文章目录
- 前言
- 准备
- 依赖项
- 配置文件
- redis模板类注入设置序列化方式
- 实施
- 基础字符串操作、超时设置
- Hash操作
- hash的使用场景以及优缺点
- 列表操作
- 列表操作的应用场景以及优缺点
- Set的基础操作
- Set类型的业务场景以及优缺点
- Demo地址
- 总结
前言
最近项目中有用到redis进行一些数据的缓存,于是就想写一篇springboot集成redis的基础入门,也是给自己留一个可查看的地方,时刻能够提醒自己吧,后续应该会写一下进阶的redis的使用
准备
准备上redis的服务,以及搭建一个springboot项目框架,引入依赖
依赖项
org.springframework.boot
spring-boot-starter-data-redis
配置文件
spring:
redis:
host: localhost
port: 6379
lettuce:
timeout: 5000 #(连接超时时间,单位为毫秒)
database: 1
# 集群配置
# spring:
# redis:
# password: 123456 #根据情况而定,看你的redis有没有密码设置
# cluster:
# nodes: 10.255.144.115:7001,10.255.144.115:7002,10.255.144.115:7003,10.255.144.115:7004,10.255.144.115:7005,10.255.144.115:7006
# 服务器托管网 max-redirects: 3
# 连接池方式
#spring:
# redis:
# host: 10.255.144.111
# port: 6379
# password: 123456
# database: 0
# lettuce:
# pool:
# max-idle: 16
# max-active: 32
# min-idle: 8
redis模板类注入设置序列化方式
@Bean
public RedisTemplate redisTemplate(RedisConnectionFactory connectionFactory) {
// 我们为了自己开发方便,一般直接使用
RedisTemplate template = new RedisTemplate();
template.setConnectionFactory(connectionFactory);
// Json序列化配置
Jackson2JsonRedisSerializer jackson2JsonRedisSerializer = new Jackson2JsonRedisSerializer(Object.class);
ObjectMapper om = new ObjectMapper();
om.setVisibility(PropertyAccessor.ALL, JsonAutoDetect.Visibility.ANY);
om.enableDefaultTyping(ObjectMapper.DefaultTyping.NON_FINAL);
jackson2JsonRedisSerializer.setObjectMapper(om);
// String 的序列化
StringRedisSerializer stringRedisSerializer = new StringRedisSerializer();
// key采用String的序列化方式
template.setKeySerializer(stringRedisSerializer);
// hash的key也采用String的序列化方式
template.setHashKeySerializer(stringRedisSerializer);
// value序列化方式采用jackson
template.setValueSerializer(jackson2JsonRedisSerializer);
// hash的value序列化方式采用jackson
template.setHashValueSerializer(jackson2JsonRedisSerializer);
template.afterPropertiesSet();
return template;
}
实施
基础字符串操作、超时设置
//String 插入
@Test
void contextLoads() {
String key = "zszxz";
String value = "知识追寻者";
redisTemplate.opsForValue().set(key, value);
}
// string 读取
@Test
public void testForValue(){
String key = "zszxz";
Object value = redisTemplate.opsForValue().get(key);
// 知识追寻者
System.out.println(value);
}
// string key过期时间入库
@Test
public void testForValueTimeOut(){
String key = "today";
String value = "周六";
long time = 60;
redisTemplate.opsForValue().set(key, value, time, TimeUnit.SECONDS);
}
// 测试 key 是否存在
@Test
public void testKeyIsExist(){
String key = "zszxz";
Boolean exist = redisTemplate.hasKey(key);
// true
System.out.println(exist);
}
// 设置 key 过期时间
@Test
public void testIsTimeOut(){
String key = "zszxz";
long time = 60;
redisTemplate.expire(key, time, TimeUnit.SECONDS);
}
// 获取key过期时间
@Test
public void testGetKeyTimeOut(){
String key = "zszxz";
Long expire = redisTemplate.getExpire(key, TimeUnit.SECONDS);
// 7
System.out.println(expire);
}
// 删除key
@Test
public void testDeleteKey(){
String key = "zszxz";
redisTemplate.delete(key);
}
Hash操作
// 放入一个 hash ( key value )
@Test
public void testPushHash(){
String key = "zszxz";
String item = "name";
String value = "知识追寻者";
redisTemplate.opsForHash().put(key, item, value);
}
// 向hash中存放一个map
@Test
public void testPushMap(){
String key = "feature";
Map map = new HashMap();
map.put("name", "知识追寻者");
map.put("age", "18");
redisTemplate.opsForHash().putAll(key, map);
}
// 获取一个hash 的 所有key-value
@Test
public void testGekHashAllData(){
String key = "feature";
Map
hash的使用场景以及优缺点
Redis 中的 Hash 数据类型适用于以下业务场景:
- 对象存储:当需要存储和访问复杂对象时,可以将对象的属性作为 Hash 的字段,字段值作为对应属性的值。这样可以将一个完整对象存储在一个 Hash 中,方便操作和管理。
- 缓存场景:在缓存中存储一些结构化的数据,例如用户信息、配置项等。通过 Hash 可以有效地组织和管理这些数据,减少缓存键的数量,提高查询效率。
- 统计和计数器:使用 Hash 可以方便地存储和更新统计数据和计数器,例如网站的访问次数、文章的点赞数等。通过 Hash 提供的自增和自减操作,可以高效地实现计数功能。
- 表示关系:在需要表示关系的场景中,可以将关联关系存储为 Hash 的字段,字段值表示关系的描述或其他附加信息。这样可以清晰地表示不同实体之间的关系。
Hash 的优点包括:
- 结构清晰:Hash 存储的数据结构清晰,字段名和字段值之间有明确的映射关系,方便理解和操作。
- 灵活性高:Hash 可以存储不同类型的字段和值,支持各种复杂的数据结构和对象存储需求。
- 查询效率高:通过字段名直接访问字段值,查询操作的时间复杂度为 O(1)。
Hash 的缺点包括:
- 存储空间占用相对较高:由于每个 Hash 对象都需要存储字段名和字段值的映射关系,因此占用的存储空间较多。
- 不支持单字段更新:当需要更新 Hash 中的某一个字段时,需要先获取整个 Hash 对象并进行修改,然后再写回数据库。
- 不适用于大规模数据存储:当 Hash 中的字段数量很多时,操作和维护都会变得复杂,不适合存储大规模的数据。
列表操作
// 列表右推入
@Test
public void testRightPush(){
String key = "zszxz";
String value = "知识追寻者";
redisTemplate.opsForList().rightPush(key, value);
}
// 列表左推入
@Test
public void testLeftPush(){
String key = "zszxz";
String value = "晴雨天";
redisTemplate.opsForList().leftPush(key, value);
}
// 列表左弹出
@Test
public void testLeftPop(){
String key = "zszxz";
Object value = redisTemplate.opsForList().leftPop(key);
// 晴雨天
System.out.println(value);
}
// 列表右弹出
@Test
public void testRightPop(){
String key = "zszxz";
Object value = redisTemplate.opsForList().rightPop(key);
// 知识追寻者
System.out.println(value);
}
// 将list右推入列表
@Test
public void testListRightPushAll(){
List
列表操作的应用场景以及优缺点
Redis 中的列表数据类型适用于以下业务场景:
- 消息队列:通过列表实现消息队列,将任务或消息存储在列表尾部,消费者从列表头部获取任务或消息并进行处理。由于 Redis 提供了多种阻塞式读取列表的方法,因此可以实现高效的异步任务处理和发布订阅功能。
- 实时排名:通过列表存储用户访问次数、商品销量等排名信息,使用 Redis 提供的自增和排序操作可以快速地更新和查询排名数据。
- 时间轴:通过列表存储和查询时间轴上的事件数据,例如聊天室中的历史消息、微博中的动态等。通过 Redis 提供的切片操作,可以实现按照时间范围查询数据和分页显示等功能。
- 历史记录:通过列表存储用户的搜索记录、浏览记录等历史数据,并可以通过 Redis 提供的去重、分页等操作进行查询和展示。
列表的优点包括:
- 可以方便地支持队列、栈等多种数据结构。
- 可以支持快速的随机访问和遍历操作。
- 无须预先定义长度,支持动态增长和缩容。
- 支持多种操作,如插入、删除、修剪、合并、排序、查询等。
列表的缺点包括:
- 在插入和删除操作频繁的场景中,列表的性能可能会有影响。
- 在查询和遍历大型列表时,需要消耗大量内存和网络资源。
- 列表数据无法持久化到磁盘中,重启后数据将被清空。
Set的基础操作
// set 中存储值
@Test
public void testSetPush(){
String key = "zszxz";
String value1 = "晴雨天";
String value2 = "公众号:知识追寻者";
redisTemplate.opsForSet().add(key, value1, value2);
}
// 从 set 中取值
@Test
public void testGetValue(){
String key = "zszxz";
Set members = redisTemplate.opsForSet().members(key);
// [晴雨天, 公众号:知识追寻者]
System.out.println(members);
}
// 判定 set 中是否存在 key-value
@Test
public void testSetIsExist(){
String key = "zszxz";
String value = "晴雨天";
Boolean member = redisTemplate.opsForSet().isMember(key, value);
// true
System.out.println(member);
}
Set类型的业务场景以及优缺点
Redis 中的集合数据类型(Set)适用于以下业务场景:
- 标签和分类:使用集合可以方便地管理标签或分类信息。每个元素表示一个标签或分类,可以进行添加、删除、查询等操作,同时还可以计算交集、并集、差集等集合运算。
- 好友关系:通过集合可以表示用户之间的好友关系。每个集合表示一个用户的好友列表,可以使用集合操作来实现添加好友、查找共同好友、推荐好友等功能。
- 去重:集合中的元素是唯一的,因此可以用于对数据进行去重操作。将需要去重的数据存储在集合中,可以方便地去除重复数据并保留唯一值。
- 兴趣爱好:使用集合可以表示用户的兴趣爱好。每个集合表示一个用户的兴趣集合,可以进行集合运算来计算用户之间的相似度或偏好匹配。
集合的优点包括:
- 支持快速的元素查找和判断是否存在。
- 提供了多种集合操作,如并集、交集、差集等,方便对多个集合进行操作和计算。
- 集合中的元素是唯一的,可以方便地进行去重操作。
- 集合操作的时间复杂度为 O(n),适用于大规模数据的处理。
集合的缺点包括:
- 不支持按照特定顺序排序元素。
- 集合操作的性能随着元素数量增加而降低,当集合中元素过多时,操作可能会变慢。
- 集合数据无法持久化到磁盘中,重启后数据将被清空。
可以使用RedisDesktopManager查看redis中的存储情况
Demo地址
总结
对于redis的简单使用springboot已经帮助我们做了集成,给我们封装了很多的api,只要借助提供的api就可以快速入门,但是到入土还需要一些时间。
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前言 C#这种语言之所以号称安全的,面向对象的语言。这个安全两个字可不是瞎叫的哦。因为JIT会检查任何可能超出分配范围的数值,以便使其保持在安全边界内。这里有两个概念,其一边界检查,其二IR解析。后者的生成是前者的功能的保证。啥叫IR,你以为的IL是中间语言,…