Redis 基础

news/2024/9/21 1:48:51/文章来源:https://www.cnblogs.com/LuneNorth/p/18379986/redis-foundation-1vrvcb

1. 初始 Redis

1.1 认识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。

1.1.1 结构化与非结构化

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1.1.2 关系型与非关系型的差异

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，他们的操作更多的是依赖于内存来操作，内存的读写速度会非常快，性能自然会好一些
扩展性
- 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，称为垂直扩展。
- 非关系型数据库可以将数据拆分，存储在不同机器上，可以保存海量数据，解决内存大小有限的问题。称为水平扩展。
- 关系型数据库因为表之间存在关联关系，如果做水平扩展会给数据查询带来很多麻烦

1.2 认识 Redis

Redis诞生于2009年全称是Remote Dictionary Server 远程词典服务器，是一个基于内存的键值型NoSQL数据库。
特征：

键值（key-value）型，value支持多种不同数据结构，功能丰富
单线程，每个命令具备原子性
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

作者：Antirez
Redis的官方网站地址：https://redis.io/

1.3 安装Redis

Redis的安装步骤

2. Redis 的常见命令

2.1 Redis 数据结构介绍

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Redis是一个key-value的数据库，key一般是String类型，不过value的类型多种多样：
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贴心小建议：命令不要死记，学会查询就好啦
Redis为了方便我们学习，将操作不同数据类型的命令也做了分组，在官网（ https://redis.io/commands ）可以查看到不同的命令：
当然我们也可以通过Help命令来帮助我们去查看命令

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2.2 Redis 通用命令

通用指令是部分数据类型的，都可以使用的指令，常见的有：

KEYS：查看符合模板的所有key
DEL：删除一个指定的key
EXISTS：判断key是否存在
EXPIRE：给一个key设置有效期，有效期到期时该key会被自动删除
TTL：查看一个KEY的剩余有效期

通过help [command] 可以查看一个命令的具体用法，例如：

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实例代码如下：

KEYS

127.0.0.1:6379> keys *
1) "name"
2) "age"
127.0.0.1:6379># 查询以a开头的key
127.0.0.1:6379> keys a*
1) "age"
127.0.0.1:6379>

贴心小提示：在生产环境下，不推荐使用keys 命令，因为这个命令在key过多的情况下，效率不高

127.0.0.1:6379> help delDEL key [key ...]summary: Delete a keysince: 1.0.0group: generic127.0.0.1:6379> del name #删除单个
(integer) 1  #成功删除1个127.0.0.1:6379> keys *
1) "age"127.0.0.1:6379> MSET k1 v1 k2 v2 k3 v3 #批量添加数据
OK127.0.0.1:6379> keys *
1) "k3"
2) "k2"
3) "k1"
4) "age"127.0.0.1:6379> del k1 k2 k3 k4
(integer) 3   #此处返回的是成功删除的key，由于redis中只有k1,k2,k3 所以只成功删除3个，最终返回
127.0.0.1:6379>127.0.0.1:6379> keys * #再查询全部的key
1) "age"	#只剩下一个了
127.0.0.1:6379>

贴心小提示：同学们在拷贝代码的时候，只需要拷贝对应的命令哦~

EXISTS

127.0.0.1:6379> help EXISTSEXISTS key [key ...]summary: Determine if a key existssince: 1.0.0group: generic127.0.0.1:6379> exists age
(integer) 1127.0.0.1:6379> exists name
(integer) 0

EXPIRE

贴心小提示：内存非常宝贵，对于一些数据，我们应当给他一些过期时间，当过期时间到了之后，他就会自动被删除~

127.0.0.1:6379> expire age 10
(integer) 1127.0.0.1:6379> ttl age
(integer) 8127.0.0.1:6379> ttl age
(integer) 6127.0.0.1:6379> ttl age
(integer) -2127.0.0.1:6379> ttl age
(integer) -2  #当这个key过期了，那么此时查询出来就是-2 127.0.0.1:6379> keys *
(empty list or set)127.0.0.1:6379> set age 10 #如果没有设置过期时间
OK127.0.0.1:6379> ttl age
(integer) -1  # ttl的返回值就是-1

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2.3 Redis命令-String命令

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，不过根据字符串的格式不同，又可以分为3类：

string：普通字符串
int：整数类型，可以做自增.自减操作
float：浮点类型，可以做自增.自减操作

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String的常见命令有：

SET：添加或者修改已经存在的一个String类型的键值对

GET：根据key获取String类型的value

MSET：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：让一个整型的key自增1

INCRBY:让一个整型的key自增并指定步长，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

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

SETEX：添加一个String类型的键值对，并且指定有效期

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贴心小提示：以上命令除了INCRBYFLOAT 都是常用命令
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SET 和GET: 如果key不存在则是新增，如果存在则是修改
MSET和MGET ：可以批量增加，查看
INCR和INCRBY和DECY
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
SETEX ：添加一个String类型的键值对，并且指定有效期

2.4 Redis命令-Key的层级结构

Redis没有类似MySQL中的Table的概念，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id是1，有一个商品id恰好也是1，此时如果使用id作为key，那就会冲突了，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：
项目名：业务名：id

这个格式并非固定，也可以根据自己的需求来删除或添加词条。
例如我们的项目名称叫 heima，有user和product两种不同类型的数据，我们可以这样定义key：

user相关的key：heima:user:1
product相关的key：heima:product: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
heima:user:1
heima:product:1

一旦我们向redis采用这样的方式存储，那么在可视化界面中，redis会以层级结构来进行存储，形成类似于这样的结构，更加方便Redis获取数据

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2.5 Redis命令-Hash命令

Hash类型，也叫散列，其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，当需要修改对象某个字段时很不方便：

‍
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：

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Hash类型的常见命令

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

贴心小提示：哈希结构也是我们以后实际开发中常用的命令哟

HSET和HGET

127.0.0.1:6379> HSET heima:user:3 name Lucy//大key是 heima:user:3 小key是name，小value是Lucy
(integer) 1
127.0.0.1:6379> HSET heima:user:3 age 21// 如果操作不存在的数据，则是新增
(integer) 1
127.0.0.1:6379> HSET heima:user:3 age 17 //如果操作存在的数据，则是修改
(integer) 0
127.0.0.1:6379> HGET heima:user:3 name 
"Lucy"
127.0.0.1:6379> HGET heima:user:3 age
"17"

HMSET和HMGET

127.0.0.1:6379> HMSET heima:user:4 name HanMeiMei
OK
127.0.0.1:6379> HMSET heima:user:4 name LiLei age 20 sex man
OK
127.0.0.1:6379> HMGET heima:user:4 name age sex
1) "LiLei"
2) "20"
3) "man"

HGETALL

127.0.0.1:6379> HGETALL heima:user:4
1) "name"
2) "LiLei"
3) "age"
4) "20"
5) "sex"
6) "man"

HKEYS和HVALS

127.0.0.1:6379> HKEYS heima:user:4
1) "name"
2) "age"
3) "sex"
127.0.0.1:6379> HVALS heima:user:4
1) "LiLei"
2) "20"
3) "man"

HINCRBY

127.0.0.1:6379> HINCRBY  heima:user:4 age 2
(integer) 22
127.0.0.1:6379> HVALS heima:user:4
1) "LiLei"
2) "22"
3) "man"
127.0.0.1:6379> HINCRBY  heima:user:4 age -2
(integer) 20

HSETNX

127.0.0.1:6379> HSETNX heima:user4 sex woman
(integer) 1
127.0.0.1:6379> HGETALL heima:user:3
1) "name"
2) "Lucy"
3) "age"
4) "17"
127.0.0.1:6379> HSETNX heima:user:3 sex woman
(integer) 1
127.0.0.1:6379> HGETALL heima:user:3
1) "name"
2) "Lucy"
3) "age"
4) "17"
5) "sex"
6) "woman"

2.6 Redis命令-List命令

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：

LPUSH key element ... ：向列表左侧插入一个或多个元素
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

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LPUSH和RPUSH

127.0.0.1:6379> LPUSH users 1 2 3
(integer) 3
127.0.0.1:6379> RPUSH users 4 5 6
(integer) 6

LPOP和RPOP

127.0.0.1:6379> LPOP users
"3"
127.0.0.1:6379> RPOP users
"6"

LRANGE

127.0.0.1:6379> LRANGE users 1 2
1) "1"
2) "4"

如何利用List结构模拟一个栈

入口和出口在同一边

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如何利用List结构模拟一个队列

入口和出口不在同边

‍

如何利用List接口模拟一个阻塞队列

入口和出口不在同一边
出队时采用BLPOP或BRPOP

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2.7 Redis命令-Set命令

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

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Set类型的常见命令

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

SDIFF key1 key2 ... ：求key1与key2的差集

SUNION key1 key2 ..：求key1和key2的并集

例如两个集合：s1和s2:
求交集：SINTER s1 s2
求s1与s2的不同：SDIFF s1 s2
具体命令

127.0.0.1:6379> sadd s1 a b c
(integer) 3
127.0.0.1:6379> smembers s1
1) "c"
2) "b"
3) "a"
127.0.0.1:6379> srem s1 a
(integer) 1127.0.0.1:6379> SISMEMBER s1 a
(integer) 0127.0.0.1:6379> SISMEMBER s1 b
(integer) 1127.0.0.1:6379> SCARD s1
(integer) 2

案例

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
李四的好友有：王五.麻子.二狗
利用Set的命令实现下列功能：
计算张三的好友有几人
计算张三和李四有哪些共同好友
查询哪些人是张三的好友却不是李四的好友
查询张三和李四的好友总共有哪些人
判断李四是否是张三的好友
判断张三是否是李四的好友
将李四从张三的好友列表中移除

127.0.0.1:6379> SADD zs lisi wangwu zhaoliu
(integer) 3127.0.0.1:6379> SADD ls wangwu mazi ergou
(integer) 3127.0.0.1:6379> SCARD zs
(integer) 3127.0.0.1:6379> SINTER zs ls
1) "wangwu"127.0.0.1:6379> SDIFF zs ls
1) "zhaoliu"
2) "lisi"127.0.0.1:6379> SUNION zs ls
1) "wangwu"
2) "zhaoliu"
3) "lisi"
4) "mazi"
5) "ergou"127.0.0.1:6379> SISMEMBER zs lisi
(integer) 1127.0.0.1:6379> SISMEMBER ls zhangsan
(integer) 0127.0.0.1:6379> SREM zs lisi
(integer) 1127.0.0.1:6379> SMEMBERS zs
1) "zhaoliu"
2) "wangwu"

2.8 Redis命令-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：

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

3. Redis的Java客户端-Jedis

在Redis官网中提供了各种语言的客户端，地址：https://redis.io/docs/clients/

其中Java客户端也包含很多：

标记为 00585A78 的就是推荐使用的java客户端，包括：

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。

3.1 快速入门

创建Maven工程
引入依赖

<!--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

private Jedis jedis;@BeforeEachvoid setUp() {// 1. 建立连接
//        jedis = new Jedis("192.168.146.129" , 6379);jedis = JedisConnectionFactory.getJedis();// 2. 设置密码
//        jedis.auth("north");// 3. 选择库jedis.select(0);}

测试

@Testpublic void testSet() {// 存数据String result = jedis.set("name", "陈平安");System.out.println("result = " + result);// 取数据String name = jedis.get("name");System.out.println("name = " + name);}@Testpublic void testHash() {Long hset = jedis.hset("user:1", "name", "石昊");Long hset1 = jedis.hset("user:1", "age", "19");Map<String, String> hgetAll = jedis.hgetAll("user:1");System.out.println("hgetAll = " + hgetAll);}

释放资源

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

3.2 Jedis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
有关池化思想，并不仅仅是这里会使用，很多地方都有，比如说我们的数据库连接池，比如我们tomcat中的线程池，这些都是池化思想的体现。

3.2.1 创建Jedis的连接池

public class JedisConnectionFactory {private static final JedisPool jedisPool;static {// 配置连接池JedisPoolConfig poolConfig = new JedisPoolConfig();poolConfig.setMaxTotal(8);poolConfig.setMaxIdle(8);poolConfig.setMinIdle(0);poolConfig.setMaxWaitMillis(1000);// 创建连接池对象jedisPool = new JedisPool(poolConfig , "192.168.146.129" , 6379 , 1000 , "north");}public static Jedis getJedis() {return jedisPool.getResource();}
}

代码说明：

1） JedisConnectionFacotry：工厂设计模式是实际开发中非常常用的一种设计模式，我们可以使用工厂，去降低代的耦合，比如Spring中的Bean的创建，就用到了工厂设计模式
2）静态代码块：随着类的加载而加载，确保只能执行一次，我们在加载当前工厂类的时候，就可以执行static的操作完成对连接池的初始化
3）最后提供返回连接池中连接的方法.

‍
对于这段代码的理解：
这段代码是一个用于连接 Redis 数据库的 Java 类 JedisConnectionFactory。它使用了 Jedis 库，这是一个流行的 Redis 客户端库，用于在 Java 程序中与 Redis 服务器进行通信。
让我解释一下这段代码的主要部分：

public class JedisConnectionFactory: 这是一个公共类的定义，类名为 JedisConnectionFactory，用于创建 Redis 连接工厂。
private static final JedisPool jedisPool;: 这是一个私有的静态常量，用于保存连接到 Redis 服务器的连接池实例。连接池是一种管理和维护与 Redis 服务器连接的机制，可以提高连接的复用和性能。
static { ... }: 这是一个静态代码块，在类被加载时执行。在这个代码块中，你可以看到配置了一个 Jedis 连接池。以下是对配置选项的解释：
- JedisPoolConfig poolConfig = new JedisPoolConfig();: 创建一个 Jedis 连接池的配置对象。
- poolConfig.setMaxTotal(8);: 设置连接池中最大连接数为 8。
- poolConfig.setMaxIdle(8);: 设置连接池中最大空闲连接数为 8。
- poolConfig.setMinIdle(0);: 设置连接池中最小空闲连接数为 0。
- poolConfig.setMaxWaitMillis(1000);: 设置从连接池获取连接的最大等待时间为 1000 毫秒。
然后，使用这些配置项创建一个 Jedis 连接池实例：
- jedisPool = new JedisPool(poolConfig, "192.168.146.129", 6379, 1000, "north");
  - poolConfig: 使用之前配置的连接池配置对象。
  - "192.168.146.129": Redis 服务器的 IP 地址。
  - 6379: Redis 服务器的端口号。
  - 1000: 连接超时时间（毫秒）。
  - "north": 连接到 Redis 服务器的密码（如果有密码保护）。
public static Jedis getJedis(): 这是一个公共静态方法，用于从连接池中获取一个可用的 Redis 连接（Jedis 对象）。通过调用 jedisPool.getResource() 来获取连接。

‍

这段代码的作用是创建一个连接到 Redis 数据库的连接池，以便在应用程序中可以轻松地获取和管理与 Redis 服务器的连接。通过调用 getJedis() 方法，你可以获取一个可用的 Redis 连接并开始执行对 Redis 的操作。要确保在使用完连接后，将其释放回连接池以供其他地方使用。

3.2.2 改造原始代码

代码说明:
1.在我们完成了使用工厂设计模式来完成代码的编写之后，我们在获得连接时，就可以通过工厂来获得。
，而不用直接去new对象，降低耦合，并且使用的还是连接池对象。
2.当我们使用了连接池后，当我们关闭连接其实并不是关闭，而是将Jedis还回连接池的。

@BeforeEachvoid setUp(){//建立连接/*jedis = new Jedis("127.0.0.1",6379);*/jedis = JedisConnectionFacotry.getJedis();//选择库jedis.select(0);}@AfterEachvoid tearDown() {if (jedis != null) {jedis.close();}}

4. Redis的Java客户端-SpringDataRedis

SpringData是Spring中数据操作的模块，包含对各种数据库的集成，其中对Redis的集成模块就叫做SpringDataRedis，官网地址：https://spring.io/projects/spring-data-redis

提供了对不同Redis客户端的整合（Lettuce和Jedis）
提供了RedisTemplate统一API来操作Redis
支持Redis的发布订阅模型
支持Redis哨兵和Redis集群
支持基于Lettuce的响应式编程
支持基于JDK.JSON.字符串.Spring对象的数据序列化及反序列化
支持基于Redis的JDKCollection实现

‍

SpringDataRedis中提供了RedisTemplate工具类，其中封装了各种对Redis的操作。并且将不同数据类型的操作API封装到了不同的类型中：

‍

4.1 快速入门

导入坐标

<!--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>

配置文件

spring:redis:host: 192.168.150.101port: 6379password: 123321lettuce:pool:max-active: 8  #最大连接max-idle: 8   #最大空闲连接min-idle: 0   #最小空闲连接max-wait: 100ms #连接等待时间

test

@Autowiredprivate RedisTemplate redisTemplate;@Testvoid testString() {// 写入一条String数据redisTemplate.opsForValue().set("name" , "徐凤年");// 取出数据Object name = redisTemplate.opsForValue().get("name");System.out.println("name = " + name);}@Testvoid testSaveUser() {// 写入数据redisTemplate.opsForValue().set("user:100" , new User("李七夜" , 19));// 获取数据User o = (User) redisTemplate.opsForValue().get("user:100");System.out.println("o = " + o);}

贴心小提示：SpringDataJpa使用起来非常简单，记住如下几个步骤即可

SpringDataRedis的使用步骤：

引入spring-boot-starter-data-redis依赖
在application.yml配置Redis信息
注入RedisTemplate

4.2 数据序列化器

RedisTemplate可以接收任意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\x05frank
缺点：

可读性差
内存占用较大

我们可以自定义RedisTemplate的序列化方式，代码如下：

@Configuration
public class RedisConfig {@Beanpublic RedisTemplate<String, Object> redisTemplate(RedisConnectionFactory connectionFactory){// 创建RedisTemplate对象RedisTemplate<String, Object> template = new RedisTemplate<>();// 设置连接工厂template.setConnectionFactory(connectionFactory);// 创建JSON序列化工具GenericJackson2JsonRedisSerializer jsonRedisSerializer = new GenericJackson2JsonRedisSerializer();// 设置Key的序列化template.setKeySerializer(RedisSerializer.string());template.setHashKeySerializer(RedisSerializer.string());// 设置Value的序列化template.setValueSerializer(jsonRedisSerializer);template.setHashValueSerializer(jsonRedisSerializer);// 返回return template;}
}

这里采用了JSON序列化来代替默认的JDK序列化方式。最终结果如图

{"@class": "com.north.pojo.User","name": "李七夜","age": 19
}

‍
整体可读性有了很大提升，并且能将Java对象自动的序列化为JSON字符串，并且查询时能自动把JSON反序列化为Java对象。不过，其中记录了序列化时对应的class名称，目的是为了查询时实现自动反序列化。这会带来额外的内存开销。

4.3 StringRedisTemplate

尽管JSON的序列化方式可以满足我们的需求，但依然存在一些问题，如下：

{"@class": "com.north.pojo.User","name": "李七夜","age": 19
}

为了在反序列化时知道对象的类型，JSON序列化器会将类的class类型写入json结果中，存入Redis，会带来额外的内存开销。

为了减少内存的消耗，我们可以采用手动序列化的方式，换句话说，就是不借助默认的序列化器，而是我们自己来控制序列化的动作，同时，我们只采用String的序列化器，这样，在存储value时，我们就不需要在内存中就不用多存储数据，从而节约我们的内存空间

‍

这种用法比较普遍，因此SpringDataRedis就提供了RedisTemplate的子类：StringRedisTemplate，它的key和value的序列化方式默认就是String方式。
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手动序列化实现：

@Beanpublic RedisTemplate<String , Object> redisTemplate(RedisConnectionFactory redisConnectionFactory) throws UnknownHostException {// 创建RedisTemplate 对象RedisTemplate<String , Object> redisTemplate = new RedisTemplate<>();// 设置连接工厂redisTemplate.setConnectionFactory(redisConnectionFactory);// 设置序列化工具GenericJackson2JsonRedisSerializer jsonRedisSerializer = new GenericJackson2JsonRedisSerializer();// key 和 hashKey 采用String序列化redisTemplate.setKeySerializer(jsonRedisSerializer);redisTemplate.setHashKeySerializer(jsonRedisSerializer);// value 和 hashValue 采用JSON序列化redisTemplate.setValueSerializer(jsonRedisSerializer);redisTemplate.setHashValueSerializer(jsonRedisSerializer);// 返回return redisTemplate;}

此时我们再来看一看存储的数据，小伙伴们就会发现那个class数据已经不在了，节约了我们的空间~

{"name": "徐凤年","age": 22
}

‍
测试类

@SpringBootTest
class RedisApplicationTests {@Autowiredprivate StringRedisTemplate stringRedisTemplate;// JSON 工具private static final ObjectMapper mapper = new ObjectMapper();@Testpublic void testStringTemplate() throws JsonProcessingException {// 准备数据User user = new User("徐凤年" , 22);// 手动序列化String json = mapper.writeValueAsString(user);// 写入一条数据到redisstringRedisTemplate.opsForValue().set("user:200" , json);// 读取数据String result = stringRedisTemplate.opsForValue().get("user:200");User user1 = mapper.readValue(result, User.class);System.out.println("user1 = " + user1);}}

最后小总结：RedisTemplate的两种序列化实践方案：

方案一：

自定义RedisTemplate

修改RedisTemplate的序列化器为GenericJackson2JsonRedisSerializer

方案二：

使用StringRedisTemplate

写入Redis时，手动把对象序列化为JSON

读取Redis时，手动把读取到的JSON反序列化为对象

4.4 Hash结构操作

@SpringBootTest
class RedisStringTests {@Autowiredprivate StringRedisTemplate stringRedisTemplate;@Testvoid testHash() {stringRedisTemplate.opsForHash().put("user:400", "name", "虎哥");stringRedisTemplate.opsForHash().put("user:400", "age", "21");Map<Object, Object> entries = stringRedisTemplate.opsForHash().entries("user:400");System.out.println("entries = " + entries);}
}

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