因为之前已经学完ssm springboot等框架了所以这里直接从Redis开始😘

认识NoSQL

Redis是一种键值型的NoSQL数据库
- 键值型
指Redis中存储的数据都是以Key-Value键值对的形式存储

而Value的形式多种多样可以是字符串数组甚至Json文件和HashMap
- 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。
结构化和非结构化
- 传统关系型数据库是结构化数据表在创建的时候需要有严格的约束如字段名字段数据类型字段约束等，插入的数据必须遵信这些约束
- 而NoSQL则对数据库的格式没有约束可以是键值型也可以是文档型甚至可以是图格式

关联与非关联

传统数据库的表与表之间往往存在关联如外键约束

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性

{

  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
       }
    }
  ]

}

例如此处要维护张三与两个手机订单的关系不得不冗余的将两个商品保存在张三的订单文档中不够优雅所以建议使用业务逻辑来维护关系

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的标准
  1
  2
  SELECT id,age FROM tb_user WHERE id = 1
- 而不同的非关系型数据库查询语法差异较大
  
  以Redis和MongoDB两种不同的非关系型数据库举例
  1
  2
  3
  Redis: get user:1
  MongoDB: de.user.find({_id:1})
事务
- 传统关系型数据库能满足事务的ACID原则(原子性一致性独立性持久性)
- 非关系型数据库往往不支持事务不能保证ACID 只能实现基本的一致性(BASE理论)
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
- 非关系型数据库操作更多依赖于内存进行操作内存的读写速度会非常快性能更好
拓展性
- 垂直拓展
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
- 水平拓展
非关系型数据库可以将数据拆分存储到不同机器上可以保存海量数据解决内存大小有限的问题
- 关系型数据库因为表之间存在关联关系如果做水平拓展会给数据查询带来麻烦
总结

	SQL	NoSQL
数据结构	结构化(Structured)	非结构化
数据关联	关联的(Relational)	无关联的
查询方式	SQL查询	非SQL
事务特性	ACID	BASE
存储方式	磁盘	内存
扩展性	垂直	水平
使用场景	1. 数据结构固定2. 对一致性、安全性要求不高	1. 数据结构不固定2. 相关业务对数据安全性、一致性要求较高3. 对性能要求

认识Redis

Redis特征
- 键值(Key-Value)型，Value支持多种不同的数据结构，功能丰富
- 单线程，每个命令具有原子性
- 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

Redis桌面客户端

在linux上安装Redis之后可以对数据进行CRUD了这需要用到Redis客户端包括
- 命令行客户端(CLI)
- 图形化桌面客户端
- 编程客户端

Redis命令行客户端CLI

Redis安装完成之后就自带了命令行客户端：

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
一般不要求commonds
Redis基础命令
- redis-server
启动redis服务器默认端口号为6379
sudo nano /etc/redis/redis.conf

打开redis配置文件

ps -ef | grep redis

查看redis进程
systemctl status redis-server

查看redis状态
systemctl stop redis

停止redis服务

sudo systemctl enable redis-server

让redis开机自启

ping

与redis服务端做心跳测试服务端正常会返回pong
SELECT 库序号

使用CLI来连接Redis不同的库

GET 键名

查看该库里该键名里的键值

图形化桌面客户端

安装包：https://github.com/lework/RedisDesktopManager-Windows/releases

连接数据库之后是这样的界面

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。

Redis常用命令

Redis是典型的key-value数据库 key一般是字符串而value包含很多不同的数据类型
Redis通用命令

常用的通用命令有以下几个

命令	描述
KEYs pattern	查找所有符合给定模式(pattern)的key
EXISTs key	检查给定key是否存在
TYPE key	返回key所储存的值的类型
TTL key	返回给定key的剩余生存时间(TTL, time to live)，以秒为单位
DEL key	该命令用于在key存在是删除key

SET key value
- 新增键与键值
- MSET key value key value ..... 同时增加多个键与键值
KEYS pattern：查看符合模板的所有key
- KEYS *就是查询该仓库里所有的key
- KEYS a*查看以a开头的key
- 不建议在生产环境设备上使用，因为Redis是单线程的，执行查询的时候会阻塞其他命令，当数据量很大的时候，使用KEYS进行模糊查询，效率很差
DEL key：删除一个指定的key
- 也可以删除多个key，DEL name age，会将name和age都删掉
EXISTS：判断key是否存在
- EXISTS name，如果存在返回1，不存在返回0
EXPIRE：给一个key设置有效期，有效期到期时该key会被自动删除
- EXPIRE name 20，给name设置20秒有效期，到期自动删除
TTL：查看一个key的剩余有效期(Time-To-Live)
- TTL name，查看name的剩余有效期，如果未设置有效期，则返回-1

String类型

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格式不同又分三种

string：普通字符串、
int：整数类型可以自增自减
float：浮点类型可以自增自减

不管是哪种格式，底层都是字节数组形式存储，只不过是编码方式不同，字符串类型的最大空间不能超过512M

String的常用命令

命令	描述
SET	添加或者修改一个已经存在的String类型的键值对
GET	根据key获取String类型的value
MEST	批量添加多个String类型的键值对
MGET	根据多个key获取多个String类型的value
INCR	让一个整形的key自增1
INCRBY	让一个整形的key自增并指定步长值，例如：incrby num 2，让num值自增2
INCRBYFLOAT	让一个浮点类型的数字自增并指定步长值
SETNX	添加一个String类型的键值对，前提是这个key不存在，否则不执行，可以理解为真正的新增
SETEX	添加一个String类型的键值对，并指定有效期

KEY结构
- Redis没有类似MySQL中Table的概念，那么我们该如何区分不同类型的Key呢？
- 例如：需要存储用户、商品信息到Redis，有一个用户的id是1，有一个商品的id恰好也是1，如果此时使用id作为key，那么就会冲突，该怎么办？
- 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
  - 这个格式也并非是固定的，可以根据自己的需求来删除/添加词条，这样我们就可以把不同数据类型的数据区分开了，从而避免了key的冲突问题
  - 例如我们的项目名叫reggie，有user和dish两种不同类型的数据，我们可以这样定义key
    - user相关的key：reggie:user:1
    - dish相关的key：reggie:dish:1
如果value是一个Java对象，例如一个User对象，则可以将对象序列化为JSON字符串后存储

KEY	VALUE
reggie:user:1	{“id”:1, “name”: “Jack”, “age”: 21}
reggie:dish:1	{“id”:1, “name”: “鲟鱼火锅”, “price”: 4999}

并且在Redis的桌面客户端中，也会以相同前缀作为层次结构，让数据看起来层次分明，关系清晰

Hash类型

Hash类型，也叫散列，其中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，当我们要修改对象的某个属性值的时候很不方便

KEY	VALUE
reggie:user:1	{“id”:1, “name”: “Jack”, “age”: 21}
reggie:dish:1	{“id”:1, “name”: “鲟鱼火锅”, “price”: 4999}

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

KEY	VALUE
	field	value
reggie:user:1	name	Jack
	age	21
reggie:user:2	name	Rose
	age	18

Hash的常用命令

命令	描述
HSET key field value	添加或者修改hash类型key的field的值
HGET key field	获取一个hash类型key的field的值
HMSET	批量添加多个hash类型key的field的值
HMGET	批量获取多个hash类型key的field的值
HGETALL	获取一个hash类型的key中的所有的field和value
HKEYS	获取一个hash类型的key中的所有的field
HINCRBY	让一个hash类型key的字段值自增并指定步长
HSETNX	添加一个hash类型的key的field值，前提是这个field不存在，否则不执行

List类型

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。既可以支持正向检索和也可以支持反向检索。
特征也与LinkedList类似：
- 有序
- 元素可以重复
- 插入和删除快
- 查询速度一般
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：

命令	描述
LPOP key	移除并返回列表左侧的第一个元素，没有则返回nil
RPUSH key element …	向列表右侧插入一个或多个元素
RPOP key	移除并返回列表右侧的第一个元素
LRANGE key star end	返回一段角标范围内的所有元素
BLPOP和BRPOP	与LPOP和RPOP类似，只不过在没有元素时等待指定时间，而不是直接返回nil

Set类型

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的常见命令有：

命令	描述
SADD key member …	向set中添加一个或多个元素
SREM key member …	移除set中的指定元素
SCARD key	返回set中元素的个数
SISMEMBER key member	判断一个元素是否存在于set中
SMEMBERS	获取set中的所有元素
SINTER key1 key2 …	求key1与key2的交集
SUNION key1 key2 …	求key1与key2的并集
SDIFF key1 key2 …	求key1与key2的差集

练习题：
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
1
2
3
127.0.0.1:6379> sadd zhangsan lisi wangwu zhaoliu
(integer) 3
李四的好友有：王五、麻子、二狗
1
2
3
127.0.0.1:6379> sadd lisi wangwu mazi ergou
(integer) 3
利用Set的命令实现下列功能：
计算张三的好友有几人
1
2
3
127.0.0.1:6379> scard zhangsan
(integer) 3
计算张三和李四有哪些共同好友
1
2
3
127.0.0.1:6379> sinter zhangsan lisi
1) "wangwu"
查询哪些人是张三的好友却不是李四的好友
1
2
3
4
127.0.0.1:6379> sdiff zhangsan lisi
1) "zhaoliu"
2) "lisi"
查询张三和李四的好友总共有哪些人
1
2
3
4
5
6
7
127.0.0.1:6379> sunion zhangsan lisi
1) "wangwu"
2) "zhaoliu"
3) "ergou"
4) "lisi"
5) "mazi"
判断李四是否是张三的好友
1
2
3
127.0.0.1:6379> sismember zhangsan lisi
(integer) 1
判断张三是否是李四的好友
1
2
3
127.0.0.1:6379> sismember lisi zhangsan
(integer) 0
将李四从张三的好友列表中移除
1
2
3
127.0.0.1:6379> srem zhangsan lisi
(integer) 1

SortedSet类型

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：
- 可排序
- 元素不重复
- 查询速度快
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：

命令	描述
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
ZREM key member	删除sorted set中的一个指定元素
ZSCORE key member	获取sorted set中的指定元素的score值
ZRANK key member	获取sorted set 中的指定元素的排名
ZCARD key	获取sorted set中的元素个数
ZCOUNT key min max	统计score值在给定范围内的所有元素的个数
ZINCRBY key increment member	让sorted set中的指定元素自增，步长为指定的increment值
ZRANGE key min max	按照score排序后，获取指定排名范围内的元素
ZRANGEBYSCORE key min max	按照score排序后，获取指定score范围内的元素
ZDIFF、ZINTER、ZUNION	求差集、交集、并集

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 key member
降序获取sorted set 中的指定元素的排名：ZREVRANK key memeber

Redis的Java客户端

目前主流的Redis的Java客户端有三种
- 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。

Jedis客户端

使用Jedis步骤

导入Jedis的maven坐标

<!--jedis-->
<dependency>
    <groupId>redis.clients</groupId>
    <artifactId>jedis</artifactId>
    <version>3.7.0</version>
</dependency>
<!--单元测试-->
<dependency>
    <groupId>org.junit.jupiter</groupId>
    <artifactId>junit-jupiter</artifactId>
    <version>5.7.0</version>
    <scope>test</scope>
</dependency>

建立连接

测试插入数据

释放资源

publicclassTest01 {
privateJedis jedis;

    @BeforeEach
voidsetUp() {
//1. 建立连接jedis =newJedis("127.0.0.1", 6379);
//2. 设置密码jedis.auth("zhou123quan");
//3. 选择库jedis.select(0);
    }

    @Test
voidtestString(){
        jedis.set("name","Kyle");
        String name = jedis.get("name");
        System.out.println("name = " + name);
    }

    @Test
voidtestHash(){
        jedis.hset("reggie:user:1","name","Jack");
        jedis.hset("reggie:user:2","name","Rose");
        jedis.hset("reggie:user:1","age","21");
        jedis.hset("reggie:user:2","age","18");
Map<String, String> map = jedis.hgetAll("reggie:user:1");
        System.out.println(map);
    }

    @AfterEach
voidtearDown(){
if(jedis !=null){
            jedis.close();
        }
    }

}

连接池

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。
新建一个com.jedisLink.util，用于存放我们编写的工具类
但后面我们使用SpringDataRedis的时候，可以直接在yml配置文件里配置这些内容

packagecom.yin_bo_.redis_develop.bean;

importredis.clients.jedis.Jedis;
importredis.clients.jedis.JedisPool;
importredis.clients.jedis.JedisPoolConfig;

publicclassjedisConnectionBean {
publicstaticJedisPooljedisPool;

static{
//配置连接池JedisPoolConfig poolConfig =newJedisPoolConfig();
        poolConfig.setMaxTotal(8);
        poolConfig.setMaxIdle(8);
        poolConfig.setMinIdle(0);
        poolConfig.setMaxWaitMillis(1000);

//创建连接对象 参数：连接池配置 服务端IP 服务端端口 超时时间 密码        jedisPool=newJedisPool(poolConfig, "127.0.0.1", 6379, 1000, "zhou123quan");
    }

publicstaticJedis getJedis(){
return jedisPool.getResource();
    }

    }

packagecom.yin_bo_.redis_develop.Day001;

importcom.yin_bo_.redis_develop.bean.jedisConnectionBean;
importorg.junit.jupiter.api.AfterEach;
importorg.junit.jupiter.api.BeforeEach;
importorg.junit.jupiter.api.Test;
importredis.clients.jedis.Jedis;

importjava.util.Map;

public classTest01 {

privateJedis jedis;

    @BeforeEach
voidsetUp() {
//1. 建立连接jedis = jedisConnectionBean.getJedis();
        jedis.select(0);
    }

    @Test
voidtestString(){
        jedis.set("name","Kyle");
        String name = jedis.get("name");
        System.out.println("name = " + name);
    }

    @Test
voidtestHash(){
        jedis.hset("reggie:user:1","name","Jack");
        jedis.hset("reggie:user:2","name","Rose");
        jedis.hset("reggie:user:1","age","21");
        jedis.hset("reggie:user:2","age","18");
Map<String, String> map = jedis.hgetAll("reggie:user:1");
        System.out.println(map);
    }

    @AfterEach
voidtearDown(){
if(jedis !=null){
            jedis.close();
        }
    }

}

SpringDataRedis客户端

SpringBoot已经提供了对SpringDataRedis的支持使用非常简单

引入依赖

<!--redis依赖-->
<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
</dependency>
<!--common-pool-->
<dependency>
    <groupId>org.apache.commons</groupId>
    <artifactId>commons-pool2</artifactId>
</dependency>
<!--Jackson依赖-->
<dependency>
    <groupId>com.fasterxml.jackson.core</groupId>
    <artifactId>jackson-databind</artifactId>
</dependency>
<!--lombok-->
<dependency>
    <groupId>org.projectlombok</groupId>
    <artifactId>lombok</artifactId>
    <optional>true</optional>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
    <scope>test</scope>
</dependency>

配置Redis

spring:
  data:
    redis:
      host: localhost
      port: 6379
      password: zhou123quan
      database: 0
      lettuce:
        pool:
          max-active: 8
          max-idle: 8
          min-idle: 0
          max-wait: 100ms

在测试类中注入RedisTemplate 编写测试方法

packagecom.yin_bo_.redis_develop_02;

importorg.junit.jupiter.api.Test;
importorg.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
importorg.springframework.boot.test.context.SpringBootTest;
importorg.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;

@SpringBootTest
classRedisDevelop02ApplicationTests {

   @Autowired
privateRedisTemplate redisTemplate;
    @Test
voidtestString() {

//        //写入一条String数据//        redisTemplate.opsForValue().set("name","wave111");//获取String数据Object name = redisTemplate.opsForValue().get("name");
        System.out.println("name = " + name);
    }

}

自定义序列
- RedisTemplate可以接受任意Object作为值写入Redis
只不过写入前会把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

\xAC\xED\x00\x05t\x00\x06\xE5\xBC\xA0\xE4\xB8\x89
缺点：
- 可读性差
- 内存占用较大

自己手写序列化白雪
我们可以自定义RedisTemplate的序列化代码如下@Configuration

public class RedisConfig {

    @Bean
    public RedisTemplate<String, Object> redisTemplate(RedisConnectionFactory redisConnectionFactory) {

        //创建RedisTemplate对象        RedisTemplate<String, Object> template = new RedisTemplate<>();
        //设置连接工厂        template.setConnectionFactory(redisConnectionFactory);
        //设置JSON序列化工具        GenericJackson2JsonRedisSerializer genericJackson2JsonRedisSerializer = new GenericJackson2JsonRedisSerializer();
        //设置KEY序列化        template.setKeySerializer(RedisSerializer.string());  //返回值是StringRedisSerializer.UTF_8;        template.setHashKeySerializer> > (RedisSerializer.string());
        //设置Value序列化        template.setValueSerializer(genericJackson2JsonRedisSerializer);
        template.setHashValueSerializer(genericJackson2JsonRedisSerializer);
        //返回        return template;
    }
}

@Configuration：标记这个类为配置类，Spring在启动时会读取这个类的配置@Bean：将该方法的返回值注册为Spring容器中的一个BeanRedisTemplate<String, Object>：返回的Bean类型，支> 持String类型的Key和任意Object类型的Value

创建一个User类将创建的对象存入Redis

@Data
@AllArgsConstructor
@NoArgsConstructor
public class User {
    private String name;
    private Integer age;
}

测试方法里创建对象

@Test
voiduserTest(){
    redisTemplate.opsForValue().set("userdata",newUser("张三","18"));
    User user = (User) redisTemplate.opsForValue().get("userdata");
    System.out.println(user);
}

采用了JSON序列化来代替默认的JDK序列化方式最终结果为JSON

{
  "@class": "com.yin_bo_.redis_develop_02.bean.User",
  "name": "张三",
  "age": "18"
}

StringRedisTemplate
- 为了节省内存空间我们并不会使用JSON序列化器来处理value 而是统一使用String序列化器要求只能存储String类型的key和value 当需要存储Java对象时手动完成对象的序列化和反序列化

Spring默认提供了一个StringRedisTemplate类他的key和value的序列化方式默认就是String方式省去了我们自定义RedisTemplate的过程

如果key和value都是String 则不需要序列化直接使用StringRedisTemplate

@Autowired
privateStringRedisTemplate stringRedisTemplate;
@Test
voiduserTest(){
    redisTemplate.opsForValue().set("userdata",newUser("张三","18"));
    User user = (User) redisTemplate.opsForValue().get("userdata");
    System.out.println(user);
}

如果value是JSON 则需要手动序列化

ObjectMapper是一个JSON处理工具作用是把一个对象转成JSON

@Autowired
privateStringRedisTemplate stringRedisTemplate;

//JSON工具privatestaticfinalObjectMappermapper=newObjectMapper();

//Value是JSON
@Test
voidtestStringTemplateForJSON()throwsJsonProcessingException {
//准备对象User user =newUser("音波","20");

//手动序列化String json  =mapper.writeValueAsString(user);

//写入一条数据到RedisstringRedisTemplate.opsForValue().set("userdata",json);

//读取数据String userdata = stringRedisTemplate.opsForValue().get("userdata");

//反序列化User user1 =mapper.readValue(userdata, User.class);
    System.out.println(user1);
}

使用StringRedisTemplate操作Hash类型

注意这里存取Hash数据用的是put entries 与Java相似

@Test
voidtestHash(){
    stringRedisTemplate.opsForHash().put("friends","friend01","xinxin_suried");
    stringRedisTemplate.opsForHash().put("friends","friend02","canon_0724");
Map<Object, Object> friends = stringRedisTemplate.opsForHash().entries("friends");
    System.out.println(friends);
}

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