子性能如何
redis-check-aof：修复有问题的 AOF 文件，rdb 和 aof 后面讲
redis-check-dump：修复有问题的 dump.rdb 文件
redis-sentinel：Redis 集群使用
redis-server：Redis 服务器启动命令
redis-cli：客户端，操作入口

2.2.4. 前台启动（不推荐）

前台启动，命令行窗口不能关闭，否则服务器停止

2.2.5. 后台启动（推荐）

2.2.5.1.备份 redis.conf

拷贝一份 redis.conf 到其他目录,防止后期把文件修改坏无法恢复.

cp /opt/module/redis-6.2.6/redis.conf /etc/redis.conf

2.2.5.2.后台启动设置 daemonize no 改成 yes

修改 redis.conf(257 行)文件将里面的 daemonize no 改成 yes，让服务在后台启动

2.2.5.3.Redis 启动

redis-server /etc/redis.conf

2.2.5.4.用客户端访问：redis-cli

2.2.5.5.多个端口可以：redis-cli -p6379

2.2.5.6.测试验证： ping

2.2.5.7.Redis 关闭

shutdown+quit

exit+kill

2.2.6. Redis 介绍相关知识

Redis 是**单线程+多路 IO 复用技术 **

多路复用是指使用一个线程来检查多个文件描述符（Socket）的就绪状态，比如调用 select 和 poll 函数，传入多个文件描述符，如果有一个文件描述符就绪，则返回，否则阻塞直到超时。得到就绪状态后进行真正的操作可以在同一个线程里执行，也可以启动线程执行（比如使用线程池）

串行 vs 多线程+锁（memcached） vs 单线程+多路 IO 复用(Redis)

3. 常用五大数据类型

哪里去获得 redis 常见数据类型操作命令 http://www.redis.cn/commands.html

3.1. Redis 键(key)

**keys *** 查看当前库所有 key (匹配：keys *1)
exists key 判断某个 key 是否存在
type key 查看你的 key 是什么类型
del key 删除指定的 key 数据

unlink key 根据 value 选择非阻塞删除

仅将 keys 从 keyspace 元数据中删除，真正的删除会在后续异步操作。

expire key 10 10 秒钟：为给定的 key 设置过期时间
ttl key 查看还有多少秒过期，-1 表示永不过期，-2 表示已过期
select 命令切换数据库
dbsize 查看当前数据库的 key 的数量
flushdb 清空当前库
flushall 通杀全部库

3.2. Redis 字符串(String)

3.2.1. 简介

String 是 Redis 最基本的类型，你可以理解成与 Memcached 一模一样的类型，一个 key 对应一个 value。
String 类型是二进制安全的。意味着 Redis 的 string 可以包含任何数据。比如 jpg 图片或者序列化的对象。
String 类型是 Redis 最基本的数据类型，一个 Redis 中字符串 value 最多可以是 512M

3.2.2. 常用命令

set<key><value>#添加键值对

注意: 当数据库中 key 不存在时，可以将 key-value 添加数据,如果存在时，新value将覆盖旧value.

get 查询对应键值
append 将给定的追加到原值的末尾
strlen 获得值的长度
**setnx ** 只有在 key 不存在时设置 key 的值
incr将 key 中储存的数字值增1只能对数字值操作，如果为空，新增值为1
decr将 key 中储存的数字值减1只能对数字值操作，如果为空，新增值为-1
incrby / decrby <步长> 将 key 中储存的数字值增减。自定义步长。

mset …同时设置一个或多个 key-value对
mget …同时获取一个或多个 value
msetnx …同时设置一个或多个 key-value 对，当且仅当所有给定 key 都不存在。

原子性，有一个失败则都失败

getrange <起始位置><结束位置>获得值的范围，类似java中的substring，前包，后包
setrange <起始位置>用覆写所储存的字符串值，从<起始位置>开始(索引从0****开始)。
**setex <****过期时间****>**设置键值的同时，设置过期时间，单位秒。
getset以新换旧，设置了新值同时获得旧值。

3.2.3. 数据结构

String的数据结构为简单动态字符串(Simple Dynamic String,缩写SDS)。是可以修改的字符串，内部结构实现上类似于Java的ArrayList，采用预分配冗余空间的方式来减少内存的频繁分配.

如图中所示，内部为当前字符串实际分配的空间capacity一般要高于实际字符串长度len。当字符串长度小于1M时，扩容都是加倍现有的空间，如果超过1M，扩容时一次只会多扩1M的空间。需要注意的是字符串最大长度为512M。

3.3. Redis 列表(List)

3.3.1. 简介

单键多值

Redis 列表是简单的字符串列表，按照插入顺序排序。你可以添加一个元素到列表的头部（左边）或者尾部（右边）。

它的底层实际是个双向链表，对两端的操作性能很高，通过索引下标的操作中间的节点性能会较差。

3.3.2. 常用命令

lpush/rpush … 从左边/右边插入一个或多个值。
lpop/rpop 从左边/右边吐出一个值。值在键在，值光键亡。
rpop/lpush 从列表右边吐出一个值，插到列表左边。
lrange 按照索引下标获得元素(从左到右)
lrange mylist 0 -1 0左边第一个，-1右边第一个，（0-1表示获取所有）
lindex 按照索引下标获得元素(从左到右)
llen 获得列表长度
linsert before 在的后面插入插入值
**lrem ** 从左边删除n个value(从左到右)
lset将列表key下标为index的值替换成value

3.3.3 数据结构

List 的数据结构为快速链表 quickList。

首先在列表元素较少的情况下会使用一块连续的内存存储，这个结构是 ziplist，也即是压缩列表。

它将所有的元素紧挨着一起存储，分配的是一块连续的内存。当数据量比较多的时候才会改成 quicklist。因为普通的链表需要的附加指针空间太大，会比较浪费空间。比如这个列表里存的只是 int 类型的数据，结构上还需要两个额外的指针 prev 和 next。

Redis 将链表和 ziplist 结合起来组成了 quicklist。也就是将多个 ziplist 使用双向指针串起来使用。这样既满足了快速的插入删除性能，又不会出现太大的空间冗余。

3.3.4 补充：原子性

所谓原子操作是指不会被线程调度机制打断的操作；
这种操作一旦开始，就一直运行到结束，中间不会有任何 context switch （切换到另
一个线程）。
（1）在单线程中，能够在单条指令中完成的操作都可以认为是"原子操作"，因为中
断只能发生于指令之间。
（2）在多线程中，不能被其它进程（线程）打断的操作就叫原子操作。
Redis 单命令的原子性主要得益于 Redis的单线程。

案例：
java 中的 i++是否是原子操作？不是
i=0;两个线程分别对 i进行++100次,值是多少？

3.4. Redis 集合(Set)

3.4.1. 简介

Redis set 对外提供的功能与 list 类似是一个列表的功能，特殊之处在于 set 是可以自动排重的，当你需要存储一个列表数据，又不希望出现重复数据时，set 是一个很好的选择，并且 set 提供了判断某个成员是否在一个 set 集合内的重要接口，这个也是 list 所不能提供的。

Redis 的 Set 是 string 类型的无序集合。它底层其实是一个 value 为 null 的 hash 表，所以添加，删除，查找的复杂度都是 O(1)。

一个算法，随着数据的增加，执行时间的长短，如果是 O(1)，数据增加，查找数据的时间不变

3.4.2. 常用命令

sadd … 将一个或多个 member 元素加入到集合 key 中，已经存在的 member 元素将被忽略
smembers 取出该集合的所有值
sismember 判断集合是否为含有该值，有 1，没有 0
**scard ** 返回该集合的元素个数。
srem … 删除集合中的某个元素。
**spop **随机从该集合中吐出一个值。
**srandmember **随机从该集合中取出 n 个值。不会从集合中删除。
move value 把集合中一个值从一个集合移动到另一个集合
**sinter **返回两个集合的交集元素。
**sunion **返回两个集合的并集元素。
**sdiff **返回两个集合的差集元素(key1 中的，不包含 key2中的)

3.4.3. 数据结构

Set 数据结构是 dict字典，字典是用哈希表实现的。
Java 中 HashSet 的内部实现使用的是 HashMap，只不过所有的 value 都指向同一个对象。
Redis的 set结构也是一样，它的内部也使用 hash结构，所有的 value都指向同一个内部值。

3.5. Redis 哈希(Hash)

3.5.1. 简介

Redis hash 是一个键值对集合。
Redis hash 是一个 string 类型的 field 和 value 的映射表，hash 特别适合用于存储对象。
类似 Java 里面的 Map<String,Object>
用户 ID 为查找的 key，存储的 value用户对象包含姓名，年龄，生日等信息，如果用
普通的 key/value结构来存储
主要有以下 3 种存储方式：

3.5.2. 常用命令

hset : 给集合中的键赋值
**hget : **从集合取出 value
**hmset … : ** 批量设置 hash 的值
**hexists: **查看哈希表 key 中，给定域 field 是否存在。
**hkeys : **列出该 hash 集合的所有 field
**hvals : **列出该 hash 集合的所有 value
**hincrby : **为哈希表 key 中的域 field 的值加上增量 1 -1
**hsetnx : **将哈希表 key 中的域 field 的值设置为 value ，当且仅当域 field 不存在

3.5.3. 数据结构

Hash 类型对应的数据结构是两种：ziplist（压缩列表），hashtable（哈希表）。当field-value 长度较短且个数较少时，使用 ziplist，否则使用 hashtable。

3.6. Redis 有序集合 Zset(sorted set)

3.6.1. 简介

Redis 有序集合 zset与普通集合 set 非常相似，是一个没有重复元素的字符串集合。
不同之处是有序集合的每个成员都关联了一个评分（score）,这个评分（score）被用来按照从最低分到最高分的方式排序集合中的成员。集合的成员是唯一的，但是评分可以是重复了。
因为元素是有序的, 所以你也可以很快的根据评分（score）或者次序（position）来获取一个范围的元素。
访问有序集合的中间元素也是非常快的,因此你能够使用有序集合作为一个没有重复成员的智能列表。

3.6.2. 常用命令

zadd … : 将一个或多个 member 元素及其 score 值加入到有序集 key 当中。
**zrange [WITHSCORES]: ** 返回有序集 key 中下标在之间的元素 . 带 WITHSCORES，可以让分数一起和值返回到结果集。
*zrangebyscore key minmax [withscores] [limit offset count]😗返回有序集 key 中，所有 score 值介于 min 和 max 之间(包括等于 min 或 max )的成员。有序集成员按 score 值递增(从小到大)次序排列。
zrevrangebyscore key maxmin [withscores] [limit offset count]: 同上，改为从大到小排列。
zincrby : 为元素的 score加上增量
zrem : 删除该集合下，指定值的元素
zcount : 统计该集合，分数区间内的元素个数
zrank : 返回该值在集合中的排名，从 0 开始。

案例：如何利用 zset 实现一个文章访问量的排行榜？

3.6.3. 数据结构

SortedSet(zset)是 Redis 提供的一个非常特别的数据结构，一方面它等价于 Java的数据结构 Map<String, Double>，可以给每一个元素 value 赋予一个权重 score，另一方面它又类似于 TreeSet，内部的元素会按照权重 score 进行排序，可以得到每个元素的名次，还可以通过 score 的范围来获取元素的列表。

zset 底层使用了两个数据结构:
（1）hash，hash 的作用就是关联元素 value 和权重 score，保障元素 value 的唯一性，可以通过元素 value 找到相应的 score 值。
（2）跳跃表，跳跃表的目的在于给元素 value 排序，根据 score 的范围获取元素列表。

3.6.4. 跳跃表（跳表）

1、简介
有序集合在生活中比较常见，例如根据成绩对学生排名，根据得分对玩家排名等。对于有序集合的底层实现，可以用数组、平衡树、链表等。数组不便元素的插入、删除；平衡树或红黑树虽然效率高但结构复杂；链表查询需要遍历所有效率低。Redis采用的是跳跃表。跳跃表效率堪比红黑树，实现远比红黑树简单。

2、实例
对比有序链表和跳跃表，从链表中查询出 51

（1）有序链表

（2）跳跃表

从此可以看出跳跃表比有序链表效率要高

https://www.aliyundrive.com/s/ebUnLzhokVr

4. Redis Redis 配置文件介绍

自定义目录：

/etc/redis.conf

4.1. ###Units 单位###

4.2. ###INCLUDES 包含###

类似 jsp 中的 include，多实例的情况可以把公用的配置文件提取出来

4.3. ### 网络相关配置

4.3.1. bind

默认情况 bind=127.0.0.1 只能接受本机的访问请求. 不写的情况下，无限制接受任何 ip 地址的访问
生产环境肯定要写你应用服务器的地址；服务器是需要远程访问的，所以需要将其注释掉

如果开启了 protected-mode，那么在没有设定 bind ip且没有设密码的情况下，Redis
只允许接受本机的响应(后续将对其进行关闭)

4.3.2. protected- -mode

4.3.3. Port

端口号，默认 6379

4.3.4. tcp–backlog

设置 tcp 的 backlog，backlog 其实是一个连接队列，backlog队列总和=未完成三次握手队列 + 已经完成三次握手队列。
在高并发环境下你需要一个高 backlog 值来避免慢客户端连接问题。
注意 Linux内核会将这个值减小到/proc/sys/net/core/somaxconn 的值（128），所以需要确认增大/proc/sys/net/core/somaxconn 和/proc/sys/net/ipv4/tcp_max_syn_backlog（128）两个值来达到想要的效果

4.3.5. timeout

一个空闲的客户端维持多少秒会关闭，0 表示关闭该功能。即永不关闭。

4.3.6. tcp—keepalive

对访问客户端的一种心跳检测，每隔n 秒检测一次。
单位为秒，如果设置为 0，则不会进行 Keepalive检测，建议设置成 60

4.4. ###GENERAL 通用###

4.4.1. daemonize

是否为后台进程，设置为 yes. 守护进程，后台启动

4.4.2. pidfile

存放 pid 文件的位置，每个实例会产生一个不同的 pid文件

4.4.3. loglevel

指定日志记录级别，Redis 总共支持四个级别：debug、verbose、notice、warning，默认为 notice
四个级别根据使用阶段来选择，生产环境选择 notice 或者 warning

4.4.4. logfile

日志文件名称

4.4.5. databases 16

设定库的数量默认 16，默认数据库为 0，可以使用 SELECT 命令在连接上指定数据库 id

4.5. ###SECURITY 安全###

4.5.1. 设置密码

访问密码的查看、设置和取消在命令中设置密码，只是临时的。重启 redis服务器，密码就还原了。
永久设置，需要再配置文件中进行设置。

4.6. #### LIMITS 限制

4.6.1. maxclients

➢ 设置 redis 同时可以与多少个客户端进行连接。
➢ 默认情况下为 10000 个客户端。
➢ 如果达到了此限制，redis 则会拒绝新的连接请求，并且向这些连接请求方发出“max number of clients reached”以作回应。

4.6.2. maxmemory

➢ 建议必须设置，否则，将内存占满，造成服务器宕机
➢ 设置 redis 可以使用的内存量。一旦到达内存使用上限，redis将会试图移除内部数据，移除规则可以通过 maxmemory-policy 来指定。
➢ 如果 redis 无法根据移除规则来移除内存中的数据，或者设置了“不允许移除”，那么 redis则会针对那些需要申请内存的指令返回错误信息，比如 SET、LPUSH等。但是对于无内存申请的指令，仍然会正常响应，比如 GET 等。
➢如果你的 redis 是主redis（说明你的 redis 有从 redis），那么在设置内存使用上限时，需要在系统中留出一些内存空间给同步队列缓存，只有在你设置的是“不移除”的情况下，才不用考虑这个因素。

4.6.3. maxmemory—policy

➢ volatile-lru：使用 LRU算法移除 key，只对设置了过期时间的键；（最近最少使用）
➢ allkeys-lru：在所有集合 key中，使用 LRU算法移除 key
➢ volatile-random：在过期集合中移除随机的 key，只对设置了过期时间的键
➢ allkeys-random：在所有集合 key中，移除随机的 key
➢ volatile-ttl：移除那些 TTL值最小的 key，即那些最近要过期的 key
➢ noeviction：不进行移除。针对写操作，只是返回错误信息

4.6.4. maxmemory—samples

➢ 设置样本数量，LRU 算法和最小 TTL算法都并非是精确的算法，而是估算值，所以你可以设置样本的大小，redis 默认会检查这么多个 key 并选择其中 LRU 的那个。
➢ 一般设置 3 到 7的数字，数值越小样本越不准确，但性能消耗越小。

5. Redis Redis 的发布和订阅

5.1. 什么是发布和订阅

Redis 发布订阅 (pub/sub) 是一种消息通信模式：发送者 (pub) 发送消息，订阅者(sub) 接收消息。
Redis 客户端可以订阅任意数量的频道。

5.2. Redis 的发布和订阅

1、客户端可以订阅频道如下图

2、当给这个频道发布消息后，消息就会发送给订阅的客户端

5.3. 发布订阅命令行实现

1、打开一个客户端订阅 channel1—

SUBSCRIBE channel1

2、打开另一个客户端，给 channel1 发布消息 hello —

publish channel1 hello

返回的 1 是订阅者数量

3、打开第一个客户端可以看到发送的消息

注：发布的消息没有持久化，如果在订阅的客户端收不到 hello，只能收到订阅后发布的消息

6.Redis常见命令

6.1 Redis数据结构介绍

Redis是一个key-value的数据库，key一般是String类型，不过value的类型多种多样：

1652887393157

贴心小建议：命令不要死记，学会查询就好啦

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：

1652887648826

当然我们也可以通过Help命令来帮助我们去查看命令

1652887748279

6.2 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：

1652887865189

课堂代码如下

KEYS

127.0.0.1:6379> keys *
1)"name"2)"age"127.0.0.1:6379># 查询以a开头的key127.0.0.1:6379> keys a*
1)"age"127.0.0.1:6379>

贴心小提示：在生产环境下，不推荐使用keys 命令，因为这个命令在key过多的情况下，效率不高

127.0.0.1:6379>help del

  DEL key [key ...]
  summary: Delete a key
  since: 1.0.0
  group: generic

127.0.0.1:6379> del name #删除单个(integer)1#成功删除1个127.0.0.1:6379> keys *
1)"age"127.0.0.1:6379> MSET k1 v1 k2 v2 k3 v3 #批量添加数据
OK

127.0.0.1:6379> keys *
1)"k3"2)"k2"3)"k1"4)"age"127.0.0.1:6379> del k1 k2 k3 k4
(integer)3#此处返回的是成功删除的key，由于redis中只有k1,k2,k3 所以只成功删除3个，最终返回127.0.0.1:6379>127.0.0.1:6379> keys * #再查询全部的key1)"age"#只剩下一个了127.0.0.1:6379>

贴心小提示：同学们在拷贝代码的时候，只需要拷贝对应的命令哦~

EXISTS

127.0.0.1:6379>help EXISTS

  EXISTS key [key ...]
  summary: Determine if a key exists
  since: 1.0.0
  group: generic

127.0.0.1:6379> exists age
(integer)1127.0.0.1:6379> exists name
(integer)0

EXPIRE

贴心小提示：内存非常宝贵，对于一些数据，我们应当给他一些过期时间，当过期时间到了之后，他就会自动被删除~

127.0.0.1:6379> expire age 10(integer)1127.0.0.1:6379> ttl age
(integer)8127.0.0.1:6379> ttl age
(integer)6127.0.0.1:6379> ttl age
(integer)-2127.0.0.1:6379> ttl age
(integer)-2#当这个key过期了，那么此时查询出来就是-2 127.0.0.1:6379> keys *
(empty list or set)127.0.0.1:6379>set age 10#如果没有设置过期时间
OK

127.0.0.1:6379> ttl age
(integer)-1# ttl的返回值就是-1

6.3 Redis命令-String命令

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

1652890121291

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

贴心小提示：以上命令除了INCRBYFLOAT 都是常用命令

SET 和GET: 如果key不存在则是新增，如果存在则是修改

127.0.0.1:6379> set name Rose//原来不存在OK127.0.0.1:6379> get name 
"Rose"127.0.0.1:6379> set name Jack//原来存在，就是修改OK127.0.0.1:6379> get name
"Jack"

MSET和MGET

127.0.0.1:6379>MSET k1 v1 k2 v2 k3 v3
OK127.0.0.1:6379>MGET name age k1 k2 k3
1)"Jack"//之前存在的name2)"10"//之前存在的age3)"v1"4)"v2"5)"v3"

INCR和INCRBY和DECY

127.0.0.1:6379> get age 
"10"127.0.0.1:6379> incr age //增加1(integer)11127.0.0.1:6379> get age //获得age"11"127.0.0.1:6379> incrby age 2//一次增加2(integer)13//返回目前的age的值127.0.0.1:6379> incrby age 2(integer)15127.0.0.1:6379> incrby age -1//也可以增加负数，相当于减(integer)14127.0.0.1:6379> incrby age -2//一次减少2个(integer)12127.0.0.1:6379>DECR age //相当于 incr 负数，减少正常用法(integer)11127.0.0.1:6379> get age 
"11"

SETNX

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> set name Jack//设置名称OK127.0.0.1:6379> setnx name lisi //如果key不存在，则添加成功(integer)0127.0.0.1:6379> get name //由于name已经存在，所以lisi的操作失败"Jack"127.0.0.1:6379> setnx name2 lisi //name2 不存在，所以操作成功(integer)1127.0.0.1:6379> get name2 
"lisi"

SETEX

127.0.0.1:6379> setex name 10 jack
OK

127.0.0.1:6379> ttl name
(integer)8127.0.0.1:6379> ttl name
(integer)7127.0.0.1:6379> ttl name
(integer)5

6.4 Redis命令-Key的层级结构

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：

1652941631682

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。

例如我们的项目名称叫 heima，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：heima:user:1
product相关的key：heima: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：
KEY****VALUEheima:user:1{“id”:1, “name”: “Jack”, “age”: 21}heima:product:1{“id”:1, “name”: “小米11”, “price”: 4999}
一旦我们向redis采用这样的方式存储，那么在可视化界面中，redis会以层级结构来进行存储，形成类似于这样的结构，更加方便Redis获取数据

1652941883537

6.5 Redis命令-Hash命令

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：

1652941995945

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：

1652942027719

Hash类型的常见命令

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

贴心小提示：哈希结构也是我们以后实际开发中常用的命令哟

HSET和HGET

127.0.0.1:6379>HSET heima:user:3 name Lucy//大key是 heima:user:3 小key是name，小value是Lucy(integer)1127.0.0.1:6379>HSET heima:user:3 age 21// 如果操作不存在的数据，则是新增(integer)1127.0.0.1:6379>HSET heima:user:3 age 17//如果操作存在的数据，则是修改(integer)0127.0.0.1:6379>HGET heima:user:3 name 
"Lucy"127.0.0.1:6379>HGET heima:user:3 age
"17"

HMSET和HMGET

127.0.0.1:6379>HMSET heima:user:4 name HanMeiMeiOK127.0.0.1:6379>HMSET heima:user:4 name LiLei age 20 sex man
OK127.0.0.1:6379>HMGET heima:user:4 name age sex
1)"LiLei"2)"20"3)"man"

HGETALL

127.0.0.1:6379>HGETALL heima:user:41)"name"2)"LiLei"3)"age"4)"20"5)"sex"6)"man"

HKEYS和HVALS

127.0.0.1:6379>HKEYS heima:user:41)"name"2)"age"3)"sex"127.0.0.1:6379>HVALS heima:user:41)"LiLei"2)"20"3)"man"

HINCRBY

127.0.0.1:6379>HINCRBY  heima:user:4 age 2(integer)22127.0.0.1:6379>HVALS heima:user:41)"LiLei"2)"22"3)"man"127.0.0.1:6379>HINCRBY  heima:user:4 age -2(integer)20

HSETNX

127.0.0.1:6379>HSETNX heima:user4 sex woman
(integer)1127.0.0.1:6379>HGETALL heima:user:31)"name"2)"Lucy"3)"age"4)"17"127.0.0.1:6379>HSETNX heima:user:3 sex woman
(integer)1127.0.0.1:6379>HGETALL heima:user:31)"name"2)"Lucy"3)"age"4)"17"5)"sex"6)"woman"

6.6 Redis命令-List命令

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

1652943604992

LPUSH和RPUSH

127.0.0.1:6379>LPUSH users 123(integer)3127.0.0.1:6379>RPUSH users 456(integer)6

LPOP和RPOP

127.0.0.1:6379>LPOP users
"3"127.0.0.1:6379>RPOP users
"6"

LRANGE

127.0.0.1:6379>LRANGE users 121)"1"2)"4"

6.7 Redis命令-Set命令

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类型的常见命令

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
SDIFF key1 key2 … ：求key1与key2的差集
SUNION key1 key2 …：求key1和key2的并集

例如两个集合：s1和s2:

求交集：SINTER s1 s2

求s1与s2的不同：SDIFF s1 s2

具体命令

127.0.0.1:6379> sadd s1 a b c
(integer)3127.0.0.1:6379> smembers s1
1)"c"2)"b"3)"a"127.0.0.1:6379> srem s1 a
(integer)1127.0.0.1:6379>SISMEMBER s1 a
(integer)0127.0.0.1:6379>SISMEMBER s1 b
(integer)1127.0.0.1:6379>SCARD s1
(integer)2

案例

将下列数据用Redis的Set集合来存储：
张三的好友有：李四.王五.赵六
李四的好友有：王五.麻子.二狗
利用Set的命令实现下列功能：
计算张三的好友有几人
计算张三和李四有哪些共同好友
查询哪些人是张三的好友却不是李四的好友
查询张三和李四的好友总共有哪些人
判断李四是否是张三的好友
判断张三是否是李四的好友
将李四从张三的好友列表中移除

127.0.0.1:6379>SADD zs lisi wangwu zhaoliu
(integer)3127.0.0.1:6379>SADD ls wangwu mazi ergou
(integer)3127.0.0.1:6379>SCARD zs
(integer)3127.0.0.1:6379>SINTER zs ls
1)"wangwu"127.0.0.1:6379>SDIFF zs ls
1)"zhaoliu"2)"lisi"127.0.0.1:6379>SUNION zs ls
1)"wangwu"2)"zhaoliu"3)"lisi"4)"mazi"5)"ergou"127.0.0.1:6379>SISMEMBER zs lisi
(integer)1127.0.0.1:6379>SISMEMBER ls zhangsan
(integer)0127.0.0.1:6379>SREM zs lisi
(integer)1127.0.0.1:6379>SMEMBERS zs
1)"zhaoliu"2)"wangwu"

6.8 Redis命令-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

7.Redis的Java客户端-Jedis

在Redis官网中提供了各种语言的客户端，地址：https://redis.io/docs/clients/

其中Java客户端也包含很多：

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，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。

7.1 Jedis快速入门

入门案例详细步骤

案例分析：

0）创建工程：

1652959239813

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

新建一个单元测试类，内容如下：

privateJedis jedis;@BeforeEachvoidsetUp(){// 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：

@TestvoidtestString(){// 存入数据String result = jedis.set("name","虎哥");System.out.println("result = "+ result);// 获取数据String name = jedis.get("name");System.out.println("name = "+ name);}@TestvoidtestHash(){// 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

@AfterEachvoidtearDown(){if(jedis !=null){
        jedis.close();}}

7.2 Jedis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

有关池化思想，并不仅仅是这里会使用，很多地方都有，比如说我们的数据库连接池，比如我们tomcat中的线程池，这些都是池化思想的体现。

7.2.1.创建Jedis的连接池

/**
 * @author lxy
 * @version 1.0
 * @Description
 * @date 2022/8/27 21:58
 */publicclassJedisConnectionFactory{privatestaticfinalJedisPool jedisPool;static{// 配置连接池JedisPoolConfig jedisPoolConfig =newJedisPoolConfig();//最大连接数 （最多允许创建的连接数）
        jedisPoolConfig.setMaxTotal(8);// 最大空闲连接 （最多预备的连接数）
        jedisPoolConfig.setMaxIdle(8);//最小空闲连接（在一段时间内，没有人使用，则可释放连接数到MinIdle）
        jedisPoolConfig.setMinIdle(0);//设置最长等待时间，ms (连接池中没有连接时，等待的时长。默认是 -1，无限制的等待)
        jedisPoolConfig.setMaxWaitMillis(200);// 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 =newJedisPool(jedisPoolConfig,"192.168.174.128",6379,1000);}//获取Jedis对象publicstaticJedisgetJedis(){return jedisPool.getResource();}}

代码说明：

1） JedisConnectionFacotry：工厂设计模式是实际开发中非常常用的一种设计模式，我们可以使用工厂，去降低代的耦合，比如Spring中的Bean的创建，就用到了工厂设计模式
2）静态代码块：随着类的加载而加载，确保只能执行一次，我们在加载当前工厂类的时候，就可以执行static的操作完成对连接池的初始化
3）最后提供返回连接池中连接的方法.

7.2.2.改造原始代码

代码说明:

1.在我们完成了使用工厂设计模式来完成代码的编写之后，我们在获得连接时，就可以通过工厂来获得。而不用直接去new对象，降低耦合，并且使用的还是连接池对象。

2.当我们使用了连接池后，当我们关闭连接其实并不是关闭，而是将Jedis还回连接池的。

@BeforeEachvoidsetUp(){//建立连接/*jedis = new Jedis("127.0.0.1",6379);*/
        jedis =JedisConnectionFacotry.getJedis();//选择库
        jedis.select(0);}@AfterEachvoidtearDown(){if(jedis !=null){
            jedis.close();}}

注意此时

jedis.close();

的底层调用的不再是关闭连接，而是将连接放回到连接池中

8.Redis的Java客户端-SpringDataRedis

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（基于Redis重新实现）

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：

1652976773295

8.1.快速入门

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

8.1.1 导入pom坐标

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><projectxmlns="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>

8.1.2 配置文件

spring:redis:host: 192.168.174.128
    port:6379password:123321lettuce:pool:max-active:8#最大连接max-idle:8#最大空闲连接min-idle:0#最小空闲连接max-wait: 100ms #连接等待时间

8.1.3 测试代码

@SpringBootTestclassRedisDemoApplicationTests{@AutowiredprivateRedisTemplate<String,Object> redisTemplate;@TestvoidtestString(){// 写入一条String数据
        redisTemplate.opsForValue().set("name","虎哥");// 获取string数据Object name = redisTemplate.opsForValue().get("name");System.out.println("name = "+ name);}}

贴心小提示：SpringDataJpa使用起来非常简单，记住如下几个步骤即可

SpringDataRedis的使用步骤：

引入spring-boot-starter-data-redis依赖
在application.yml配置Redis信息
注入RedisTemplate

8.2 .数据序列化器

RedisTemplate可以接收任意Object作为值写入Redis：

当我们执行完上面6.1 的测试方法后，从redis-cli下获取name的值，结果如下：

为啥我们存入的值和我们看到的不一样呢？

因为写入前后会把 Java对象利用 JDK序列化器转成可处理的字节来存储到Redis中，而序列化器底层是ObjectOutputStream。得到的结果就是上面那样

publicclassRedisTemplate<K,V>extendsRedisAccessorimplementsRedisOperations<K,V>,BeanClassLoaderAware{//四个序列化器private@NullableRedisSerializer keySerializer =null;private@NullableRedisSerializer valueSerializer =null;private@NullableRedisSerializer hashKeySerializer =null;private@NullableRedisSerializer hashValueSerializer =null;publicvoidafterPropertiesSet(){super.afterPropertiesSet();boolean defaultUsed =false;if(defaultSerializer ==null){

            defaultSerializer =newJdkSerializationRedisSerializer(
                    classLoader !=null? classLoader :this.getClass().getClassLoader());}}}//JdkSerializationRedisSerializer底层ObjectOutputStream objectOutputStream =newObjectOutputStream(outputStream);

缺点：

可读性差
内存占用较大

分析系统中的序列化器：

我们可以自定义RedisTemplate的序列化方式，代码如下：

/**
 * @author lxy
 * @version 1.0 
 * @date 2022/11/12 18:36
 * @Description 配置Redis的序列化器 
 * key：使用字符串序列化器，value的类型不确定，也就是Object，所以我们使用JSON序列化器
 */@ConfigurationpublicclassRedisConfig{@BeanpublicRedisTemplate<String,Object>redisTemplate(RedisConnectionFactory connectionFactory){// 创建RedisTemplate对象RedisTemplate<String,Object> template =newRedisTemplate<>();// 创建连接工厂
        template.setConnectionFactory(connectionFactory);// 创建JSON序列化器//RedisSerializer.string(),RedisSerializer.json() 也可以得到对应的序列化器.GenericJackson2JsonRedisSerializer jsonRedisSerializer =newGenericJackson2JsonRedisSerializer();StringRedisSerializer stringRedisSerializer =newStringRedisSerializer();// 设置key的序列化
        template.setKeySerializer(stringRedisSerializer);
        template.setHashKeySerializer(stringRedisSerializer);// 设置Value的序列化
        template.setValueSerializer(jsonRedisSerializer);
        template.setHashValueSerializer(jsonRedisSerializer);// 返回return template;}}

最终结果如图：

当存储字符串时

当存储对象时

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。

**注意：如果运行后报下面的错误，可能是需要引入

jackson-databind

8.3 StringRedisTemplate

尽管JSON的序列化方式可以满足我们的需求，但依然存在一些问题，如图：

为了在反序列化时知道对象的类型，JSON序列化器会将类的class类型写入json结果中，存入Redis，会带来额外的内存开销。

为了减少内存的消耗，我们可以采用手动序列化的方式。换句话说，就是不借助默认的序列化器，而是我们自己来控制序列化的动作，同时，我们只采用String的序列化器，这样，在存储value时，我们就不需要在内存中就不用多存储数据，从而节约我们的内存空间

1653054744832

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：

@SpringBootTestclassRedisTemplateTests{@AutowiredprivateStringRedisTemplate stringRedisTemplate;@TestvoidtestString(){// 写入一条String数据
        stringRedisTemplate.opsForValue().set("name","大李");// 获取String数据Object name = stringRedisTemplate.opsForValue().get("name");System.out.println("name"+name);}@TestpublicvoidtestSaveUser()throwsJsonProcessingException{ObjectMapper mapper =newObjectMapper();//创建对象User user =newUser("大李",21);//手动序列化（这里也可以使用fastjson的相关方法）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");User user1 = mapper.readValue(jsonUser,User.class);System.out.println("user1:"+user1);}}

此时我们再来看一看存储的数据，小伙伴们就会发现那个class数据已经不在了，节约了我们的空间~

总结：RedisTemplate的两种序列化实践方案

方案一：- 自定义RedisTemplate- 修改RedisTemplate的序列化器为GenericJackson2JsonRedisSerializer
方案二：- 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

8.4 Hash结构操作

在基础篇的最后，咱们对Hash结构操作一下，收一个小尾巴，这个代码咱们就不再解释啦

马上就开始新的篇章~~~进入到我们的Redis实战篇

@SpringBootTestclassRedisStringTests{@AutowiredprivateStringRedisTemplate stringRedisTemplate;@TestvoidtestHash(){
        stringRedisTemplate.opsForHash().put("user:400","name","大李");
        stringRedisTemplate.opsForHash().put("user:400","age","21");// 获取所有的键值对Map<Object,Object> entries = stringRedisTemplate.opsForHash().entries("user:400");System.out.println("entries = "+entries);// 获取所有的keysSet<Object> keys = stringRedisTemplate.opsForHash().keys("user:400");System.out.println("keys = "+keys);//获取所有的valuesList<Object> values = stringRedisTemplate.opsForHash().values("user:400");System.out.println("values = "+values);}}

结果如下：

标签： redis java 数据库

本文转载自: https://blog.csdn.net/LXYDSF/article/details/128141235
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