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文章目录

• 👋1 NoSQL简介
• 👋2 Redis简介
• 👋2.1 Redis的应用
• 🎉2.2 Redis的下载与安装
• 🎉2.2.1 Linux环境下安装Redis
• 2.2.1.1 切换启动方式
• 🌹2.2.2 windows环境下安装Redis
• 👋2.2.1 redis核心文件
• 👋3 Redis的五大数据类型
• 👋3.1 String
• 👋3.1.1 String 类型数据的基本操作
• 👋3.1.2 String类型数据的扩展操作
• 业务场景F1a;
• 解决方案
• 👋string作为数值操作
• 业务场景：
• 解决方案：
• 👋3.1.3 string类型数据操作的注意事项
• 👋3.1.4 综合案例
• 解决方案：
• 👋3.2 hash
• 👋3.2.1 hash类型简介
• 👋3.2.2 hash类型数据的基本操作
• 👋3.2.3 hash类型数据扩展操作
• 👋3.2.4 hash类型数据操作的注意事项
• 👋3.3 list
• 👋3.3.1 list类型数据基本操作
• 👋3.3.2 list类型数据扩展操作
• 业务场景1
• 👋3.3.3 list类型数据操作注意事项
• 👋3.4 set
• 👋3.4.1 set类型数据的基本操作
• 👋3.4.2 set类型数据的扩展操作
• 业务场景1
• 业务分析
• 解决方案
• 业务场景2
• 解决方案
• 👋3.4.3 set类型数据操作的注意事项
• 业务场景1
• 解决方案
• 👋3.5 sorted_set
• 👋3.5.1 sorted_set类型数据的基本操作
• 注意
• 其他操作
• 👋3.5.2 sorted_set 业务场景
• 业务场景1
• 业务分析
• 解决方案
• 👋3.5.3 sorted_set类型数据操作的注意事项
• 👋4 Redis通用命令
• 👋4.1 key通用指令
• 👋4.2 数据库通用指令
• 解决方案
• 👋4.2.1 数据库通用操作
• 👋5 Jedis
• 👋5.1 Jedis简介
• 👋5.2 Jedis书写Hello World
• 👋5.3 Jedis常规操作演示
• 案例
• 案例：需求分析
• 代码实现
• 6.4 Jedis简易工具类

👋1 NoSql简介

即Not-Only SQL（泛指非关系型的数据库），作为关系型数据库的补充

作用

• 应对基于海量用户和海量数据前提下的数据处理问题

特征

• 可扩容，可伸缩
• 大数据量下高性能
• 灵活的数据模型
• 高可用

常见的Nosql数据库

• Redis
• memcache
• HBase
• MongoDB

👋2 Redis简介

Redis是Nosql的一种具体体现

概念：

• Redis（REmote Dlctionary Server）是用c语言开发的一个开源的高性能键值对（key-value）数据库

特征

• 数据间没有必然的关联关系
• 内部采用单线程机制进行工作
• 高性能。官方提供测试数据，50个并发执行100000个请求，读的速度是110000次/s，写的速度是81000次/s
• 多数据类型支持

  - 字符串类型	string
  - 列表类型        list
  - 散列集合        hash
  - 集合类型        set
  - 有序集合类型 sorted_set

• 持久化支持。可以进行数据灾难恢复

👋2.1 Redis的应用

🎉2.2 Redis的下载与安装

🎉2.2.1 Linux环境下安装Redis

有外网的情况下可执行如下命令

wget http://download.redis.io/releases/redis-4.0.0.tar.gz

• 执行对压缩包解压的命令

tar -xvf redis-4.0.0.tar.gz

• 进入目录

cd redis-4.0.0/

• 安装 redis

make install

显示下面这张图则代表安装成功

• 进入src目录启动redis

cd src redis-server

• 复制一个会话，执行redis-cli即可操作redis

• 切换端口启动redis服务，执行以下命令

redis-server --port <端口号>

• 同样启动redis-cli也需要切换端口，执行命令 redis-cli -p <端口号>

2.2.1.1 切换启动方式

我们在开发可以按照不同方式启动redis，切换启动方式

查看redis的conf文件

使用cat命令过滤注释与空白并把文件内容转移到我们自己的redis-6379.conf中对其进行修改

cat redis.conf | grep -v "#" |grep -v "^$" > redis-6379.conf

进入redis-6379.conf修改文件

vim redis 6379.conf

修改为以下形式

下面我们使用配置文件启动

查看是否启动

> 将redis-6379.conf移动到我们自己创建的conf文件里
> 
> 将redis-6379.conf文件复制

修改端口及日志文件名称即可

启动两个服务

🌹启动成功

🌹2.2.2 windows环境下安装Redis

在学习的初级阶段我们先在windows上安装redis，后续再在linux上进行安装

安装链接： redis安装

👋2.2.1 redis核心文件

- redis-server.exe 服务器启动命令
- redis-cli.exe 命令行客户端
- redis.windows.conf redis核心配置文件
- redis-benchmark.exe 性能测试工具
- redis-check-aof.exe AOF文件修复工具
- redis-check-dump.exe RDB文件检查工具（快照持久化文件）

启动redis：redis-server 启动命令行：redis-cli

👋3 Redis的五大数据类型

redis数据存储格式

• redis自身是一个Map，其中所有的数据都是采用key：value的形式存储
• 数据类型指的是存储的数据的类型，也就是value部分的类型，key部分永远都是字符串

我们可以和java中的对象类比着看待

👋3.1 String

👋3.1.1 String 类型数据的基本操作

• 添加/修改数据
  • set key value
• 获取数据
  • get key
• 删除数据
  • del key

• 添加/修改多个数据
  • mset key1 value1 key2 value2 …
• 获取多个数据
  • mget key1 key2…
• 获取数据字符个数
  • strlen key
• 追加信息到原始信息后部（如果原始信息存在就追加，否则新建）
  • apPEnd key value

单数据操作与多数据操作的选择之惑

首先我们需要明白一条指令的执行过程

• set指令发送需要时间
• redis执行需要时间
• 处理完毕返回需要消耗时间

单指令执行3条指令消耗的时间：3x发送+3x处理+3x返回

多指令执行3条指令的执行过程：1x发送+3x处理+1x返回

在数据量较少时，单指令与多指令并没有多少差别 但是一旦数据量上涨，多指令消耗的时间远远少于单指令

👋3.1.2 String类型数据的扩展操作

业务场景：

大型企业级应用中，分表操作是基本操作，使用多张表存储同类型数据，但是对应id必须保证统一性，不能重复。oracle数据库具有sequence设定，可以解决该问题，但是MySQL数据库并不具有类似的机制那么如何解决？

解决方案

• 设置数值数据增加指定范围的值
  • incr key
  • incrby key increment
  • incrbyfloat key increment
• 设置数值数据减少指定范围的值
  • decr key
  • decrby key increment

👋string作为数值操作

• string在redis内部存储默认就是一个字符串，当遇到增减类操作incr，decr时会转成数值型进行计算。
• redis所有操作都是**原子性**的，采用单线程处理所有业务，命令是一个一个执行的，因此无需考虑并发带来的数据影响
• 注意：胺树脂进行操作的数据，如果原始数据不能转成数值，或超越了redis数值上限范围，将报错。9223372036854775807（java中long型数据最大值，long.MAX_VALUE）

业务场景：

我们为投票的人设置news_id，并为他设置投票倒数时长，时长一到，id擦掉

解决方案：

• 设置数据具有指定的生命周期
• setex key seconds value
• psetex key milliseconds value

  

• 如果在时间之内又重新设置数据的生命周期，则之前的设置作废，按照新的生命周期来

我们得到结论 redis控制数据的生命周期，通过数据是否失效控制业务行为，适用于所有具有时效性限定控制的操作

👋3.1.3 string类型数据操作的注意事项

- 数据操作不成功的反馈与数据正常操作之间的差异
  - 表示运行结果是否成功
    - （integer）0->false 失败
    - （integer）1->true 成功
  - 表示运行结果值
    - （integer）3->3      3个
    - （integer）1->1      1个
- 数据未获取到
  - （nil）等同于null
- 数据最大存储量
  - 512MB
- 数值计算最大范围（java中的long的最大值）
  - 9223372036854775807

👋3.1.4 综合案例

主页高频访问信息显示控制，例如新浪微博大V主页显示粉丝数与微博数量

解决方案：

• 在redis中为大V用户设定用户信息，以用户主键和属性值作为key，后台设定定时刷新策略即可

  

表名+主键名+主键值+属性名来作为它的key

• 在redis中以json格式存储大V用户信息，定时刷新（也可以使用hash类型）

• redis应用于各种结构型和非结构型高热度数据访问加速

  

  

👋3.2 hash

👋3.2.1 hash类型简介

• 新的存储需求：对一系列存储的数据进行编组，方便管理，典型应用存储对象信息
• 需要的存储结构：一个存储空间保存多个键值对数据
• hash类型：底层使用哈希表结构实现数据存储

👋3.2.2 hash类型数据的基本操作

• 添加/修改数据
  • hset key field value
• 获取数据
  • hget key field
  • hgetall key
• 删除数据
  • hdel key field1 [field2]

    

• 添加/修改多个数据
  • hmset key field1 value1 field2 value2
• 获取多个数据
  • hmget key field1 field2
• 获取哈希表中字段的数量
  • hlen key
• 获取哈希表中是否存在指定的字段
  • hexists key field

👋3.2.3 hash类型数据扩展操作

• 获取哈希表中所有字段名或字段值
  • hkeys key
  • hvals key
• 设置指定字段的数值数据增加指定范围的值
  • hincrby key field increment
  • hincrbyfloat key field increment

    

👋3.2.4 hash类型数据操作的注意事项

- 1.hash类型下的value只能存储字符串，不允许存储其他数据类型，不存在嵌套现象。如果数据未获取到，对应的
  值为（nil）
- 2.每个hash可以存储2^23-1个键值对
- 3.hash类型十分贴近对象的数据存储形式，并且可以灵活添加对象属性。但hash设计初衷不是为了存储大量对象
  而设计的，切记不可滥用，更不可以将hash作为对象列表使用
- 4.hgetall操作可以获取全部属性，如果内部field过多，遍历整体数据效率就会很低，有可能成为数据访问瓶颈

hsetnx key field value

如果当前value存在则不会修改，当前value不存在则进行修改

👋3.3 list

类比java中的linkedlist

list类型

👋3.3.1 list类型数据基本操作

• 添加/修改数据
  • lpush key value1 [value2]… （从左边进）
  • rpush key value1 [value2]…（从右边进）
• 获取数据
  • lrange key start stop（不知道多少个数据时stop设置为-1，负数代表倒数第一个元素）
  • lindex key index
  • llen key
• 获取并移除数据
  • lpop key
  • rpop key
• 移除指定数据
  • lrem key count value

👋3.3.2 list类型数据扩展操作

在规定时间内获取并移除数据（现在列表里没有不代表将来没有）

• blpop key1 [key2] timeout
• brpop key1[key2] timeout

业务场景1

微信朋友圈点赞，要求按照点赞顺序显示点赞好友信息

其中count代表删除几个列表中的指定元素，例如删除3个a

由此可以看出

• redis应用于具有操作先后顺序的数据控制

👋3.3.3 list类型数据操作注意事项

• list中保存的数据都是string类型的，数据总容量是有限的，最多2^32-1个元素
• list具有索引的概念，但是操作数据时通常以队列的形式进行入队出队操作，或以栈的形式进行入栈出栈操作
• 获取全部数据操作结束索引设置为-1
• list可以对数据进行分页操作，通常第1页的信息来自于list，第2页及更多的信息通过数据库的形式加载

业务场景1

解决方案

每台服务器上的信息都由redis进行统计，保证了信息时间按顺序进行展示

由此我们可见redis应用于最新消息的展示

@H_873_1304@

👋3.4 set

类比java中的set

• 新的存储要求：存储大量的数据，在查询方面提供更高的效率
• 需要的存储结构：能够保存大量的数据，高效的内部存储机制，便于查询
• set类型：与hash存储结构完全相同，仅存储键，不存储值（nil），并且值是不允许重复的

为什么不用list的原因： list内部的数据结构是链表，查询慢，增删快，虽然能存取大量数据，但是读取效率低下

set在存储空间中的分布

👋3.4.1 set类型数据的基本操作

• 添加数据
  • sadd key member1 [member2]
• 获取全部数据
  • smembers key
• 删除数据
  • srem key member1 [member2]
• 获取集合数据总量
  • scard key
• 判断集合中是否包含指定数据
  • sismember key member

    

    

👋3.4.2 set类型数据的扩展操作

业务场景1

每位用户首次使用今日头条时会设置3项爱好的内容，但是后期为了增加用户的活跃度，兴趣点。必须让用户对其他信息类别产生兴趣，增加客户留存度，如何实现？

业务分析

• 系统分析出各个分类的最新或最热点信息条目并组织成set集合
• 随机挑选其中部分信息
• 配合用户关注信息分类中的热点信息组织成展示的全信息集合

解决方案

• 随机获取集合中指定数量的数据
  • srandmember key [count]
• 随机获取集合中的某个数据并将该数据移出集合
  • spop key

由此可以得出

• redis应用于随机推荐类信息检索，例如热点歌单推荐，热点新闻推荐，热卖旅游线路，应用app，大v推荐等

业务场景2

推荐共同关注的好友，提高用户留存率

解决方案

交、并、差集图示

求两个集合的交、并、差集

• sinter key1 [key2]

  

• sunion key1 [key2]

• sdiff key1 [key2]

求两个集合的交、并、差集并存储到指定集合中

• sinterStore destination key1 [key2]

  

• sunionstore destination key1 [key2]
• sdiffstore destination key1 [key2]

将指定数据从原始集合中移动到目标集合中

• smove source destination member

由此我们可以得到

• redis应用于同类信息的关联搜索、二度关联搜索、深度关联搜索

👋3.4.3 set类型数据操作的注意事项

• set类型不允许数据重复，如果添加的数据在set中已经存在，将只保留一份
• set虽然和hash的存储结构相同，但是无法启用hash中存储值的空间

业务场景1

集团公司共具有12000名员工，内部OA系统中具有700多个角色，3000多个业务操作，23000多种数据，每位员工具有一个或多个角色，如何快速进行业务操作的权限检验？

这里不考虑其他的，只是用redis作为校验，证明它可以做到这件事，真实开发会有其他框架完成

解决方案

校验思想1：

我们设定一个用户有两个角色，每个角色有2-3个不同权限，将用户权限通过sunionstore存储到 uid:007中，判断权限可以直接判断uid:007中是否存在，存在则有权限，不存在则无权限

校验思想2：

通过sismember 命令判断是否具有该权限

第一种思想是数据存储方提供数据，然后将校验的业务操作放到程序的业务层去进行

第二种思想是直接把要校验的数据放在数据这一端校验，直接把结果给你

第一种形式耦合度较低，分工明确，数据和业务分散开来，而第二种把业务校验的工作糅合到数据中去了
，对于redis，还是提供基础数据而非提供校验结果比较好

由此我们可以得出

redis应用于同类型不重复数据的合并操作

👋3.5 sorted_set

• 新的存储需求：数据排序有利于数据的有效展示，需要提供一种可以根据自身特征进行排序的方式
• 需要的存储结构：新的存储模型，可以保存可排序的数据
• sorted_set类型：在set的存储结构基础上添加可排序字段

score便是数据的排序特征，我们根据他对数据进行排序

👋3.5.1 sorted_set类型数据的基本操作

• 添加数据
  • zadd key score1 member1 [score2 member2]
• 获取全部数据
  • zrange key start stop [WITHSCORES] （按从小到大的顺序展示）
  • zrevrange key start stop [WITHSCORES] （按从大到小的顺序展示）
• 删除数据
  • zrem key member [member …]

对上面操作的演示

• 按条件获取数据
  • zrangebyscore key min max [WITHSCORES] [LIMIT]
  • zrevrangebyscore key max min [WITHSCORES]
• 按条件删除数据
  • zremrangebyrank key start stop （按索引删除）
  • zremrangebyscore key min max （按范围删除）

查询成绩在50-90之间的数据

查询成绩在0-99之间的前两个数据

按范围删除

按索引删除

注意

• min与max用于限定搜索查询的条件
• start与stop用于限定查询范围，作用于索引，表示开始和结束索引
• offset与count用于限定查询范围，作用于查询结果，表示开始位置和数据总量

其他操作

• 获取集合数据总量
  • zcard key
  • zcount key min max
• 集合交、并操作
  • zinterstore destination numkeys key [key …]
  • zunionstore destination numkeys key [key …]

操作演示：

sorted_set集合交集操作演示

👋3.5.2 sorted_set 业务场景

业务场景1

票选广东十大杰出青年，各类综艺选秀海选投票

各类资源网站TOP10（电影，歌曲，文档，电商，游戏等）

聊天室活跃度统计

业务分析

• 为所有参与排名的资源建立排序依据

解决方案

• 获取数据对应的索引（排名）
  • zrank key member
  • zrevrank key member
• score值获取与修改
  • zscore key member
  • zincrby key increment member

我们设置电影aa,bb,cc并对其票数进行排名，并对aa票数进行+1操作

👋3.5.3 sorted_set类型数据操作的注意事项

• score保存的数据存储空间是64位，如果是整数范围是-9007199254740992~9007199254740992
• score保存的数据也可以是一个双精度的double值，基于双精度浮点数的特征，可能会丢失精度，使用时候要慎重
• sorted_set底层存储还是基于set结构的，因此数据不能重复，如果重复添加相同的数据，score值将被反复覆盖，保留最后一次修改的结果

由此可知

• redis应用于基于时间顺序的数据操作，而不关注具体时间

  

👋4 Redis通用命令

👋4.1 key通用指令

key是一个字符串，通过key获取redis中保存的数据

• 删除指定key

  • del key

• 获取key是否存在

  • exists key

• 获取key的类型

  • type key

• 为指定key设置有效期

  • expire key seconds

  • pexpire key milliseconds （和第1个区别在于可以设置毫秒级）

  • expireat key timestamp

  • pexpireat key milliseconds-timestamp

• 获取key的有效时间

  • TTL key （如果一个key不存在，它的返回值为-2，如果key存在但是过了有效期，它的返回值为-1）
  • pttl key

• 切换key从时效性转换为永久性

  • persist key

• 查询key

  • keys pattern
  • 查询模式pattern规则

• 为key改名

  • rename key newkey
  • renamenx key newkey （如果新名称已存在则不修改）

• 对所有key排序

  • sort （排list、set、sorted_set中的元素）

• 其他key通用操作

  • help @generic

👋4.2 数据库通用指令

key的重复问题

• key是由程序员定义的
• redis在使用过程中，伴随着操作数据量的增加，会出现大量的数据以及对应的key
• 数据不区分种类，类别混杂在一起，极易出现重复或冲突

解决方案

• redis为每个服务提供有16个数据库，编号从0到15
• 每个数据库之间的数据相互独立

👋4.2.1 数据库通用操作

• 切换数据库（不切换则默认使用0号数据库）
  • select index
• 其他操作
  • quit （退出当前数据库）
  • ping （测试服务器是否连通）
  • echo message （输出信息）
• 数据移动 （将当前数据库的指定数据移动到目标数据库）
  • move key db
• 数据清除
  • dbsize （查看当前数据库有多少个key）
  • flushdb （清除当前数据）
  • flushall （清除所有数据）

    

👋5 Jedis

👋5.1 Jedis简介

Jedis是java语言与redis进行交互的工具，但是Jedis不是java语言连接redis的唯一渠道，其他渠道还有

• SPRingData Redis
• Lettuce

👋5.2 Jedis书写Hello World

第一步：创建Maven工程

第二步：引入依赖

    <dependencies>
        <dependency>
            <groupId>redis.clients</groupId>
            <artifactId>jedis</artifactId>
            <version>2.9.0</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>junit</groupId>
            <artifactId>junit</artifactId>
            <version>4.12</version>
        </dependency>
    </dependencies>

第三步：输出helloworld

    @test
    public void testJedis(){
        //连接redis
        Jedis jedis = new Jedis("127.0.0.1", 6379);
        //操作redis
        jedis.set("name","helloworld");
        String name = jedis.get("name");
        System.out.println(name);
        //关闭连接
        jedis.close();
    }

👋5.3 Jedis常规操作演示

1.测试list

    @Test
    public void testList(){
        //连接redis
        Jedis jedis = new Jedis("127.0.0.1", 6379);
        //操作redis
        jedis.lpush("list1","a","b","c");
        jedis.rpush("list1","x");
        List<String> list1 = jedis.lrange("list1", 0, -1);
        for (String s : list1) {
            System.out.println(s);
        }
        //关闭连接
        jedis.close();
    }

2.测试hash

    @Test
    public void testHash(){
        //连接redis
        Jedis jedis = new Jedis("127.0.0.1", 6379);
        //操作redis
        jedis.hset("hash1","a1","a1");
        jedis.hset("hash1","a2","a2");
        Map<String, String> hash1 =
                jedis.hgetAll("hash1");
        System.out.println(hash1);
        //关闭连接
        jedis.close();
    }

案例

案例：需求分析

代码实现

package com.wql;

import redis.clients.jedis.Jedis;
import redis.clients.jedis.exceptions.JedisDataException;

/**
 * Description
 * User:
 * Date:
 * Time:
 */
public class service {
    private String id;
    private int num;
    public service(String id,int num){
        this.id = id;
        this.num = num;
    }

    //控制单元（控制business的调用）
    public void ss(){
        //连接redis
        Jedis jedis = new Jedis("127.0.0.1", 6379);

        //业务操作
        String value = jedis.get("compid:"+id);
        try {
            if (value==null){
            jedis.setex("compid:"+id,5,Long.MAX_VALUE-num+"");
            }else {
                Long val = jedis.incr("compid:"+id);
                business(id,num-(Long.MAX_VALUE-val));
            }
        }catch (JedisDataException e){
            System.out.println("使用已经达到次数上限，请升级会员级别");
            return;
        }finally {
            //关闭jedis
            jedis.close();
        }

    }

    //业务操作
    public void business(String id,Long val){
        System.out.println("用户:"+id+"业务操作执行第"+val+"次");
    }
}

class MyThread extends Thread{
    service sc;
    public MyThread(String id,int num){
        sc = new service(id,num);
    }
    @override
    public void run() {
        while (true){
            sc.ss();
            try {
                Thread.sleep(300L);
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
        }

    }
}

class Main{
    public static void main(String[] args) {
        MyThread mt1 = new MyThread("1",10);
        MyThread mt2 = new MyThread("2",30);
        mt1.start();
        mt2.start();
    }
}

6.4 Jedis简易工具类

Jdeis本身已经提供了连接池JedisPool

• JedisPool：Jedis提供的连接池技术
  • poolconfig：连接池配置对象
  • host:redis服务地址
  • port:redis服务端口号

package com.wql.util;

import redis.clients.jedis.Jedis;
import redis.clients.jedis.JedisPool;
import redis.clients.jedis.JedisPoolConfig;

import java.util.ResourceBundle;

/**
 * Description
 * User:
 * Date:
 * Time:
 */
public class JedisUtils {
    private static JedisPool jp = null;
    private static String host;
    private static int port;
    private static int maxtotal;
    private static int maxidle;
    static {

        ResourceBundle rb = ResourceBundle.getBundle("redis");
        host = rb.getString("redis.host");
        port = Integer.parseInt(rb.getString("redis.port"));
        maxTotal = Integer.parseInt(rb.getString("redis.maxTotal"));
        maxIdle = Integer.parseInt(rb.getString("redis.maxIdle"));

        JedisPoolConfig jpc = new JedisPoolConfig();
        jpc.setMaxTotal(maxTotal);
        jpc.setMaxIdle(maxIdle);
        jp = new JedisPool(jpc,host,port);
    }
    public static Jedis getJedis(){

        return jp.getResource();
    }

    public static void main(String[] args) {
        System.out.println(getJedis());
    }
}

🙏相见即是有缘，如果对你有帮助，给博主一个免费的点赞以示鼓励把QAQ☺

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