Redis

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Redis 是一個基於記憶體的鍵值結構資料庫，是互聯網技術領域使用廣泛的儲存中間件

官網： https://redis.io
簡體中文網： https://www.redis.net.cn/

Redis 基於記憶體存儲，讀寫效能高，適合儲存熱點資料 (商品、資訊、新聞) 。是用 C 語言開發的一個開源的高效能鍵值對資料庫，儲存 value 類型比較豐富，也被稱為結構化的 NoSql (Not Only SQL) 資料庫

NoSql 泛指非關係型資料庫，不是要取代關係型資料庫，而是關係型資料庫的補充

關係型資料庫 (RDBMS)：

MySQL
Oracle
DB2
SQLServer

非關係型資料庫 (NoSQL)：

Redis
Mongo DB
MemCached

Redis 下載安裝與執行

下載地址：

Windows: https://github.com/microsoftarchive/redis/releases
Linux: https://download.redis.io/releases/
cn: http://www.redis.cn/download.html

Windows 版直接解壓縮即可使用，Linux 版：

解壓縮 tar -zxvf redis-4.0.0.tar.gz -C /usr/local
安裝依賴環境 yum install gcc-c++
進入安裝目錄，編譯 make
進入 redis 的 src 目錄安裝 make install

相關文件說明：

/usr/local/redis-4.0.0/src/redis-server：Redis 服務啟動腳本
/usr/local/redis-4.0.0/src/redis-cli：Redis 客戶端腳本
/usr/local/redis-4.0.0/redis.conf：Redis 設定檔

服務端啟動，以 Windows 版為例，啟動命令：

redis-server.exe redis.windows.conf

默認端口號為 6379，默認無密碼，啟動完成後可以用客戶端連接

命令行連接

通過 redis-cli.exe 進行連接

redis-cli.exe -h ip -p port -a password

如果省略，則使用 127.0.0.1:6379

可以通過修改配置文件 (redis.windows.conf) 設置密碼

requirepass 123456

修改完成後重啟生效

圖形化連接

Github： https://github.com/qishibo/AnotherRedisDesktopManager

下載安裝後新建連接，輸入相關信息後連接即可

Docker 部署

拉取鏡像

docker pull redis

獲取配置文件，下載對應版本，抽取配置文件即可，Linux 為 redis.conf

創建 Redis 數據映射文件夾，例如

mkdir /home/redis
mkdir /home/redis/data

修改配置文件，傳送至部署機子，例如使用 scp 從 Win 傳至 Linux

scp pathOfFile root@IP:/PathOfFile

啟動

docker run -p 6379:6379 --name redis -v /home/redis/redis.conf:/etc/redis/redis.conf  -v /home/redis/data:/data -d redis redis-server /etc/redis/redis.conf

參考資料： https://cloud.tencent.com/developer/article/1670205

Redis 數據類型

Redis 的 key 是字符串類型，value 有 5 種常用的數據類型

字串 (string)：普通字串
哈希 (hash)：也叫散列
清單 (list)：依插入順序排序，可以有重複元素
集合 (set)：無序集合，不允許重複元素
有序集合 (sorted set/zset)：集合中每個元素關聯一個分數 (score)，根據分數升序排序

Redis 數據類型

Redis 常用命令

Redis 大小寫不敏感

字符串操作常用命令：

# 設置指定 key 值
SET key value
# 獲取指定 key 值
GET key
# 設置指定 key 值，並將 key 的過期時間設為 seconds 秒
SETEX key seconds value
# 只在 key 不存在時才設置 key 的值
SETNX key value

hash 是一個 string 類型的 field 和 value 映射表，特別適合存儲對象，常用命令：

# 將哈希表 key 中的 field 值設為 value
HSET key field value
# 取得儲存在哈希表中指定欄位的值
HGET key field
# 刪除儲存在哈希表中的指定字段
HDEL key field
# 獲取哈希表中所有字段
HKEYS key
# 獲取哈希表中所有值
HVALS key

列表是簡單的字符串列表，按照插入順序排列，常用命令：

# 將一個或多個值插入到清單頭部
LPUSH key value1 [value2]
# 取得清單指定範圍內的元素
LRANGE key start stop
# 移除並取得清單最後一個元素
RPOP key
# 取得清單長度
LLEN key
# 移出並取得清單的最後一個元素
# 如果清單沒有元素會阻塞清單直到等待逾時或發現可彈出元素為止
BRPOP key1 [key2] timeout

類似隊列，先進先出

集合是字串型別的無序集合，集合成員唯一，常用指令：

# 在集合中新增一個或多個成員
SADD key member1 [member2]
# 傳回集合中的所有成員
SMEMBERS key
# 取得集合的成員數
SCARD key
# 傳回給定所有集合的交集
SINTER key2 [key2]
# 傳回所有給定集合的並集
SUNION key1 [key2]
# 移除集合中一個或多個成員
SREM key member1 [member2]

有序集合是字符串類型元素的集合，每個成員關聯一個 double 類型的分數，常用命令：

# 在有序集合中新增一個或多個成員
ZADD key score1 member1 [score2 member2]
# 透過索引區間傳回有序集合中指定區間內的成員
ZRANGE key start stop [WITHSCORES]
# 有序集合中對指定成員的分數加上增量increment
ZINCRBY key increment member
# 移除有序集合中的一個或多個成員
ZREM key member1 [member2]

除了各數據類型專有，還有通用命令，即所有類型都可以使用的命令：

# 尋找所有符合給定模式(pattern)的key
KEYS pattern # pattern可以為*
# 檢查指定key是否存在
EXISTS key
# 傳回key所儲存的值的類型
TYPE key
# 在key存在時刪除key
DEL key

在 Java 中操作 Redis

如同使用 JDBC 操作 MySQL 資料庫一樣，需要使用 Redis 的 Java 用戶端進行操作 Redis

Redis 的 Java 客戶端很多，常用的幾種：

Jedis
Lettuce
Spring Data Redis

Jedis 封裝最好，與Redis 命令相同，是官方推薦；Lettuce 對線程呼叫更好，性能更好；Spring 對Redis 客戶端進行了整合，提供了Spring Data Redis，在Spring Boot 專案中還提供了對應的Starter，即spring-boot-starter-data-redis

spring data Redis

Spring Data Redis 是 Spring 的一部分，提供了在 Spring 應用中透過簡單的配置就可以存取 Redis 服務，對 Redis 底層開發包進行了高度封裝。在 Spring 專案中，可以使用Spring Data Redis來簡化 Redis 操作。網址： https://spring.io/projects/spring-data-redis

Maven 座標：

<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
</dependency>

Spring Data Redis 中提供了一個高度封裝類 RedisTemplate 對相關 api 進行了歸類封裝，將同一類型的操作封裝為 operation 接口：

ValueOperations：string 資料操作
SetOperations：set 類型資料操作
ZSetOperations：zset 類型資料操作
HashOperations：hash 類型的資料操作
ListOperations：list 類型的資料操作

配置 Redis 資料來源，設定文件

# application
spring:
  profiles:
    active: dev
  redis:
    host: ${sky.redis.host}
    port: ${sky.redis.port}
    password: ${sky.redis.password}
    database: ${sky.redis.database}

# -dev
sky:
  redis:
    host: localhost
    port: 6379
    password: 123456
    # 使用哪個資料庫，不填預設為 0
    database: 10

Redis 預設有 16 個資料庫 (0-15)，可以透過修改設定檔來指定資料庫的數量

編寫配置類，建立 RedisTemplate 對象

@Configuration
@Slf4j
public class RedisConfiguration {
    @Bean
    public RedisTemplate redisTemplate(RedisConnectionFactory redisConnectionFactory){
        log.info("開始創建 Redis 對象");
        RedisTemplate redisTemplate = new RedisTemplate();
        // 設定 redis 的連接工廠對象
        redisTemplate.setConnectionFactory(redisConnectionFactory);
        // 設定 redis key 的序列化器
        redisTemplate.setKeySerializer(new StringRedisSerializer());
        return redisTemplate;
    }
}

此配置類別不是必須的，SpringBoot 框架會自動組裝 RedisTemplate 對象，不過預設的序列化器為 JdkSerializationRedisSerializer，儲存到 Redis 中的資料與原始資料有差別

字串類型數據

@SpringBootTest
public class RedisTest {
    @Autowired
    private RedisTemplate redisTemplate;
    @Test
    public void testString(){
        // set
        redisTemplate.opsForValue().set("name", "Tom");
        // get
        String name =(String) redisTemplate.opsForValue().get("name");
        System.out.println(name);
        // setex
        redisTemplate.opsForValue().set("code", "1234", 2, TimeUnit.MINUTES);
        // setnx
        redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent("lock","1");
        redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent("lock","2");
    }
}

哈希類型數據

@Test
public void testHash(){
    HashOperations hashOperations = redisTemplate.opsForHash();
    // hset
    hashOperations.put("100", "name", "Jerry");
    hashOperations.put("100", "age", "20");
    // hget
    String name =(String) hashOperations.get("100", "name");
    System.out.println(name);
    // hkeys
    Set keys = hashOperations.keys("100");
    System.out.println(keys);
    // hvals
    List values = hashOperations.values("100");
    System.out.println(values);
    // hdel
    hashOperations.delete("100", "name");
}

列表類型數據

@Test
public void testList(){
    ListOperations listOperations = redisTemplate.opsForList();
    // lpush
    listOperations.leftPushAll("mylist", "a", "b", "c");
    listOperations.leftPush("mylist", "d");
    // lrange
    List mylist = listOperations.range("mylist", 0, -1);
    System.out.println(mylist);
    // rpop
    listOperations.rightPop("mylist");
    // llen
    Long size = listOperations.size("mylist");
    System.out.println(size);
}

集合類型數據

@Test
public void testSet(){
    SetOperations setOperations = redisTemplate.opsForSet();
    // sadd
    setOperations.add("set1","a","b","c","d");
    setOperations.add("set2","a","b","x","y");
    // smembers
    Set members = setOperations.members("set1");
    System.out.println(members);
    // scard
    Long size = setOperations.size("set1");
    System.out.println(size);
    // sinter
    Set intersect = setOperations.intersect("set1", "set2");
    System.out.println(intersect);
    // sunion
    Set union = setOperations.union("set1", "set2");
    System.out.println(union);
    // srem
    setOperations.remove("set1", "a", "b");
}

有序集合類型數據

@Test
public void testZset(){
    ZSetOperations zSetOperations = redisTemplate.opsForZSet();
    // zadd
    zSetOperations.add("zset1", "a", 10);
    zSetOperations.add("zset1", "b", 12);
    zSetOperations.add("zset1", "c", 9);
    // zrange
    Set zset = zSetOperations.range("zset1", 0, -1);
    System.out.println(zset);
    // zincrby
    zSetOperations.incrementScore("zset1", "c", 10);
    // zrem
    zSetOperations.remove("zset1", "a", "b");
}

通用命令操作

@Test
public void testCommon(){
    // keys
    Set keys = redisTemplate.keys("*");
    System.out.println(keys);
    // exists
    Boolean name = redisTemplate.hasKey("name");
    System.out.println(name);
    // type
    for (Object key : keys) {
        DataType type = redisTemplate.type(key);
        System.out.println(type.name());
    }
    // del
    redisTemplate.delete("set2");
}