1. Redis 入门
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Redis 是一款 基于键值对 的NoSQL 数据库, 它的值支持多种数据结构:
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字符串(Strings)、哈希(hashes)、列表(lists)、集合(sets)、有序集合(sorted sets)等
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Redis 将所有的数据都存放在内存中，所以它的读写性能十分惊人。同时，Redis还可以将内存中的数据以快照或日志的形式保存到硬盘上，以保证数据的安全性
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Redis 典型的应用场景包括：缓存、排行榜、计数器、社交网络、消息队列等。
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参考网站：
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Redis 常用命令：
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字符串(Strings)：
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存储： set key【字符拼接用“ : ”】 value
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获取： get key【字符拼接用“ : ”】
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数字加：incr key，返回 integer
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数字减：decr key，返回 integer
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加减运算只能是 整数类型 integer
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哈希(hashes)：
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存储：hset key【字符拼接用“ : ”】 field【hash 的 key】 value
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获取：hget key【字符拼接用“ : ”】 field
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列表(lists)：【可以理解为一个横向的数组】
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根据其存取 可左可右，可分别实现 队列 和 栈 的特性
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进：可左可右
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左进
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左存多个数值： lpush key value [value ...]
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查看当前列表长度： llen key
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查看指定 key 的 list 里面第 index 个值：lindex key index
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查看指定范围的值：lrange key start stop
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出：可左可右
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指定右出： rpop key
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集合(sets)：
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存入集合元素：sadd key member [member ...]
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统计集合元素：scard key
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随机弹出元素：spop key 【可用于抽奖】
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查看集合所剩元素：smembers key
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有序集合(sorted sets)：
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添加元素：zadd key [NX|XX] [CH] [INCR] score member [score member ...] 【分数 元素名】
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查询某一个值的分数：zscore key member
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返回某个值的排名：zrank key member 【默认由小到大，从 0 开始】
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取某个范围的数据：zrange key start stop [WITHSCORES]
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全局：keys pattern
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查看当前所有的 key ：keys *
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查看所有 test 开头的 key：keys test*
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查看某个 key 的类型：type key
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查看某个 key 是否存在：EXISTS key [key ...]
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删除某 key：del key [key ...]
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设置 某 key 的过期时间【到期自动删除】：expire key seconds
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2. Spring 整合 Redis
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引入依赖
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spring-boot-starter-data-redis
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配置Redis
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Spring 默认配置的 k-v 中 k:Object
实际开放常用的 k: String 类型
所以这里需要自己再手动配置
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配置数据库参数
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编写配置类，构造RedisTemplate
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// 基于 Spring 框架的 import org.springframework.context.annotation.Bean; import org.springframework.context.annotation.Configuration; import org.springframework.data.redis.connection.RedisConnectionFactory; import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate; import org.springframework.data.redis.serializer.RedisSerializer; @Configuration public class RedisConfig { // 接入连接工厂, 才能创建对象 @Bean public RedisTemplate<String,Object> redisTemplate(RedisConnectionFactory factory){ // 方法的实例化 RedisTemplate<String,Object> template = new RedisTemplate<String,Object>(); // 给对象设置连接工厂 template.setConnectionFactory(factory); // 设置 key 的序列化方式, 参数是 spring 框架的 redis 下的 // 返回一个能够序列化字符串的序列化器 template.setKeySerializer(RedisSerializer.string()); // 设置 value 的序列化方式 template.setValueSerializer(RedisSerializer.json()); // 设置 hash 的 key 的序列化方式 template.setHashKeySerializer(RedisSerializer.string()); // 设置 hash 的 value 的序列化方式 template.setHashValueSerializer(RedisSerializer.json()); // 触发设置结束后 生效 template.afterPropertiesSet(); return template; } }
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访问Redis
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redisTemplate.opsForValue()
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@Test public void testStrings(){ String redisKey = "test:count"; // String 类型的值 redisTemplate.opsForValue().set(redisKey,1); System.out.println(redisTemplate.opsForValue().get(redisKey)); System.out.println(redisTemplate.opsForValue().increment(redisKey)); System.out.println(redisTemplate.opsForValue().decrement(redisKey)); }
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redisTemplate.opsForHash()
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// 访问 hash @Test public void testHashes(){ String redisKey = "test:user"; redisTemplate.opsForHash().put(redisKey,"id",1); redisTemplate.opsForHash().put(redisKey,"username","张三"); System.out.println(redisTemplate.opsForHash().get(redisKey, "id")); System.out.println(redisTemplate.opsForHash().get(redisKey, "username")); }
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redisTemplate.opsForList()
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@Test public void testLists(){ // 左进列表 String redisKey = "test:ids"; // 放入数据 redisTemplate.opsForList().leftPush(redisKey,101); redisTemplate.opsForList().leftPush(redisKey,102); redisTemplate.opsForList().leftPush(redisKey,103); // 取出数据 // 统计当前元素个数 System.out.println(redisTemplate.opsForList().size(redisKey)); // 获取指定位置的元素, 获取某个索引所对应的元素 System.out.println(redisTemplate.opsForList().index(redisKey,0)); // 按照 索引范围获取元素 System.out.println(redisTemplate.opsForList().range(redisKey, 0, 2)); // 弹出元素, 左出 System.out.println(redisTemplate.opsForList().leftPop(redisKey)); System.out.println(redisTemplate.opsForList().leftPop(redisKey)); System.out.println(redisTemplate.opsForList().leftPop(redisKey)); }
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redisTemplate.opsForSet()
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@Test public void testSets(){ String redisKey = "test:teachers"; redisTemplate.opsForSet().add(redisKey,"刘备","关羽","张飞","赵云","孔明"); // 统计元素个数 System.out.println(redisTemplate.opsForSet().size(redisKey)); // 弹出一个数据, 随机弹出 System.out.println(redisTemplate.opsForSet().pop(redisKey)); // 统计现在集合中的数据都是什么, 展示现在集合中所有元素 System.out.println(redisTemplate.opsForSet().members(redisKey)); }
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redisTemplate.opsForZSet()
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@Test public void testSortedSets(){ String redisKey = "test:students"; // 添加 元素, 及其对应的分数 redisTemplate.opsForZSet().add(redisKey,"唐僧",80); redisTemplate.opsForZSet().add(redisKey,"悟空",90); redisTemplate.opsForZSet().add(redisKey,"八戒",50); redisTemplate.opsForZSet().add(redisKey,"沙僧",70); redisTemplate.opsForZSet().add(redisKey,"龙马",60); // 统计元素总数 System.out.println(redisTemplate.opsForZSet().zCard(redisKey)); // 查询某个元素的分数 System.out.println(redisTemplate.opsForZSet().score(redisKey,"八戒")); // 查询某个元素的排名, 默认由小到大 System.out.println(redisTemplate.opsForZSet().rank(redisKey,"八戒")); // 倒叙排名, 按分数由大到小 System.out.println(redisTemplate.opsForZSet().reverseRank(redisKey,"八戒")); // 从小到大取前三 System.out.println(redisTemplate.opsForZSet().range(redisKey,0,2)); // 从大到小取前三 System.out.println(redisTemplate.opsForZSet().reverseRange(redisKey,0,2)); }
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对 key 的访问
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// 访问公共类型 key @Test public void testKeys(){ // 程序中一般不会用 keys * 这个命令, 这个命令一般是直接查询 redisTemplate.delete("test:user"); // 判断 key 是否存在 System.out.println(redisTemplate.hasKey("test:user")); // 设置 key 的过期时间 // TimeUnit. 设置时间 单位: 日, 时, 分, 秒, 毫秒... redisTemplate.expire("test:students",10, TimeUnit.SECONDS); }
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多次访问同一个key , 可采用绑定 key 的方式,来避免复写 redisKey:
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// 多次访问同一个 key @Test public void testBoundOperations(){ String redisKey = "test:count"; // Bound XXX Operations: XXX : 你具体要访问的数据类型, 这里是String // redisTemplate.bound XXX Ops : 绑定具体的数据类型, 这里是String BoundValueOperations operations = redisTemplate.boundValueOps(redisKey); // 这样就是绑定了 key 不用每次都写了. operations.increment(); operations.increment(); operations.increment(); operations.increment(); operations.increment(); System.out.println(operations.get()); }
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Redis 的事务
Redis 是 非关系型数据库, 所以不用严格遵守 ACID
在实际生产环境中, 建议用编程式事务实现, 声明式只能针对方法整体不能 对单独代码行控制
// 编程式事务
@Test public void testTransactional() { Object obj = redisTemplate.execute(new SessionCallback() { @Override public Object execute(RedisOperations operations) throws DataAccessException { String redisKey = "test:tx"; // 启用事务 operations.multi(); operations.opsForSet().add(redisKey,"张三"); operations.opsForSet().add(redisKey,"李四"); operations.opsForSet().add(redisKey,"王五"); // 事务过程是不能允许读的 System.out.println(operations.opsForSet().members(redisKey)); //operations.exec() : 提交事务 return operations.exec(); } }); System.out.println(obj); }
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打印结果可以看出：
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第一次 查询结构为空， 保证了事务的原子性
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第二次打印结果： 前面三个 “1”： 每次操作影响的元素个数； 后面就是这个集合内的具体元素
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3. 点赞
将点赞数据存入 Redis 提升性能, 优于存在内存中
异步请求
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点赞
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支持对帖子、评论点赞
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第1次点赞，第二次取消点赞【双击取消操作】
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首页点赞数量
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统计帖子的点赞数量
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详情页点赞数量
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统计点赞数量
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显示点赞状态
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4. 我收到的赞
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重构点赞功能
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以用户为key, 记录点赞数量
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increment(key), decrement(key)
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开发个人主页
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以用户为key, 查询点赞数量
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5. 关注、取消关注
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需求
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开发关注、取消关注功能
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统计用户的关注数、粉丝数
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关键
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若 A 关注了 B， 则 A 是 B 的 Follower（粉丝） , B 是 A 的 Followee（目标）。
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关注的目标可以是用户、帖子、题目等，在实现时将这些目标抽象为实体。
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6. 关注列表、粉丝列表
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业务层
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查询某个用户关注的人，支持分页。
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查询某个用户的粉丝，支持分页。
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表现层
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处理 “查询关注的人”、“查询粉丝” 请求。
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编写 “查询关注的人”、“查询粉丝” 模板。
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7. 优化登录模块
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使用Redis 存储验证码
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验证码需要频繁的访问与刷新，对性能要求较高
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验证码不需永久保存，通常在很短的时间后就会失效
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设置过期时间
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分布式部署，存在Session 共享的问题
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使用Redis 存储登录凭证【不删，保留用户记录】
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处理每次请求时，都要查询用户的登录凭证，访问的效率非常高
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使用Redis 缓存用户信息【暂存，要删+】
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