redis 使用
Redis介绍
Redis(Remote Dictionary seve)，即远程字典服务，
是一个开源的使用ANSIC语言纳写、支持网络、可基于内存亦可特久化的日志型、Key-value库，
Redis是一种面向"Key-Value"类型的内存数据库，可以满足我们对海量数据的快速读写要求- Redis的Key只能是字符串，value可以是多种类型
Redis特点
高性能:Redisi读的速度是11w次/s，写的速度是8.1w次/s
原子性:保证数据的准确性
持久存储:支特两种持久化方案，RDB和AOF
支持主从模式和集群模式，(3.0开始支持集群)
- Redis是—个单线程的服务(6.x的新特性开始支持多线程)
- Redlis是一个NoSQL数据库
- Redis的应用场景
https;//www.jianshu.com/p/40dbc78711c8
redis是一个单线程C程序 ，是通过I/O多路复用实现的。
redis将所有的数据放在内存中，如果使用多线程会造成频繁的上下文切换从而影响效率。对于内存来说不进行上下文切换会最大化利用资源，因此redis使用单线程来实现，但是并发通过多路复用实现。
五大数据类型:String字符串,List列表,set集合,哈希类型 Map集合 命令以h开头,Zset有序集合 三种特殊数据类型
geospatial地理位置 redis-3.2可以用来推算地理位置的信息 Hyperloglog-> redis-2.8.9+基数统计算法,优点：占用的内存固定(12KB),缺点：正确率为81% BitMap位图使用位图存储，适用于存储具有两个状态的数据，位运算计算速度快，同时耗费的资源比较少
net
本机网络需要配置虚拟机网络适配器并配置网段
Redis 锁
开启事务 multi
执行事务 exec
#陆续执行事务中的所有命令
放弃事务(取消事务) discard
悲观锁
以悲观的角度看待事务，认为事务的问题频发，因此无论做什么都会加锁。
乐观锁
1. 以乐观的角度看待事务，认为事务的问题不常有，所以不会上锁。在更新数据的时候去判断，查看在此期间是否有人修改过这个数据
2. watch会监控某个数据，在事务执行的时候会判断这个数据是否被修改了。如果被修改了事务就不会执行，否则成功执行。
3. unwatch 事务执行失败就先解锁，获取最新的值之后重新watch上锁
信息
redis-server redis.conf 设置启动模式等 缓存对象实现序列化
redis命令
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大小写不敏感
切换数据库 select 3
查看数据库大小 DBSIZE
清空全部数据库内容flushall
清空当前数据库flushdb
删除key: del abc
查看所有符合模板的key： keys *
判断key是否存在exists: exists abc
给存在的key设置有效期,到期会删除key: EXPIRE abc 5
TTL 查看key的剩余有效期
返回 -2 过期
返回 -1 就是存在且没有过期时间
:TTL ttl abc
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HELP [command] 查看命令的具体用法:
SET [key] [value] 添加或者修改已经存在的一个 String 类型的键值对
GET [key] 根据 key 获取 String 类型的 value
MSET [key] [value] ( [key] [value] …) 批量添加多个 String 类型键值对
MGET [key] ( [key] …) 根据多个key获取多个String类型的value
INCR [key] 让 key 自增1个
INCRBY [key] [increment] 让 key 自增 increment 个
INCRBYFLOAT [key] [increment] 让浮点型 key 自增 increment 个
SETNX [key] [value] 添加一个String类型键值对, 前提key不存在,否则不执行
SETEX [key] [second] [value] 添加一个String类型键值对并指定有效时间
————————————————
HSET [key] [field] [value] ([filed] [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 [key] [field] [value] ([filed] [value] …) 批量添加多个hash类型key的field的值
HMGET [key] [field] ( [field] …) 批量获取多个hash类型key的field的值
HGETALL [key] 获取hash类型的key中所有的field和value
HKEYS [key] 获取一个hash类型的key中所有的field
HVALS [key] 获取一个hash类型的key中所有的value
HINCRBY [key] [field] [increment] 让hash类型key的字段自增
HSETNX [key] [field] [value] 添加一个hash类型的key的field的值, 如果存在就不执行
————————————————
LPUSH [key] [element] ([element] …) 向左侧插入一个或者多个元素
LPOP [key] 移除并返回列表左侧的第一个元素, 没有返回nil
RPUSH [key] [element] ([element] …) 向右侧插入一个或者多个元素
RPOP [key] 移除并返回列表右侧第一个元素, 没有返回nil
LRANGE [key] [start] [stop] 返回一段范围内的所有元素
BLPOP [key] ([key]…) [timeout] 在没有元素的时候等待指定时间, 而不是返回nil
BRPOP [key] ([key]…) [timeout] 在没有元素的时候等待指定时间, 而不是返回nil
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特点: 1. 无序 2. 元素不可重复 3. 查找快 4. 支持交集. 并集, 差集功能
SADD [key] [member] ([member] …) 添加一个元素
SREM [key] [member] ([member] …) 删除一个元素
SCARD [key] 返回元素个数
SISMEMBER [key] [member] 判断是否存在一个元素
SMEMBERS [key] 获取所有的元素
SINTER [key] ([key] … ) 求key1 和 key2的交集
SDIFF [key] ([key] … ) 求key1 和 key2的差集
SUNION [key] ([key] … ) 求key1 和 key2的并集
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SortedSet 类型
是一个可排序的Set集合,特点: 1. 可排序 2. 元素不重复 3. 查询速度快
ZADD [key] [score] [member] ([score] [member] …) 添加一个或者多个元素, 如果存在,更新score值
ZREM [key] [member] ([member] …) 删除指定元素
ZSCORE [key] [member] 获取指定元素的score值
ZRANK [key] [member] 获取指定元素的排名
ZCARD [key] 获取元素个数
ZCOUNT [key] [min] [max] 统计指定范围内的元素个数
ZINCRBY [key] [increment] [member]
ZRANGE [key] [min] [max] 获取指定排名范围内的元素
ZRANGEBYSCORE [key] [min] [max] 获取指定score范围内的元素
ZDIFF [numkeys] key ([key] …) 差集
ZINTER [numkeys] key ([key] …) 交集
ZUNION [numkeys] key ([key] …) 并集
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Springboot集成Redis
在SpringBoot-2.x中Jedis变为了lettuce ● jedis采用直连，线程不安全，如果要更加安全需要使用jedis pool连接池 ● lettuce采用netty,实例可以在多个线程中共享，不存在线程不安全的情况
导入依赖
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
</dependency>
yml
spring:
redis:
database: 0
host: 192.168.78.134
port: 6379
password:
jedis:
pool:
#最大连接数
max-active: 8
#最大阻塞等待时间(负数表示没限制)
max-wait: -1
#最大空闲
max-idle: 8
#最小空闲
min-idle: 0
#连接超时时间
timeout: 10000
redisconfig
@Configuration
public class RedisConfig extends CachingConfigurerSupport {
@Bean(name = "redisTemplate")
public RedisTemplate<String, Object> redisTemplate(RedisConnectionFactory redisConnectionFactory){
RedisTemplate<String, Object> redisTemplate = new RedisTemplate<>();
//参照StringRedisTemplate内部实现指定序列化器
redisTemplate.setConnectionFactory(redisConnectionFactory);
redisTemplate.setKeySerializer(keySerializer());
redisTemplate.setHashKeySerializer(keySerializer());
redisTemplate.setValueSerializer(valueSerializer());
redisTemplate.setHashValueSerializer(valueSerializer());
return redisTemplate;
/*
//opsForValue操作字符串
redisTemplate.opsForValue().set("name","luyuandong");
//操作list
redisTemplate.opsForList();
//操作Set
redisTemplate.opsForSet();
//操作排序集合
redisTemplate.opsForZSet();
//Map
redisTemplate.opsForHash();
//地理数据
redisTemplate.opsForGeo();
//基数统计
redisTemplate.opsForHyperLogLog();
//常用的方法可以直接通过redisTempalte操作(事务以及基本的增删改查)
redisTemplate.multi(); //开启事务
redisTemplate.discard(); //放弃事务
redisTemplate.exec(); //执行事务
//获取连接
RedisConnection connection = redisTemplate.getConnectionFactory().getConnection();
//所有的操作也可以直接通过connection来完成
connection.multi(); //事务
connection.flushDb();
connection.del(new byte[]{Byte.valueOf("name")});
*/
}
private RedisSerializer<String> keySerializer(){
return new StringRedisSerializer();
}
//使用Jackson序列化器
private RedisSerializer<Object> valueSerializer(){
return new GenericJackson2JsonRedisSerializer();
}
}
redistemplate
@Autowired
private RedisTemplate redisTemplate;
@GetMapping("/all")
public ResultVo getAllStudent(){
ResultVo all = new ResultVo();
if(redisTemplate.opsForValue().get("all")==null){
all = studentService.getAllStudent();
// redisTemplate.opsForValue().set("all", all ,6, TimeUnit.SECONDS);
redisTemplate.opsForValue().set("all", all );
System.out.println("mysql");
System.out.println(all);
} else{
System.out.println("redis");
System.out.println(redisTemplate.opsForValue().get("all"));
}
return studentService.getAllStudent();
}
spring-cache
:::tip 需要配置redis,spring-cache自动寻找缓存 ::: -->
导入依赖
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-cache</artifactId>
</dependency>
添加启动类注解
@SpringBootApplication
@MapperScan("com.bkbk.school.mapper")
@EnableCaching
public class SchoolApplication {
public static void main(String[] args) {
SpringApplication.run(SchoolApplication.class, args);
}
}
crud
@CacheEvict("all-stu")
@GetMapping("/delcache")
public ResultVo delchahe() {
return ResultVo.success();
}
@CachePut("all-stu")
@GetMapping("/putcache")
public ResultVo putchahe() {
return ResultVo.success();
}
@Cacheable("all-stu")
@GetMapping("/all")
public ResultVo getAllStudent(){
return studentService.getAllStudent();
}
设置缓存后缀
@Component("myKeyGenerator")
public class MyKeyGenerator implements KeyGenerator {
@Override
public Object generate(Object target, Method method, Object... params) {
return "";
}
}
@Cacheable(value = "all-stu" ,keyGenerator = "myKeyGenerator" )
@GetMapping("/all")
public ResultVo getAllStudent(){
return studentService.getAllStudent();
}
@CacheEvict(value = "all-stu" ,keyGenerator = "myKeyGenerator" )
@GetMapping("/delcache")
public ResultVo delchahe() {
return ResultVo.success();
}
性能
./redis-benchmark -h localhost -p 6379 -c 100 -n 10000
redis:
mysql:
