Windows打开redis以及Springboot整合redis
目录
- 前言
- Windows系统打开redis
- Springboot整合redis
- 依赖
- 实体类
- yml配置文件
- config配置
- 各个数据存储类型分别说明记录
- string
- 数据写入redis,并查询
- 通过命令行查询
- list
- 插入数据到redis中
- 从redis中读取
- 命令读取数据
- hash
- 向redis中逐个添加map键值对
- 获取key对应的map中所有的键
- 获取key对应的所有map键值对
- 获取key对应的map中,key为username的map的对应的值
- 获取key对应的map中所有的值
- 判断key对应的map中是否有指定的键
- 如果key对应的map不存在,则新增到map中,存在则不新增也不覆盖
- 将一个完成的键值对直接放入redis
- 命令读取数据
- set
- 向key中批量添加值
- 获取key中的所有值
- 获取key对应集合的长度
- 随机获取key对应的集合中的元素
- 随机获取key对应集合中指定个数的元素
- 随机获取key对应集合中指定个数的元素,并且去重
- 将key1对应集合中的值v1,转移到key2集合中
- 随机删除集合中的一个元素
- 随机删除集合中的指定数量的元素
- 批量移除key对应集合中指定的元素
- 获取key与另一个otherKey集合之间的差值
- 获取key与另一个otherKey所对应的集合之间的差值,并将结果存入指定的destKey中
- 获取两个集合中的交集元素
- 获取两个集合的合集,并且去重
- 命令读取数据
- zset
- 向指定key中添加元素,按照score值由小到大进行排列
- 获取key对应集合中o元素的score值
- 获取集合大小
- 获取指定下标之间的值
- 获取指定score区间的值
- 获取指定元素在集合中的索引,索引从0开始
- 获取倒序排列的索引值,索引从0开始
- 移除集合中指定的值
- 移除指定下标的值
- 命令读取数据
- 注意
前言
在springboot框架中,通过RedisTemplate中封装好的方法去操作redis中的各种数据类型,完成增删改查操作。
本项目将数据序列化为json格式,分别以set、zset、hash的结构存入数据库中,完成查询所有数据、通过id查询单个数据,新增数据的操作。
redis有五种常用的数据结构:string hash list set zset
key-string:一个key对应一个值。
key-hash:一个key对应一个Map。
key-list:一个key对应一个列表。
key-set:一个key对应一个集合。
key-zset:一个key对应一个有序的集合。

Windows系统打开redis
我从网上下载来的redis包,里面有这些内容。

但是启动redis的服务端时,不会去直接双击“redis-server.exe”文件,因为这样启动不会去读取配置文件,需要通过命令行启动。如果需要远程访问redis,则需要在配置文件中配置ip等信息。
bind 0.0.0.0
监听地址,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0.0.0.0protected-mode no
将保护模式改为no
使用cmd命令行启动服务端
redis-server redis.conf

双击启动客户端

redis的存储查询数据命令,会在演示springboot使用redis中说明。
Springboot整合redis
依赖
<parent><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId><version>2.3.0.RELEASE</version></parent><dependencies><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter</artifactId></dependency><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId></dependency><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId></dependency><dependency><groupId>junit</groupId><artifactId>junit</artifactId><version>4.12</version></dependency><dependency><groupId>org.springframework.data</groupId><artifactId>spring-data-redis</artifactId></dependency><dependency><groupId>redis.clients</groupId><artifactId>jedis</artifactId></dependency><dependency><groupId>com.alibaba</groupId><artifactId>fastjson</artifactId><version>1.2.70</version></dependency></dependencies>
实体类
public class User {private Integer id = 0;private String username = "";private String remark = "";
}
yml配置文件
用于配置redis的ip、端口、数据库、连接池等
spring:redis:port: 6379host: 127.0.0.1database: 1password: 123456jedis:pool:max-active: 8max-idle: 8max-wait: 1mstimeout: 5000ms
config配置
将实体类数据序列化为json格式
import java.text.SimpleDateFormat;import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.data.redis.connection.RedisConnectionFactory;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
import org.springframework.data.redis.serializer.Jackson2JsonRedisSerializer;
import org.springframework.data.redis.serializer.StringRedisSerializer;import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper;@Configuration
public class RedisConfig {@Beanpublic RedisTemplate<Object, Object> redisTemplate(RedisConnectionFactory redisConnectionFactory){RedisTemplate<Object, Object> template = new RedisTemplate<>();//ObjectMapper 指定在转成json的时候的一些转换规则ObjectMapper objectMapper = new ObjectMapper();objectMapper.setDateFormat(new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss"));template.setConnectionFactory(redisConnectionFactory);Jackson2JsonRedisSerializer jackson2JsonRedisSerializer = new Jackson2JsonRedisSerializer(Object.class);// 把自定义的objectMapper设置到jackson2JsonRedisSerializerjackson2JsonRedisSerializer.setObjectMapper(objectMapper);// RedisTemplate默认的序列化方式使用的是jdk的序列化// 设置了key的序列化方式template.setKeySerializer(new StringRedisSerializer());template.setHashKeySerializer(jackson2JsonRedisSerializer); // 配置hash格式// 设置了value序列化方式template.setValueSerializer(jackson2JsonRedisSerializer);template.setHashValueSerializer(jackson2JsonRedisSerializer); // 配置hash格式return template;}
}
在启动类中需要使用@ComponentScan()注解扫描配置文件
各个数据存储类型分别说明记录
专门编写一个测试类
import com.alibaba.fastjson.JSON;
import com.redis.StartApplication;
import com.redis.pojo.User;
import org.junit.Test;
import org.junit.runner.RunWith;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.boot.test.context.SpringBootTest;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
import org.springframework.test.context.junit4.SpringJUnit4ClassRunner;import java.util.ArrayList;
import java.util.List;@SpringBootTest(classes = StartApplication.class)
@RunWith(SpringJUnit4ClassRunner.class)
public class TestRedis {@Autowiredprivate RedisTemplate redisTemplate;
}
string
初始化数据
private String initUserJson() {return JSON.toJSON(new User(1,"hzx1","This is a test user")).toString();}
数据写入redis,并查询
@Testpublic void saveDataInRedisString() {redisTemplate.opsForValue().set("user", initUserJson());// 输出存入redis的数据System.out.println(redisTemplate.opsForValue().get("user"));}

通过命令行查询
#1. 添加值
set key value#2. 取值
get key

list
初始化数据
private List initUserList(int num) {List<User> resUserList = new ArrayList<>();for (int i = 1; i <= num; i++) {resUserList.add(new User(i, "hzx" + i, "This is the " + i + "th user"));}return resUserList;}
插入数据到redis中
list通过链表实现,插入数据时需要区分左插入和右插入。可以逐条数据插入也可以批量数据插入
@Testpublic void saveDataInRedisList() {List list = initUserList(10);// 逐条插入for (Object user : list) {redisTemplate.opsForList().leftPush("userListLeft", user);redisTemplate.opsForList().rightPush("userListRight",user);}// 批量插入redisTemplate.opsForList().leftPushAll("userListLeft",list);redisTemplate.opsForList().rightPushAll("userListRight",list);}
从redis中读取
@Testpublic void queryDataFromRedisList(){List userList;System.out.println("左插入List");userList = redisTemplate.opsForList().range("userListLeft", 0, 10);for (Object o : userList) {System.out.println(o.toString());}System.out.println("右插入List");userList = redisTemplate.opsForList().range("userListRight", 0, 10);for (Object o : userList) {System.out.println(o.toString());}}
两种插入方式,最终顺序也不同

命令读取数据
#1. 存储数据(从左侧插入数据,从右侧插入数据)
lpush key value [value ...]
rpush key value [value ...]#2. 存储数据(如果key不存在,什么事都不做,如果key存在,但是不是list结构,什么都不做)
lpushx key value
rpushx key value#3. 修改数据(在存储数据时,指定好你的索引位置,覆盖之前索引位置的数据,index超出整个列表的长度,也会失败)
lset key index value#4. 弹栈方式获取数据(左侧弹出数据,从右侧弹出数据)
lpop key
rpop key#5. 获取指定索引范围的数据(start从0开始,stop输入-1,代表最后一个,-2代表倒数第二个)
lrange key start stop#6. 获取指定索引位置的数据
lindex key index#7. 获取整个列表的长度
llen key#8. 删除列表中的数据(他是删除当前列表中的count个value值,count > 0从左侧向右侧删除,count < 0从右侧向左侧删除,count == 0删除列表中全部的value)
lrem key count value#9. 保留列表中的数据(保留你指定索引范围内的数据,超过整个索引范围被移除掉)
ltrim key start stop#10. 将一个列表中最后的一个数据,插入到另外一个列表的头部位置
rpoplpush list1 list2
hash
向redis中逐个添加map键值对
redisTemplate.opsForHash().put("map1","id",1);
redisTemplate.opsForHash().put("map1","username","hzx1");
redisTemplate.opsForHash().put("map1","remark","This is the No.1 user");
获取key对应的map中所有的键
redisTemplate.opsForHash().keys("map1")

获取key对应的所有map键值对
redisTemplate.opsForHash().entries("map1")

获取key对应的map中,key为username的map的对应的值
redisTemplate.opsForHash().get("map1", "username")

获取key对应的map中所有的值
redisTemplate.opsForHash().values("map1")

判断key对应的map中是否有指定的键
redisTemplate.opsForHash().hasKey("map1","username")
如果key对应的map不存在,则新增到map中,存在则不新增也不覆盖
redisTemplate.opsForHash().putIfAbsent("map2","username","hzx2");redisTemplate.opsForHash().putIfAbsent("map2","username","hzx02abcd");

将一个完成的键值对直接放入redis
Map<Object,Object> map3 = new HashMap<>();
map3.put("id",3);
map3.put("username","hzx03");
redisTemplate.opsForHash().putAll("map3",map3);

命令读取数据
#1. 存储数据
hset key field value#2. 获取数据
hget key field#3. 批量操作
hmset key field value [field value ...]
hmget key field [field ...]#4. 自增(指定自增的值)
hincrby key field increment#5. 设置值(如果key-field不存在,那么就正常添加,如果存在,什么事都不做)
hsetnx key field value#6. 检查field是否存在
hexists key field #7. 删除key对应的field,可以删除多个
hdel key field [field ...]#8. 获取当前hash结构中的全部field和value
hgetall key#9. 获取当前hash结构中的全部field
hkeys key#10. 获取当前hash结构中的全部value
hvals key#11. 获取当前hash结构中field的数量
hlen key
set
向key中批量添加值
redisTemplate.opsForSet().add("set1","hzx1","hzx2");
redisTemplate.opsForSet().add("set1","hzx3");
获取key中的所有值
redisTemplate.opsForSet().members("set1")

获取key对应集合的长度
redisTemplate.opsForSet().size("set1")

随机获取key对应的集合中的元素
redisTemplate.opsForSet().randomMember("set1")

随机获取key对应集合中指定个数的元素
set本身是不会有重复的值
随机获取可能获取到一样的,所以返回的list集合中可能会有重复的值
redisTemplate.opsForSet().randomMembers("set1",2)

随机获取key对应集合中指定个数的元素,并且去重
redisTemplate.opsForSet().distinctRandomMembers("set1",2)

将key1对应集合中的值v1,转移到key2集合中
key2不存在直接新增
v1不存在,转移失败返回false
redisTemplate.opsForSet().add("set2","hzx4");
redisTemplate.opsForSet().move("set2","hzx4","set1");
随机删除集合中的一个元素
redisTemplate.opsForSet().pop("set1");
随机删除集合中的指定数量的元素
// 随件删除两个元素
redisTemplate.opsForSet().pop("set1",2);
批量移除key对应集合中指定的元素
redisTemplate.opsForSet().remove("set1","hzx1","hzx2");
获取key与另一个otherKey集合之间的差值
difference(K key, K otherKey)
key中有,otherKeys中没有的
redisTemplate.opsForSet().add("set1","hzx1","hzx2","hzx3");
redisTemplate.opsForSet().add("set2","hzx1","hzx4","hzx5");
redisTemplate.opsForSet().difference("set1","set2")
获取key与另一个otherKey所对应的集合之间的差值,并将结果存入指定的destKey中
differenceAndStore(K key, K otherKey, K destKey)
redisTemplate.opsForSet().differenceAndStore("set1","set2","set2");
获取两个集合中的交集元素
intersect(K key, K otherKey)
redisTemplate.opsForSet().add("set1","hzx1","hzx2");
redisTemplate.opsForSet().add("set2","hzx2","hzx3","hzx4");
System.out.println(redisTemplate.opsForSet().intersect("set1","set2"));

获取两个集合的合集,并且去重
union(K key, K otherKey)
redisTemplate.opsForSet().add("set1","hzx1","hzx2");
redisTemplate.opsForSet().add("set2","hzx2","hzx3","hzx4");
System.out.println(redisTemplate.opsForSet().union("set1","set2"));

命令读取数据
#1. 存储数据
sadd key member [member ...]#2. 获取数据(获取全部数据)
smembers key#3. 随机获取一个数据(获取的同时,移除数据,count默认为1,代表弹出数据的数量)
spop key [count]#4. 交集(取多个set集合交集)
sinter set1 set2 ...#5. 并集(获取全部集合中的数据)
sunion set1 set2 ...#6. 差集(获取多个集合中不一样的数据)
sdiff set1 set2 ...# 7. 删除数据
srem key member [member ...]# 8. 查看当前的set集合中是否包含这个值
sismember key member
zset
向指定key中添加元素,按照score值由小到大进行排列
add(K key, V value, double score)
redisTemplate.opsForZSet().add("zSet1","hzx1",1);
redisTemplate.opsForZSet().add("zSet1","hzx2",2);
redisTemplate.opsForZSet().add("zSet1","hzx3",3);
System.out.println(redisTemplate.opsForZSet().range("zSet1",0,3));

获取key对应集合中o元素的score值
score(K key, Object o)
System.out.println(redisTemplate.opsForZSet().score("zSet1","hzx2"));

获取集合大小
zCard(K key)
System.out.println(redisTemplate.opsForZSet().zCard("zSet1"));

获取指定下标之间的值
range(K key, long start, long end)
(0,-1)就是获取全部
System.out.println(redisTemplate.opsForZSet().range("zSet1",0,-1));

获取指定score区间的值
rangeByScore(K key, double min, double max)
System.out.println(redisTemplate.opsForZSet().rangeByScore("zSet1",1.0,2.0));

获取指定元素在集合中的索引,索引从0开始
rank(K key, Object o)
System.out.println(redisTemplate.opsForZSet().rank("zSet1","hzx3"));

获取倒序排列的索引值,索引从0开始
reverseRank(K key, Object o)
System.out.println(redisTemplate.opsForZSet().reverseRank("zSet1","hzx3"));

移除集合中指定的值
remove(K key, Object… values)
redisTemplate.opsForZSet().remove("zSet1","hzx2");
System.out.println(redisTemplate.opsForZSet().range("zSet1",0,-1));

移除指定下标的值
removeRange(K key, long start, long end)
System.out.println("移出前: "+redisTemplate.opsForZSet().range("zSet1",0,-1));
redisTemplate.opsForZSet().removeRange("zSet1",0,1);
System.out.println("移出后: "+redisTemplate.opsForZSet().range("zSet1",0,-1));

命令读取数据
#1. 添加数据(score必须是数值。member不允许重复的。)
zadd key score member [score member ...]#2. 修改member的分数(如果member是存在于key中的,正常增加分数,如果memeber不存在,这个命令就相当于zadd)
zincrby key increment member#3. 查看指定的member的分数
zscore key member#4. 获取zset中数据的数量
zcard key#5. 根据score的范围查询member数量
zcount key min max#6. 删除zset中的成员
zrem key member [member...]#7. 根据分数从小到大排序,获取指定范围内的数据(withscores如果添加这个参数,那么会返回member对应的分数)
zrange key start stop [withscores]#8. 根据分数从大到小排序,获取指定范围内的数据(withscores如果添加这个参数,那么会返回member对应的分数)
zrevrange key start stop [withscores]#9. 根据分数的返回去获取member(withscores代表同时返回score,添加limit,就和MySQL中一样,如果不希望等于min或者max的值被查询出来可以采用 ‘(分数’ 相当于 < 但是不等于的方式,最大值和最小值使用+inf和-inf来标识)
zrangebyscore key min max [withscores] [limit offset count]#10. 根据分数的返回去获取member,从大到小获取(withscores代表同时返回score,添加limit,就和MySQL中一样)
zrevrangebyscore key max min [withscores] [limit offset count]
# zrevrangebyscore zset2004 +inf 10 limit 0 2 #获取>=10的元素,并从中获取一页数据(0 2)
注意
执行添加操作时要注意,当sqlserver数据库添加成功而redis添加失败的情况。
在hash、set、zset中,zset既要排序又要查重,对内存的消耗是最大的,所以一般不使用。
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