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一.NOSQL数据库的简介
1.功能的分类
1、解决功能性的问题:Java、Jsp、RDBMS、Tomcat、HTML、Linux、JDBC、SVN.
2、解决扩展性的问题:Struts、Spring、SpringMVC、Hibernate、Mybatis.
3、解决性能的问题:NoSQL、Java线程、Hadoop、Nginx、MQ、ElasticSearch
2.NOSQL数据库的优点
- 解决CPU及内存压力
-
解决IO压力.
3.NOSQL数据库概述
NoSQL(NoSQL = Not Only SQL )，意即“不仅仅是sQL”，泛指非关系型的数据库.NoSQL不依赖业务逻辑方式存储，而以简单的key-value模式存储。因此大大的增加了数据库的扩展能力。v
- 不遵循SQL标准。
- 不支持ACID。
- 远超于SQL的性能。
4.NOSQL适用的场景
- 对数据高并发的读写
- 海量数据的读写
- 对数据高可扩展性的
5.NOSQL不适用的场景
- 需要事务支持
- 基于sql的结构化查询存储，处理复杂的关系,需要即席查询。
- (用不着sql的和用了sql也不行的情况，请考虑用NoSql )
6.常见的NOSQL数据库
1.Memcahce
2.redis
3.MongoDB
二.Redis的概述和安装
1.功能概述
- Redis是一个开源的key-value存储系统。
- 和Memcached类似，它支持存储的value类型相对更多，包括string(字符串)、list(链表)、set(集合)、zset(sorted set –有序集合)和hash(哈希类型)。
- 这些数据类型都支持 push/pop、add/remove及取交集并集和差集及更丰富的操作，而且这些操作都是原子性的。
- 在此基础上，Redis支持各种不同方式的排序。
- 和memcached一样，为了保证效率，数据都是缓存在内存中。
- 区别的是Redis 会周期性的把更新的数据写入磁盘或者把修改操作写入追加的记录文件。
- 并且在此基础上实现了master-slave(主从)同步。
2.多样的数据结构存储持久化数据
3.安装Redis
安装网站:Redis
需要在linux环境下进行安装
1.准备工作
安装C 语言的编译环境
yum install centos-release-scl scl-utils-build
yum install -y devtoolset-8-toolchain
scl enable devtoolset-8 bash
测试 gcc版本 
- 下载redis-6.2.1.tar.gz放/opt目录
- 解压命令：tar -zxvf redis-6.2.1.tar.gz
- 解压完成后进入目录：cd redis-6.2.1
- 在redis-6.2.1目录下再次执行make命令（只是编译好）
- 如果没有准备好C语言编译环境，make 会报错—Jemalloc/jemalloc.h：没有那个文件
- 解决方案：运行make distclean
- 在redis-6.2.1目录下再次执行make命令（只是编译好）
- 跳过make test 继续执行: make install
安装好了之后的目录在:/usr/local/bin
4.两种启动方式
1.前台启动(不推荐)
前台启动，命令行窗口不能关闭，否则服务器停止
2.后台启动(推荐)
1. 备份redis.conf
拷贝一份redis.conf到其他目录
cp /opt/redis-3.2.5/redis.conf /etc/redis.conf
2.后台启动设置daemonize no改成yes
修改redis.conf(128行)文件将里面的daemonize no 改成 yes，让服务在后台启动
3.Redis启动
redis-server /etc/redis.conf
redis-cli
redis-cli –p 6379
4.Redis关闭
1.redis-cli shutdown
也可以进入终端后再关闭
2.
3.redis-cli -p 6379 shutdown
三.Redis相关知识的介绍
默认16个数据库，类似数组下标从0开始，初始默认使用0号库
使用命令 select <dbid>来切换数据库。如: select 8
Redis是单线程+多路IO复用技术
串行 vs 多线程+锁（memcached） vs 单线程+多路IO复用(Redis)
（与Memcache三点不同: 支持多数据类型，支持持久化，单线程+多路IO复用）
四.常见的五大数据类型
1.Redis键(key)
- keys *查看当前库所有key (匹配：keys *1)
-
exists key判断某个key是否存在
-
type key 查看你的key是什么类型
-
del key 删除指定的key数据
-
unlink key 根据value选择非阻塞删除
仅将keys从keyspace元数据中删除，真正的删除会在后续异步操作。
-
expire key 10 10秒钟：为给定的key设置过期时间 ttl key 查看还有多少秒过期，-1表示永不过期，-2表示已过期
-
select命令切换数据库
-
dbsize查看当前数据库的key的数量
-
flushdb清空当前库
-
flushall通杀全部库
2.Redis字符串(String)
1.简介
String是Redis最基本的类型，你可以理解成与Memcached一模一样的类型，一个key对应一个value。
String类型是二进制安全的。意味着Redis的string可以包含任何数据。比如jpg图片或者序列化的对象。
String类型是Redis最基本的数据类型，一个Redis中字符串value最多可以是512M
2.常用命令
-
set <key><value>添加键值对
-
get <key>查询对应键值
-
append <key><value>将给定的<value> 追加到原值的末尾
-
strlen <key>获得值的长度
-
setnx <key><value>只有在 key 不存在时 设置 key 的值
-
incr <key>
-
decr <key>
-
incrby / decrby <key><步长>将 key 中储存的数字值增减。自定义步长。
原子性
所谓原子操作是指不会被线程调度机制打断的操作；
这种操作一旦开始，就一直运行到结束，中间不会有任何 context switch （切换到另一个线程）。
（1）在单线程中， 能够在单条指令中完成的操作都可以认为是“原子操作“，因为中断只能发生于指令之间。
（2）在多线程中，不能被其它进程（线程）打断的操作就叫原子操作。
Redis单命令的原子性主要得益于Redis的单线程。
-
mset <key1><value1><key2><value2> …..
同时设置一个或多个 key-value对
-
mget <key1><key2><key3> …..
同时获取一个或多个 value
-
msetnx <key1><value1><key2><value2> …..
同时设置一个或多个 key-value 对，当且仅当所有给定 key 都不存在。
注意:原子性，有一个失败则都失败
-
getrange <key><起始位置><结束位置>
获得值的范围，类似java中的substring，前包，后包
-
setrange <key><起始位置><value>
用 <value> 覆写<key>所储存的字符串值，从<起始位置>开始(索引从0开始)。
-
setrange <key><起始位置><value>
用 <value> 覆写<key>所储存的字符串值，从<起始位置>开始(索引从0开始)。
-
getset <key><value>
以新换旧，设置了新值同时获得旧值
3.数据结构
String的数据结构为简单动态字符串(Simple Dynamic String,缩写SDS)。是可以修改的字符串，内部结构实现上类似于Java的ArrayList，采用预分配冗余空间的方式来减少内存的频繁分配.
如图中所示，内部为当前字符串实际分配的空间capacity一般要高于实际字符串长度len。当字符串长度小于1M时，扩容都是加倍现有的空间，如果超过1M，扩容时一次只会多扩1M的空间。需要注意的是字符串最大长度为512M。
3.Redis列表(List)
1.简介
单键多值
Redis 列表是简单的字符串列表，按照插入顺序排序。你可以添加一个元素到列表的头部（左边）或者尾部（右边）。
它的底层实际是个双向链表，对两端的操作性能很高，通过索引下标的操作中间的节点性能会较差。
2.常见命令
lpush/rpush <key><value1><value2><value3> …. 从左边/右边插入一个或多个值。
lpop/rpop <key>从左边/右边吐出一个值。值在键在，值光键亡。
rpoplpush <key1><key2>从<key1>列表右边吐出一个值，插到<key2>列表左边。
lrange <key><start><stop>
按照索引下标获得元素(从左到右)
lrange mylist 0 -1 0左边第一个，-1右边第一个，（0-1表示获取所有）
lindex <key><index>按照索引下标获得元素(从左到右)
llen <key>获得列表长度
linsert <key> before <value><newvalue>在<value>的后面插入<newvalue>插入值
lrem <key><n><value>从左边删除n个value(从左到右)
lset<key><index><value>将列表key下标为index的值替换成value
3.数据结构
List的数据结构为快速链表quickList。
首先在列表元素较少的情况下会使用一块连续的内存存储，这个结构是ziplist，也即是压缩列表。
它将所有的元素紧挨着一起存储，分配的是一块连续的内存。
当数据量比较多的时候才会改成quicklist。
因为普通的链表需要的附加指针空间太大，会比较浪费空间。比如这个列表里存的只是int类型的数据，结构上还需要两个额外的指针prev和next。
Redis将链表和ziplist结合起来组成了quicklist。也就是将多个ziplist使用双向指针串起来使用。这样既满足了快速的插入删除性能，又不会出现太大的空间冗余。
4.Redis集合(Set)
1.简介
Redis set对外提供的功能与list类似是一个列表的功能，特殊之处在于set是可以自动排重的，当你需要存储一个列表数据，又不希望出现重复数据时，set是一个很好的选择，并且set提供了判断某个成员是否在一个set集合内的重要接口，这个也是list所不能提供的。
Redis的Set是string类型的无序集合。它底层其实是一个value为null的hash表，所以添加，删除，查找的复杂度都是O(1)。
一个算法，随着数据的增加，执行时间的长短，如果是O(1)，数据增加，查找数据的时间不变
2.常见命令
- sadd <key><value1><value2> ….. 将一个或多个 member 元素加入到集合 key 中，已经存在的 member 元素将被忽略
- smembers <key>取出该集合的所有值。
- sismember <key><value>判断集合<key>是否为含有该<value>值，有1，没有0
- scard<key>返回该集合的元素个数。
- srem <key><value1><value2> …. 删除集合中的某个元素。
- spop <key>随机从该集合中吐出一个值。
- srandmember <key><n>随机从该集合中取出n个值。不会从集合中删除 。
- smove <source><destination>value把集合中一个值从一个集合移动到另一个集合
- sinter <key1><key2>返回两个集合的交集元素。
- sunion <key1><key2>返回两个集合的并集元素。
- sdiff <key1><key2>返回两个集合的差集元素(key1中的，不包含key2中的)
3.数据结构
Set数据结构是dict字典，字典是用哈希表实现的。
Java中HashSet的内部实现使用的是HashMap，只不过所有的value都指向同一个对象。Redis的set结构也是一样，它的内部也使用hash结构，所有的value都指向同一个内部值。
5.Redis哈希(Hash)
1.简介
Redis hash 是一个键值对集合。
Redis hash是一个string类型的field和value的映射表，hash特别适合用于存储对象。
类似Java里面的Map<String,Object>
用户ID为查找的key，存储的value用户对象包含姓名，年龄，生日等信息，如果用普通的key/value结构来存储
主要有以下3种存储方式：
|
每次修改用户的某个属性需要，先反序列化改好后再序列化回去。开销较大。 |
用户ID数据冗余 |
|
通过 key(用户ID) + field(属性标签) 就可以操作对应属性数据了，既不需要重复存储数据，也不会带来序列化和并发修改控制的问题 |
2.常见命令
- hset <key><field><value>给<key>集合中的 <field>键赋值<value>
- hget <key1><field>从<key1>集合<field>取出 value
- hmset <key1><field1><value1><field2><value2>… 批量设置hash的值
- hexists<key1><field>查看哈希表 key 中，给定域 field 是否存在。
- hkeys <key>列出该hash集合的所有field
- hvals <key>列出该hash集合的所有value
- hincrby <key><field><increment>为哈希表 key 中的域 field 的值加上增量 1 -1
- hsetnx <key><field><value>将哈希表 key 中的域 field 的值设置为 value ，当且仅当域 field 不存在 .
3.数据结构
Hash类型对应的数据结构是两种：ziplist（压缩列表），hashtable（哈希表）。当field-value长度较短且个数较少时，使用ziplist，否则使用hashtable。
6.Redis有序集合Zset(sorted set)
1.简介
Redis有序集合zset与普通集合set非常相似，是一个没有重复元素的字符串集合。
不同之处是有序集合的每个成员都关联了一个评分（score）,这个评分（score）被用来按照从最低分到最高分的方式排序集合中的成员。集合的成员是唯一的，但是评分可以是重复了 。
因为元素是有序的, 所以你也可以很快的根据评分（score）或者次序（position）来获取一个范围的元素。
访问有序集合的中间元素也是非常快的,因此你能够使用有序集合作为一个没有重复成员的智能列表。
2.常见命令
- zadd <key><score1><value1><score2><value2>… 将一个或多个 member 元素及其 score 值加入到有序集 key 当中。
- zrange <key><start><stop> [WITHSCORES] 返回有序集 key 中，下标在<start><stop>之间的元素带 WITHSCORES，可以让分数一起和值返回到结果集。
- zrangebyscore key minmax [withscores] [limit offset count] 返回有序集 key 中，所有 score 值介于 min 和 max 之间(包括等于 min 或 max )的成员。有序集成员按 score 值递增(从小到大)次序排列。
- zrevrangebyscore key maxmin [withscores] [limit offset count] 同上，改为从大到小排列。
- zincrby <key><increment><value> 为元素的score加上增量
- zrem <key><value> 删除该集合下，指定值的元素
- zcount <key><min><max> 统计该集合，分数区间内的元素个数
- zrank <key><value> 返回该值在集合中的排名，从0开始。
3.数据结构
SortedSet(zset)是Redis提供的一个非常特别的数据结构，一方面它等价于Java的数据结构Map<String, Double>，可以给每一个元素value赋予一个权重score，另一方面它又类似于TreeSet，内部的元素会按照权重score进行排序，可以得到每个元素的名次，还可以通过score的范围来获取元素的列表。
zset底层使用了两个数据结构
（1）hash，hash的作用就是关联元素value和权重score，保障元素value的唯一性，可以通过元素value找到相应的score值。
（2）跳跃表，跳跃表的目的在于给元素value排序，根据score的范围获取元素列表。
五.Redis配置文件介绍
1.Units单位
配置大小单位,开头定义了一些基本的度量单位，只支持bytes，不支持bit
大小写不敏感
2.INCLUDES包含
类似jsp中的include，多实例的情况可以把公用的配置文件提取出来
3.网络相关配置
1.bind
默认情况bind=127.0.0.1只能接受本机的访问请求
不写的情况下，无限制接受任何ip地址的访问
生产环境肯定要写你应用服务器的地址；服务器是需要远程访问的，所以需要将其注释掉
如果开启了protected-mode，那么在没有设定bind ip且没有设密码的情况下，Redis只允许接受本机的响应
保存配置，停止服务，重启启动查看进程，不再是本机访问了。
2.protected-mode
3.Port
4.tcp-backlog
设置tcp的backlog，backlog其实是一个连接队列，backlog队列总和=未完成三次握手队列 + 已经完成三次握手队列。
5.timeout
一个空闲的客户端维持多少秒会关闭，0表示关闭该功能。即永不关闭。
6.tcp-keepalive
对访问客户端的一种心跳检测，每个n秒检测一次。
单位为秒，如果设置为0，则不会进行Keepalive检测，建议设置成60
4.GENERAL通用
1.daemonize
是否为后台进程，设置为yes
守护进程，后台启动
2.pidfile
存放pid文件的位置，每个实例会产生一个不同的pid文件
3.loglevel
指定日志记录级别，Redis总共支持四个级别：debug、verbose、notice、warning，默认为notice
四个级别根据使用阶段来选择，生产环境选择notice 或者warning
4.logfile
日志文件名称
5.databases 16
设定库的数量 默认16，默认数据库为0，可以使用SELECT <dbid>命令在连接上指定数据库id
5.SECURITY安全
访问密码的查看、设置和取消
在命令中设置密码，只是临时的。重启redis服务器，密码就还原了。
永久设置，需要再配置文件中进行设置。
访问密码的查看、设置和取消
在命令中设置密码，只是临时的。重启redis服务器，密码就还原了。
永久设置，需要再配置文件中进行设置。
6.CLIENTS限制
maxclients
- 设置redis同时可以与多少个客户端进行连接。
- 默认情况下为10000个客户端。
-
如果达到了此限制，redis则会拒绝新的连接请求，并且向这些连接请求方发出“max number of clients reached”以作回应。
六.Redis的发布和订阅
1.Redis的发布和订阅
Redis 发布订阅 (pub/sub) 是一种消息通信模式：发送者 (pub) 发送消息，订阅者 (sub) 接收消息。
Redis 客户端可以订阅任意数量的频道。
1、客户端可以订阅频道如下图
2、当给这个频道发布消息后，消息就会发送给订阅的客户端
2.发布和订阅命令行的实现
1.打开一个客户端订阅channel1 订阅channel1
2.打开另一个客户端，给channel1发布消息hello
3.打开第一个客户端可以看到发送的消息
七.Redis新数据类型
1.Bitmaps
1.简介
现代计算机用二进制（位） 作为信息的基础单位， 1个字节等于8位， 例如“abc”字符串是由3个字节组成， 但实际在计算机存储时将其用二进制表示， “abc”分别对应的ASCII码分别是97、 98、 99， 对应的二进制分别是01100001、 01100010和01100011，如下图
合理地使用操作位能够有效地提高内存使用率和开发效率。
Redis提供了Bitmaps这个“数据类型”可以实现对位的操作：
- Bitmaps本身不是一种数据类型， 实际上它就是字符串（key-value） ， 但是它可以对字符串的位进行操作。
- Bitmaps单独提供了一套命令， 所以在Redis中使用Bitmaps和使用字符串的方法不太相同。 可以把Bitmaps想象成一个以位为单位的数组， 数组的每个单元只能存储0和1， 数组的下标在Bitmaps中叫做偏移量。
2.命令
1、setbit
（1）格式
setbit<key><offset><value>设置Bitmaps中某个偏移量的值（0或1）
（2）实例
每个独立用户是否访问过网站存放在Bitmaps中， 将访问的用户记做1， 没有访问的用户记做0， 用偏移量作为用户的id。
设置键的第offset个位的值（从0算起） ， 假设现在有20个用户，userid=1， 6， 11， 15， 19的用户对网站进行了访问， 那么当前Bitmaps初始化结果如图
注：
很多应用的用户id以一个指定数字（例如10000） 开头， 直接将用户id和Bitmaps的偏移量对应势必会造成一定的浪费， 通常的做法是每次做setbit操作时将用户id减去这个指定数字。
在第一次初始化Bitmaps时， 假如偏移量非常大， 那么整个初始化过程执行会比较慢， 可能会造成Redis的阻塞。
2、getbit
（1）格式
getbit<key><offset>获取Bitmaps中某个偏移量的值
3、bitcount
统计字符串被设置为1的bit数。一般情况下，给定的整个字符串都会被进行计数，通过指定额外的 start 或 end 参数，可以让计数只在特定的位上进行。start 和 end 参数的设置，都可以使用负数值：比如 -1 表示最后一个位，而 -2 表示倒数第二个位，start、end 是指bit组的字节的下标数，二者皆包含。
（1）格式
bitcount<key>[start end] 统计字符串从start字节到end字节比特值为1的数量
4、bitop
(1)格式
bitop and(or/not/xor) <destkey> [key…]
bitop是一个复合操作， 它可以做多个Bitmaps的and（交集） 、 or（并集） 、 not（非） 、 xor（异或） 操作并将结果保存在destkey中。
(2)实例
2020-11-04 日访问网站的userid=1,2,5,9。
setbit unique:users:20201104 1 1
setbit unique:users:20201104 2 1
setbit unique:users:20201104 5 1
setbit unique:users:20201104 9 1
2020-11-03 日访问网站的userid=0,1,4,9。
setbit unique:users:20201103 0 1
setbit unique:users:20201103 1 1
setbit unique:users:20201103 4 1
setbit unique:users:20201103 9 1
计算出两天都访问过网站的用户数量
bitop and unique:users:and:20201104_03
unique:users:20201103unique:users:20201104
计算出任意一天都访问过网站的用户数量（例如月活跃就是类似这种） ， 可以使用or求并集
2.Bitmaps与set对比
Bitmaps能节省很多的内存空间， 尤其是随着时间推移节省的内存还是非常可观的
但Bitmaps并不是万金油， 假如该网站每天的独立访问用户很少， 例如只有10万（大量的僵尸用户） ， 那么两者的对比如下表所示， 很显然， 这时候使用Bitmaps就不太合适了， 因为基本上大部分位都是0。
2.HyperLogLog
1.简介
在工作当中，我们经常会遇到与统计相关的功能需求，比如统计网站PV（PageView页面访问量）,可以使用Redis的incr、incrby轻松实现。
但像UV（UniqueVisitor，独立访客）、独立IP数、搜索记录数等需要去重和计数的问题如何解决？这种求集合中不重复元素个数的问题称为基数问题。
解决基数问题有很多种方案：
（1）数据存储在MySQL表中，使用distinct count计算不重复个数
（2）使用Redis提供的hash、set、bitmaps等数据结构来处理
以上的方案结果精确，但随着数据不断增加，导致占用空间越来越大，对于非常大的数据集是不切实际的。
能否能够降低一定的精度来平衡存储空间？Redis推出了HyperLogLog
Redis HyperLogLog 是用来做基数统计的算法，HyperLogLog 的优点是，在输入元素的数量或者体积非常非常大时，计算基数所需的空间总是固定的、并且是很小的。
在 Redis 里面，每个 HyperLogLog 键只需要花费 12 KB 内存，就可以计算接近 2^64 个不同元素的基数。这和计算基数时，元素越多耗费内存就越多的集合形成鲜明对比。
但是，因为 HyperLogLog 只会根据输入元素来计算基数，而不会储存输入元素本身，所以 HyperLogLog 不能像集合那样，返回输入的各个元素。
什么是基数?
比如数据集 {1, 3, 5, 7, 5, 7, 8}， 那么这个数据集的基数集为 {1, 3, 5 ,7, 8}, 基数(不重复元素)为5。 基数估计就是在误差可接受的范围内，快速计算基数。
2.命令
1、pfadd
（1）格式
pfadd <key>< element> [element …] 添加指定元素到 HyperLogLog 中
2、pfcount
（1）格式
pfcount<key> [key …] 计算HLL的近似基数，可以计算多个HLL，比如用HLL存储每天的UV，计算一周的UV可以使用7天的UV合并计算即可
3、pfmerge
（1）格式
pfmerge<destkey><sourcekey> [sourcekey …] 将一个或多个HLL合并后的结果存储在另一个HLL中，比如每月活跃用户可以使用每天的活跃用户来合并计算可得
3.Geospatial
1.简介
Redis 3.2 中增加了对GEO类型的支持。GEO，Geographic，地理信息的缩写。该类型，就是元素的2维坐标，在地图上就是经纬度。redis基于该类型，提供了经纬度设置，查询，范围查询，距离查询，经纬度Hash等常见操作。
2.命令
1、geoadd
（1）格式
geoadd<key>< longitude><latitude><member> [longitude latitude member…] 添加地理位置（经度，纬度，名称）
两极无法直接添加，一般会下载城市数据，直接通过 Java 程序一次性导入。
有效的经度从 -180 度到 180 度。有效的纬度从 -85.05112878 度到 85.05112878 度。
当坐标位置超出指定范围时，该命令将会返回一个错误。
已经添加的数据，是无法再次往里面添加的。
2、geopos
（1）格式
geopos <key><member> [member…] 获得指定地区的坐标值
3、geodist
（1）格式
geodist<key><member1><member2> [m|km|ft|mi ] 获取两个位置之间的直线距离
单位：
m 表示单位为米[默认值]。 km 表示单位为千米。
mi 表示单位为英里。 ft 表示单位为英尺。
如果用户没有显式地指定单位参数， 那么 GEODIST 默认使用米作为单位
4、georadius
（1）格式
georadius<key>< longitude><latitude>radius m|km|ft|mi 以给定的经纬度为中心，找出某一半径内的元素
八. Redis_Jedis_测试
1.Jedis所需要的jar包
<dependency>
<groupId>redis.clients</groupId>
<artifactId>jedis</artifactId>
<version>3.2.0</version>
</dependency>2.连接Redis注意事项
禁用Linux的防火墙：Linux(CentOS7)里执行命令
systemctl stop/disable firewalld.service
redis.conf中注释掉bind 127.0.0.1 ,然后 protected-mode no
3.Jedis常用操作
1.创建测试程序
public class JedisDemo1 {
public static void main(String[] args) {
//创建Jedis对象
Jedis jedis = new Jedis("192.168.200.130",6379);
//登录jdeis
jedis.auth("woaini520");
//测试
String ping = jedis.ping();
System.out.println(ping);
}
}
2.测试相关数据类型
1.Jedis-API: Key
@Test
//测试key
public void test1() {
//创建Jedis对象
Jedis jedis = new Jedis("192.168.200.130", 6379);
//登录jdeis
jedis.auth("woaini520");
//添加字符串
jedis.set("name", "zxn");
//获取
String name = jedis.get("name");
System.out.println(name);
Set<String> keys = jedis.keys("*");
System.out.println("keys size:" + keys.size());
for (String key : keys) {
System.out.println(key);
}
}2.Jedis-API: String
@Test
//测试String
public void test1() {
//创建Jedis对象
Jedis jedis = new Jedis("192.168.200.130", 6379);
//登录jdeis
jedis.auth("woaini520");
//添加和获取一个字符串 ---->set
jedis.set("name", "zxn");
String name = jedis.get("name");
System.out.println(name);//zxn
//append
jedis.append("name", "xcl");
System.out.println(jedis.get("name"));//zxnxcl
//strlen
System.out.println(jedis.strlen("name"));//6
//incr
jedis.set("num", "100");
jedis.incr("num");
System.out.println(jedis.get("num"));//101
//incrBy
jedis.incrBy("num", 100);
System.out.println(jedis.get("num"));//201
//设置和获取多个key,value --->mset ,mget
jedis.mset("k1", "v1", "k2", "v2", "k3", "v3");
List<String> mget = jedis.mget("k1", "k2", "k3");
System.out.println(mget);//[v1, v2, v3]
//是否存在key ---->k1
System.out.println(jedis.exists("k1"));//true
//k1过期的时间
System.out.println(jedis.ttl("k1"));//-1
}3.Jedis-API: List
@Test
//测试List
public void test2(){
//创建Jedis对象
Jedis jedis = new Jedis("192.168.200.130", 6379);
//登录jdeis
jedis.auth("woaini520");
//添加
jedis.lpush("key1","v1","v2","v3");
//取出
System.out.println(jedis.lpop("key1")+" "+jedis.lpop("key1")+" "+jedis.lpop("key1")+" ");
}4.Jedis-API: set
@Test
//测试set
public void test3() {
//创建Jedis对象
Jedis jedis = new Jedis("192.168.200.130", 6379);
//登录jdeis
jedis.auth("woaini520");
//添加
jedis.sadd("names", "zxn", "xcl", "ljl");
//取出
Set<String> names = jedis.smembers("names");
System.out.println(names);
//删除zxn
jedis.srem("names", "zxn");
}
5.Jedis-API: hash
@Test
//测试hash
public void test4() {
//创建Jedis对象
Jedis jedis = new Jedis("192.168.200.130", 6379);
//登录jdeis
jedis.auth("woaini520");
//添加
jedis.hset("hash1","name","zxn");
jedis.hset("hash1","sex","male");
jedis.hset("hash1","age","20");
//获取
System.out.println(jedis.hget("hash1", "name"));
System.out.println(jedis.hget("hash1", "sex"));
System.out.println(jedis.hget("hash1", "age"));
}6.Jedis-API: zset
@Test
//测试hash
public void test5() {
//创建Jedis对象
Jedis jedis = new Jedis("192.168.200.130", 6379);
//登录jdeis
jedis.auth("woaini520");
//添加
jedis.zadd("china", 100d, "shanghai");
jedis.zadd("china", 90d, "nanjing");
jedis.zadd("china", 120d, "beijing");
//获取
Set<String> china = jedis.zrange("china", 0, -1);
System.out.println(china);//[nanjing, shanghai, beijing]
}4.Redis_Jedis_实例
完成一个手机验证码功能
要求：
1、输入手机号，点击发送后随机生成6位数字码，2分钟有效
2、输入验证码，点击验证，返回成功或失败
3、每个手机号每天只能输入3次
代码实现
public class PhoneCode {
public static void main(String[] args) {
//模拟验证码的发送
verifyCode("15751730526");
// System.out.println(checkCode("15751730526", "82166"));
}
//1.生成6位的数字验证码
public static String getCode() {
Random random = new Random();
StringBuilder code = new StringBuilder();
for (int i = 0; i < 6; ++i) {
code.append(random.nextInt(10));
}
return new String(code);
}
//2.每个手机每天只能发送三次,验证码放到redis中,设置过期时间
public static void verifyCode(String phoneNum) {
//创建Jedis对象
Jedis jedis = new Jedis("192.168.200.130", 6379);
//登录jdeis
jedis.auth("woaini520");
//手机发送次数的key
String countKey = "VerifyCode" + phoneNum + ":count";
//验证码的key
String codeKey = "VerifyCode" + phoneNum + ":code";
//验证是否超过三次
String count = jedis.get(countKey);
if (count == null) {//说明手机还没有发送过验证码
jedis.setex(countKey, 24 * 60 * 60, "1");
} else if (Integer.parseInt(count) <= 2) {//发送了但未超过三次
jedis.incr(countKey);
} else {//发送超过三次
System.out.println("发送已经超过了三次");
jedis.close();
return;
}
//发送的验证码放到redis里面去
//随机生成code
String vcode = getCode();
jedis.setex(codeKey, 120, vcode);
jedis.close();
}
//3.验证码的校验功能
public static boolean checkCode(String phone, String code) {
//创建Jedis对象
Jedis jedis = new Jedis("192.168.200.130", 6379);
//登录jdeis
jedis.auth("woaini520");
//验证码的key
String codeKey = "VerifyCode" + phone + ":code";
String s = jedis.get(codeKey);
jedis.close();
if (s.equals(code)) {
return true;
} else
return false;
}
}验证:
九.Springboot整合Redis
- 在pom.xml文件中引入redis相关依赖
<dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId> </dependency> <!-- Redis--> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId> </dependency> <!-- spring2.X集成redis所需common-pool2--> <dependency> <groupId>org.apache.commons</groupId> <artifactId>commons-pool2</artifactId> </dependency> - application.properties配置redis配置
#Redis????? spring.redis.host=192.168.200.130 #Redis??????? spring.redis.port=6379 #Redis??????? spring.redis.password=woaini520 #Redis?????????0? spring.redis.database=0 #?????????? spring.redis.timeout=1800000 #???????????????????? spring.redis.lettuce.pool.max-active=20 #????????(???????) spring.redis.lettuce.pool.max-wait=-1 #??????????? spring.redis.lettuce.pool.max-idle=5 #??????????? spring.redis.lettuce.pool.min-idle=0 - 添加redis配置类
@EnableCaching @Configuration public class RedisConfig extends CachingConfigurerSupport { @Bean public RedisTemplate<String, Object> redisTemplate(RedisConnectionFactory factory) { RedisTemplate<String, Object> template = new RedisTemplate<>(); RedisSerializer<String> redisSerializer = new StringRedisSerializer(); 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); template.setConnectionFactory(factory); //key序列化方式 template.setKeySerializer(redisSerializer); //value序列化 template.setValueSerializer(jackson2JsonRedisSerializer); //value hashmap序列化 template.setHashValueSerializer(jackson2JsonRedisSerializer); return template; } @Bean public CacheManager cacheManager(RedisConnectionFactory factory) { RedisSerializer<String> redisSerializer = new StringRedisSerializer(); Jackson2JsonRedisSerializer jackson2JsonRedisSerializer = new Jackson2JsonRedisSerializer(Object.class); //解决查询缓存转换异常的问题 ObjectMapper om = new ObjectMapper(); om.setVisibility(PropertyAccessor.ALL, JsonAutoDetect.Visibility.ANY); om.enableDefaultTyping(ObjectMapper.DefaultTyping.NON_FINAL); jackson2JsonRedisSerializer.setObjectMapper(om); // 配置序列化（解决乱码的问题）,过期时间600秒 RedisCacheConfiguration config = RedisCacheConfiguration.defaultCacheConfig() .entryTtl(Duration.ofSeconds(600)) .serializeKeysWith(RedisSerializationContext.SerializationPair.fromSerializer(redisSerializer)) .serializeValuesWith(RedisSerializationContext.SerializationPair.fromSerializer(jackson2JsonRedisSerializer)) .disableCachingNullValues(); RedisCacheManager cacheManager = RedisCacheManager.builder(factory) .cacheDefaults(config) .build(); return cacheManager; } } -
测试一下
@RestController @RequestMapping("/redisTest") public class RedisTestController { @Autowired private RedisTemplate redisTemplate; @GetMapping public String testRedis(){ //设置值到redis中 redisTemplate.opsForValue().set("name","zxn"); //从redis中获取值 Object name = redisTemplate.opsForValue().get("name"); return (String) name; } }
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