一，redis是什么？

​ 首先数据库分为关系型数据库和非关系型数据库，关系型数据库是采用关系模型来组织数据的数据库，简单来说就是二维表格模型，同时保证事务的一致性。

​ 相反非关系型数据库采用key-value形式进行存储，是一种数据结构化存储方法的集合，具有分布式性质。

​ Redis是当前比较热门的NOSQL系统之一，它是一个开源的使用ANSI c语言编写的key-value存储系统（区别于MySQL的二维表格的形式存储。）遵守BSD协议、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、Key-Value数据库，并提供多种语言的API。它通常被称为数据结构服务器，因为值（value）可以是 字符串(String), 哈希(Map), 列表(list), 集合(sets) 和 有序集合(sorted sets)等类型。

二，redis的优势

​ 1，性能快：redis读取的速度是110000次/s，写的速度是81000次/s。

​ 2，丰富的数据类型：string（字符串）；list（列表）；hash（哈希），set（集合）；zset(有序集合)等。

​ 3，原子性：Redis的所有操作都是原子性的，且多个客户端同时访问redis客户端可获得更新后的值。

​ 4，持久化：集群（主从复制，分布式）。

三，redis与Memcached区别（经典面试题）

1 、redis不仅仅支持简单的k/v类型的数据，同时还提供list，set，zset，hash等数据结构的存储类型。memcache支持简单的数据类型，String，同时还可以缓存图片，视频。

2 、Redis支持数据的备份，即master-slave模式的数据备份（主从复制）。

3 、Redis支持数据的持久化，可以将内存中的数据保持在磁盘中，重启的时候可以再次加载进行使用。

4、 redis的速度比memcached快很多

5、Memcached是多线程，非阻塞IO复用的网络模型；Redis使用单线程的IO复用模型。

6，数据安全性：memcache挂掉后，数据便消失；redis可以定期保存到磁盘（持久化）。

四，redis常用命令及springboot操作redis

4.1，引入依赖包。

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

4.2，常用命令与代码整合操作。

​ 注意：redis默认使用JDK序列化方式

​ 更多详细命令，请参考Redis中文网：https://www.redis.net.cn/

4.3，字符串操作类型。

/**
* String - 字符串类型的操作方式
* redisTemplate.opsForValue()
*/
@Test
public void stringType(){
//  改为String序列化方式
redisTemplate.setKeySerializer(new StringRedisSerializer());
redisTemplate.setValueSerializer(new StringRedisSerializer());

//  redis命令：set key value
redisTemplate.opsForValue().set("age", "19");

// redis命令：get key
String age = (String) redisTemplate.opsForValue().get("age");
System.out.println("-->" + age);

// redis命令：mset key value key value ...
Map<String, Object> map = new HashMap<>();
map.put("key1", "value1");
map.put("key2", "value2");
map.put("key3", "value3");
redisTemplate.opsForValue().multiSet(map);

// redis命令：mget key key key...
List<String> keys = new ArrayList<>();
keys.add("key1");
keys.add("key2");
keys.add("key3");
List values = redisTemplate.opsForValue().multiGet(keys);
System.out.println("mget -->" + values);

// redis命令：del key
Boolean boo = redisTemplate.delete("key1");

// redis命令：strlen key - 可能会因为序列化的原因造成长度不准
Long resultLong = redisTemplate.opsForValue().size("age");
System.out.println("strlen --> " + resultLong);

// redis命令：getset key value
String oldValue = (String) redisTemplate.opsForValue().getAndSet("age", "25");
System.out.println("getset --> " + oldValue);

// redis命令：getrange key start end - 可能会因为序列化的原因造成长度不准
String age1 = redisTemplate.opsForValue().get("age", 0, 1);
System.out.println("getrange --> " + age1);

// redis命令：append - 可能会因为序列化的原因造成长度不准
Integer age2 = redisTemplate.opsForValue().append("age", "26");
System.out.println("append --> " + age2);

// redis命令：incr key - 自增 - 可能会因为序列化的原因造成长度不准
Long age3 = redisTemplate.opsForValue().increment("age", 10);
System.out.println("incr -->" + age3);

// redis命令：decr key - 自减
redisTemplate.opsForValue().increment("age", -10);
Long decr = redisTemplate.getConnectionFactory().getConnection().decr("age".getBytes());
System.out.println("decr --> " + decr);

}

[/code]

4.4，Hash操作类型。

/**
* Hash数据类型的操作
*/
@Test
public void hashType(){

// redis命令：mset key field value
redisTemplate.opsForHash().put("person", "name", "张三");
redisTemplate.opsForHash().put("person", "age", 19);

// redis命令：mget key field
String value = (String) redisTemplate.opsForHash().get("person", "name");
System.out.println("mget-->" + value);

// redis命令：hmset key field1 value1 field2 value2 ...
Map<String, String> map = new HashMap<>();
map.put("bookname", "Java精通之路");
map.put("price", "100.99");
redisTemplate.opsForHash().putAll("book", map);

// redis命令：hmget key field1 field2 ...
List<String> list = new ArrayList<>();
list.add("bookname");
list.add("price");
List books = redisTemplate.opsForHash().multiGet("book", list);
System.out.println("hmget-->" + books);

// redis命令：del key
redisTemplate.delete("book");

// redis命令：hdel key field1 field2...
redisTemplate.opsForHash().delete("book", "bookname", "price");

// redis命令：hexists key field
Boolean bool = redisTemplate.opsForHash().hasKey("book", "bookname");
System.out.println("hexists-->" + bool);

// redis命令：hlen key
Long length = redisTemplate.opsForHash().size("book");
System.out.println("hlen-->" + length);

// redis命令：hkeys key - 展示key对应的所有字段名称
Set set = redisTemplate.opsForHash().keys("book");
System.out.println("hkeys-->" + set);

// redis命令：hvals key - 展示key对应的所有字段的值
List values = redisTemplate.opsForHash().values("book");
System.out.println("hvals-->" + values);

// redis命令：hgetall key - field and value
Map bookmap = redisTemplate.opsForHash().entries("book");
System.out.println("hgetall-->" + bookmap);
}

[/code]

4.5，链表数据结构。

/**
* 链表数据结构
*/
@Test
public void linkedType(){
// redis命令：lpush key value1 value2...
redisTemplate.opsForList().leftPush("book", "c++");
redisTemplate.opsForList().leftPushAll("book", "c", "java");

// redis命令：rpush key value1 value2
redisTemplate.opsForList().rightPush("book", "mysql");
redisTemplate.opsForList().rightPushAll("book", "oracle", "sqlserver");

// redis命令：lindex key index
String book0 = (String) redisTemplate.opsForList().index("book", 0);
System.out.println("lindex-->" + book0);

// redis命令：llen key
Long bookLen = redisTemplate.opsForList().size("book");
System.out.println("llen-->" + bookLen);

// redis命令：lpop key
String leftBook = (String) redisTemplate.opsForList().leftPop("book");
System.out.println("lpop-->" + leftBook);

// redis命令：rpop key
String rightBook = (String) redisTemplate.opsForList().rightPop("book");
System.out.println("rpop-->" + rightBook);

// redis命令：linsert key before|after oldnode newnode
redisTemplate.opsForList().leftPush("book", "java", "pythod");
redisTemplate.opsForList().rightPush("book", "java", "jquery");

// redis命令：lrange key start end
List rangeList = redisTemplate.opsForList().range("book", 0, redisTemplate.opsForList().size("book") - 1);
System.out.println("lrange-->" + rangeList);

// redis命令：lset key index value
redisTemplate.opsForList().set("book", 0, "db");

// redis命令：ltrim key start end
redisTemplate.opsForList().trim("book", 1, 3);

// redis命令：lrange key start end
List rangeList2 = redisTemplate.opsForList().range("book", 0, redisTemplate.opsForList().size("book") - 1);
System.out.println("lrange-->" + rangeList2);

}

[/code]

4.6，集合操作类型。

/**
* 集合操作
*/
@Test
public void setType(){
// redis命令：sadd
redisTemplate.opsForSet().add("person", "小明","小红","小刚");

// redis命令：scard
Long person = redisTemplate.opsForSet().size("person");
System.out.println("scard-->" + person);

// redis命令：smembers
Set set = redisTemplate.opsForSet().members("person");
System.out.println("smembers-->" + set);
}

[/code]

4.7，有序集合操作类型

/**
* 有序集合
*/
@Test
public void zsetType(){
redisTemplate.opsForZSet().add("book", "mysql", 1.5);
redisTemplate.opsForZSet().add("book", "java", 8.5);
redisTemplate.opsForZSet().add("book", "html", 10.5);

Set set = redisTemplate.opsForZSet().range("book", 0, redisTemplate.opsForZSet().size("book") - 1);
System.out.println(set);
}

[/code]

五，redis高级应用

5.1，事务

​ 与其他NoSQL不同，Redis是存在事务的，尽管没有数据库那么强大，但是还是非常有用，尤其是在高并发的情况中，使用redis的事务可以保证数据一致性的同时，大幅度提高数据读写的响应速度。

​ redis的事务是使用multi-exec的命令组合，使用它可以提供两个重要保证：

​ 1、事务是一个被隔离的操作，事务中的方法都会被redis进行序列化并按顺序执行，事务在执行的过程中不会被其他客户端的发出的命令所打断。

​ 2、事务是一个原子性操作，它要么全部执行、要么全部不执行。

​ ==事务的常用命令：==

​ multi：开启事务，之后的命令就会进入队列，而不是马上执行。

​ watch key1 [key2]...：监听某些键，当被监听的键在提交事务前被修改，则事务会回滚 （基于乐观锁机制）。

​ unwatch key1 [key2]...：取消监听。

​ exec：执行事务，如果被监听的键没有被修改，则采用提交命令，否则就执行回滚命令。

​ discard：回滚事务。

​ 事务的开启及提交如下图：

​

​ 从上图中看出，当开始事务时进行操作，命令并不会马上执行，而是放在队列中，只有在事务提交后才会执行。

​ ==但是，要注意注意：redis中，如果遇到格式正确而数据类型不符合的情况时，不会进行事务回滚。这是什么意思，如下图操作所示：==

​

​ 问题描述：比如我要保存1000金额到内存中，但是我不小心将金额输入成1000a，后面多了一个a。但是同样保存到了队列中。最后当提交事务的时候便会报错，可是1000a还是保存到了内存，证明事务并没有回滚。

​ redis中存在监听机制，可以监听某一个key。

​

/**
* redis的事务管理,要保证事务的开启和提交是同一条连接。
*/
@Test
public void transcation(){
List results = (List) redisTemplate.execute(new SessionCallback() {
@Override
public Object execute(RedisOperations redisOperations) throws DataAccessException {
//开启事务
redisOperations.multi();
//进行操作
redisOperations.opsForValue().set("name", "张三");
redisOperations.opsForValue().get("name");
//提交事务
List result = redisOperations.exec();
return result;
}
});
System.out.println("-->" + results);
}

[/code]

5.2，流水线

​ 在现实情况中，redis的读写速度十分快，而系统的瓶颈往往是在网络通信中的延迟。redis可能会再很多时候处于空闲状态而等待命令的到达。为了解决这个问题，可以使用redis的流水线，流水线是一种通讯协议，类似一个队列批量执行一组命令。

​ 由于这种情况在实际工作中较少使用，所以就简短介绍一下。

/**
* 流水线
*/
@Test
public void pipelined(){
//流水线
long begin = System.currentTimeMillis();
redisTemplate.executePipelined(new SessionCallback() {
@Override
public Object execute(RedisOperations redisOperations) throws DataAccessException {
for (int i = 0; i < 100000; i++) {
redisOperations.opsForValue().set("key" + i, "value" + i);
redisOperations.opsForValue().get("key" + i);
}
return null;
}
});
long end = System.currentTimeMillis();
System.out.println("耗时：" + (end - begin));
}

[/code]

5.3，发布订阅

​ 说到发布订阅是否会想到RabbitMQ等消息中间件？

​ 但是redis的发布订阅具有实时性，当发布者改变数据时，订阅者便会接收到更改后的消息。

​ ==使用命令：==

​ subscribe chat：订阅chat渠道。

​ publish chat "message：发布消息到chat渠道。

5.3.1，定义监听类：

/**
* Redis消息监听器
*/
public class RedisMessageListener implements MessageListener{
private RedisTemplate template;
@Override
public void onMessage(Message message, byte[] pattern) {
//获取渠道名称
System.out.println("渠道名称：" + new String(pattern));
//获得消息
byte[] body = message.getBody();
//获得值序列化转换器
String msg = (String) template.getValueSerializer().deserialize(body);
System.out.println("消息为：" + msg);
}
public RedisTemplate getTemplate() {
return template;
}
public void setTemplate(RedisTemplate template) {
this.template = template;
}
}

[/code]

5.3.2，配置文件配置监听

<!-- 配置监听器 -->
<bean id="redisMsgListener" class="com.yx.redis.RedisMessageListener">
<!-- 注入redis模板 -->
<property name="template" ref="template"></property>
</bean>
<!-- 配置监听容器 -->
<bean id="topicContainer" class="org.springframework.data.redis.listener.RedisMessageListenerContainer" destroy-method="destroy">
<!-- redis连接工厂 -->
<property name="connectionFactory" ref="connectionFactory"/>
<!-- 配置连接池，连接池生存才能持续监听 -->
<property name="taskExecutor">
<bean class="org.springframework.scheduling.concurrent.ThreadPoolTaskScheduler">
<property name="poolSize" value="3"/>
</bean>
</property>
<!-- 配置消息监听 -->
<property name="messageListeners">
<map>
<!-- key-ref和监听器的id保持一致 -->
<entry key-ref="redisMsgListener">
<bean class="org.springframework.data.redis.listener.ChannelTopic">
<!-- 定义渠道 -->
<constructor-arg value="yx"/>
</bean>
</entry>
</map>
</property>
</bean>

[/code]

5.3.3，发布消息

ApplicationContext context = new ClassPathXmlApplicationContext("applicationContext-*.xml");
RedisTemplate redistemp = context.getBean(RedisTemplate.class);
redistemp.convertAndSend("yx", "Hello");

[/code]

5.4，超时时间

​ 在redis中的超时时间时非常重要的，因为我们的内存时有限的，在一段时间内如果没有对一些数据进行处理。那便会产生很多的垃圾数据，因此对数据进行时间 上的设置是一种较好的习惯。

​ 这里先暂时不讲述过期时间的原理，后面会与大家分享，还请关注哦~~~

​ ==超时时间的命令：==

​ persist key：持久化key，即得永生（移除key的超时时间）。

​ expire key seconds：设置超时时间，单位为秒。

​ ttl key：查看key的超时时间，单位为秒，返回-1表示没有超时时间，如果key不存在或者已经超时，则返回-2。

​ pttl key：查看key的超时时间，单位为毫秒。

​ pexpire key milliseconds：设置key的超时时间，以毫秒为单位。

​ ==关于超时时间需要有几点注意：当一个key过了超时时间以后，并不会立刻从内存中移除。在以下情况下数据会被清除。==

​ 1、当要获得key的值的时候，比如执行了get key命令。

​ 2、系统自己会有一个定时器，每隔1秒，扫描一次内存。清除超时的key（不会完全扫描所有的key，不会完全的移除所有超时的key）。

​ 3、内存已满，就会根据配置文件进行内存数据的清理。

@Test
public void expire() throws ParseException {
redisTemplate.opsForValue().set("name", "小明");
//设置超时时间 - 5 ~ 10分钟
redisTemplate.expire("name", 10, TimeUnit.SECONDS);
//设置超时时间到指定的时间
String time = "2019-08-23 12:00:00";
SimpleDateFormat sdf = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss");
Date date = sdf.parse(time);
redisTemplate.expireAt("name", date);
//移除超时时间
redisTemplate.persist("name");
//获得还能活多久
redisTemplate.getExpire("name");
String name = (String) redisTemplate.opsForValue().get("name");
System.out.println(name);
try {
Thread.sleep(10000);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
System.out.println(name);
}

[/code]

六，总结

​ 写到这里redis的基本使用也差不多了，但是仍有很多技术点没有记录到。比如与Lua语言的结合使用，redis的持久化，内存的淘汰策略，读写分离（哨兵模式），集群等。

​ 如果你看到这篇博客，以上没有分享的内容会在后续发布的，还请关注~

​ 最后，以上内容均是自主学习的总结，如有错误或者不合适的地方欢迎留言(或者邮箱)指教。

​ 感谢观看！

​

​

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