SpringBoot Data Redis来操作Redis
- 1、Redis启动
- Redis主要的作用
- 安装的位置
- 启动
- 2、Java中来操作Redis
- 3、Spring Data Redis(重点)
- 测试连接
- 配置Redis序列化器
- redisTemplate操作常见数据类型
- 通用操作，针对不同的数据类型都可以操作
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1、Redis启动
Redis主要的作用
配合关系型数据库做高速缓存
多样的数据结构存储持久化数据
安装的位置
CentOS 7
启动
启动redis
cd /usr/local/bin
redis-server /etc/redis.conf
ps -ef | grep redis
关闭redis
redis-cli shutdown
进入客户端
redis-cli
测试连接
进入客户端后输入：
ping
2、Java中来操作Redis
<groupId>redis.clients</groupId>
<artifactId>jedis</artifactId>
@Test
public void testRedis(){
// 1、获取连接
Jedis jedis = new Jedis("192.168.10.129", 6379);
// 2、执行具体操作
//添加一个[key, value]
jedis.set("username", "张三");
// 获取value
String username = jedis.get("username");
System.out.println("username = " + username);
//删除
jedis.del("username");
System.out.println("username = " + username);
// 存hashset
jedis.hset("myhashset", "addr","beijing");
String hget = jedis.hget("myhashset", "addr");
System.out.println("hget = " + hget);
// 3、关闭连接
jedis.close();
}
3、Spring Data Redis(重点)
pom
<!--开启redis缓存-->
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
</dependency>
application.yaml
spring:
redis:
host: 192.168.10.129
# port: 6379 #不写就是默认端口号6379
# database: 0 #操作的是0号数据库，不写就是默认的
RedisTemplate
测试连接
package com.jerry.springdataredis;
import org.junit.jupiter.api.Test;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.boot.test.context.SpringBootTest;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
import org.springframework.data.redis.core.ValueOperations;
@SpringBootTest
class SpringdataredisApplicationTests {
@Autowired
RedisTemplate redisTemplate;
@Test
void testString() {
redisTemplate.opsForValue().set("city","beijing");
}
}
查看redis数据库会发现有[key, values]前面有一堆转义字符，是因为默认的RedisTemplate 进行了序列化操作
配置Redis序列化器
要想解决此问题，就需要我们手动添加配置类，设置我们自己的序列化器
package com.jerry.springdataredis.config;
import org.springframework.cache.annotation.CachingConfigurerSupport;
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.StringRedisSerializer;
@Configuration
public class RedisConfig extends CachingConfigurerSupport {
@Bean
public RedisTemplate<Object, Object> redisTemplate(RedisConnectionFactory connectionFactory) {
RedisTemplate<Object, Object> redisTemplate = new RedisTemplate<>();
//默认的Key序列化器为：JdkSerializationRedisSerializer
redisTemplate.setKeySerializer(new StringRedisSerializer()); // key序列化
//redisTemplate.setValueSerializer(new GenericJackson2JsonRedisSerializer()); // value序列化
redisTemplate.setHashKeySerializer(new StringRedisSerializer()); // hash序列化
redisTemplate.setConnectionFactory(connectionFactory);
return redisTemplate;
}
}
redisTemplate操作常见数据类型
package com.jerry.springdataredis;
import org.junit.jupiter.api.Test;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.boot.test.context.SpringBootTest;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
import org.springframework.data.redis.core.ValueOperations;
import java.util.List;
import java.util.Set;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
@SpringBootTest
class SpringdataredisApplicationTests {
@Autowired
RedisTemplate redisTemplate;
/**
* 操作 String 类型的数据
*/
@Test
void testString() {
redisTemplate.opsForValue().set("city123","beijing123");
Object o = redisTemplate.opsForValue().get("city123");
System.out.println("o = " + o);
redisTemplate.opsForValue().set("k1", "v1", 10L, TimeUnit.SECONDS);
Boolean aBoolean = redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent("k1", "v1");
System.out.println("aBoolean = " + aBoolean);
}
/**
* 操作 Hash 类型的数据
*/
@Test
void testHash(){
// 存值
redisTemplate.opsForHash().put("001", "name", "xiaoming");
redisTemplate.opsForHash().put("001", "age", "20");
redisTemplate.opsForHash().put("001", "city", "Shanghai");
// 取值
String name = (String) redisTemplate.opsForHash().get("001", "name");
System.out.println("name = " + name);
// 获取hash结构中的所有字段
Set keys = redisTemplate.opsForHash().keys("001");
for (Object key : keys) {
System.out.println(key);
}
// 获取hash结构中的所有值
List values = redisTemplate.opsForHash().values("001");
for (Object value : values) {
System.out.println(value);
}
}
/**
* 操作 List 类型的数据(有序集合)
*/
@Test
void testList(){
// 存值
redisTemplate.opsForList().leftPush("myList", "a");
redisTemplate.opsForList().leftPushAll("myList", "b","c","d");
// 取值
List<String> myList = redisTemplate.opsForList().range("myList", 0, -1);
for (String value : myList) {
System.out.println(value); // d c b a
}
// 获取列表长度
Long size = redisTemplate.opsForList().size("myList");
int isize = size.intValue();
for (int i = 0; i < isize; i++) {
// 出队列
String element = (String) redisTemplate.opsForList().rightPop("myList");
System.out.println(element); // a b c d
}
}
/**
* 操作set类型数据(无序集合，可以重复)
*/
@Test
void testSet(){
// 存值， 可以有重复的元素
redisTemplate.opsForSet().add("mySet","a","b","c","a","b");
// 取值
Set<String> mySet = redisTemplate.opsForSet().members("mySet");
for (String s : mySet) {
System.out.println(s); // c b a
}
// 删除元素
redisTemplate.opsForSet().remove("mySet", "a","b");
}
/**
* 操作 ZSet 类型数据(有序集合，按分数大小排序)
*/
@Test
void testZSet(){
// 存值， 不能有重复的元素
redisTemplate.opsForZSet().add("myZSet", "a", 10.0);
redisTemplate.opsForZSet().add("myZSet", "b", 11.0);
redisTemplate.opsForZSet().add("myZSet", "c", 12.0);
redisTemplate.opsForZSet().add("myZSet", "a", 13.0);
// 取值
Set<String> myZSet = redisTemplate.opsForZSet().range("myZSet", 0, -1);
for (String s : myZSet) {
System.out.println(s); // b c a
}
System.out.println();
// 修改分数
redisTemplate.opsForZSet().incrementScore("myZSet", "b", 20.0);
myZSet = redisTemplate.opsForZSet().range("myZSet", 0, -1);
for (String s : myZSet) {
System.out.println(s); // c a b
}
System.out.println();
// 删除元素
redisTemplate.opsForZSet().remove("myZSet", "a","b");
myZSet = redisTemplate.opsForZSet().range("myZSet", 0, -1);
for (String s : myZSet) {
System.out.println(s); // c
}
}
}
通用操作，针对不同的数据类型都可以操作
/**
* 通用操作，针对不同的数据类型都可以操作
*/
@Test
void testCommon(){
// 获取redis中所有的key
Set<String> keys = redisTemplate.keys("*");
for (String key : keys) {
System.out.println(key);
}
// 判断指定key 是否存在
Boolean hasKey = redisTemplate.hasKey("jerry");
System.out.println("hasKey = " + hasKey);
// 删除指定 key
redisTemplate.delete("myZSet");
// 获取指定key 对应的value的数据类型
DataType dataType = redisTemplate.type("mySet");
System.out.println(dataType.name());
}
–end–
