第 4-2 课：Spring Boot 和 Redis 常⽤操作

小咪咪 2023-06-28 14:28 4阅读 0赞

Redis  是⽬前使⽤最⼴泛的缓存中间件，相⽐  Memcached ， Redis  ⽀持更多的数据结构和更丰富的数据操

作，另外  Redis  有着丰富的集群⽅案和使⽤场景，这⼀课我们⼀起学习  Redis  的常⽤操作。

### **Redis** 介绍  ###

Redis  是⼀个速度⾮常快的⾮关系数据库（ Non-Relational Database ），它可以存储键（ Key ）与  5  种不同

类型的值（ Value ）之间的映射（ Mapping ），可以将存储在内存的键值对数据持久化到硬盘，可以使⽤复制

特性来扩展读性能，还可以使⽤客户端分⽚来扩展写性能。

为了满⾜⾼性能， Redis  采⽤内存（ in-memory ）数据集（ Dataset ），根据使⽤场景，可以通过每隔⼀段时

间转储数据集到磁盘，或者追加每条命令到⽇志来持久化。持久化也可以被禁⽤，如果你只是需要⼀个功能

丰富、⽹络化的内存缓存。

### 数据模型  ###

Redis  数据模型不仅与关系数据库管理系统（ RDBMS ）不同，也不同于任何简单的  NoSQL  键 \- 值数据存储。

Redis  数据类型类似于编程语⾔的基础数据类型，因此开发⼈员感觉很⾃然，每个数据类型都⽀持适⽤于其

类型的操作，受⽀持的数据类型包括：

*  string（字符串） 
 *  hash（哈希） 
 *  list（列表） 
 *  set（集合） 
 *  zset（sorted set：有序集合）

### 关键优势 ###

Redis  的优势包括它的速度、对富数据类型的⽀持、操作的原⼦性，以及通⽤性：

*  性能极⾼，它每秒可执⾏约 100,000 个 SET 以及约 100,000 个 GET 操作； 
 *  丰富的数据类型，Redis 对⼤多数开发⼈员已知的⼤多数数据类型提供了原⽣⽀持，这使得各种问题得 以轻松解决； 
 *  原⼦性，因为所有 Redis 操作都是原⼦性的，所以多个客户端会并发地访问⼀个 Redis 服务器，获取相 同的更新值； 
 *  丰富的特性，Redis 是⼀个多效⽤⼯具，有⾮常多的应⽤场景，包括缓存、消息队列（Redis 原⽣⽀持 发布/订阅）、短期应⽤程序数据（⽐如 Web 会话、Web ⻚⾯命中计数）等。

### **spring-boot-starter-data-redis** ###

Spring Boot  提供了对  Redis  集成的组件包： spring-boot-starter-data-redis ，它依赖于  spring-data-redis  和

lettuce 。 Spring Boot 1.0  默认使⽤的是  Jedis  客户端， 2.0  替换成了  Lettuce ，但如果你从  Spring Boot 1.5.X

切换过来，⼏乎感受不⼤差异，这是因为  spring-boot-starter-data-redis  为我们隔离了其中的差异性。

*  Lettuce：是⼀个可伸缩线程安全的 Redis 客户端，多个线程可以共享同⼀个 RedisConnection，它利⽤ 优秀 Netty NIO 框架来⾼效地管理多个连接。 
 *  Spring Data：是 Spring 框架中的⼀个主要项⽬，⽬的是为了简化构建基于 Spring 框架应⽤的数据访 问，包括⾮关系数据库、Map-Reduce 框架、云数据服务等，另外也包含对关系数据库的访问⽀持。 
 *  Spring Data Redis：是 Spring Data 项⽬中的⼀个主要模块，实现了对 Redis 客户端 API 的⾼度封装， 使对 Redis 的操作更加便捷。

可以⽤以下⽅式来表达它们之间的关系：

Lettuce ! Spring Data Redis ! Spring Data ! spring-boot-starter-data-redis

因此  Spring Data Redis  和  Lettuce  具备的功能， spring-boot-starter-data-redis  ⼏乎都会有。

### 快速上⼿  ###

### 相关配置  ###

### 引⼊依赖包 ###

<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>

引⼊  commons-pool 2  是因为  Lettuce  需要使⽤  commons-pool 2  创建  Redis  连接池。

### **application** 配置GitChat  ###

# Redis 数据库索引（默认为 0）
    spring.redis.database=0
    # Redis 服务器地址
    spring.redis.host=localhost
    # Redis 服务器连接端⼝
    spring.redis.port=6379 
    # Redis 服务器连接密码（默认为空）
    spring.redis.password=
    # 连接池最⼤连接数（使⽤负值表示没有限制） 默认 8
    spring.redis.lettuce.pool.max-active=8
    # 连接池最⼤阻塞等待时间（使⽤负值表示没有限制） 默认 -1
    spring.redis.lettuce.pool.max-wait=-1
    # 连接池中的最⼤空闲连接 默认 8
    spring.redis.lettuce.pool.max-idle=8
    # 连接池中的最⼩空闲连接 默认 0
    spring.redis.lettuce.pool.min-idle=0

从配置也可以看出  Spring Boot  默认⽀持  Lettuce  连接池。

### 缓存配置  ###

在这⾥可以为  Redis  设置⼀些全局配置，⽐如配置主键的⽣产策略  KeyGenerator ，如不配置会默认使⽤参数

名作为主键。

@Configuration
    @EnableCaching
    public class RedisConfig extends CachingConfigurerSupport{
     
     @Bean
     public KeyGenerator keyGenerator() {
     return new KeyGenerator() {
     @Override
     public Object generate(Object target, Method method, Object... params)
     {
     StringBuilder sb = new StringBuilder();
     sb.append(target.getClass().getName());
     sb.append(method.getName());
     for (Object obj : params) {
     sb.append(obj.toString());
     }
     return sb.toString();
     }
     };
     }
    }

注意，我们使⽤了注解： @EnableCaching  来开启缓存。 GitChat

### 测试使⽤  ###

在单元测试中，注⼊  RedisTemplate 。 String  是最常⽤的⼀种数据类型，普通的  key/value  存储都可以归为此

类， value  其实不仅是  String  也可以是数字。

@RunWith(SpringRunner.class)
    @SpringBootTest
    public class TestRedisTemplate {
     @Autowired
     private RedisTemplate redisTemplate;
     @Test
     public void testString() {
     redisTemplate.opsForValue().set("neo", "ityouknow");
     Assert.assertEquals("ityouknow", redisTemplate.opsForValue().get("neo"));
     }
    }

在这个单元测试中，我们使⽤  redisTemplate  存储了⼀个字符串  "ityouknow" ，存储之后获取进⾏验证， 多次

进⾏  **set**  相同的  **key** ，键对应的值会被覆盖 。

从上⾯的整个流程来看，使⽤  spring-boot-starter-data-redis  只需要三步就可以快速地集成  Redis  进⾏操作，

下⾯介绍  Redis  如何操作各种数据类型。

### 各类型实践  ###

我们知道  Redis  ⽀持多种数据类型，实体、哈希、列表、集合、有序集合，那么在  Spring Boot  体系中都如

何使⽤呢？

### 实体  ###

先来看  Redis  对  Pojo  的⽀持，新建⼀个  User  对象，放到缓存中，再取出来。

@Test
    public void testObj(){
     User user=new User("ityouknow@126.com", "smile", "youknow", "know","2020");
     ValueOperations<String, User> operations=redisTemplate.opsForValue();
     operations.set("com.neo", user);
     User u=operations.get("com.neo");
     System.out.println("user: "+u.toString());
    }

输出结果：

user: com.neo.domain.User@16fb356[id=<null>,userName=know,passWord=youknow,email=i
    tyouknow@126.com,nickName=smile,regTime=2020]

验证发现完美⽀持对象的存⼊和读取。

### 超时失效  ###

Redis  在存⼊每⼀个数据的时候都可以设置⼀个超时时间，过了这个时间就会⾃动删除数据，这种特性⾮常

适合我们对阶段数据的缓存。

新建⼀个  User  对象，存⼊  Redis  的同时设置  100  毫秒后失效，设置⼀个线程暂停  1000  毫秒之后，判断数

据是否存在并打印结果。

@Test
    public void testExpire() throws InterruptedException {
     User user=new User("ityouknow@126.com", "expire", "youknow", "expire","2020");
     ValueOperations<String, User> operations=redisTemplate.opsForValue();
     operations.set("expire", user,100,TimeUnit.MILLISECONDS);
     Thread.sleep(1000);
     boolean exists=redisTemplate.hasKey("expire");
     if(exists){
     System.out.println("exists is true");
     }else{
     System.out.println("exists is false");
     }
    }

输出结果：

exists is false

从结果可以看出， Reids  中已经不存在  User  对象了，此数据已经过期，同时我们在这个测试的⽅法中使⽤了

hasKey("expire")  ⽅法，可以判断  key  是否存在。

### 删除数据  ###

有些时候，我们需要对过期的缓存进⾏删除，下⾯来测试此场景的使⽤。⾸  set  ⼀个字符串 “ityouknow” ，紧

接着删除此  key  的值，再进⾏判断。 GitChat

@Test
    public void testDelete() {
     ValueOperations<String, User> operations=redisTemplate.opsForValue();
     redisTemplate.opsForValue().set("deletekey", "ityouknow");
     redisTemplate.delete("deletekey");
     boolean exists=redisTemplate.hasKey("deletekey");
     if(exists){
     System.out.println("exists is true");
     }else{
     System.out.println("exists is false");
     }
    }

输出结果：

exists is false

结果表明字符串 “ityouknow” 已经被成功删除。

### **Hash**（哈希）  ###

⼀般我们存储⼀个键，很⾃然的就会使⽤  get/set  去存储，实际上这并不是很好的做法。 Redis  存储⼀个  key

会有⼀个最⼩内存，不管你存的这个键多⼩，都不会低于这个内存，因此合理的使⽤  Hash  可以帮我们节省

很多内存。

Hash Set  就在哈希表  Key  中的域（ Field ）的值设为  value 。如果  Key  不存在，⼀个新的哈希表被创建并进

⾏  HSET  操作；如果域（ fifield ）已经存在于哈希表中，旧值将被覆盖。

@Test
    public void testHash() {
     HashOperations<String, Object, Object> hash = redisTemplate.opsForHash();
     hash.put("hash","you","you");
     String value=(String) hash.get("hash","you");
     System.out.println("hash value :"+value);
    }

输出结果：

hash value :you

根据上⾯测试⽤例发现， Hash set  的时候需要传⼊三个参数，第⼀个为  key ，第⼆个为  fifield ，第三个为存储

的值。⼀般情况下  Key  代表⼀组数据， fifield  为  key  相关的属性，⽽  value  就是属性对应的值。

### **List** ###

Redis List  的应⽤场景⾮常多，也是  Redis  最重要的数据结构之⼀。 使⽤  List  可以轻松的实现⼀个队列，

List  典型的应⽤场景就是消息队列，可以利⽤  List  的  Push  操作，将任务存在  List  中，然后⼯作线程再⽤

POP  操作将任务取出进⾏执⾏。

@Test
    public void testList() {
     ListOperations<String, String> list = redisTemplate.opsForList();
     list.leftPush("list","it");
     list.leftPush("list","you");
     list.leftPush("list","know");
     String value=(String)list.leftPop("list");
     System.out.println("list value :"+value.toString());
    }

输出结果：

list value :know

上⾯的例⼦我们从左侧插⼊⼀个  key  为  "list"  的队列，然后取出左侧最近的⼀条数据。其实  List  有很多  API

可以操作，⽐如从右侧进⾏插⼊队列从右侧进⾏读取，或者通过⽅法  range  读取队列的⼀部分。接着上⾯的

例⼦我们使⽤  range  来读取。

List<String> values=list.range("list",0,2);
     for (String v:values){
     System.out.println("list range :"+v);
     }

输出结果：

list range :know
    list range :you
    list range :it

range  后⾯的两个参数就是插⼊数据的位置，输⼊不同的参数就可以取出队列中对应的数据。

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。

### **Set**  ###

Redis Set  对外提供的功能与  List  类似是⼀个列表的功能，特殊之处在于  Set  是可以⾃动排重的，当你需要

存储⼀个列表数据，⼜不希望出现重复数据时， Set  是⼀个很好的选择，并且  Set  提供了判断某个成员是否

在⼀个  Set  集合内的重要接⼝，这个也是  List  所不能提供的。

@Test
    public void testSet() {
     String key="set";
     SetOperations<String, String> set = redisTemplate.opsForSet();
     set.add(key,"it");
     set.add(key,"you");
     set.add(key,"you");
     set.add(key,"know");
     Set<String> values=set.members(key);
     for (String v:values){
     System.out.println("set value :"+v);
     }
    }

输出结果：

set value :it
    set value :know
    set value :you

通过上⾯的例⼦我们发现，输⼊了两个相同的值 “you” ，全部读取的时候只剩下了⼀条，说明  Set  对队列进⾏

了⾃动的排重操作。

Redis  为集合提供了求交集、并集、差集等操作，可以⾮常⽅便的使⽤。

### 测试 **difference** ###

SetOperations<String, String> set = redisTemplate.opsForSet();
    String key1="setMore1";
    String key2="setMore2";
    set.add(key1,"it");
    set.add(key1,"you");
    set.add(key1,"you");
    set.add(key1,"know");
    set.add(key2,"xx");
    set.add(key2,"know");
    Set<String> diffs=set.difference(key1,key2);
    for (String v:diffs){
     System.out.println("diffs set value :"+v);
    }

输出结果:

diffs set value :it
    diffs set value :you

根据上⾯这个例⼦可以看出， difference()  函数会把  key 1  中不同于  key 2  的数据对⽐出来，这个特性适合我

们在⾦融场景中对账的时候使⽤。

### 测试 **unions** ###

SetOperations<String, String> set = redisTemplate.opsForSet();
    String key3="setMore3";
    String key4="setMore4";
    set.add(key3,"it");
    set.add(key3,"you");
    set.add(key3,"xx");
    set.add(key4,"aa");
    set.add(key4,"bb");
    set.add(key4,"know");
    Set<String> unions=set.union(key3,key4);
    for (String v:unions){
     System.out.println("unions value :"+v);
    }

输出结果：

unions value :know
    unions value :you
    unions value :xx
    unions value :it
    unions value :bb
    unions value :aa

根据例⼦我们发现， unions  会取两个集合的合集， Set  还有其他很多类似的操作，⾮常⽅便我们对集合进⾏

数据处理。

Set  的内部实现是⼀个  Value  永远为  null  的  HashMap ，实际就是通过计算  Hash  的⽅式来快速排重，

这也是  Set  能提供判断⼀个成员是否在集合内的原因。

### **ZSet**  ###

Redis Sorted Set  的使⽤场景与  Set  类似，区别是  Set  不是⾃动有序的，⽽  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，即⾃动排序。

在使⽤  Zset  的时候需要额外的输⼊⼀个参数  Score ， Zset  会⾃动根据  Score  的值对集合进⾏排序，我们可

以利⽤这个特性来做具有权重的队列，⽐如普通消息的  Score  为 1 ，重要消息的  Score  为  2 ，然后⼯作线程

可以选择按  Score  的倒序来获取⼯作任务。 GitChat

@Test
    public void testZset(){
     String key="zset";
     redisTemplate.delete(key);
     ZSetOperations<String, String> zset = redisTemplate.opsForZSet();
     zset.add(key,"it",1);
     zset.add(key,"you",6);
     zset.add(key,"know",4);
     zset.add(key,"neo",3);
     Set<String> zsets=zset.range(key,0,3);
     for (String v:zsets){
     System.out.println("zset value :"+v);
     }
     Set<String> zsetB=zset.rangeByScore(key,0,3);
     for (String v:zsetB){
     System.out.println("zsetB value :"+v);
     }
    }

输出结果：

zset value :it
    zset value :neo
    zset value :know
    zset value :you
    zsetB value :it
    zsetB value :neo

通过上⾯的例⼦我们发现插⼊到  Zset  的数据会⾃动根据  Score  进⾏排序，根据这个特性我们可以做优先队

列等各种常⻅的场景。另外  Redis  还提供了  rangeByScore  这样的⼀个⽅法，可以只获取  Score  范围内排序

后的数据。

Redis Sorted Set  的内部使⽤  HashMap  和跳跃表（ SkipList ）来保证数据的存储和有序， HashMap  ⾥

放的是成员到  Score  的映射，⽽跳跃表⾥存放的是所有的成员，排序依据是  HashMap  ⾥存的  Score ，

使⽤跳跃表的结构可以获得⽐较⾼的查找效率，并且在实现上⽐较简单。

### 封装  ###

在我们实际的使⽤过程中，不会给每⼀个使⽤的类都注⼊  redisTemplate  来直接使⽤，⼀般都会对业务进⾏

简单的包装，最后提供出来对外使⽤。

我们举两个例⼦说明。

⾸先定义⼀个  RedisService  服务，将  RedisTemplate  注⼊到类中。

@Service
    public class RedisService {
     @Autowired
     private RedisTemplate redisTemplate;
    }

封装简单插⼊操作：

public boolean set(final String key, Object value) {
     boolean result = false;
     try {
     ValueOperations<Serializable, Object> operations = redisTemplate.opsForVal
    ue();
     operations.set(key, value);
     result = true;
     } catch (Exception e) {
     logger.error("set error: key {}, value {}",key,value,e);
     }
     return result;
    }

会对其中出现的异常继续处理，反馈给调⽤⽅。

⽐如我们想删除某⼀类的  Key  的值。

public void removePattern(final String pattern) {
     Set<Serializable> keys = redisTemplate.keys(pattern);
     if (keys.size() > 0)
     redisTemplate.delete(keys);
    }

使⽤  Redis  的  Pattern  来匹配出⼀批符合条件的缓存，然后批量进⾏删除。

还有其他封装⽅法，⽐如删除的时候先判断  Key  是否存在等，这些简单的业务判断都应该封装在

RedisService ，对外提供最简单的  API  调⽤即可。

@Autowired
    private RedisService redisService;
    @Test
    public void testString() throws Exception {
     redisService.set("neo", "ityouknow");
     Assert.assertEquals("ityouknow", redisService.get("neo"));
    }

在其他服务使⽤的时候将  RedisService  注⼊其中，调⽤对应的⽅法来操作  Redis ，这样会更优雅简单⼀些。 GitChat

### 总结  ###

Redis  是⼀款⾮常优秀的⾼性能缓存中间件，被⼴泛的使⽤在各互联⽹公司中， Spring Boot  对  Redis  的操作

提供了很多⽀持，可以⾮常⽅便的去集成。 Redis  拥有丰富的数据类型，⽅便我们在不同的业务场景中去使

⽤，特别是提供了很多内置的⾼效集合操作，在业务中使⽤⾮常⽅便。

[点击这⾥下载源码][Link 1]

[Link 1]: https://github.com/ityouknow/spring-boot-leaning/tree/gitbook_column2.0