Redis常用的一些功能

亦凉 2022-05-25 06:23 218阅读 0赞

Redis的特性 :

Strings：Strings 数据结构是简单的key-value类型，value其实不仅是String，也可以是数字. 常用命令: set,get,decr,incr,mget 等。 常用方法：

1.  列表内容
    
    获取字符串长度  
    往字符串append内容  
    设置和获取字符串的某一段内容  
    设置及获取字符串的某一位（bit）  
    批量设置一系列字符串的内容
    
    Hashs：Redis Hash对应Value内部实际就是一个HashMap，常用命令：hget,hset,hgetall 等。
    
    Lists：Redis list的实现为一个双向链表，即可以支持反向查找和遍历，更方便操作，不过带来了部分额外的内存开销，Redis内部的很多实现，包括发送缓冲队列等也都是用的这个数据结构。 常用命令：lpush,rpush,lpop,rpop,lrange等。
    
    Sets：Sets 集合的概念就是一堆不重复值的组合。Redis还为集合提供了求交集、并集、差集等操作，可以非常方便的实现如共同关注、共同喜好、二度好友等功能。 常用命令：sadd,spop,smembers,sunion 等。
    
    Sorted Sets：Redis sorted set的使用场景与set类似，区别是set不是自动有序的。sorted set可以通过用户额外提供一个优先级(score)的参数来为成员排序，并且是插入有序的，即自动排序。 常用命令：zadd,zrange,zrem,zcard等

## 计数： ##

> Redis是一个很好的计数器，计数器是 Redis 的原子性自增操作可实现的最直观的模式了，它的想法相当简单：每当某个操作发生时，向 Redis 发送一个 INCR 命令。使用场景比如网站的访问数，注册用户数，文章的点赞数，高并发的秒杀活动，分布式序列号生成等等统计计数的功能实现。Redis 解决这类计数问题得心应手，相比关系数据库速度更快，消耗资源更少。还可以通过set()方法来重置计数。

存值：这里这样存表示用于用于计数，不然会报错

stringRedisTemplate.opsForValue().set("test","testValue",10);

/*计数功能*/
    
    
        @RequestMapping("/count")
        @ResponseBody
        public String count(){
    
    
    
            ValueOperations<String,String> opsForValues=Template.opsForValue();
            //没有计数前得到的是Value 存进去的testValue值
            System.out.println(opsForValues.get("test").equalsIgnoreCase("testValue"));
            for (int i = 4; i < 100; i++) {
                //计数，第一个参数为key值，第二个参数为每次增加计数的单位
                //计数的开始的值是0
                opsForValues.increment("test", 1);
            }
            //开始计数后得到的是计数
            System.out.println(opsForValues.get("test")); //100
    
            return "ok";
    
    
        }

## 时间计数 ##

> 有时候除了简单的计数外，比如注册用户数需要按日统计，处理方法比较简单，把日期带入计数器 key 就可以。以此类推，还可以按其他方式进行统计计数，只需要把统计的方式添加到key值就可以了

@RequestMapping("/count2")
        @ResponseBody
        public String count2(){
    
    
            String key="test_"+new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd").format(new Date());
            ValueOperations<String,String> opsForValues=Template.opsForValue();
            //没有计数前得到的是Value 存进去的testValue值
            System.out.println(opsForValues.get(key));
            for (int i = 0; i < 100; i++) {
                //计数，第一个参数为key值，第二个参数为每次增加计数的单位
                //不管
                opsForValues.increment(key, 1);
            }
            //开始计数后得到的是计数
            System.out.println(opsForValues.get(key)); //100
    
            return "ok";
    
    
        }

## 按模糊Key值查询 ##

> 在按条件统计计数的时候，把时间加入到了key值中，有时候要只是查询某个对象的统计数时，就可以使用模糊Key值查询。

@RequestMapping("/like")
        @ResponseBody
        public String like(){
    
         ValueOperations<String,String> opsForValues=Template.opsForValue();
            //前缀是user的key集合
            Set<String> set=Template.keys("use*");
            for (String s:set) {
                String str=opsForValues.get(s);
                //输出每个key的value
            }
    
            return "ok";
    
        }

## 使用hashs存储获取修改java对象 ##

> 在实际开发中，我们经常将一些结构化的信息打包成HashMap，在客户端序列化后存储为一个字符串的值，比如用户的昵称、年龄、性别、积分等，这时候在需要修改其中某一项时，通常需要将所有值取出反序列化后，修改某一项的值，再序列化存储回去。这样不仅增大了开销，也不适用于一些可能并发操作的场合（比如两个并发的操作都需要修改积分）。
> 
> 而Redis的Hash结构可以使你像在数据库中Update一个属性一样只修改某一项属性值。因为Redis的Hash结构是以对象的名字作为redis的key值，以对象的唯一属性值作为hash的key值，以对象来作为redis的value值

@RequestMapping("/testHash")
        @ResponseBody
        public String testHash(){
            User user=new User(1,"tom","123");
            User user1=new User(2,"tom","123");
            HashOperations<String,Object,Object> hashOperations=Template.opsForHash();
            //把user=1的值改变
            hashOperations.put("test",user.getId(),user1);
    
    
            return "ok";
    
        }

## 使用lists有序存储读取 ##

用于获取最近N个操作的数据。

@RequestMapping("/testList")
        @ResponseBody
        public String testList(){
            //存储有序
             ListOperations<String,String> listOperations=Template.opsForList();
             listOperations.leftPush("a","1");
             listOperations.leftPush("a","2");
             listOperations.leftPush("a","3");
             listOperations.leftPush("a","4");
             listOperations.leftPush("a","5");
             listOperations.leftPush("a","6");
             //保留5个key-value
             listOperations.trim("a",0,4); //[6, 5, 4, 3, 2]
             System.out.println(listOperations.range("a",0,listOperations.size("a")-1));
             //
             return "ok";
    
        }

## 使用sets存储读取 无序 去重 求差集，交集，并集 ##

> //使用set存储读取 无序 去重 求差集，交集，并集

@RequestMapping("/testSet")
        @ResponseBody
        public String testSet(){
            SetOperations<String,String> set=Template.opsForSet();
            set.add("test7_1", "2", "1","2","3","4","4","3");
            set.add("test7_2", "2", "6","2","3","7","6","5");
            System.out.println("全部成员"+set.members("test7_1"));
            System.out.println("差集"+set.difference("test7_1", "test7_2"));
            System.out.println("交集"+set.intersect("test7_1", "test7_2"));
            System.out.println("并集"+set.union("test7_1", "test7_2"));
            return "ok";
    
        }

## Sorted Set 存取数据 排序 ##

> //Sorted Set 存取数据 排序 相比sets 保存时多一个权重参数score，相当于按照此参数来排序

@RequestMapping("/testzSet")
        @ResponseBody
        public String testzSet(){
            ZSetOperations<String, String> zSet = Template.opsForZSet();
            zSet.add("test8", "use1", 9);
            zSet.add("test8", "use2", 1);
            zSet.add("test8", "use3", 5);
            zSet.add("test8", "use4", 9);
            //对应的score值增加
            //zSet.incrementScore("test8", "use1", 1);
            System.out.println(zSet.reverseRange("test8", 0, zSet.size("test8")-1));
            //输出[use4, use1, use3, use2] 从高到低的顺序
            return "ok";
    
        }