柚子快報(bào)邀請(qǐng)碼778899分享：緩存 Redis詳解

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目錄

一、NoSQL概述

1、為什么要使用NoSQL

2、什么是NoSQL

Not Only SQL —> 非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)

NoSQL特點(diǎn)

了解：3V + 3高

3、NoSQL的四大分類

1.KV鍵值對(duì)

2.文檔型數(shù)據(jù)庫(kù)（bson格式）

3.列式存儲(chǔ)

4.圖關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)

對(duì)比

二、Redis入門

1.Redis是什么

redis 與其他 key - value 緩存產(chǎn)品有以下三個(gè)特點(diǎn)：

Redis優(yōu)勢(shì)

2.能干什么？

3.特性

4.安裝（因?yàn)镽edis更適合在linux下使用，所以只有l(wèi)inux的安裝版本）

5.性能測(cè)試

6.基本知識(shí)說(shuō)明（基本命令）

1.Redis 有16個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)（0~15），默認(rèn)使用第0個(gè)

2.查看數(shù)據(jù)庫(kù)大小

3.查看所有的key（當(dāng)前庫(kù)）

4.清除當(dāng)前數(shù)據(jù)庫(kù)

5.清空所有數(shù)據(jù)庫(kù)

6.Redis是單線程的？

7.判斷key是否存在

8.移除key

9.設(shè)置key的過(guò)期時(shí)間

10.查看當(dāng)前key的類型

11.字符串追加（String）

12.獲取字符串長(zhǎng)度（String）

13.字符串i++操作（可用于閱讀量實(shí)現(xiàn)）（String）

同理，i—

步長(zhǎng)設(shè)置

14.字符串片段 Range （String）

15.字符串替換 （String）

16.特殊set設(shè)置 （String）

setex（set with expire）

setnx（set if not exist）

17.批量設(shè)置、批量獲?。ㄔ有圆僮鳎?（String）

18.設(shè)置高階 （String）

1）getset

19.重命名key

20.返回一個(gè)隨機(jī)key

21.手動(dòng)持久化操作

22.獲取配置文件中用戶密碼

23.設(shè)置配置文件中用戶密碼（臨時(shí)，重啟服務(wù)失效）

24.密碼認(rèn)證

25.關(guān)閉redis服務(wù)

26.查看rdb文件存放的目錄

27.查看服務(wù)器的信息

三、五大數(shù)據(jù)類型

String（字符串）

使用場(chǎng)景：

List（列表）

1.從頭部/尾部插入數(shù)據(jù)，以及數(shù)據(jù)顯示

2.從頭部/尾部移除數(shù)據(jù)

3.獲取指定索引的值

4.獲取列表長(zhǎng)度

5.移除指定的值

6.列表修剪 trim

7.也可以使用set

8.插入指定的值

9.復(fù)雜操作

1）rpoplpush

使用場(chǎng)景：

Set（集合）

1.添加成員到集合中，并查看所有成員

2.判定成員是否存在

3.查看集合長(zhǎng)度（特別）

4.移除指定的成員

5.獲取集合中的隨機(jī)成員

6.隨機(jī)移除成員

7.移動(dòng)集合成員到其他集合

8.數(shù)字集合類：

Hash（哈希）

1.簡(jiǎn)單存儲(chǔ)Map和獲取Map

2.獲取所有Map字段及值

3.刪除Map中的字段

4.查看Map中某字段是否存在

5.獲取所有字段或者所有字段對(duì)應(yīng)的值

6.增量i++

7.不存在，就添加成功

8.適合存儲(chǔ)對(duì)象

Zset（有序集合）

1.添加 和 獲取

2.排序?qū)崿F(xiàn)（升序和降序）

3.移除指定的值

4.集合的長(zhǎng)度

5.指定區(qū)間的集合長(zhǎng)度

四、三種特殊數(shù)據(jù)類型

Geospatial

1.添加地理位置

2.獲取指定位置的地理位置

3.返回兩個(gè)給定位置之間的距離（直線距離）

4.以給定值為半徑，以經(jīng)度和維度為中心，查找

5.以給定值為半徑，以成員(城市名)為中心，查找

6.返回一個(gè)或多個(gè)位置元素的geohash表示

Hyperloglog

1.測(cè)試

Bitmaps

1.案例：一周打卡記錄

五、事務(wù)

正常事務(wù)的執(zhí)行

取消事務(wù)

異常執(zhí)行

1.編譯時(shí)（命令寫錯(cuò)）

2.運(yùn)行時(shí)

監(jiān)控 Watch（面試常問(wèn)）

樂(lè)觀鎖：實(shí)現(xiàn)秒殺

悲觀鎖

Redis實(shí)現(xiàn)樂(lè)觀鎖

執(zhí)行成功（單線程沒(méi)有干擾情況）

測(cè)試多線程修改值，使用watch可以當(dāng)作redis的樂(lè)觀鎖操作

小結(jié)

六、Jedis

1、什么是Jedis

2、使用

七、SpringBoot整合

①新建springboot項(xiàng)目

②?RedisAutoConfiguration源碼分析

③整合測(cè)試

④自定義RedisTemplate

⑤RedisUtils工具類

進(jìn)階

八、Redis.conf詳解

單位

包含

網(wǎng)絡(luò)

通用

快照

主從復(fù)制 REPLICATION

安全 SECURITY

客戶端限制

內(nèi)存管理

APPEND ONLY MODE (AOF配置)

九、Redis持久化（重點(diǎn)）

1、RDB（Redis DataBase）

設(shè)置RDB文件保存條件

結(jié)果測(cè)試

RDB文件生成觸發(fā)機(jī)制

RDB文件恢復(fù)

優(yōu)缺點(diǎn)

2、AOF（Append Only File）

重啟redis后，appendonly.aof文件自動(dòng)生成

重寫規(guī)制

錯(cuò)誤修復(fù)

優(yōu)缺點(diǎn)

擴(kuò)展

十、Redis發(fā)布訂閱

命令

測(cè)試

原理

使用場(chǎng)景：

做訂閱的缺點(diǎn)

十一、主從復(fù)制

概念

主從復(fù)制的主要作用

環(huán)境配置

1、復(fù)制配置文件redis.conf到Redis安裝目錄下

2、再?gòu)脑撐募截惓?個(gè)文件

3、修改主配置文件

4、修改從配置文件

配置文件修改的信息

5、啟動(dòng)服務(wù)（單機(jī)多服務(wù)）

6、登錄客戶端

7、一主二從

使用slaveof 指定 主節(jié)點(diǎn) ip 和 端口（臨時(shí)配置）

有密碼配置（+永久配置）

測(cè)試

復(fù)制原理

8、毛毛蟲(chóng)配置（主從）

9、宕機(jī)手動(dòng)配置主機(jī)

十二、哨兵模式

單哨兵模式

哨兵的作用：

多哨兵模式

測(cè)試（一主二從，單哨兵）

1、配置哨兵配置文件（文件名?sentinel.conf）

2、啟動(dòng)哨兵模式

3、關(guān)閉主機(jī)，測(cè)試選舉情況

優(yōu)缺點(diǎn)

哨兵模式的全部配置

十三、緩存穿透和雪崩（面試高頻，工作常用）

1、緩存穿透（查不到）

解決方案

布隆過(guò)濾器

緩存空對(duì)象

2、緩存雪崩（集中失效）

解決方案

Redis高可用

限流降級(jí)

數(shù)據(jù)預(yù)熱

3、緩存擊穿（查詢量太大，緩存過(guò)期瞬間）

解決方案

設(shè)置熱點(diǎn)數(shù)據(jù)永不過(guò)期

加互斥鎖

一、NoSQL概述

1、為什么要使用NoSQL

現(xiàn)在是大數(shù)據(jù)時(shí)代（一般的數(shù)據(jù)庫(kù)已經(jīng)解決不了的數(shù)據(jù)：大數(shù)據(jù)（海量存儲(chǔ)和并行計(jì)算））

SQL => NoSQL

1、單機(jī)時(shí)代（如MySQL）的瓶頸

數(shù)據(jù)量太大，一個(gè)機(jī)器存不下數(shù)據(jù)的索引（MySQL單表300萬(wàn)條數(shù)據(jù)，一定要建立索引）,一個(gè)機(jī)器內(nèi)存放不下訪問(wèn)量大（MySQL讀寫混合 — 性能降低），一個(gè)服務(wù)器承受不了

2、Memcached緩存（減輕服務(wù)器的壓力） + MySQL + 垂直拆分（讀寫分離，多個(gè)MySQL服務(wù)器，有的值負(fù)責(zé)讀，有的值負(fù)責(zé)寫）

發(fā)展過(guò)程：①優(yōu)化數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和索引 => ②文件緩存（涉及IO操作）=> ③Memcached

3、分庫(kù)分表 + 水平拆分 + MySQL集群

用戶的個(gè)人信息（社交網(wǎng)絡(luò)、地理位置、用戶日志等）爆發(fā)是增長(zhǎng)，無(wú)法使用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)去存儲(chǔ)，那么需要NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)

2、什么是NoSQL

Not Only SQL —> 非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)

NoSQL特點(diǎn)

方便擴(kuò)展（數(shù)據(jù)之間沒(méi)有關(guān)系） 大數(shù)據(jù)高性能（Redis一秒寫8萬(wàn)次，讀取11萬(wàn)次，NoSQL的緩存記錄級(jí)，是一種細(xì)粒度的緩存，性能比較高） 數(shù)據(jù)類型是多樣性的（不需要事先設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)庫(kù)（因?yàn)閿?shù)據(jù)量大），隨取隨用） 傳統(tǒng)RDBMS和NoSQL

傳統(tǒng)RDBMS

結(jié)構(gòu)化組織SQL數(shù)據(jù)和關(guān)系都存在單獨(dú)的表中操作，數(shù)據(jù)定義語(yǔ)言嚴(yán)格的一致性基礎(chǔ)的事務(wù)… NoSQL

不僅僅是SQL沒(méi)有固定的查詢語(yǔ)句鍵值對(duì)存儲(chǔ)，列存儲(chǔ)，文檔存儲(chǔ)，圖形數(shù)據(jù)庫(kù)（社交關(guān)系）最終一致性CAP定理和BASE高性能，高可用，高可擴(kuò)…

了解：3V + 3高

大數(shù)據(jù)時(shí)代的3V：主要是描述問(wèn)題的

海量Volume多樣Variety實(shí)時(shí)Velocity

大數(shù)據(jù)時(shí)代的3高：主要是對(duì)程序的要求

高并發(fā)高可拓（集群）高性能

電商網(wǎng)站：

# 1、商品的基本信息

名稱、價(jià)格、商家信息：

關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)： MySQL / Oracle (王堅(jiān)：阿里去IOE（IBM小型機(jī)，Oracle數(shù)據(jù)庫(kù)、EMC存儲(chǔ)器）)

# 2、商品的描述、評(píng)論（文字多）

文檔型數(shù)據(jù)庫(kù)：MongoDB

# 3、圖片

分布式文件系統(tǒng)：FastDFS、TFS（淘寶）、GFS（Google）、HDFS（Hadoop）、OSS云存儲(chǔ)（阿里云）

# 4、商品的關(guān)鍵字（搜索）

搜索引擎：solr、ElasticSearch、ISearch（阿里：多?。?/p>

# 5、商品熱門的波段信息

內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)：Redis、Tair、Memcached、...

# 6、商品的交易、外部的接口

三方應(yīng)用

3、NoSQL的四大分類

1.KV鍵值對(duì)

新浪：Redis美團(tuán)：Redis + Tair阿里、百度：Redis + Memcached

2.文檔型數(shù)據(jù)庫(kù)（bson格式）

MongoDB（必須掌握）

基于分布式文件存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)庫(kù)（C++編寫）主要用于處理大量的文檔介于關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)和非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)中的中間產(chǎn)品ConthDB

3.列式存儲(chǔ)

HBase分布式文件系統(tǒng)

4.圖關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)

存關(guān)系的，不是存圖片的（比如，朋友圈社交網(wǎng)絡(luò)，廣告推薦）Neo4j、InfoGrid

對(duì)比

分類Examples舉例典型應(yīng)用場(chǎng)景數(shù)據(jù)模型優(yōu)點(diǎn)缺點(diǎn)鍵值（key-value）Tokyo
Cabine/Tyrant
Redis
Voldemort
Oracle BDB內(nèi)容緩存，主要用于處理大量數(shù)據(jù)的高訪問(wèn)負(fù)載，也用于一些日志系統(tǒng)等等Key指向Value的鍵值對(duì)，通常用hashtable來(lái)實(shí)現(xiàn)查找速度快數(shù)據(jù)無(wú)結(jié)構(gòu)化，通常只被當(dāng)作字符串或者二進(jìn)制數(shù)據(jù)列存儲(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)Cassandra
HBase
Riak分布式的文件系統(tǒng)以列簇式存儲(chǔ)，將同一列數(shù)據(jù)存在一起查找速度快，可擴(kuò)展性強(qiáng)，更容易進(jìn)行分布式擴(kuò)展功能相對(duì)局限文檔型數(shù)據(jù)庫(kù)CouchDB
MongoDBWeb應(yīng)用（與Key-Value類似，Value是結(jié)構(gòu)化的，不同的是數(shù)據(jù)庫(kù)能夠了解Value的內(nèi)容）Key-Value對(duì)應(yīng)的鍵值對(duì)，Value為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)要求不嚴(yán)謹(jǐn)，表結(jié)構(gòu)可變，不需要像關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)一樣需要預(yù)先定義表結(jié)構(gòu)查詢性能不高，而且缺乏統(tǒng)一的查詢語(yǔ)法圖形數(shù)據(jù)庫(kù)Neo4J
InfoGrid
Infinite Graph社交網(wǎng)絡(luò)，推薦系統(tǒng)等。專注于構(gòu)建關(guān)系圖譜圖結(jié)構(gòu)利用圖結(jié)構(gòu)相關(guān)算法。比如最短路徑尋址，N度關(guān)系查找等很多時(shí)候需要對(duì)整個(gè)圖做計(jì)算才能得出需要的信息，而且這種結(jié)構(gòu)不太好做分布式的集群方案

二、Redis入門

1.Redis是什么

官網(wǎng)：redis.io

中文網(wǎng)：http://www.redis.cn/

Redis 是一個(gè)開(kāi)源（BSD許可）的，內(nèi)存中的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)存儲(chǔ)系統(tǒng)，它可以用作數(shù)據(jù)庫(kù)、緩存和消息中間件。 它支持多種類型的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，如?字符串（strings），?散列（hashes），?列表（lists），?集合（sets），?有序集合（sorted sets）?與范圍查詢，?bitmaps，?hyperloglogs?和?地理空間（geospatial）?索引半徑查詢。 Redis 內(nèi)置了?復(fù)制（replication），LUA腳本（Lua scripting），?LRU驅(qū)動(dòng)事件（LRU eviction），事務(wù)（transactions）?和不同級(jí)別的?磁盤持久化（persistence）， 并通過(guò)?Redis哨兵（Sentinel）和自動(dòng)?分區(qū)（Cluster）提供高可用性（high availability）。

redis 與其他 key - value 緩存產(chǎn)品有以下三個(gè)特點(diǎn)：

Redis支持?jǐn)?shù)據(jù)的持久化，可以將內(nèi)存中的數(shù)據(jù)保存在磁盤中，重啟的時(shí)候可以再次加載進(jìn)行使用。Redis不僅僅支持簡(jiǎn)單的key-value類型的數(shù)據(jù)，同時(shí)還提供list，set，zset，hash等數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的存儲(chǔ)（多樣的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)）。Redis支持?jǐn)?shù)據(jù)的備份，即master-slave模式的數(shù)據(jù)備份。

Redis優(yōu)勢(shì)

性能極高?– Redis能讀的速度是110000次/s,寫的速度是81000次/s 。豐富的數(shù)據(jù)類型?– Redis支持二進(jìn)制案例的 Strings, Lists, Hashes, Sets 及 Ordered Sets 數(shù)據(jù)類型操作。原子?– Redis的所有操作都是原子性的，意思就是要么成功執(zhí)行要么失敗完全不執(zhí)行。單個(gè)操作是原子性的。多個(gè)操作也支持事務(wù)，即原子性，通過(guò)MULTI和EXEC指令包起來(lái)。（但是Redis事務(wù)多操作不支持原子性—當(dāng)我們執(zhí)行后有語(yǔ)句有錯(cuò)，其他語(yǔ)句仍然可以正常執(zhí)行，詳情看事務(wù)）豐富的特性?– Redis還支持 publish/subscribe, 通知, key 過(guò)期等等特性。Redis運(yùn)行在內(nèi)存中但是可以持久化到磁盤，所以在對(duì)不同數(shù)據(jù)集進(jìn)行高速讀寫時(shí)需要權(quán)衡內(nèi)存，因?yàn)閿?shù)據(jù)量不能大于硬件內(nèi)存。在內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)方面的另一個(gè)優(yōu)點(diǎn)是，相比在磁盤上相同的復(fù)雜的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，在內(nèi)存中操作起來(lái)非常簡(jiǎn)單，這樣Redis可以做很多內(nèi)部復(fù)雜性很強(qiáng)的事情。同時(shí)，在磁盤格式方面他們是緊湊的以追加的方式產(chǎn)生的，因?yàn)樗麄儾⒉恍枰M(jìn)行隨機(jī)訪問(wèn)。

2.能干什么？

內(nèi)存存儲(chǔ)、持久化（rdb，aof）效率高、可以用于高速緩存發(fā)布訂閱系統(tǒng)地圖信息分析計(jì)時(shí)器、計(jì)數(shù)器（瀏覽量）…

3.特性

多樣的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)持久化集群事務(wù)…

4.安裝（因?yàn)镽edis更適合在linux下使用，所以只有l(wèi)inux的安裝版本）

linux 使用的系統(tǒng)是 Centos 7.3

你可使用 虛擬機(jī)，也可已使用云服務(wù)器（學(xué)生機(jī)不貴），因?yàn)槲矣蟹?wù)器，這里就在服務(wù)器上安裝和學(xué)習(xí)Redis

①下載安裝包

http://www.redis.cn/

②加壓安裝包（提前使用xshell和xftp上傳壓縮包到服務(wù)器上）

壓縮包在 /app/目錄下

在/usr/local/ 下創(chuàng)建redis文件夾，并進(jìn)入到文件夾中

解壓壓縮包到該文件夾下

tar -zxvf /app/redis-6.0.6.tar.gz -C ./

③編譯并安裝（保證安裝了編譯環(huán)境）

沒(méi)有安裝編譯環(huán)境，需要 yum install gcc-c++

如果下面操作報(bào)錯(cuò)：需要提升GCC的版本（redis6需要5.3+）

//升級(jí)gcc到9以上

yum -y install centos-release-scl

yum -y install devtoolset-9-gcc devtoolset-9-gcc-c++ devtoolset-9-binutils

//臨時(shí)將此時(shí)的gcc版本改為9

scl enable devtoolset-9 bash

//或永久改變

echo "source /opt/rh/devtoolset-9/enable" >>/etc/profile

cd redis-6.0.6

make && make install

編譯后，默認(rèn)安裝路徑在?/usr/local/bin

④安裝系統(tǒng)服務(wù)并后臺(tái)啟動(dòng)

可能會(huì)報(bào)錯(cuò)：

解決方法：vim install_server.sh，注釋如下圖內(nèi)容

安裝系統(tǒng)服務(wù)（可以指定選項(xiàng)，下面默認(rèn)）?

cd utils

./install_server.sh

默認(rèn)的配置文件：/etc/redis/6379.conf（安裝成功后，默認(rèn)后臺(tái)自啟）

⑤開(kāi)啟redis服務(wù)

可以使用自定義的配置文件開(kāi)啟，這里使用systemctl

/redis安裝目錄/redis-server /配置文件目錄/redis.conf

# 關(guān)閉服務(wù)

/redis安裝目錄/redis-cli shutdown

systemctl start redis_6379.service

⑥客戶端連接測(cè)試

⑦設(shè)置遠(yuǎn)程連接

vim /etc/redis/6379.conf

然后重啟服務(wù)即可：?

systemctl restart redis_6379.service

⑧配置訪問(wèn)密碼

vim /etc/redis/6379.conf

重啟服務(wù)

systemctl restart redis_6379.service

客戶端連接測(cè)試

關(guān)閉連接

5.性能測(cè)試

使用自帶的redis-benchmark工具測(cè)試即可

redis-benchmark [option] [option value]

性能測(cè)試工具可選參數(shù)：

序號(hào)選項(xiàng)描述默認(rèn)值1-h指定服務(wù)器主機(jī)名127.0.0.12-p指定服務(wù)器端口63793-s指定服務(wù)器 socket4-c指定并發(fā)連接數(shù)505-n指定請(qǐng)求數(shù)100006-d以字節(jié)的形式指定 SET/GET 值的數(shù)據(jù)大小37-k1=keep alive 0=reconnect18-rSET/GET/INCR 使用隨機(jī) key, SADD 使用隨機(jī)值9-P通過(guò)管道傳輸 \ 請(qǐng)求110-q強(qiáng)制退出 redis。僅顯示 query/sec 值11—csv以 CSV 格式輸出12-l生成循環(huán)，永久執(zhí)行測(cè)試13-t僅運(yùn)行以逗號(hào)分隔的測(cè)試命令列表。14-IIdle 模式。僅打開(kāi) N 個(gè) idle 連接并等待。

測(cè)試

# 測(cè)試：100個(gè)并發(fā)連接 100000請(qǐng)求

redis-benchmark -c 100 -n 100000

6.基本知識(shí)說(shuō)明（基本命令）

如果覺(jué)得這里命令不太好看，去這個(gè)博客https://www.cnblogs.com/wlandwl/p/redis.html，或者?官網(wǎng)：http://www.redis.cn/commands.html

注意：以下的所有key都表示對(duì)應(yīng)數(shù)據(jù)類型的?鍵的名稱?； value表示存儲(chǔ)的值(除非注釋中有特殊說(shuō)明)

1.Redis 有16個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)（0~15），默認(rèn)使用第0個(gè)

可以使用?select進(jìn)行切換

2.查看數(shù)據(jù)庫(kù)大小

使用?dbsize查看數(shù)據(jù)庫(kù)大小

3.查看所有的key（當(dāng)前庫(kù)）

使用?keys *

4.清除當(dāng)前數(shù)據(jù)庫(kù)

flushdb

5.清空所有數(shù)據(jù)庫(kù)

flushall

略

6.Redis是單線程的？

Redis是很快的，官方表示，Redis是基于內(nèi)存操作，CPU不是Redis的性能瓶頸，Redis的性能瓶頸是根據(jù)機(jī)器的內(nèi)存和網(wǎng)絡(luò)的帶寬，既然可以使用單線程，就不用使用多線程。(6.0后支持多線程)

7.判斷key是否存在

exists?key

8.移除key

move?key 1 // 1表示當(dāng)前數(shù)據(jù)庫(kù)

del?key // 刪除當(dāng)前數(shù)據(jù)庫(kù)的key（可以多個(gè)）

9.設(shè)置key的過(guò)期時(shí)間

expire?key 時(shí)間 // 單位時(shí)間為s

ttl?key // 查看剩余存活時(shí)間

10.查看當(dāng)前key的類型

type?key

11.字符串追加（String）

append?key appendValue

如果當(dāng)前 key 不存在，作用相當(dāng)于 set key

12.獲取字符串長(zhǎng)度（String）

strlen?key

13.字符串i++操作（可用于閱讀量實(shí)現(xiàn)）（String）

incr?key

同理，i—

decr?key

步長(zhǎng)設(shè)置

incrby?key 步長(zhǎng)

decrby?key 步長(zhǎng)

14.字符串片段 Range （String）

getrange?key startIndex endIndex

對(duì)應(yīng)java里的substring（但是這里會(huì)endIndex是一個(gè)閉區(qū)間）特例，endIndex = -1 時(shí)，表示從startIndex 到最后

15.字符串替換 （String）

setrange?key index replaceString

對(duì)應(yīng)java里的replace注意，如果replaceString是一個(gè)字符串，那么會(huì)替換源字符串中index后replaceString長(zhǎng)度的片段，結(jié)果如下

16.特殊set設(shè)置 （String）

setex（set with expire）

setex?key 時(shí)間 value // 設(shè)置值，帶過(guò)期時(shí)間

setnx（set if not exist）

setnx?key value // 如果不存在，則設(shè)置

17.批量設(shè)置、批量獲?。ㄔ有圆僮鳎?（String）

mset?k1 v1 k2 v2 …

mget?k1 k2 …

特殊

msetnx?批量設(shè)置

18.設(shè)置高階 （String）

1）getset

getset?key value // 先get再set（如果不存在，先返回nil，在設(shè)置值；如果存在，就先返回原值，再設(shè)置新值）

19.重命名key

rename?key newName

20.返回一個(gè)隨機(jī)key

randomKey

21.手動(dòng)持久化操作

save?阻塞

SAVE 直接調(diào)用 rdbSave ，阻塞 Redis 主進(jìn)程，直到保存完成為止。在主進(jìn)程阻塞期間，服務(wù)器不能處理客戶端的任何請(qǐng)求。

bgsave?非阻塞

BGSAVE 則 fork 出一個(gè)子進(jìn)程，子進(jìn)程負(fù)責(zé)調(diào)用 rdbSave ，并在保存完成之后向主進(jìn)程發(fā)送信號(hào)，通知保存已完成。 Redis 服務(wù)器在BGSAVE 執(zhí)行期間仍然可以繼續(xù)處理客戶端的請(qǐng)求。

命令savebgsaveIO類型同步異步阻塞？是是（阻塞發(fā)生在fock()，通常非?？欤?fù)雜度O(n)O(n)優(yōu)點(diǎn)不會(huì)消耗額外的內(nèi)存不阻塞客戶端命令缺點(diǎn)阻塞客戶端命令需要fock子進(jìn)程，消耗內(nèi)存

22.獲取配置文件中用戶密碼

config get requirepass

23.設(shè)置配置文件中用戶密碼（臨時(shí)，重啟服務(wù)失效）

config set requirepass password

24.密碼認(rèn)證

auth password?設(shè)置密碼后必須認(rèn)證才能使用客戶端功能

25.關(guān)閉redis服務(wù)

shutdown

26.查看rdb文件存放的目錄

27.查看服務(wù)器的信息

info?參數(shù)

參數(shù)列表：

server: Redis服務(wù)器的一般信息clients: 客戶端的連接部分memory: 內(nèi)存消耗相關(guān)信息persistence: RDB和AOF相關(guān)信息stats: 一般統(tǒng)計(jì)replication: 主/從復(fù)制信息cpu: 統(tǒng)計(jì)CPU的消耗commandstats: Redis命令統(tǒng)計(jì)cluster: Redis集群信息keyspace: 數(shù)據(jù)庫(kù)的相關(guān)統(tǒng)計(jì)

它也可以采取以下值:

all: 返回所有信息default: 值返回默認(rèn)設(shè)置的信息

如果沒(méi)有使用任何參數(shù)時(shí)，默認(rèn)為default。

三、五大數(shù)據(jù)類型

Redis 是一個(gè)開(kāi)源（BSD許可）的，內(nèi)存中的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)存儲(chǔ)系統(tǒng)，它可以用作數(shù)據(jù)庫(kù)、緩存和消息中間件。 它支持多種類型的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，如?字符串（strings），?散列（hashes），?列表（lists），?集合（sets），?有序集合（sorted sets）?與范圍查詢，?bitmaps，?hyperloglogs?和?地理空間（geospatial）?索引半徑查詢。 Redis 內(nèi)置了?復(fù)制（replication），LUA腳本（Lua scripting），?LRU驅(qū)動(dòng)事件（LRU eviction），事務(wù)（transactions）?和不同級(jí)別的?磁盤持久化（persistence）， 并通過(guò)?Redis哨兵（Sentinel）和自動(dòng)?分區(qū)（Cluster）提供高可用性（high availability）。

單點(diǎn)登錄、

String（字符串）

略，具體看前面

使用場(chǎng)景：

計(jì)數(shù)器統(tǒng)計(jì)多單位的數(shù)量（uid:122:follow 10）粉絲數(shù)對(duì)象緩存存儲(chǔ)

List（列表）

1.從頭部/尾部插入數(shù)據(jù)，以及數(shù)據(jù)顯示

lpush?key value

rpush?key value

lrange?key 0 -1

2.從頭部/尾部移除數(shù)據(jù)

lpop?key

rpop?key

3.獲取指定索引的值

lindex?key index

4.獲取列表長(zhǎng)度

llen?key

5.移除指定的值

lrem?key count(移除的個(gè)數(shù)) element

6.列表修剪 trim

ltrim?key startIndex endIndex

7.也可以使用set

lset?key index value // 將列表中 指定index的值替換為對(duì)應(yīng)的value

需要保證key和index都存在，否則報(bào)錯(cuò)

8.插入指定的值

linsert?key before|after pivot(那個(gè)單詞后) value

9.復(fù)雜操作

1）rpoplpush

rpoplpush?source destination(newList) // 先移除source最后的元素，再將該元素添加到newList中

使用場(chǎng)景：

棧（lpush、lpop）隊(duì)列（lpush、rpop）

消息隊(duì)列阻塞隊(duì)列

Set（集合）

集合中的值不能重復(fù)（無(wú)序）

1.添加成員到集合中，并查看所有成員

sadd?key member

smembers?key

2.判定成員是否存在

sismember?key member

3.查看集合長(zhǎng)度（特別）

scard?key

4.移除指定的成員

srem?key member

5.獲取集合中的隨機(jī)成員

srandmember?key [count]

6.隨機(jī)移除成員

spop?key [count]

7.移動(dòng)集合成員到其他集合

smove?source destination member(需要移動(dòng)的成員)

8.數(shù)字集合類：

差集?sdiff?key1 ，key2 …交集（共同好友）sinter?key1，key2 …并集?sunion?key1 ，key2 …

Hash（哈希）

key-Map or key-\，value是一個(gè)Map

Hash本質(zhì)和hash沒(méi)有區(qū)別，只是value變成了Map

用戶信息保存，經(jīng)常變動(dòng)的信息，適合對(duì)象的存儲(chǔ)

1.簡(jiǎn)單存儲(chǔ)Map和獲取Map

hset?key field value [k1 v1 [k2 v2 …]]

hget?key field

2.獲取所有Map字段及值

hgetall?key

3.刪除Map中的字段

hdel?key field

4.查看Map中某字段是否存在

hexists?key field

5.獲取所有字段或者所有字段對(duì)應(yīng)的值

hkeys?key // 此處的key是Map名

hvals?key

6.增量i++

hincrby?key field value

7.不存在，就添加成功

hsetnx?key field value // field 在map中不存在就添加這個(gè)值，否則不做改變

8.適合存儲(chǔ)對(duì)象

Zset（有序集合）

在Set基礎(chǔ)上增加了一個(gè)值（用于排序的值）

存儲(chǔ)班級(jí)成績(jī)表，工資表排序，

普通消息 = 1，重要消息 = 2，帶權(quán)重進(jìn)行判斷

排行榜應(yīng)用實(shí)現(xiàn)

1.添加 和 獲取

zadd?key n value

zrange?key startIndex endIndex

2.排序?qū)崿F(xiàn)（升序和降序）

zrangebyscore?key -inf +inf [withscores] // 升序

zrange?key 0 -1

zrevrangebyscore?key +inf -inf [withscores] // 降序

zrevrange?key 0 -1

zrangebyscore?key -inf 任意值n // 升序 + 顯示區(qū)間 [-inf，n]

3.移除指定的值

zrem?key value

4.集合的長(zhǎng)度

zcard?key

5.指定區(qū)間的集合長(zhǎng)度

zcount?key startIndex endIndex

四、三種特殊數(shù)據(jù)類型

Geospatial

朋友的定位，附近的人，打車距離計(jì)算

底層是?Zset，即可以使用Zset的命令操作Geospatial

Redis3.2就支持了

1.添加地理位置

兩極無(wú)法添加經(jīng)度：-180 ~ 180（度）緯度：-85.05112878 ~ 85.05112878（度）

geoadd?key 經(jīng)度 緯度 名稱

2.獲取指定位置的地理位置

geopos?key 名稱

3.返回兩個(gè)給定位置之間的距離（直線距離）

單位：

m ：米km ：千米mi ： 英里ft ：英尺

geodist?key

4.以給定值為半徑，以經(jīng)度和維度為中心，查找

附近的人（獲得所有附近的人的地址（開(kāi)啟定位））通過(guò)半徑查詢

georadius?key 經(jīng)度 緯度 半徑 單位

5.以給定值為半徑，以成員(城市名)為中心，查找

georadiusbymember?key 成員名 半徑 單位

6.返回一個(gè)或多個(gè)位置元素的geohash表示

如果兩個(gè)字符串越相似，表示兩個(gè)地方越近

geohash?key 成員1 成員2

Hyperloglog

基數(shù)統(tǒng)計(jì)的算法

優(yōu)點(diǎn)

占用內(nèi)存是固定的，2⁶⁴不同的元素的基數(shù)，只需要12KB的內(nèi)存。（大數(shù)據(jù)情況下，有0.81%錯(cuò)誤率）

基數(shù)：集合中元素的個(gè)數(shù)（先去重），如{1,2,2,3} 其基數(shù)為3（集合去重后為1,2,3 有3個(gè)元素）

網(wǎng)頁(yè)的UV（一個(gè)人訪問(wèn)訪問(wèn)一個(gè)網(wǎng)站多次，但是還是算作一個(gè)人）

傳統(tǒng)實(shí)現(xiàn)UV：Set保存用戶的Id，然后統(tǒng)計(jì)set中的元素的數(shù)量作為標(biāo)準(zhǔn)判斷（這種需要保存大量用戶的ID）

Redis2.8.9

1.測(cè)試

創(chuàng)建一組元素 ：?pfadd?key ele1 ele2 ele3 …

統(tǒng)計(jì)對(duì)應(yīng)key的基數(shù)：pfcount?key1 [key2 …] // 多個(gè)key 就是統(tǒng)計(jì)這些key并集的基數(shù)

合并：pfmerge?destkey sourceKey1 sourceKey2 [sourceKey3 …]

Bitmaps

位存儲(chǔ)，位圖（操作二進(jìn)制）

統(tǒng)計(jì)用戶信息，活躍，不活躍！登錄、未登錄！打卡，365打卡！(兩個(gè)狀態(tài)都可以使用)

1.案例：一周打卡記錄

一周過(guò)去

setbit?key offset bit

查看單天打卡情況

getbit?key offset

統(tǒng)計(jì)所有打卡的天數(shù)

bitcount?key

五、事務(wù)

注意：Redis單條命令是保證原子性的；但是事務(wù)不保證原子性！

Redis事務(wù)沒(méi)有隔離級(jí)別的概念，所有的命令在事務(wù)中，并沒(méi)有直接被執(zhí)行，只有發(fā)起執(zhí)行命令時(shí)才執(zhí)行

Redis事務(wù)本質(zhì)：一組命令的集合，一個(gè)事務(wù)中的所有命令都會(huì)別序列化，在事務(wù)執(zhí)行過(guò)程中，會(huì)按照順序執(zhí)行！

--- 隊(duì)列 set set set 執(zhí)行 ---

一次性、順序性、排他性！執(zhí)行一些列的命令

Redis的事務(wù)：

開(kāi)啟事務(wù)（multi）命令入隊(duì)（其他命令）執(zhí)行事務(wù)（exec）

正常事務(wù)的執(zhí)行

取消事務(wù)

discard

異常執(zhí)行

1.編譯時(shí)（命令寫錯(cuò)）

整個(gè)命令隊(duì)列都不會(huì)執(zhí)行

2.運(yùn)行時(shí)

報(bào)錯(cuò)語(yǔ)句，會(huì)拋出異常；其他語(yǔ)句照樣運(yùn)行

監(jiān)控 Watch（面試常問(wèn)）

樂(lè)觀鎖：實(shí)現(xiàn)秒殺

顧名思義，很樂(lè)觀，認(rèn)為什么時(shí)候都不會(huì)出現(xiàn)問(wèn)題，所以不會(huì)加鎖?。ǜ聰?shù)據(jù)的時(shí)候去判斷一下，在此期間是否有人修改過(guò)這個(gè)數(shù)據(jù)）

獲取version更新的時(shí)候比較version

悲觀鎖

顧名思義，很悲觀，認(rèn)為什么時(shí)候都會(huì)出現(xiàn)問(wèn)題，無(wú)論做什么都會(huì)加鎖！

Redis實(shí)現(xiàn)樂(lè)觀鎖

執(zhí)行成功（單線程沒(méi)有干擾情況）

測(cè)試多線程修改值，使用watch可以當(dāng)作redis的樂(lè)觀鎖操作

演示‘

①開(kāi)啟倆個(gè)，客戶端，模擬多線程情況

②左邊支出20元（但是不執(zhí)行事務(wù)），然后右邊修改money的數(shù)值

③左邊執(zhí)行事務(wù)，發(fā)現(xiàn)執(zhí)行操作返回nil，查看money和out，發(fā)現(xiàn)事務(wù)并沒(méi)有被執(zhí)行（確實(shí)有樂(lè)觀鎖的效果）

如果修改失敗獲取最新的值就好（exec、unwatch、`discard都可以清除連接時(shí)所有的監(jiān)視）

小結(jié)

使用Redis實(shí)現(xiàn)樂(lè)觀鎖（watch監(jiān)聽(tīng)某一個(gè)key，獲取其最新的value）

在提交事務(wù)時(shí)，如果key的value沒(méi)有發(fā)生變化，則成功執(zhí)行在提交事務(wù)時(shí)，如果key的value發(fā)生了變化，則無(wú)法成功執(zhí)行

六、Jedis

1、什么是Jedis

Jedis是一個(gè)用java寫的Redis數(shù)據(jù)庫(kù)操作的客戶端，通過(guò)Jedis，可以很方便的對(duì)redis數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行操作

2、使用

①新建空maven項(xiàng)目

②導(dǎo)入依賴

redis.clients

jedis

3.3.0

com.alibaba

fastjson

1.2.70

③編碼

下面使用遠(yuǎn)程連接需要的操作：Jedis遠(yuǎn)程連接redis詳解（密碼設(shè)置、防火墻端口6379開(kāi)啟、去掉保護(hù)）_jedis忽略證書連接redis-CSDN博客

連接數(shù)據(jù)庫(kù)

public class PingTest {

public static void main(String[] args) {

// 1. new Jedis 對(duì)象

Jedis jedis = new Jedis("ip地址",6379);

// 如果設(shè)置密碼 需要認(rèn)證，沒(méi)有設(shè)置忽略下面這條語(yǔ)句

jedis.auth("密碼");

/// jedis 所有的命令(方法)都是之前學(xué)的命令

System.out.println(jedis.ping());// 測(cè)試連接

}

}

1.操作

// 連通

Jedis jedis = new Jedis("ip地址", 6379);

jedis.auth("密碼");

//基本操作

System.out.println("清空數(shù)據(jù)：" + jedis.flushAll());

System.out.println("判斷key（name）是否存在：" + jedis.exists("name"));

System.out.println("設(shè)置name的value：" + jedis.setnx("name", "liuyou"));

System.out.println("設(shè)置pwd的value：" + jedis.setnx("pwd", "密碼"));

System.out.println("打印所有的key：" + jedis.keys("*"));

System.out.println("獲取該name的value：" + jedis.get("name"));

System.out.println("刪除pwd：" + jedis.del("pwd"));

System.out.println("重命名name為username：" + jedis.rename("name", "username"));

System.out.println("打印所有的key：" + jedis.keys("*"));

System.out.println("返回當(dāng)前數(shù)據(jù)庫(kù)中key的數(shù)目：" + jedis.dbSize());

清空數(shù)據(jù)：OK

判斷key（name）是否存在：false

設(shè)置name的value：1

設(shè)置pwd的value：1

打印所有的key：[pwd, name]

獲取該name的value：liuyou

刪除pwd：1

重命名name為username：OK

打印所有的key：[username]

返回當(dāng)前數(shù)據(jù)庫(kù)中key的數(shù)目：1

?2 關(guān)閉連接

jedis.close()

1 事務(wù)

// 連通

Jedis jedis = new Jedis("IP地址", 6379);

jedis.auth("密碼");

JSONObject jsonObject = new JSONObject();

jsonObject.put("hello","world");

jsonObject.put("name","liuyou");

jsonObject.put("pwd","密碼");

String s = jsonObject.toJSONString();

jedis.flushAll();

/// 加監(jiān)聽(tīng) watch

// jedis.watch("user");

// 開(kāi)啟事務(wù)

Transaction multi = jedis.multi();

try {

multi.set("user",s);

// 其他語(yǔ)句

// 執(zhí)行事務(wù)

multi.exec();

} catch (Exception e) {

// 取消事務(wù)

multi.discard();

e.printStackTrace();

} finally {

System.out.println(jedis.get("user"));

// 關(guān)閉連接

jedis.close();

}

七、SpringBoot整合

在SpringBoot2.x之后，原來(lái)的jedis被替換為lettuce

jedis

采用的直連，多個(gè)線程操作的話，是不安全的，如果想要避免不安全，使用jedis pool連接池！BIOlettuce

采用netty，實(shí)例可以在多個(gè)線程**享，不存在線程不安全問(wèn)題，可以減少線程數(shù)據(jù)了，性能高，NIO

①新建springboot項(xiàng)目

②?RedisAutoConfiguration源碼分析

③整合測(cè)試

1、導(dǎo)入依賴

org.springframework.boot

spring-boot-starter-data-redis

2、配置Redis（application.xml）

# SpringBoot 整合Redis

spring.redis.host=xxx

spring.redis.port=6379

spring.redis.password=liuyou

3、編寫測(cè)試類

@SpringBootTest

class Redis02SpringbootApplicationTests {

@Autowired

RedisTemplate redisTemplate;

@Test

void contextLoads() {

//redisTemplate

// 1.使用redisTemplate.opsForxxx 操作對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)

// 2.可使用redisTemplate 進(jìn)行簡(jiǎn)單的key操作，如multi、move、watch、keys 等操作

/// 3.可使用獲取連接，通過(guò)連接進(jìn)行更多操作

// RedisConnection connection = redisTemplate.getConnectionFactory().getConnection();

// RedisZSetCommands redisZSetCommands = connection.zSetCommands();

// 這里只使用1.演示

ValueOperations str = redisTemplate.opsForValue();

str.set("name","liuminkai劉民鍇");

System.out.println(str.get("name"));

}

}

但是存在問(wèn)題，沒(méi)有序列化，存儲(chǔ)在Redis中的中文會(huì)被轉(zhuǎn)義，如下圖

為啥會(huì)出現(xiàn)這個(gè)情況？ RedisTemplate默認(rèn)序列化使用JDK的，我們需要使用JSON格式

如何解決？我們需要編寫自定義Redis配置類，自定義RedisTemplate

④自定義RedisTemplate

@Configuration

public class MyRedisConfig {

// 更改Key ：Object ==> String 符合日常使用

// 自己定義了一個(gè) RedisTemplate

@Bean

@SuppressWarnings("all")

public RedisTemplate redisTemplate(RedisConnectionFactory factory) {

// 我們?yōu)榱俗约洪_(kāi)發(fā)方便，一般直接使用

RedisTemplate template = new RedisTemplate();

template.setConnectionFactory(factory);

// Json序列化配置

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);

// String 的序列化

StringRedisSerializer stringRedisSerializer = new StringRedisSerializer();

// key采用String的序列化方式

template.setKeySerializer(stringRedisSerializer);

// hash的key也采用String的序列化方式

template.setHashKeySerializer(stringRedisSerializer);

// value序列化方式采用jackson

template.setValueSerializer(jackson2JsonRedisSerializer);

// hash的value序列化方式采用jackson

template.setHashValueSerializer(jackson2JsonRedisSerializer);

template.afterPropertiesSet();

return template;

}

}

自定義RedisTemplate后，再啟動(dòng)③的測(cè)試類，結(jié)果Redis中正常顯示

⑤RedisUtils工具類

日常開(kāi)發(fā)我們都不會(huì)使用原始的RedisTemplate，都會(huì)封裝一個(gè)RedisUtils工具類便于使用

package com.liuyou.utils;

import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;

import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;

import org.springframework.stereotype.Component;

import org.springframework.util.CollectionUtils;

import java.util.Map;

import java.util.Set;

import java.util.List;

import java.util.concurrent.TimeUnit;

@Component

public final class RedisUtils {

@Autowired

private RedisTemplate redisTemplate;

// =============================common============================

/**

* 指定緩存失效時(shí)間

* @param key 鍵

* @param time 時(shí)間(秒)

*/

public boolean expire(String key, long time) {

try {

if (time > 0) {

redisTemplate.expire(key, time, TimeUnit.SECONDS);

}

return true;

} catch (Exception e) {

e.printStackTrace();

return false;

}

}

/**

* 根據(jù)key 獲取過(guò)期時(shí)間

* @param key 鍵 不能為null

* @return 時(shí)間(秒) 返回0代表為永久有效

*/

public long getExpire(String key) {

return redisTemplate.getExpire(key, TimeUnit.SECONDS);

}

/**

* 判斷key是否存在

* @param key 鍵

* @return true 存在 false不存在

*/

public boolean hasKey(String key) {

try {

return redisTemplate.hasKey(key);

} catch (Exception e) {

e.printStackTrace();

return false;

}

}

/**

* 刪除緩存

* @param key 可以傳一個(gè)值 或多個(gè)

*/

@SuppressWarnings("unchecked")

public void del(String... key) {

if (key != null && key.length > 0) {

if (key.length == 1) {

redisTemplate.delete(key[0]);

} else {

redisTemplate.delete(CollectionUtils.arrayToList(key));

}

}

}

// ============================String=============================

/**

* 普通緩存獲取

* @param key 鍵

* @return 值

*/

public Object get(String key) {

return key == null ? null : redisTemplate.opsForValue().get(key);

}

/**

* 普通緩存放入

* @param key 鍵

* @param value 值

* @return true成功 false失敗

*/

public boolean set(String key, Object value) {

try {

redisTemplate.opsForValue().set(key, value);

return true;

} catch (Exception e) {

e.printStackTrace();

return false;

}

}

/**

* 普通緩存放入并設(shè)置時(shí)間

* @param key 鍵

* @param value 值

* @param time 時(shí)間(秒) time要大于0 如果time小于等于0 將設(shè)置無(wú)限期

* @return true成功 false 失敗

*/

public boolean set(String key, Object value, long time) {

try {

if (time > 0) {

redisTemplate.opsForValue().set(key, value, time, TimeUnit.SECONDS);

} else {

set(key, value);

}

return true;

} catch (Exception e) {

e.printStackTrace();

return false;

}

}

/**

* 遞增

* @param key 鍵

* @param delta 要增加幾(大于0)

*/

public long incr(String key, long delta) {

if (delta < 0) {

throw new RuntimeException("遞增因子必須大于0");

}

return redisTemplate.opsForValue().increment(key, delta);

}

/**

* 遞減

* @param key 鍵

* @param delta 要減少幾(小于0)

*/

public long decr(String key, long delta) {

if (delta < 0) {

throw new RuntimeException("遞減因子必須大于0");

}

return redisTemplate.opsForValue().increment(key, -delta);

}

// ================================Map=================================

/**

* HashGet

* @param key 鍵 不能為null

* @param item 項(xiàng) 不能為null

*/

public Object hget(String key, String item) {

return redisTemplate.opsForHash().get(key, item);

}

/**

* 獲取hashKey對(duì)應(yīng)的所有鍵值

* @param key 鍵

* @return 對(duì)應(yīng)的多個(gè)鍵值

*/

public Map hmget(String key) {

return redisTemplate.opsForHash().entries(key);

}

/**

* HashSet

* @param key 鍵

* @param map 對(duì)應(yīng)多個(gè)鍵值

*/

public boolean hmset(String key, Map map) {

try {

redisTemplate.opsForHash().putAll(key, map);

return true;

} catch (Exception e) {

e.printStackTrace();

return false;

}

}

/**

* HashSet 并設(shè)置時(shí)間

* @param key 鍵

* @param map 對(duì)應(yīng)多個(gè)鍵值

* @param time 時(shí)間(秒)

* @return true成功 false失敗

*/

public boolean hmset(String key, Map map, long time) {

try {

redisTemplate.opsForHash().putAll(key, map);

if (time > 0) {

expire(key, time);

}

return true;

} catch (Exception e) {

e.printStackTrace();

return false;

}

}

/**

* 向一張hash表中放入數(shù)據(jù),如果不存在將創(chuàng)建

*

* @param key 鍵

* @param item 項(xiàng)

* @param value 值

* @return true 成功 false失敗

*/

public boolean hset(String key, String item, Object value) {

try {

redisTemplate.opsForHash().put(key, item, value);

return true;

} catch (Exception e) {

e.printStackTrace();

return false;

}

}

/**

* 向一張hash表中放入數(shù)據(jù),如果不存在將創(chuàng)建

*

* @param key 鍵

* @param item 項(xiàng)

* @param value 值

* @param time 時(shí)間(秒) 注意:如果已存在的hash表有時(shí)間,這里將會(huì)替換原有的時(shí)間

* @return true 成功 false失敗

*/

public boolean hset(String key, String item, Object value, long time) {

try {

redisTemplate.opsForHash().put(key, item, value);

if (time > 0) {

expire(key, time);

}

return true;

} catch (Exception e) {

e.printStackTrace();

return false;

}

}

/**

* 刪除hash表中的值

*

* @param key 鍵 不能為null

* @param item 項(xiàng) 可以使多個(gè) 不能為null

*/

public void hdel(String key, Object... item) {

redisTemplate.opsForHash().delete(key, item);

}

/**

* 判斷hash表中是否有該項(xiàng)的值

*

* @param key 鍵 不能為null

* @param item 項(xiàng) 不能為null

* @return true 存在 false不存在

*/

public boolean hHasKey(String key, String item) {

return redisTemplate.opsForHash().hasKey(key, item);

}

/**

* hash遞增 如果不存在,就會(huì)創(chuàng)建一個(gè) 并把新增后的值返回

*

* @param key 鍵

* @param item 項(xiàng)

* @param by 要增加幾(大于0)

*/

public double hincr(String key, String item, double by) {

return redisTemplate.opsForHash().increment(key, item, by);

}

/**

* hash遞減

*

* @param key 鍵

* @param item 項(xiàng)

* @param by 要減少記(小于0)

*/

public double hdecr(String key, String item, double by) {

return redisTemplate.opsForHash().increment(key, item, -by);

}

// ============================set=============================

/**

* 根據(jù)key獲取Set中的所有值

* @param key 鍵

*/

public Set