Redis简介

Redis 是一个开源的使用 ANSI C 语言编写、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非关系型数据库(NoSQL)

Redis的特性

  1. Redis的所有操作都是原子性的,意思就是要么成功执行要么失败完全不执行。单个操作是原子性的。多个操作也支持事务,即原子性,通过MULTI和EXEC指令包起来。
  2. 性能极高 – Redis能读的速度是110000次/s,写的速度是81000次/s 。丰富的数据类型 – Redis支持二进制案例的 Strings, Lists, Hashes, Sets 及 Ordered Sets 数据类型操作。
  3. 原子 – Redis的所有操作都是原子性的,意思就是要么成功执行要么失败完全不执行。单个操作是原子性的。多个操作也支持事务,即原子性,通过MULTI和EXEC指令包起来。
  4. 丰富的特性 – Redis还支持 publish/subscribe, 通知, key 过期等等特性。

Redis的应用

  1. 会话缓存
  2. 数据缓存
  3. 排行榜/计数器
  4. 消息队列

Redis的数据类型

  • String: 字符串
  • Hash: 散列
  • List: 列表
  • Set: 集合
  • Sorted Set: 有序集合

Redis的部署

PS: 我这里是基于Mac环境,Windows环境下的同学可以安装Linux虚拟机同步进行操作。

  1. 官网下载 Stable(稳定)版本

  1. 找到下载的文件,解压并编译
tar -zxvf redis-5.0.4.tar.gz
mv redis-5.0.4 /usr/local/
cd /usr/local/redis-5.0.4/
make test

执行到这里,最好先执行一遍make test,确保编译可以通过,需要大概三分钟。

到这个就说明测试通过了。我们接着往下执行

make
cd src/
make install

执行到这里安装就算是告一段落了,接下来我们进行redis的一些配置:

vim ../redis.conf

找到136行左右的daemonize将其属性改为yes,可以让redis在后台运行,然后找到500行左右的requirepass,后面输入我们需要设置的密码,这样就可以通过密码来访问redis了。

然后我们通过指定配置文件的方式来启动redis

./redis-server ../redis.conf

执行完事儿之后,查看是否执行成功:

ps -ef | grep redis

可以看到,我们的redis已经启动成功了,然后通过rdm来访问一下:

大功告成,现在万事俱备,只欠东风。我们下面来看一下在Spring Boot中怎么使用redis吧。

在Spring Boot中的使用

Spring Boot给我们提供了现成的spring-boot-starter-data-redis,我们只需要在pom文件中将之导入即可。

		<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
</dependency>
<!-- 创建连接池 -->
<dependency>
<groupId>org.apache.commons</groupId>
<artifactId>commons-pool2</artifactId>
</dependency>

然后,我们需要在配置文件中配置一些有关redis的信息:

spring:
redis:
host: 127.0.0.1 # IP
port: 6379 # 端口号
password: 123456 # 密码
lettuce:
pool:
max-active: 8 # 连接池最大连接数
max-wait: -1ms # 连接池最大阻塞等待时间(使用负值表示没有限制)
min-idle: 0 # 连接池中的最小空闲连接
max-idle: 8 # 连接池中的最大空闲连接

接下来,我们需要对我们所需要的Redis的操作给封装到一个接口中,方便我们去调用,这里我基于接口,抽象类,实现类的结构实现了一套Redis的方法,需要的同学可以去GitHub上下载(子项目名称:viboot-rds),GitHub的地址在文末。这里仅仅贴出接口的部分方法

package com.itframe.dao;

import java.util.List;
import java.util.Map;
import java.util.Set; /**
*
*/
public interface RedisDao { /**
* 判断缓存中是否有对应的value
*
* @param key
* @return boolean
*/
public boolean existsKey(Object key); /**
* 根据key获取key列表(key值可为模糊匹配---taskInfo:taskDetail:* <---> *代表任意字符)
*
* @param pattern
* @return Set<Object>
*/
public Set<Object> keys(Object pattern); /**
* 根据key删除对应的value
*
* @param key
*/
public boolean delete(Object key); /**
* 根据key获取个数
*
* @param key
*/
public int count(Object key); /**
* 批量删除对应的value
*
* @param keys
*/
public void delete(String[] keys); /**
* 批量删除key(key值可为模糊匹配---taskInfo:taskDetail:* <---> *代表任意字符)
*
* @param pattern
*/
public long deletePattern(Object pattern); /**
* 批量删除对应的value
*
* @param keys
*/
public long delete(Set<Object> keys); /**
* 写入缓存(操作字符串)
*
* @param key
* @param value
* @return boolean
*/
public boolean vSet(Object key, Object value); /**
* 写入缓存设置时效时间(操作字符串)
*
* @param key
* @param value
* @return boolean
*/
public boolean vSet(Object key, Object value, Long expireTime); /**
* 更新写入缓存设置时效时间(操作字符串)
*
* @param key
* @return boolean
*/
public boolean vSetUpdate(Object key, Long expireTime); /**
* 读取缓存(操作字符串)
*
* @param key
* @return Object
*/
public Object vGet(Object key); /**
* 哈希 添加(操作hash)
*
* @param key
* @param hashKey
* @param value
*/
public void hmSet(Object key, Object hashKey, Object value); /**
* 哈希 添加(操作hash)
*
* @param key
* @param map
*/
public void hmSetAll(Object key, Map<Object, Object> map); /**
* 哈希获取数据(操作hash)
*
* @param key
* @return Map<Object, Object>
*/
public Map<Object, Object> hmGet(Object key); /**
* 哈希获取数据(操作hash)
*
* @param key
* @param hashKey
* @return Object
*/
public Object hmGet(Object key, Object hashKey); /**
* 哈希删除数据(操作hash)
*
* @param key
* @param hashKey
* @return Object
*/
public Object hmDel(Object key, Object hashKey); }

抽象类中我们进行了RedisTemplate的初始化以及序列化:

public abstract class AbstractBaseRedisDao<K, V> {

	@Resource(name = "redisTemplate")
protected RedisTemplate<K, V> redisTemplate; /**
* 设置redisTemplate
*
* @param redisTemplate
*/
public void setRedisTemplate(RedisTemplate<K, V> redisTemplate) {
this.redisTemplate = redisTemplate;
} /**
* 获取 RedisSerializer
*/
protected RedisSerializer<String> getRedisSerializer() {
return redisTemplate.getStringSerializer();
}
}

在实现类中我们通过操作RestTemplate来实现接口中的方法~

Redis缓存实战

首先,我们如果想在Spring Boot项目中启用缓存,需要在启动类上加上注解@EnableCaching,这个是重点,要记住了!

首先介绍一下注解三剑客:@Cacheable @CachePut@CacheEvict

  • @Cacheable:主要针对方法配置,能够根据方法的请求参数对其进行缓存,常用于查询操作
  • @CachePut:主要针对方法配置,能够根据方法的请求参数对其进行缓存,常用于修改操作
  • @CacheEvict:清空缓存,主要用于删除操作。

下面我们来看一下用法:


/**
* value: 缓存的名称
* key: 缓存的键
* return 缓存的值
*/
@Override
@Cacheable(value = "users", key = "#id")
public UserDO findOne(Long id) {
// 如果我们第二次访问的时候,控制台没有打印出这句话说明是从缓存中取出
log.info("From MYSQL");
return userMapper.get(id);
} @Override
@CachePut(value = "users", key = "#userDO.id")
public UserDO update(UserDO userDO) {
// 执行之后,再次访问findOne的时候,应当没有打印出“From MySQL”,且返回的是我们修改后的值,说明这一步缓存成功
if (userMapper.update(userDO) > 0) {
return userMapper.get(userDO.getId());
}
return null;
} @Override
@CacheEvict(value = "users", key = "#id")
public int delete(Long id) {
// 执行之后去rdm中查看即可
return userMapper.delete(id);
}

测试1

第一次访问findOne

第二次访问findOne:

仍然是刚刚的结果,但是控制台没有打印出任何东西,说明缓存成功


测试2

调用update后再次调用findOne:

可以看出信息已被修改且未访问数据库


测试3

访问delete,查看rdm:

说明删除成功~

源码地址

Github

Gitee

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