基础篇Redis 1.Redis简单介绍 Redis是一种键值型的NoSql数据库，这里有两个关键字：
其中键值型 ，是指Redis中存储的数据都是以key.value对的形式存储，而value的形式多种多样，可以是字符串.数值.甚至json：
而NoSql则是相对于传统关系型数据库而言，有很大差异的一种数据库。
对于存储的数据，没有类似Mysql那么严格的约束，比如唯一性，是否可以为null等等，所以我们把这种松散结构的数据库，称之为NoSQL数据库。
3.初始Redis 3.1.认识NoSQL NoSql 可以翻译做Not Only Sql（不仅仅是SQL），或者是No Sql（非Sql的）数据库。是相对于传统关系型数据库而言，有很大差异的一种特殊的数据库，因此也称之为非关系型数据库 。
3.1.1.结构化与非结构化 传统关系型数据库是结构化数据，每一张表都有严格的约束信息：字段名.字段数据类型.字段约束等等信息，插入的数据必须遵守这些约束：
而NoSql则对数据库格式没有严格约束，往往形式松散，自由。
可以是键值型：
也可以是文档型：
甚至可以是图格式：
3.1.2.关联和非关联 传统数据库的表与表之间往往存在关联，例如外键：
而非关系型数据库不存在关联关系，要维护关系要么靠代码中的业务逻辑，要么靠数据之间的耦合：
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 { id: 1, name: "张三", orders: [ { id: 1, item: { id: 10, title: "荣耀6", price: 4999 } }, { id: 2, item: { id: 20, title: "小米11", price: 3999 } } ] }
此处要维护“张三”的订单与商品“荣耀”和“小米11”的关系，不得不冗余的将这两个商品保存在张三的订单文档中，不够优雅。还是建议用业务来维护关联关系。
3.1.3.查询方式 传统关系型数据库会基于Sql语句做查询，语法有统一标准；
而不同的非关系数据库查询语法差异极大，五花八门各种各样。
3.1.4.事务 传统关系型数据库能满足事务ACID的原则。
而非关系型数据库往往不支持事务，或者不能严格保证ACID的特性，只能实现基本的一致性。
3.1.5.总结 除了上述四点以外，在存储方式.扩展性.查询性能上关系型与非关系型也都有着显著差异，总结如下：
存储方式
关系型数据库基于磁盘进行存储，会有大量的磁盘IO，对性能有一定影响
非关系型数据库，他们的操作更多的是依赖于内存来操作，内存的读写速度会非常快，性能自然会好一些
扩展性
关系型数据库集群模式一般是主从，主从数据一致，起到数据备份的作用，称为垂直扩展。
非关系型数据库可以将数据拆分，存储在不同机器上，可以保存海量数据，解决内存大小有限的问题。称为水平扩展。
关系型数据库因为表之间存在关联关系，如果做水平扩展会给数据查询带来很多麻烦
3.2.认识Redis Redis诞生于2009年全称是Re mote D ictionary S erver 远程词典服务器，是一个基于内存的键值型NoSQL数据库。
特征 ：
键值（key-value）型，value支持多种不同数据结构，功能丰富
单线程，每个命令具备原子性
低延迟，速度快（基于内存.IO多路复用.良好的编码）。
支持数据持久化
支持主从集群.分片集群
支持多语言客户端
作者 ：Antirez
Redis的官方网站地址：https://redis.io/
3.3.安装Redis 大多数企业都是基于Linux服务器来部署项目，而且Redis官方也没有提供Windows版本的安装包。因此课程中我们会基于Linux系统来安装Redis.
此处选择的Linux版本为CentOS 7.
3.3.1.依赖库 Redis是基于C语言编写的，因此首先需要安装Redis所需要的gcc依赖：
3.3.2.上传安装包并解压 然后将课前资料提供的Redis安装包上传到虚拟机的任意目录：
例如，我放到了/usr/local/src 目录：
解压缩：
1 tar -xzf redis-6.2.6.tar.gz
解压后：
进入redis目录：
运行编译命令：
如果没有出错，应该就安装成功了。
默认的安装路径是在 /usr/local/bin目录下：
该目录已经默认配置到环境变量，因此可以在任意目录下运行这些命令。其中：
redis-cli：是redis提供的命令行客户端
redis-server：是redis的服务端启动脚本
redis-sentinel：是redis的哨兵启动脚本
3.3.3.启动 redis的启动方式有很多种，例如：
3.3.4.默认启动 安装完成后，在任意目录输入redis-server命令即可启动Redis：
如图：
这种启动属于前台启动，会阻塞整个会话窗口，窗口关闭或者按下CTRL + C则Redis停止。不推荐使用。
3.3.5.指定配置启动 如果要让Redis以后台方式启动，则必须修改Redis配置文件，就在我们之前解压的redis安装包下（/usr/local/src/redis-6.2.6），名字叫redis.conf：
我们先将这个配置文件备份一份：
1 cp redis.conf redis.conf.bck
然后修改redis.conf文件中的一些配置：
1 2 3 4 5 6 bind 0.0.0.0 daemonize yes requirepass 123321
Redis的其它常见配置：
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 port 6379 dir . databases 1 maxmemory 512mb logfile "redis.log"
启动Redis：
1 2 3 4 cd /usr/local /src/redis-6.2.6redis-server redis.conf
停止服务：
1 2 3 redis-cli -u 123321 shutdown
3.3.6.开机自启 我们也可以通过配置来实现开机自启。
首先，新建一个系统服务文件：
1 vi /etc/systemd/system/redis.service
内容如下：
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 [Unit] Description=redis-server After=network.target [Service] Type=forking ExecStart=/usr/local/bin/redis-server /usr/local/src/redis-6.2.6/redis.conf PrivateTmp=true [Install] WantedBy=multi-user.target
然后重载系统服务：
现在，我们可以用下面这组命令来操作redis了：
1 2 3 4 5 6 7 8 systemctl start redis systemctl stop redis systemctl restart redis systemctl status redis
执行下面的命令，可以让redis开机自启：
3.4.Redis桌面客户端 安装完成Redis，我们就可以操作Redis，实现数据的CRUD了。这需要用到Redis客户端，包括：
3.4.1.Redis命令行客户端 Redis安装完成后就自带了命令行客户端：redis-cli，使用方式如下：
1 redis-cli [options] [commonds]
其中常见的options有：
-h 127.0.0.1：指定要连接的redis节点的IP地址，默认是127.0.0.1-p 6379：指定要连接的redis节点的端口，默认是6379-a 123321：指定redis的访问密码
其中的commonds就是Redis的操作命令，例如：
ping：与redis服务端做心跳测试，服务端正常会返回pong
不指定commond时，会进入redis-cli的交互控制台：
3.4.2.图形化桌面客户端 GitHub上的大神编写了Redis的图形化桌面客户端，地址：https://github.com/uglide/RedisDesktopManager
不过该仓库提供的是RedisDesktopManager的源码，并未提供windows安装包。
在下面这个仓库可以找到安装包：https://github.com/lework/RedisDesktopManager-Windows/releases
3.4.3.安装 在课前资料中可以找到Redis的图形化桌面客户端：
解压缩后，运行安装程序即可安装：
安装完成后，在安装目录下找到rdm.exe文件：
双击即可运行：
3.4.4.建立连接 点击左上角的连接到Redis服务器按钮：
在弹出的窗口中填写Redis服务信息：
点击确定后，在左侧菜单会出现这个链接：
点击即可建立连接了。
Redis默认有16个仓库，编号从0至15. 通过配置文件可以设置仓库数量，但是不超过16，并且不能自定义仓库名称。
如果是基于redis-cli连接Redis服务，可以通过select命令来选择数据库：
4.Redis常见命令 4.1 Redis数据结构介绍 Redis是一个key-value的数据库，
==key(一般是String类型)，value(多种多样)==：
可以通过Help命令来帮助我们去查看命令
4.2 Redis 通用命令 通用指令是部分数据类型的，都可以使用的指令，常见的有：
==keys== pattern：查看符合模板的所有key
==del== key [key…]：删除指定的key(可以多个)
==exists== key [key…]：判断key是否存在
==expire== key seconds ：给一个key设置有效期，有效期到期时该key会被自动删除
==ttl== key：查看一个KEY的剩余有效期
通过help [command] 可以查看一个命令的具体用法，例如：
课堂代码如下
1 2 3 4 5 6 7 8 9 127.0.0.1:6379> keys * 1) "name" 2) "age" 127.0.0.1:6379> 127.0.0.1:6379> keys a* 1) "age" 127.0.0.1:6379>
贴心小提示：在生产环境下，不推荐使用keys 命令，因为这个命令在key过多的情况下，效率不高(模糊匹配)
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 127.0.0.1:6379> help del DEL key [key ...] summary: Delete a key since: 1.0.0 group: generic 127.0.0.1:6379> del name (integer ) 1 127.0.0.1:6379> keys * 1) "age" 127.0.0.1:6379> MSET k1 v1 k2 v2 k3 v3 OK 127.0.0.1:6379> keys * 1) "k3" 2) "k2" 3) "k1" 4) "age" 127.0.0.1:6379> del k1 k2 k3 k4 (integer ) 3 127.0.0.1:6379> 127.0.0.1:6379> keys * 1) "age" 127.0.0.1:6379>
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 127.0.0.1:6379> help EXISTS EXISTS key [key ...] summary: Determine if a key exists since: 1.0.0 group: generic 127.0.0.1:6379> exists age (integer ) 1 127.0.0.1:6379> exists name (integer ) 0
贴心小提示 ：内存非常宝贵，对于一些数据，我们应当给他一些过期时间，当过期时间到了之后，他就会自动被删除~
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 127.0.0.1:6379> expire age 10 (integer ) 1 127.0.0.1:6379> ttl age (integer ) 8 127.0.0.1:6379> ttl age (integer ) -2 127.0.0.1:6379> keys * (empty list or set ) 127.0.0.1:6379> set age 10 OK 127.0.0.1:6379> ttl age (integer ) -1
4.3 Redis命令-String命令(三种格式) String类型，也就是字符串类型，是Redis中最简单的存储类型。
其value是字符串，不过根据字符串的格式不同，又可以分为3类：
string：普通字符串
int：整数类型，可以做自增.自减操作
float：浮点类型，可以做自增.自减操作
String的常见命令有：
添加/获取值 ：
SET(==set==) key value：添加或者修改已经存在的一个String类型的键值对【可以新增/也可以修改】
GET(==get==) key：根据key获取String类型的value
MSET(==mset)== key value [key value]：批量添加多个String类型的键值对
MGET(==mget)== key[key]：根据多个key获取多个String类型的value
自增/自减 [整数型可以incr/incrby，而浮点型只能incrbyfloat]
INCR(==incr)== key：让一个整型的key自增1，并返回自增完的结果
INCRBY(==incrby)== key increment:让一个整型的key自增(步长)，返回自增完的结果，例如：incrby num 2 让num值自增2
INCRBYFLOAT(==incrbyfloat)== key increment：让一个浮点类型的数字自增(步长)，并返回自增完的结果
添加键值对
SETNX(==setnx)== key value：(只有key不存在)添加一个String类型的键值对，否则不执行【只有新增效果】
SETEX(==setex)== key seconds value：添加一个String类型的键值对 + 指定有效期 【set +expire】
贴心小提示 ：以上命令除了INCRBYFLOAT 都是常用命令
SET 和GET: 如果key不存在则是新增，如果存在则是修改
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 127.0 .0 .1 :6379 > set name Rose OK 127.0 .0 .1 :6379 > get name "Rose" 127.0 .0 .1 :6379 > set name Jack OK 127.0 .0 .1 :6379 > get name"Jack"
1 2 3 4 5 6 7 8 9 127.0 .0 .1 :6379 > MSET k1 v1 k2 v2 k3 v3OK 127.0 .0 .1 :6379 > MGET name age k1 k2 k31 ) "Jack" 2 ) "10" 3 ) "v1" 4 ) "v2" 5 ) "v3"
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 127.0 .0 .1 :6379 > get age "10" 127.0 .0 .1 :6379 > incr age (integer) 11 127.0 .0 .1 :6379 > get age "11" 127.0 .0 .1 :6379 > incrby age 2 (integer) 13 127.0 .0 .1 :6379 > incrby age 2 (integer) 15 127.0 .0 .1 :6379 > incrby age -1 (integer) 14 127.0 .0 .1 :6379 > incrby age -2 (integer) 12 127.0 .0 .1 :6379 > DECR age (integer) 11 127.0 .0 .1 :6379 > get age "11"
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 127.0 .0 .1 :6379 > help setnx SETNX key value summary: Set the value of a key, only if the key does not exist since: 1.0 .0 group: string 127.0 .0 .1 :6379 > set name Jack OK 127.0 .0 .1 :6379 > setnx name lisi (integer) 0 127.0 .0 .1 :6379 > get name "Jack" 127.0 .0 .1 :6379 > setnx name2 lisi (integer) 1 127.0 .0 .1 :6379 > get name2 "lisi"
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 127.0.0.1:6379> setex name 10 jack 【setex key seconds value】 OK 127.0.0.1:6379> ttl name (integer ) 8 127.0.0.1:6379> ttl name (integer ) 7 127.0.0.1:6379> ttl name (integer ) 5
4.4 Redis命令-Key的层级结构(区分相同名称) 我们可以通过给key==添加前缀 ==加以区分，不过这个前缀不是随便加的，有一定的规范：
Redis的key允许有多个单词形成层级结构，多个单词之间用’==:==’隔开，格式如下：
这个格式并非固定，也可以根据自己的需求来删除或添加词条。
例如我们的项目名称叫 heima，有user和product两种不同类型的数据，我们可以这样定义key：
如果Value是一个Java对象 –> 序列化为JSON字符串后存储：
KEY VALUE
heima:user:1
{“id”:1, “name”: “Jack”, “age”: 21}
heima:product:1
{“id”:1, “name”: “小米11”, “price”: 4999}
一旦我们向redis采用这样的方式存储，那么在可视化界面中，redis会以层级结构来进行存储，形成类似于这样的结构，更加方便Redis获取数据
4.5 Redis命令-Hash命令(类似HashMap) Hash类型，也叫散列，其value是一个无序字典，类似于Java中的HashMap结构。
String结构是将对象序列化为JSON字符串后存储，当需要修改对象某个字段时很不方便：
Hash结构可以将对象中的每个字段独立存储，可以针对单个字段做CRUD(更加灵活)：
Hash类型的常见命令 (==h/hm+ String操作==) –[field-value就像集合的key-value键值对]
hset(==hset)== key field value：添加/修改一个key的键值对field-value
HGET(==hget)== key field：获取一个key的键值对中field值
HMSET(==hmset==) key field value [field value…]：批量添加key的多个键值对field-value[添加name/age/id]
HMGET(==hmget==) key field [field …]：批量获取key的多个键值对field-value[获取name/age/id]
关于value里面的相关值操作：
HGETALL(==hgetall==) key：获取一个key中的所有的field和value 【获取所有key-value键值对】
HKEYS(==hkeys==) key ：获取一个key中的所有的field 【获取所有key】
HVALS(==hvals==) key：获取一个key中的所有的field的value 【获取所有value】
HINCRBY(==hincrby==) key field increment:让一个key的field值自增(步长)
HSETNX(==hsetnx==) key field value：(只有field不存在)添加一个key的键值对field-value，否则不执行
贴心小提示 ：哈希结构也是我们以后实际开发中常用的命令哟
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 127.0 .0 .1 :6379 > HSET heima:user:3 name Lucy(integer) 1 127.0 .0 .1 :6379 > HSET heima:user:3 age 21 (integer) 1 127.0 .0 .1 :6379 > HSET heima:user:3 age 17 (integer) 0 127.0 .0 .1 :6379 > HGET heima:user:3 name "Lucy" 127.0 .0 .1 :6379 > HGET heima:user:3 age"17"
1 2 3 4 5 6 7 8 127.0 .0 .1 :6379 > HMSET heima:user:4 name HanMeiMeiOK 127.0 .0 .1 :6379 > HMSET heima:user:4 name LiLei age 20 sex manOK 127.0 .0 .1 :6379 > HMGET heima:user:4 name age sex1 ) "LiLei" 2 ) "20" 3 ) "man"
1 2 3 4 5 6 7 127.0 .0 .1 :6379 > HGETALL heima:user:4 1 ) "name" 2 ) "LiLei" 3 ) "age" 4 ) "20" 5 ) "sex" 6 ) "man"
1 2 3 4 5 6 7 8 127.0 .0 .1 :6379 > HKEYS heima:user:4 1 ) "name" 2 ) "age" 3 ) "sex" 127.0 .0 .1 :6379 > HVALS heima:user:4 1 ) "LiLei" 2 ) "20" 3 ) "man"
1 2 3 4 5 6 7 8 127.0 .0 .1 :6379 > HINCRBY heima:user:4 age 2 (integer) 22 127.0 .0 .1 :6379 > HVALS heima:user:4 1 ) "LiLei" 2 ) "22" 3 ) "man" 127.0 .0 .1 :6379 > HINCRBY heima:user:4 age -2 (integer) 20
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 127.0 .0 .1 :6379 > HSETNX heima:user4 sex woman(integer) 1 127.0 .0 .1 :6379 > HGETALL heima:user:3 1 ) "name" 2 ) "Lucy" 3 ) "age" 4 ) "17" 127.0 .0 .1 :6379 > HSETNX heima:user:3 sex woman(integer) 1 127.0 .0 .1 :6379 > HGETALL heima:user:3 1 ) "name" 2 ) "Lucy" 3 ) "age" 4 ) "17" 5 ) "sex" 6 ) "woman"
4.6 Redis命令-List命令(类似LinkedList) Redis中的List类型与Java中的LinkedList类似，可以看做是一个==双向链表结构==(支持正向检索和反向检索)
特征也与LinkedList类似：
常用来存储一个有序数据，例如：朋友圈点赞列表，评论列表等。
List的常见命令有： ** **【left左侧队头 right右侧队尾】
LPUSH(==lpush==) key element … ：向列表左侧插入一个或多个元素
LPOP(==lpop==) key：移除并返回列表左侧的第一个元素，没有则返回nil
RPUSH(==rpush==) key element … ：向列表右侧插入一个或多个元素
RPOP(==rpop==) key：移除并返回列表右侧的第一个元素
LRANGE(==lrange==) key star end：返回一段角标范围内的所有元素 [角标从0开始]
BLPOP(==blpop==)和BRPOP(==brpop==)：与LPOP和RPOP类似 (等待指定时间) 而不是直接返回nil 【阻塞 】
1 2 3 4 127.0 .0 .1 :6379 > LPUSH users 1 2 3 (integer) 3 127.0 .0 .1 :6379 > RPUSH users 4 5 6 (integer) 6
1 2 3 4 127.0 .0 .1 :6379 > LPOP users"3" 127.0 .0 .1 :6379 > RPOP users"6"
1 2 3 127.0 .0 .1 :6379 > LRANGE users 1 2 1 ) "1" 2 ) "4"
4.7 Redis命令-Set命令(类似HashSet) Redis的Set结构与Java中的HashSet类似，可以看做是一个value为null的HashMap。因为也是一个hash表，因此具备与HashSet类似的特征：
无序
元素不可重复
查找快
支持交集.并集.差集等功能
Set类型的常见命令
SADD(==sadd==) key member1 … ：向set中添加一个或多个元素 【s + add】
SREM(==srem==) key member … : 移除set中的指定元素 【s + rem】
SCARD(==scard==) key： 返回set中元素的个数 【s + card】
判断set集合是否有某一个元素
SISMEMBER(==sismember==) key member：判断一个元素是否存在于set中 【s + ismember】
SMEMBERS(==smembers==)：获取set中的所有元素 【 s + members】
两个set集合的交集/并集/差集
SINTER(==sinter==) key1 key2 … ：求key1与key2的交集 【s + inter】
SDIFF(==sdiff==) key1 key2 … ：求key1与key2的差集 【s + diff】
SUNION(==sunion==) key1 key2 ..：求key1和key2的并集 【s + union 】
例如两个集合：s1和s2:
求交集：SINTER s1 s2
求s1与s2的不同：SDIFF s1 s2
具体命令
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 127.0 .0 .1 :6379 > sadd s1 a b c(integer) 3 127.0 .0 .1 :6379 > smembers s11 ) "c" 2 ) "b" 3 ) "a" 127.0 .0 .1 :6379 > srem s1 a(integer) 1 127.0 .0 .1 :6379 > SISMEMBER s1 a(integer) 0 127.0 .0 .1 :6379 > SISMEMBER s1 b(integer) 1 127.0 .0 .1 :6379 > SCARD s1(integer) 2
案例
将下列数据用Redis的Set集合来存储：
张三的好友有：李四.王五.赵六 sadd zhangsan lisi wangwu zhaoliu
李四的好友有：王五.麻子.二狗 sadd lisi wangwu mazi ergou
利用Set的命令实现下列功能：
计算张三的好友有几人 scard zhangsan
计算张三和李四有哪些共同好友 sinter zhangsan lisi
查询哪些人是张三的好友却不是李四的好友 sdiff zhangsan lisi
查询张三和李四的好友总共有哪些人 sunion zhangsan lisi
判断李四是否是张三的好友 sismember zhangsan lisi
判断张三是否是李四的好友 sismember lisi zhangsan
将李四从张三的好友列表中移除 srem zhangsan lisi
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 127.0 .0 .1 :6379 > SADD zs lisi wangwu zhaoliu(integer) 3 127.0 .0 .1 :6379 > SADD ls wangwu mazi ergou(integer) 3 127.0 .0 .1 :6379 > SCARD zs(integer) 3 127.0 .0 .1 :6379 > SINTER zs ls1 ) "wangwu" 127.0 .0 .1 :6379 > SDIFF zs ls1 ) "zhaoliu" 2 ) "lisi" 127.0 .0 .1 :6379 > SUNION zs ls1 ) "wangwu" 2 ) "zhaoliu" 3 ) "lisi" 4 ) "mazi" 5 ) "ergou" 127.0 .0 .1 :6379 > SISMEMBER zs lisi(integer) 1 127.0 .0 .1 :6379 > SISMEMBER ls zhangsan(integer) 0 127.0 .0 .1 :6379 > SREM zs lisi(integer) 1 127.0 .0 .1 :6379 > SMEMBERS zs1 ) "zhaoliu" 2 ) "wangwu"
4.8 Redis命令-SortedSet类型(类似于TreeSet) Redis的SortedSet是一个==可排序的set集合==，与Java中的TreeSet有些类似，但底层数据结构却差别很大。SortedSet中的每一个元素都带有一个score属性，可以基于score属性对元素排序，底层的实现是一个跳表（SkipList）加 hash表。
SortedSet具备下列特性：
因为SortedSet的可排序特性，经常被用来实现排行榜这样的功能。
SortedSet的常见命令有： z+操作
ZADD(==zadd==) key score member：添加一个或多个元素到sorted set ，如果已经存在则更新其score值 【z + add 】
ZREM(==zrem==) key member：删除sorted set中的一个指定元素 【z +rem】
获取单个member的属性值
ZSCORE(==zscore==) key member : 获取key中的指定元素member的score值 【z +score】
ZRANK(==zrank==) key member：获取key中的指定元素member的排名 【z+ rank】
获取整个key的所有值
ZCARD(==zcard==) key：获取key中的元素个数 【z +card】
ZCOUNT(==zcount==) key min max：统计score值在[min,max]的所有元素的个数 【z +count】
ZINCRBY(==zincrby==) key increment member：让sorted set中的指定元素自增(步长) 【z +incrby】
按照score排序：
ZRANGE(==zrange==) key min max：score排序后，获取排名 (min,max)的元素 【z +range】
ZRANGEBYSCORE(==zrangebyscore==) key min max：score排序后，获取score( min,max)范围内元素 【z + rangebyscore 】
两个set集合之间的并/交/差集：
ZDIFF(==zdiff==) .ZINTER(==zinter==) .ZUNION(==zunion==) ：求差集.交集.并集 【z + diff/inter/union】
注意：所有的排名默认都是升序，如果要降序则在命令的Z后面添加REV即可，例如：
升序 获取sorted set 中的指定元素的排名：ZRANK(zrank) key member降序 获取sorted set 中的指定元素的排名：ZREVRANK(zrevrank) key memeber
案例:
案例代码：
5.Java客户端-Jedis 在Redis官网中提供了各种语言的客户端，地址：https://redis.io/docs/clients/
其中Java客户端也包含很多：
标记为❤的就是推荐使用的java客户端，包括：
Jedis和Lettuce：这两个主要是提供了Redis命令对应的API，方便我们操作Redis，而SpringDataRedis又对这两种做了抽象和封装，因此我们后期会直接以SpringDataRedis来学习。
Redisson：是在Redis基础上实现了分布式的可伸缩的java数据结构，例如Map.Queue等，而且支持跨进程的同步机制：Lock.Semaphore等待，比较适合用来实现特殊的功能需求。
5.1 Jedis连接(不推荐) 入门案例详细步骤
案例分析：
0）创建工程：
1）引入依赖：
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 <dependency > <groupId > redis.clients</groupId > <artifactId > jedis</artifactId > <version > 5.0.0</version > </dependency > <dependency > <groupId > org.junit.jupiter</groupId > <artifactId > junit-jupiter</artifactId > <version > 5.7.0</version > <scope > test</scope > </dependency >
2）建立连接
新建一个单元测试类，内容如下：
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 private Jedis jedis;@BeforeEach void setUp () jedis = JedisConnectionFactory.getJedis(); jedis.auth("123321" ); jedis.select(0 ); }
3）测试：
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 @Test void testString () String result = jedis.set("name" , "虎哥" ); System.out.println("result = " + result); String name = jedis.get("name" ); System.out.println("name = " + name); } @Test void testHash () jedis.hset("user:1" , "name" , "Jack" ); jedis.hset("user:1" , "age" , "21" ); Map<String, String> map = jedis.hgetAll("user:1" ); System.out.println(map); }
4）释放资源
1 2 3 4 5 6 @AfterEach void tearDown () if (jedis != null ) { jedis.close(); } }
5.2 Jedis连接池(推荐) Jedis本身是线程不安全的，并且频繁的创建和销毁连接会有性能损耗，因此我们推荐大家使用Jedis连接池代替Jedis的直连方式
有关池化思想，并不仅仅是这里会使用，很多地方都有，比如说我们的数据库连接池，比如我们tomcat中的线程池，这些都是池化思想的体现。
5.2.1.创建Jedis的连接池 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 public class JedisConnectionFacotry private static final JedisPool jedisPool; static { JedisPoolConfig poolConfig = new JedisPoolConfig(); poolConfig.setMaxTotal(8 ); poolConfig.setMaxIdle(8 ); poolConfig.setMinIdle(0 ); poolConfig.setMaxWaitMillis(1000 ); jedisPool = new JedisPool(poolConfig, "192.168.150.101" ,6379 ,1000 ,"123321" ); } public static Jedis getJedis () return jedisPool.getResource(); } }
代码说明：
5.2.2.改造原始代码 代码说明:
1.在我们完成了使用工厂设计模式来完成代码的编写之后，我们在获得连接时，就可以通过工厂来获得。
，而不用直接去new对象，降低耦合，并且使用的还是连接池对象。
2.当我们使用了连接池后，当我们关闭连接其实并不是关闭，而是将Jedis还回连接池的。
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 @BeforeEach void setUp () jedis = JedisConnectionFacotry.getJedis(); jedis.select(0 ); } @AfterEach void tearDown () if (jedis != null ) { jedis.close(); } }
6.Java客户端-SpringDataRedis(Spring整合) SpringData是Spring中数据操作的模块，包含对各种数据库的集成，其中对Redis的集成模块就叫做SpringDataRedis，官网地址：https://spring.io/projects/spring-data-redis
提供了对不同Redis客户端的整合（Lettuce和Jedis）
提供了RedisTemplate统一API来操作Redis
支持Redis的发布订阅模型
支持Redis哨兵和Redis集群
支持基于Lettuce的响应式编程
支持基于JDK.JSON.字符串.Spring对象的数据序列化及反序列化
支持基于Redis的JDKCollection实现
SpringDataRedis中提供了RedisTemplate工具类，其中封装了各种对Redis的操作。并且将不同数据类型的操作API封装到了不同的类型中：
6.1.快速入门 SpringBoot已经提供了对SpringDataRedis的支持，使用非常简单：
6.1.1.导入pom坐标 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 <dependency > <groupId > org.springframework.boot</groupId > <artifactId > spring-boot-starter-data-redis</artifactId > </dependency > <dependency > <groupId > org.apache.commons</groupId > <artifactId > commons-pool2</artifactId > </dependency >
6.1.2 .配置文件 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 spring: redis: host: 192.168 .150 .101 port: 6379 password: 123321 lettuce: //默认是这个 如果要用Jedis就要自己配置(线程不安全) pool: max-active: 8 max-idle: 8 min-idle: 0 max-wait: 100ms
6.1.3.测试代码 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 @SpringBootTest class RedisDemoApplicationTests @Autowired private RedisTemplate<String, Object> redisTemplate; @Test void testString () redisTemplate.opsForValue().set("namesyx" ,"syx" ); Object namesyx = redisTemplate.opsForValue().get("namesyx" ); System.out.println(namesyx); } }
贴心小提示：SpringDataJpa使用起来非常简单，记住如下几个步骤即可
SpringDataRedis的使用步骤：
引入spring-boot-starter-data-redis依赖
在application.yml配置Redis信息
注入RedisTemplate
6.2 .数据序列化器 RedisTemplate可以接收任意Object作为值写入Redis：
写入前会把Object序列化为字节形式，默认是采用JDK序列化，得到的结果是这样的：
缺点：
6.2.1 自定义序列化(会存在不必要的结果) 我们可以自定义RedisTemplate的序列化方式，代码如下：
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 @Configuration public class RedisConfig @Bean public RedisTemplate<String, Object> redisTemplate (RedisConnectionFactory connectionFactory) RedisTemplate<String, Object> template = new RedisTemplate<>(); template.setConnectionFactory(connectionFactory); GenericJackson2JsonRedisSerializer jsonRedisSerializer = new GenericJackson2JsonRedisSerializer(); template.setKeySerializer(RedisSerializer.string()); template.setHashKeySerializer(RedisSerializer.string()); template.setValueSerializer(jsonRedisSerializer); template.setHashValueSerializer(jsonRedisSerializer); return template; } }
这里采用了==JSON序列化==来代替默认的JDK序列化方式。最终结果如图：
整体可读性有了很大提升，并且能将Java对象自动的序列化为JSON字符串，并且查询时能自动把JSON反序列化为Java对象。不过，其中记录了序列化时对应的class名称，目的是为了查询时实现自动反序列化。这会带来额外的内存开销。
6.2.2 StringRedisTemplate(手动序列化) 为了减少内存的消耗，我们可以采用==手动序列化==的方式，换句话说，就是不借助默认的序列化器，而是我们自己来控制序列化的动作，同时，我们只采用String的序列化器，这样，在存储value时，我们就不需要在内存中就不用多存储数据，从而节约我们的内存空间
因此SpringDataRedis就提供了RedisTemplate的子类：StringRedisTemplate，它的key和value的序列化方式默认就是String方式。
而是直接使用 ：
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 @SpringBootTest class RedisStringTests @Autowired private StringRedisTemplate stringRedisTemplate; @Test void testString () stringRedisTemplate.opsForValue().set("verify:phone:13600527634" , "124143" ); Object name = stringRedisTemplate.opsForValue().get("name" ); System.out.println("name = " + name); } private static final ObjectMapper mapper = new ObjectMapper(); @Test void testSaveUser () throws JsonProcessingException User user = new User("虎哥" , 21 ); String json = mapper.writeValueAsString(user); stringRedisTemplate.opsForValue().set("user:200" , json); String jsonUser = stringRedisTemplate.opsForValue().get("user:200" ); User user1 = mapper.readValue(jsonUser, User.class ) ; System.out.println("user1 = " + user1); } }
此时我们再来看一看存储的数据，小伙伴们就会发现那个class数据已经不在了，节约了我们的空间~
最后小总结：
RedisTemplate的两种序列化实践方案：
方案一：
自定义RedisTemplate
修改RedisTemplate的序列化器为GenericJackson2JsonRedisSerializer
方案二：
使用StringRedisTemplate
写入Redis时，手动把对象序列化为JSON
读取Redis时，手动把读取到的JSON反序列化为对象
两种方法的对比：
6.2.3 StringRedisTeplate举例 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 @SpringBootTest class RedisStringTests @Autowired private StringRedisTemplate stringRedisTemplate; @Test void testHash () stringRedisTemplate.opsForHash().put("user:400" , "name" , "虎哥" ); stringRedisTemplate.opsForHash().put("user:400" , "age" , "21" ); Map<Object, Object> entries = stringRedisTemplate.opsForHash().entries("user:400" ); System.out.println("entries = " + entries); } }
7.Redis底层 7.1 跳表 基本原理和查询步骤：
跳跃表基于单链表加索引的方式实现
跳跃表以空间换时间的方式提升了查找速度
Redis有序集合在节点元素较大或者元素数量较多时使用跳跃表实现
Redis的跳跃表实现由 zskiplist和 zskiplistnode两个结构组成,其中 zskiplist用于保存跳跃表信息(比如表头节点、表尾节点、长度),而zskiplistnode则用于表示跳跃表节点
Redis每个跳跃表节点的层高都是1至32之间的随机数
在同一个跳跃表中,多个节点可以包含相同的分值,但每个节点的成员对象必须是唯一的跳跃表中的节点按照分值大小进行排序,当分值相同时,节点按照成员对象的大小进行排序
