Spring Boot中集成Redis

2023-11-17

14.1）简介：

redis是一款高性能的NOSQL系列的非关系型数据库

14.1.1)非关系型数据库的优势：

1）性能NOSQL是基于键值对的，可以想象成表中的主键和值的对应关系，而且不需要经过SQL层的解析，所以性能非常高。
2）可扩展性同样也是因为基于键值对，数据之间没有耦合性，所以非常容易水平扩展。

14.1.2) 关系型数据库的优势：

1）复杂查询可以用SQL语句方便的在一个表以及多个表之间做非常复杂的数据查询。
2）事务支持使得对于安全性能很高的数据访问要求得以实现。对于这两类数据库，对方的优势就是自己的弱势，反之亦然。

14.1.3) 总结

关系型数据库与NoSQL数据库并非对立而是互补的关系，即通常情况下使用关系型数据库，在适合使用NoSQL的时候使用NoSQL数据库，
让NoSQL数据库对关系型数据库的不足进行弥补。
一般会将数据存储在关系型数据库中，在nosql数据库中备份存储关系型数据库的数据

14.2)使用场景

•缓存（数据查询、短连接、新闻内容、商品内容等等）
• 聊天室的在线好友列表
• 任务队列。（秒杀、抢购、12306等等）
• 应用排行榜
• 网站访问统计
• 数据过期处理（可以精确到毫秒
• 分布式集群架构中的session分离

14.3）安装Redis

14.3.1)Windows下载安装

官网：https://redis.io

中文网：http://www.redis.net.cn/ (https://github.com/microsoftarchive/redis/releases/tag/win-3.2.100)

下载解压后直接可以使用：

redis.windows.conf：配置文件
redis-cli.exe：redis的客户端
redis-server.exe：redis服务器端

14.3.1) Linux下载安装

1.安装 gcc 编译

因为后面安装redis的时候需要编译，所以事先得先安装gcc编译。阿里云主机已经默认安装了 gcc，如

果是自己安装的虚拟机，那么需要先安装一下 gcc：

yum install gcc-c++

2.下载 redis

有两种方式下载安装包，一种是去官网上下载（https://redis.io），然后将安装包考到 centos 中，另种方法是直接使用 wget 来下载：

wget http://download.redis.io/releases/redis-3.2.8.tar.gz

如果没有安装过 wget，可以通过如下命令安装：

yum install wget

3.解压安装

解压安装包：

tar –vzxf redis-3.2.8.tar.gz

然后将解压的文件夹 redis-3.2.8 放到 /software下，software文件夹是自己在根目录下创建的,然后进入 /software/redis-3.2.8/ 文件夹下，执行 make 命令即可完成安装。

【注】如果 make 失败，可以尝试如下命令：

make MALLOC=libc 
make install

4.修改配置文件

安装成功之后，需要修改一下配置文件，包括允许接入的 ip，允许后台执行，设置密码等等。打开 redis 配置文件：

 vi redis.conf

在命令模式下输入 /bind 来查找 bind 配置，按 n 来查找下一个，找到配置后，将 bind 配置成

0.0.0.0，允许任意服务器来访问 redis，即：

bind 0.0.0.0

使用同样的方法，将 daemonize 改成 yes （默认为 no），允许 redis 在后台执行。

将 requirepass 注释打开，并设置密码为 123456（密码自己设置）。

5.启动 redis

在 redis-3.2.8 目录下，指定刚刚修改好的配置文件 redis.conf 来启动 redis：

redis-server ./redis.conf

由于我们设置了密码，在启动客户端之后，必须输入 auth root(设置的密码) 才可登录进入客户端。

[root@VM_0_16_centos src]# redis-cli 
127.0.0.1:6379> get test
(error) NOAUTH Authentication required.
127.0.0.1:6379> AUTH root
OK
127.0.0.1:6379> get test
"1"

Linux下redis运维的一些指令:

redis 的启动、关闭 判断其是否在运行中
#检查后台进程是否正在运行

ps -ef |grep redis

ps aux | grep redis

#检测6379端口是否在监听

netstat -lntp | grep 6379

#使用配置文件启动redis服务

./redis-server /etc/redis/redis.conf

#使用`redis-cli`客户端检测连接是否正常

./redis-cli -h 127.0.0.1 -p 6379    （登陆客户端）

#关闭redis：    
redis-cli shutdown

14.4）集成redis

14.4.1）依赖导入

用于业务中将对象转换为json格式的字符串；

    <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
        </dependency>
<!--springboot 2.x 使用的Lettuce 依赖org.apache.commons-->
        <dependency>
            <groupId>org.apache.commons</groupId>
            <artifactId>commons-pool2</artifactId>
        </dependency>


<!--阿里巴巴fastjson -->
        <dependency>
            <groupId>com.alibaba</groupId>
            <artifactId>fastjson</artifactId>
            <version>1.2.35</version>
        </dependency>

14.4.2)yaml配置文件

#redis相关配置
 redis:
    # 配置redis的主机地址，需要修改成自己的
    host: xxx
    port: 6379
    password: xxx
    database: 5
    timeout: 5000
    lettuce:
        pool:
          # 连接池中的最大空闲连接，默认值也是8。
          max-idle: 50
          # 连接池中的最小空闲连接，默认值也是0。
          min-idle: 0
          # 如果赋值为-1，则表示不限制；如果pool已经分配了maxActive个jedis实例，则此时pool 的状态为exhausted(耗尽)
          max-active: 50
          # 等待可用连接的最大时间，单位毫秒，默认值为-1，表示永不超时。如果超过等待时间，则直接 抛出JedisConnectionException
          max-wait: 1

redis 配置类：

import org.springframework.cache.annotation.CachingConfigurerSupport;
import org.springframework.cache.interceptor.KeyGenerator;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.data.redis.cache.RedisCacheConfiguration;
import org.springframework.data.redis.cache.RedisCacheManager;
import org.springframework.data.redis.cache.RedisCacheWriter;
import org.springframework.data.redis.connection.lettuce.LettuceConnectionFactory;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
import org.springframework.data.redis.serializer.GenericJackson2JsonRedisSerializer;
import org.springframework.data.redis.serializer.RedisSerializationContext;
import org.springframework.data.redis.serializer.RedisSerializer;
import org.springframework.data.redis.serializer.StringRedisSerializer;

import javax.annotation.Resource;
import java.lang.reflect.Method;
import java.time.Duration;
import java.util.Arrays;

@Configuration
public class RedisConfiguration extends CachingConfigurerSupport {

    @Resource
    private LettuceConnectionFactory lettuceConnectionFactory;

    @Bean
    public RedisTemplate<String, Object> redisTemplate() {
        RedisTemplate<String, Object> template = new RedisTemplate<>();
        template.setConnectionFactory(lettuceConnectionFactory);
        GenericJackson2JsonRedisSerializer serializer = new GenericJackson2JsonRedisSerializer();
        RedisSerializer<String> redisSerializer = new StringRedisSerializer();
        template.setConnectionFactory(lettuceConnectionFactory);
        //key序列化方式
        template.setKeySerializer(redisSerializer);
        //value序列化
        template.setValueSerializer(serializer);
        //value hashmap序列化
        template.setHashValueSerializer(serializer);
        template.afterPropertiesSet();
        return template;
    }

    @Bean("myKeyGenerator")
    @Override
    public KeyGenerator keyGenerator() {
        return (Object target, Method method, Object... objects) -> method.getName() + "(" + Arrays.toString(objects) + ")";
    }

    @Bean
    public RedisCacheManager redisCacheManager(RedisTemplate redisTemplate) {
        RedisCacheWriter redisCacheWriter = RedisCacheWriter.nonLockingRedisCacheWriter(lettuceConnectionFactory);
        RedisCacheConfiguration redisCacheConfiguration = RedisCacheConfiguration.defaultCacheConfig()
                .entryTtl(Duration.ofDays(3))//只有通过注解的方式设置缓存才生效
                .serializeValuesWith(RedisSerializationContext.SerializationPair.fromSerializer(redisTemplate.getValueSerializer()))
                .disableCachingNullValues();
        return new RedisCacheManager(redisCacheWriter, redisCacheConfiguration);
    }

}

14.5)常用 api 介绍

Redis提供了StringRedisTemplate和RedisTemplate两种模板，后者需要进行序列化比较麻烦，所以本文选择StringRedisTemplate；

14.5.1） redis:string 类型

新建一个 RedisServiceImpl，注入 StringRedisTemplate，使用 stringRedisTemplate.opsForValue() 可以获取 ValueOperations<String, String> 对象，通过该对象即可读写 redis 数据库了。

应为存放的是String类型所以可以存放图片，文档，等一切形式的文件；

@Service
public class RedisServiceImpl {
    @Resource
    private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;

    public void setString(String key, String value) {
        ValueOperations<String, String> valueOperations = stringRedisTemplate.opsForValue();
        valueOperations.set(key,value);

    }
     public String GetString(String key) {

        return stringRedisTemplate.opsForValue().get(key);
    }

测试类

value也可以为对象，只要最后以json格式存进去即可；

  @Resource
    RedisServiceImpl redisService;
    @Test
    public void testString() {
        String key="lisi";
        String value="第一名";
        redisService.setString(key,value);
        System.out.println(redisService.GetString(key));
    }

14.5.2）redis:hash 类型

hash 类型其实原理和 string 一样的，但是有两个 key，使用 stringRedisTemplate.opsForHash() 可以获取 HashOperations<String, Object, Object> 对象。比如我们要存储订单信息，所有订单信息都放在 order 下，针对不同用户的订单实体，可以通过用户的 id 来区分，这就相当于两个 key 了。

 public void setHash(String key,String filedKey,String value){
         stringRedisTemplate.opsForHash().put(key,filedKey,value);
    }

    public String getHash(String key,String filedKey){
        return (String) stringRedisTemplate.opsForHash().get(key,filedKey);
    }

测试类

将对象以json格式存入Redis中；

   @Test
    public void testHash() {
        String key="userId";
        String userId="1";
        UserPO po=new UserPO();
        po.setAge(12);
        po.setName("lisi");
        redisService.setHash(key,userId, JSON.toJSONString(po));
        System.out.println(redisService.getHash(key,userId));
    }

结果

{"age":12,"name":"lisi"}

以java对象的形式取出json格式的对象

UserPO po1 = JSON.parseObject(redisService.getHash(key,userId),UserPO.class);

    @Test
    public void testHash() {
        String key="userId";
        String userId="1";
        UserPO po=new UserPO();
        po.setAge(12);
        po.setName("lisi");
        redisService.setHash(key,userId, JSON.toJSONString(po));
        UserPO po1 = JSON.parseObject(redisService.getHash(key,userId),UserPO.class);
        System.out.println("po1:"+po1);

    }

结果

po1:UserPO{age=12, name='lisi', son=null}

14.5.3） redis:list 类型

list 类型左右两边都可以进行添加,可以用来模拟消息队列；

**stringRedisTemplate.opsForList().range(key,start,end)**是获取对应key的start到end下标的所有者，当start为0，end为-1时表示对应key的所有值

   public void leftPushList(String key, String value) {
        stringRedisTemplate.opsForList().leftPush(key,value);
    }

    public String rightPopList(String key) {
        return stringRedisTemplate.opsForList().rightPop(key);
    }

    public List<String> getRange(String key, int start, int end) {
        return stringRedisTemplate.opsForList().range(key,start,end);
    }

测试

 @Test
    public void TestList() {
        String key="lisi";
//        redisService.leftPushList(key,"1");
//        redisService.leftPushList(key,"2");
//        redisService.leftPushList(key,"3");
        System.out.println(redisService.rightPopList(key));
        System.out.println("all:"+redisService.getRange(key,0,-1));

    }

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