1. Redis簡介
Redis（Remote Dictionary Server )，即遠程字典服務，是一個開源的使用ANSI C語言編寫、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。Redis 是一個高性能的key-value數據庫。 redis的出現，在部分場合可以對關係數據庫起到很好的補充作用。它提供了Java，C/C++，C#，PHP，JavaScript，Perl，Object-C，Python，Ruby，Erlang等客戶端，使用很方便。
Redis支持主從同步。數據可以從主服務器向任意數量的從服務器上同步，從服務器可以是關聯其他從服務器的主服務器。這使得Redis可執行單層樹複製。存盤可以有意無意的對數據進行寫操作。由於完全實現了發布/訂閱機制，使得從數據庫在任何地方同步樹時，可訂閱一個頻道並接收主服務器完整的消息發布記錄。同步對讀取操作的可擴展性和數據冗餘很有幫助。
redis的key都是字符串String類型，它的value是多樣化的，如下圖：
| redis數據類型 | ENCODING返回的編碼 | 底層對應的數據結構 |
|---|---|---|
| string | int | long類型的整數 |
| string | embstr | embstr編碼的簡單動態字符串 |
| string | raw | 簡單動態字符串 |
| list | ziplist | 壓縮列表 |
| list | linkedlist | 雙向鏈表 |
| hash | ziplist | 壓縮列表 |
| hash | ht | 字典 |
| set | intset | 整數集合 |
| set | ht | 字典 |
| zset | ziplist | 壓縮列表 |
| zset | skiplist | 跳錶 |
2. Redis的五種數據類型
2.1 字符串對象(String)
字符串對象的模型：
redis底層提供了三種不同的數據結構實現字符串對象，根據不同的數據自動選擇合適的數據結構。這裏的字符串對象並不是指的純粹的字符串，数字也是可以的。
-
int：當數據是long類型的整数字符串時，底層使用long類型的整數實現。這個值會直接存儲在字符串對象的ptr屬性中，同時OBJECT ENCODING為int。
-
raw：當數據為長度大於44字節的字符串時，底層使用簡單動態字符串實現，說到這裏就不得不提下redis的簡單隨機字符串（Simple Dynamic String，SDS），SDS有三個屬性，free，len和buf。free存的是還剩多少空間，len存的是目前字符串長度，不包含結尾的空字符。buf是一個list，存放真實字符串數據，包含free和空字符。針對SDS本文不做詳細介紹，歡迎點擊SDS了解。
-
embstr：當數據為長度小於44字節的字符串時，底層使用embstr編碼的簡單動態字符串實現。相比於raw，embstr內存分配只需要一次就可完成，分配的是一塊連續的內存空間。
2.2 列表對象(List)
列表對象的模型：
redis中的列表對象經常被用作消息隊列使用，底層採用ziplist和linkedlist實現。大家使用的時候當作鏈表使用就可以了。
-
ziplist
列表對象使用ziplist編碼需要滿足兩個要求，一是所有字符串長度都小於設定值值64字節（可以在配置文件中修改list-max-ziplist-value字段改變）。二是所存元素數量小於設定值512個（可以在配置文件中修改list-max-ziplist-entries字段改變）。ziplist類似與python中的list，佔用一段連續的內存地址，由此減小指針內存佔用。
zlbytes:占內存總數
zltail:到尾部的偏移量
zllen:內部節點數
node:節點
zlend:尾部標識
previous_entry_length:前一節點的長度
encoding:數據類型
content:真實數據
遍歷的時候會根據zlbytes和zltail直接找到尾部節點nodeN，然後根據每個節點的previous_entry_length反向遍歷。增加和刪除節點會導致其他節點連鎖更新，因為每個節點都存儲了前一節點的長度。
-
linkedlist
linkedlist有三個屬性，head，tail和len。head指向鏈表的頭部，tail指向鏈表的尾部，len為鏈表的長度。
2.3 哈希類型對象(Hash)
哈希類型對象的模型：
redis的value類型hash類型，其實就是map類型，就是在值的位置放一個map類型的數據。大家想詳細了解一下，可以參考一下這篇文章：https://www.jianshu.com/p/658365f0abfc 。
2.4 集合對象(Set)
集合對象類型的模型：
Set類型的value保證每個值都不重複。
redis中的集合對象底層有兩種實現方式，分別有整數集合和hashtable。當所有元素都是整數且元素數小於512（可在配置文件中set-max-intset-entries字段配置）時採用整數集合實現，其餘情況都採用hashtable實現。hashtable請移駕上文鏈接查閱，接下來介紹整數集合intset。intset有三個屬性，encoding：記錄数字的類型，有int16，int32和int64等，length：記錄集合的長度，content：存儲具體數據。具體結構如下圖：
2.5 有序集合對象
有序集合對象(zset)和集合對象(set)沒有很大區別，僅僅是多了一個分數(score)用來排序。
redis中的有序集合底層採用ziplist和skiplist跳錶實現，當所有字符串長度都小於設定值值64字節（可以在配置文件中修改list-max-ziplist-value字段改變），並且所存元素數量小於設定值512個（可以在配置文件中修改list-max-ziplist-entries字段改變）使用ziplist實現，其他情況均使用skiplist實現，跳躍表的實現原理這裏偷個懶，給大家推薦一篇寫的非常好的博客，點擊查看跳躍表原理。
3. Redis的安裝
可以去官網或者中文網下載Redis。redis的windows版本現在已經不更新了，所以我們安裝redis的6.0.3版本，這個版本支持的東西很多，在此次教程中，我們只對redis的五種數據類型做解釋和學習。
官網：https://redis.io/
中文網：https://www.redis.net.cn/
本教程安裝的redis版本為6.0.3版本，redis使用C語言編寫的，CentOS7的gcc自帶版本為4.8.5，而redis6.0+需要的gcc版本為5.3及以上，所以需要升級gcc版本。
下載Linux版本的tar.gz包，解壓以後進入解壓產生的包：
cd redis-6.0.3
發現沒有bin目錄，這裏需要通過make進行安裝。
# 先檢查gcc的環境
gcc -v
# 查看gcc版本
yum -y install centos-release-scl
# 升級到9.1版本
yum -y install devtoolset-9-gcc devtoolset-9-gcc- c++ devtoolset-9-binutils
scl enable devtoolset-9 bash
#以上為臨時啟用，如果要長期使用gcc 9.1的話：
echo "source /opt/rh/devtoolset-9/enable" >>/etc/profile
# 進入redis解壓文件
make
# 6.0的坑，gcc版本 9.0 以上
# 等待完畢
執行完make操作之後，就可以在redis目錄看到src目錄了。進入src目錄后就可以看到redis-server和redis-cli。
這裏建議將Redis的配置文件複製，保留一份原生的配置文件。
redis的配置大家可以在網上搜一下常用的配置，在這裏給大家推薦一個常用的配置，比較詳細：
https://blog.csdn.net/ymrfzr/article/details/51362125
到這裏redis就可以啟動並且正常訪問了。
注意：一定要將redis的IP地址綁定註釋掉，允許所有的IP地址訪問，不然我們從Windows訪問就訪問不了。
註釋掉下面的這一行：
同時關閉Redis的服務保護模式，將protected-mode設置為no。如下：
4. Spring Boot 整合 Redis
-
4.1 搭建工程，引入依賴
搭建工程的操作我這裏就不在寫出來了。直接上
pom.xml：<!--springboot父工程--> <parent> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId> <version>2.2.2.RELEASE</version> <relativePath/> <!-- lookup parent from repository --> </parent> <dependencies> <!--springboot-web組件--> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId> <version>2.2.2.RELEASE</version> </dependency> <!--redis整合springboot組件--> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId> <version>2.3.0.RELEASE</version> </dependency> <!--lombok組件--> <dependency> <groupId>org.projectlombok</groupId> <artifactId>lombok</artifactId> <version>1.18.10</version> </dependency> </dependencies> -
4.2 redis的配置
項目的配置文件，
application.yml：butterflytri: host: 127.0.0.1 server: port: 8080 # 應用端口 servlet: context-path: /butterflytri # 應用映射 spring: application: name: redis # 應用名稱 redis: host: ${butterflytri.host} # redis地址 port: 6379 # redis端口，默認是6379 timeout: 10000 # 連接超時時間（ms） database: 0 # redis默認情況下有16個分片，這裏配置具體使用的分片，默認是0 jedis: # 使用連接redis的工具-jedis pool: max-active: 8 # 連接池最大連接數（使用負值表示沒有限制） 默認 8 max-wait: -1 # 連接池最大阻塞等待時間（使用負值表示沒有限制） 默認 -1 max-idle: 8 # 連接池中的最大空閑連接 默認 8 min-idle: 0 # 連接池中的最小空閑連接 默認 0另外還有額外的配置類
RedisConfig.java：package com.butterflytri.config; 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.GenericJackson2JsonRedisSerializer; import org.springframework.data.redis.serializer.RedisSerializer; import org.springframework.data.redis.serializer.StringRedisSerializer; /** * @author: WJF * @date: 2020/5/24 * @description: RedisConfig */ @Configuration public class RedisConfig { /** * redis鍵值對的值的序列化方式：通用方式 * @return RedisSerializer */ private RedisSerializer redisValueSerializer() { return new GenericJackson2JsonRedisSerializer(); } /** * redis鍵值對的健的序列化方式：所有的健都是字符串 * @return RedisSerializer */ private RedisSerializer redisKeySerializer() { return new StringRedisSerializer(); } @Bean("redisTemplate") public RedisTemplate redisTemplate(RedisConnectionFactory redisConnectionFactory) { RedisTemplate<String, Object> redisTemplate = new RedisTemplate<>(); redisTemplate.setConnectionFactory(redisConnectionFactory); redisTemplate.setKeySerializer(redisKeySerializer()); redisTemplate.setValueSerializer(redisValueSerializer()); return redisTemplate; } } -
4.3 redisTemplate的使用
對
value類型的值的CRUD：ValueServiceImpl.java：package com.butterflytri.service.impl; import com.butterflytri.service.ValueService; import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate; import org.springframework.stereotype.Service; import javax.annotation.Resource; /** * @author: WJF * @date: 2020/5/27 * @description: ValueServiceImpl */ @Service public class ValueServiceImpl implements ValueService { @Resource private RedisTemplate<String, Object> redisTemplate; @Override public void addValue(String key, Object value) { redisTemplate.opsForValue().set(key,value); } @Override public Object get(String key) { return redisTemplate.opsForValue().get(key); } @Override public Object update(String key, Object newValue) { return redisTemplate.opsForValue().getAndSet(key,newValue); } @Override public void delete(String key) { redisTemplate.delete(key); } }對
List類型的值的CRUD：這裏我加了枚舉類型用來控制增加的位置，因為List類型對應的是鏈表。
ListServiceImpl.java：package com.butterflytri.service.impl; import com.butterflytri.enums.OpsType; import com.butterflytri.service.ListService; import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate; import org.springframework.stereotype.Service; import javax.annotation.Resource; import java.util.List; /** * @author: WJF * @date: 2020/5/28 * @description: ListServiceImpl */ @Service public class ListServiceImpl implements ListService { @Resource private RedisTemplate<String, Object> redisTemplate; @Override public void addList(String key, List<Object> list, OpsType type) { switch (type) { case RIGHT: redisTemplate.opsForList().rightPushAll(key, list); break; case LEFT: redisTemplate.opsForList().leftPushAll(key, list); break; default: throw new RuntimeException("type不能為null"); } } @Override public void add(String redisKey, Object value, OpsType type) { switch (type) { case RIGHT: redisTemplate.opsForList().rightPush(redisKey, value); break; case LEFT: redisTemplate.opsForList().leftPush(redisKey, value); break; default: throw new RuntimeException("type不能為null"); } } @Override public List<Object> get(String key) { return redisTemplate.opsForList().range(key, 0, -1); } @Override public Object update(String key, Object value, Integer index) { Object obj = redisTemplate.opsForList().index(key, index); redisTemplate.opsForList().set(key,index,value); return obj; } @Override public void delete(String key) { redisTemplate.delete(key); } @Override public void deleteValue(String redisKey, OpsType type) { switch (type) { case RIGHT: redisTemplate.opsForList().rightPop(redisKey); break; case LEFT: redisTemplate.opsForList().leftPop(redisKey); break; default: throw new RuntimeException("type不能為null"); } } }對
Hash類型的值的CRUD:hash類型是我們使用最常用的類型。
HashServiceImpl.java:package com.butterflytri.service.impl; import com.butterflytri.service.HashService; import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate; import org.springframework.stereotype.Service; import javax.annotation.Resource; import java.util.Map; /** * @author: WJF * @date: 2020/5/28 * @description: HashServiceImpl */ @Service public class HashServiceImpl implements HashService { @Resource private RedisTemplate<String, Object> redisTemplate; @Override public void addHashAll(String key, Map<String, Object> value) { redisTemplate.opsForHash().putAll(key, value); } @Override public void addHash(String redisKey, String key, Object value) { redisTemplate.opsForHash().put(redisKey, key, value); } @Override public Object get(String redisKey, String key) { return redisTemplate.opsForHash().get(redisKey, key); } @Override public Object update(String redisKey, String key, Object value) { Object obj = this.get(redisKey, key); this.delete(redisKey,key); redisTemplate.opsForHash().put(redisKey, key, value); return obj; } @Override public void delete(String redisKey, String key) { redisTemplate.opsForHash().delete(redisKey, key); } @Override public void deleteAll(String redisKey) { redisTemplate.delete(redisKey); } }對
Set的值的CRUD：package com.butterflytri.service.impl; import com.butterflytri.service.SetService; import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate; import org.springframework.stereotype.Service; import javax.annotation.Resource; import java.util.Set; /** * @author: WJF * @date: 2020/5/28 * @description: SetServiceImpl */ @Service public class SetServiceImpl implements SetService { @Resource private RedisTemplate<String, Object> redisTemplate; @Override public void addAll(String key, Set<Object> set) { redisTemplate.opsForSet().add(key,set); } @Override public void add(String key, Object value) { redisTemplate.opsForSet().add(key,value); } @Override public Set<Object> findAll(String key) { return redisTemplate.opsForSet().members(key); } @Override public void deleteValue(String key, Object value) { redisTemplate.opsForSet().remove(key,value); } @Override public void delete(String key) { redisTemplate.delete(key); } }對
ZSet類型的值的CRUD：package com.butterflytri.service.impl; import com.butterflytri.service.SortedSetService; import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate; import org.springframework.stereotype.Service; import javax.annotation.Resource; import java.util.LinkedHashSet; /** * @author: WJF * @date: 2020/5/28 * @description: SortedSetServiceImpl */ @Service public class SortedSetServiceImpl implements SortedSetService { @Resource private RedisTemplate<String, Object> redisTemplate; @Override public void add(String key, String value, Double score) { redisTemplate.opsForZSet().add(key, value, score); } @Override public LinkedHashSet<Object> findAll(String key) { return (LinkedHashSet<Object>) redisTemplate.opsForZSet().range(key,0,-1); } @Override public Long count(String key, Double scoreFrom, Double scoreTo) { return redisTemplate.opsForZSet().count(key,scoreFrom,scoreTo); } @Override public LinkedHashSet<Object> findByScore(String key, Double scoreFrom, Double scoreTo) { return (LinkedHashSet<Object>) redisTemplate.opsForZSet().rangeByScore(key,scoreFrom,scoreTo); } @Override public Long rank(String key, Object value) { return redisTemplate.opsForZSet().rank(key,value); } @Override public void remove(String key, String value) { redisTemplate.opsForZSet().remove(key,value); } @Override public void delete(String key) { redisTemplate.delete(key); } }redis的Java客戶端有很多，在這裏我們使用的是jedis，還有一個很好的Java語言的客戶端叫lettuce，大家可以去了解一下，Spring從不重複造輪子，只會簡化輪子的使用，redisTemplate就是一個超級簡單的使用實現。到這裏redis整合Spring Boot 就結束了。
5. 項目地址
本項目傳送門：
- GitHub —> spring-data-redis
- Gitee —> spring-data-redis
此教程會一直更新下去，覺得博主寫的可以的話，關注一下，也可以更方便下次來學習。
- 作者：Butterfly-Tri
- 出處：Butterfly-Tri個人博客
- 版權所有，歡迎保留原文鏈接進行轉載
本站聲明:網站內容來源於博客園,如有侵權,請聯繫我們,我們將及時處理
【其他文章推薦】
※網頁設計一頭霧水該從何著手呢? 台北網頁設計公司幫您輕鬆架站!
※網頁設計公司推薦不同的風格，搶佔消費者視覺第一線
※Google地圖已可更新顯示潭子電動車充電站設置地點!!
※廣告預算用在刀口上，台北網頁設計公司幫您達到更多曝光效益
※別再煩惱如何寫文案,掌握八大原則!
※網頁設計最專業,超強功能平台可客製化
※聚甘新
