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Windows打开redis以及Springboot整合redis

目录

    • 前言
    • Windows系统打开redis
    • Springboot整合redis
      • 依赖
      • 实体类
      • yml配置文件
      • config配置
      • 各个数据存储类型分别说明记录
        • string
          • 数据写入redis,并查询
          • 通过命令行查询
        • list
          • 插入数据到redis中
          • 从redis中读取
          • 命令读取数据
        • hash
          • 向redis中逐个添加map键值对
          • 获取key对应的map中所有的键
          • 获取key对应的所有map键值对
          • 获取key对应的map中,key为username的map的对应的值
          • 获取key对应的map中所有的值
          • 判断key对应的map中是否有指定的键
          • 如果key对应的map不存在,则新增到map中,存在则不新增也不覆盖
          • 将一个完成的键值对直接放入redis
          • 命令读取数据
        • set
          • 向key中批量添加值
          • 获取key中的所有值
          • 获取key对应集合的长度
          • 随机获取key对应的集合中的元素
          • 随机获取key对应集合中指定个数的元素
          • 随机获取key对应集合中指定个数的元素,并且去重
          • 将key1对应集合中的值v1,转移到key2集合中
          • 随机删除集合中的一个元素
          • 随机删除集合中的指定数量的元素
          • 批量移除key对应集合中指定的元素
          • 获取key与另一个otherKey集合之间的差值
          • 获取key与另一个otherKey所对应的集合之间的差值,并将结果存入指定的destKey中
          • 获取两个集合中的交集元素
          • 获取两个集合的合集,并且去重
          • 命令读取数据
        • zset
          • 向指定key中添加元素,按照score值由小到大进行排列
          • 获取key对应集合中o元素的score值
          • 获取集合大小
          • 获取指定下标之间的值
          • 获取指定score区间的值
          • 获取指定元素在集合中的索引,索引从0开始
          • 获取倒序排列的索引值,索引从0开始
          • 移除集合中指定的值
          • 移除指定下标的值
          • 命令读取数据
        • 注意

前言

       在springboot框架中,通过RedisTemplate中封装好的方法去操作redis中的各种数据类型,完成增删改查操作。
       本项目将数据序列化为json格式,分别以set、zset、hash的结构存入数据库中,完成查询所有数据、通过id查询单个数据,新增数据的操作。

redis有五种常用的数据结构:string hash list set zset
key-string:一个key对应一个值。
key-hash:一个key对应一个Map。
key-list:一个key对应一个列表。
key-set:一个key对应一个集合。
key-zset:一个key对应一个有序的集合。

在这里插入图片描述

Windows系统打开redis

我从网上下载来的redis包,里面有这些内容。
在这里插入图片描述
但是启动redis的服务端时,不会去直接双击“redis-server.exe”文件,因为这样启动不会去读取配置文件,需要通过命令行启动。如果需要远程访问redis,则需要在配置文件中配置ip等信息。

bind 0.0.0.0 
监听地址,默认是127.0.0.1,会导致只能在本地访问,修改为0.0.0.0则可以在任意IP访问,生产环境不要设置为0.0.0.0protected-mode no
将保护模式改为no

使用cmd命令行启动服务端

redis-server redis.conf

在这里插入图片描述
双击启动客户端
在这里插入图片描述
redis的存储查询数据命令,会在演示springboot使用redis中说明。

Springboot整合redis

依赖

    <parent><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId><version>2.3.0.RELEASE</version></parent><dependencies><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter</artifactId></dependency><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId></dependency><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId></dependency><dependency><groupId>junit</groupId><artifactId>junit</artifactId><version>4.12</version></dependency><dependency><groupId>org.springframework.data</groupId><artifactId>spring-data-redis</artifactId></dependency><dependency><groupId>redis.clients</groupId><artifactId>jedis</artifactId></dependency><dependency><groupId>com.alibaba</groupId><artifactId>fastjson</artifactId><version>1.2.70</version></dependency></dependencies>

实体类

public class User {private Integer id = 0;private String username = "";private String remark = "";
}

yml配置文件

用于配置redis的ip、端口、数据库、连接池等

spring:redis:port: 6379host: 127.0.0.1database: 1password: 123456jedis:pool:max-active: 8max-idle: 8max-wait: 1mstimeout: 5000ms

config配置

将实体类数据序列化为json格式

import java.text.SimpleDateFormat;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.Jackson2JsonRedisSerializer;
import org.springframework.data.redis.serializer.StringRedisSerializer;import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper;@Configuration
public class RedisConfig {@Beanpublic RedisTemplate<Object, Object> redisTemplate(RedisConnectionFactory redisConnectionFactory){RedisTemplate<Object, Object> template = new RedisTemplate<>();//ObjectMapper 指定在转成json的时候的一些转换规则ObjectMapper objectMapper = new ObjectMapper();objectMapper.setDateFormat(new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss"));template.setConnectionFactory(redisConnectionFactory);Jackson2JsonRedisSerializer jackson2JsonRedisSerializer = new Jackson2JsonRedisSerializer(Object.class);// 把自定义的objectMapper设置到jackson2JsonRedisSerializerjackson2JsonRedisSerializer.setObjectMapper(objectMapper);// RedisTemplate默认的序列化方式使用的是jdk的序列化// 设置了key的序列化方式template.setKeySerializer(new StringRedisSerializer());template.setHashKeySerializer(jackson2JsonRedisSerializer); // 配置hash格式// 设置了value序列化方式template.setValueSerializer(jackson2JsonRedisSerializer);template.setHashValueSerializer(jackson2JsonRedisSerializer); // 配置hash格式return template;}
}

在启动类中需要使用@ComponentScan()注解扫描配置文件

各个数据存储类型分别说明记录

专门编写一个测试类

import com.alibaba.fastjson.JSON;
import com.redis.StartApplication;
import com.redis.pojo.User;
import org.junit.Test;
import org.junit.runner.RunWith;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.boot.test.context.SpringBootTest;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
import org.springframework.test.context.junit4.SpringJUnit4ClassRunner;import java.util.ArrayList;
import java.util.List;@SpringBootTest(classes = StartApplication.class)
@RunWith(SpringJUnit4ClassRunner.class)
public class TestRedis {@Autowiredprivate RedisTemplate redisTemplate;
}
string

初始化数据

    private String initUserJson() {return JSON.toJSON(new User(1,"hzx1","This is a test user")).toString();}
数据写入redis,并查询
    @Testpublic void saveDataInRedisString() {redisTemplate.opsForValue().set("user", initUserJson());// 输出存入redis的数据System.out.println(redisTemplate.opsForValue().get("user"));}

在这里插入图片描述

通过命令行查询
#1.  添加值
set key value#2. 取值
get key

在这里插入图片描述

list

初始化数据

    private List initUserList(int num) {List<User> resUserList = new ArrayList<>();for (int i = 1; i <= num; i++) {resUserList.add(new User(i, "hzx" + i, "This is the " + i + "th user"));}return resUserList;}
插入数据到redis中

list通过链表实现,插入数据时需要区分左插入和右插入。可以逐条数据插入也可以批量数据插入

    @Testpublic void saveDataInRedisList() {List list = initUserList(10);// 逐条插入for (Object user : list) {redisTemplate.opsForList().leftPush("userListLeft", user);redisTemplate.opsForList().rightPush("userListRight",user);}// 批量插入redisTemplate.opsForList().leftPushAll("userListLeft",list);redisTemplate.opsForList().rightPushAll("userListRight",list);}
从redis中读取
    @Testpublic void queryDataFromRedisList(){List userList;System.out.println("左插入List");userList = redisTemplate.opsForList().range("userListLeft", 0, 10);for (Object o : userList) {System.out.println(o.toString());}System.out.println("右插入List");userList = redisTemplate.opsForList().range("userListRight", 0, 10);for (Object o : userList) {System.out.println(o.toString());}}

两种插入方式,最终顺序也不同
在这里插入图片描述

命令读取数据
#1. 存储数据(从左侧插入数据,从右侧插入数据)
lpush key value [value ...]
rpush key value [value ...]#2. 存储数据(如果key不存在,什么事都不做,如果key存在,但是不是list结构,什么都不做)
lpushx key value
rpushx key value#3. 修改数据(在存储数据时,指定好你的索引位置,覆盖之前索引位置的数据,index超出整个列表的长度,也会失败)
lset key index value#4. 弹栈方式获取数据(左侧弹出数据,从右侧弹出数据)
lpop key
rpop key#5. 获取指定索引范围的数据(start从0开始,stop输入-1,代表最后一个,-2代表倒数第二个)
lrange key start stop#6. 获取指定索引位置的数据
lindex key index#7. 获取整个列表的长度
llen key#8. 删除列表中的数据(他是删除当前列表中的count个value值,count > 0从左侧向右侧删除,count < 0从右侧向左侧删除,count == 0删除列表中全部的value)
lrem key count value#9. 保留列表中的数据(保留你指定索引范围内的数据,超过整个索引范围被移除掉)
ltrim key start stop#10. 将一个列表中最后的一个数据,插入到另外一个列表的头部位置
rpoplpush list1 list2
hash
向redis中逐个添加map键值对
redisTemplate.opsForHash().put("map1","id",1);
redisTemplate.opsForHash().put("map1","username","hzx1");
redisTemplate.opsForHash().put("map1","remark","This is the No.1 user");
获取key对应的map中所有的键
redisTemplate.opsForHash().keys("map1")

在这里插入图片描述

获取key对应的所有map键值对
redisTemplate.opsForHash().entries("map1")

在这里插入图片描述

获取key对应的map中,key为username的map的对应的值
redisTemplate.opsForHash().get("map1", "username")

在这里插入图片描述

获取key对应的map中所有的值
redisTemplate.opsForHash().values("map1")

在这里插入图片描述

判断key对应的map中是否有指定的键
redisTemplate.opsForHash().hasKey("map1","username")
如果key对应的map不存在,则新增到map中,存在则不新增也不覆盖
 redisTemplate.opsForHash().putIfAbsent("map2","username","hzx2");redisTemplate.opsForHash().putIfAbsent("map2","username","hzx02abcd");

在这里插入图片描述

将一个完成的键值对直接放入redis
 Map<Object,Object> map3 = new HashMap<>();
map3.put("id",3);
map3.put("username","hzx03");
redisTemplate.opsForHash().putAll("map3",map3);

在这里插入图片描述

命令读取数据
#1. 存储数据
hset key field value#2. 获取数据
hget key field#3. 批量操作
hmset key field value [field value ...]
hmget key field [field ...]#4. 自增(指定自增的值)
hincrby key field increment#5. 设置值(如果key-field不存在,那么就正常添加,如果存在,什么事都不做)
hsetnx key field value#6. 检查field是否存在
hexists key field #7. 删除key对应的field,可以删除多个
hdel key field [field ...]#8. 获取当前hash结构中的全部field和value
hgetall key#9. 获取当前hash结构中的全部field
hkeys key#10. 获取当前hash结构中的全部value
hvals key#11. 获取当前hash结构中field的数量
hlen key
set
向key中批量添加值
redisTemplate.opsForSet().add("set1","hzx1","hzx2");
redisTemplate.opsForSet().add("set1","hzx3");
获取key中的所有值
redisTemplate.opsForSet().members("set1")

在这里插入图片描述

获取key对应集合的长度
redisTemplate.opsForSet().size("set1")

在这里插入图片描述

随机获取key对应的集合中的元素
redisTemplate.opsForSet().randomMember("set1")

在这里插入图片描述

随机获取key对应集合中指定个数的元素

set本身是不会有重复的值
随机获取可能获取到一样的,所以返回的list集合中可能会有重复的值

redisTemplate.opsForSet().randomMembers("set1",2)

在这里插入图片描述

随机获取key对应集合中指定个数的元素,并且去重
redisTemplate.opsForSet().distinctRandomMembers("set1",2)

在这里插入图片描述

将key1对应集合中的值v1,转移到key2集合中

key2不存在直接新增
v1不存在,转移失败返回false

redisTemplate.opsForSet().add("set2","hzx4");
redisTemplate.opsForSet().move("set2","hzx4","set1");
随机删除集合中的一个元素
redisTemplate.opsForSet().pop("set1");
随机删除集合中的指定数量的元素
// 随件删除两个元素
redisTemplate.opsForSet().pop("set1",2);
批量移除key对应集合中指定的元素
redisTemplate.opsForSet().remove("set1","hzx1","hzx2");
获取key与另一个otherKey集合之间的差值

difference(K key, K otherKey)
key中有,otherKeys中没有的

redisTemplate.opsForSet().add("set1","hzx1","hzx2","hzx3");
redisTemplate.opsForSet().add("set2","hzx1","hzx4","hzx5");
redisTemplate.opsForSet().difference("set1","set2")
获取key与另一个otherKey所对应的集合之间的差值,并将结果存入指定的destKey中

differenceAndStore(K key, K otherKey, K destKey)

redisTemplate.opsForSet().differenceAndStore("set1","set2","set2");
获取两个集合中的交集元素

intersect(K key, K otherKey)

redisTemplate.opsForSet().add("set1","hzx1","hzx2");
redisTemplate.opsForSet().add("set2","hzx2","hzx3","hzx4");
System.out.println(redisTemplate.opsForSet().intersect("set1","set2"));

在这里插入图片描述

获取两个集合的合集,并且去重

union(K key, K otherKey)

redisTemplate.opsForSet().add("set1","hzx1","hzx2");
redisTemplate.opsForSet().add("set2","hzx2","hzx3","hzx4");
System.out.println(redisTemplate.opsForSet().union("set1","set2"));

在这里插入图片描述

命令读取数据
#1. 存储数据
sadd key member [member ...]#2. 获取数据(获取全部数据)
smembers key#3. 随机获取一个数据(获取的同时,移除数据,count默认为1,代表弹出数据的数量)
spop key [count]#4. 交集(取多个set集合交集)
sinter set1 set2 ...#5. 并集(获取全部集合中的数据)
sunion set1 set2 ...#6. 差集(获取多个集合中不一样的数据)
sdiff set1 set2 ...# 7. 删除数据
srem key member [member ...]# 8. 查看当前的set集合中是否包含这个值
sismember key member
zset
向指定key中添加元素,按照score值由小到大进行排列

add(K key, V value, double score)

redisTemplate.opsForZSet().add("zSet1","hzx1",1);
redisTemplate.opsForZSet().add("zSet1","hzx2",2);
redisTemplate.opsForZSet().add("zSet1","hzx3",3);
System.out.println(redisTemplate.opsForZSet().range("zSet1",0,3));

在这里插入图片描述

获取key对应集合中o元素的score值

score(K key, Object o)

System.out.println(redisTemplate.opsForZSet().score("zSet1","hzx2"));

在这里插入图片描述

获取集合大小

zCard(K key)

System.out.println(redisTemplate.opsForZSet().zCard("zSet1"));

在这里插入图片描述

获取指定下标之间的值

range(K key, long start, long end)
(0,-1)就是获取全部

System.out.println(redisTemplate.opsForZSet().range("zSet1",0,-1));

在这里插入图片描述

获取指定score区间的值

rangeByScore(K key, double min, double max)

System.out.println(redisTemplate.opsForZSet().rangeByScore("zSet1",1.0,2.0));

在这里插入图片描述

获取指定元素在集合中的索引,索引从0开始

rank(K key, Object o)

System.out.println(redisTemplate.opsForZSet().rank("zSet1","hzx3"));

在这里插入图片描述

获取倒序排列的索引值,索引从0开始

reverseRank(K key, Object o)

System.out.println(redisTemplate.opsForZSet().reverseRank("zSet1","hzx3"));

在这里插入图片描述

移除集合中指定的值

remove(K key, Object… values)

redisTemplate.opsForZSet().remove("zSet1","hzx2");
System.out.println(redisTemplate.opsForZSet().range("zSet1",0,-1));

在这里插入图片描述

移除指定下标的值

removeRange(K key, long start, long end)

System.out.println("移出前: "+redisTemplate.opsForZSet().range("zSet1",0,-1));
redisTemplate.opsForZSet().removeRange("zSet1",0,1);
System.out.println("移出后: "+redisTemplate.opsForZSet().range("zSet1",0,-1));

在这里插入图片描述

命令读取数据
#1. 添加数据(score必须是数值。member不允许重复的。)
zadd key score member [score member ...]#2. 修改member的分数(如果member是存在于key中的,正常增加分数,如果memeber不存在,这个命令就相当于zadd)
zincrby key increment member#3. 查看指定的member的分数
zscore key member#4. 获取zset中数据的数量
zcard key#5. 根据score的范围查询member数量
zcount key min max#6. 删除zset中的成员
zrem key member [member...]#7. 根据分数从小到大排序,获取指定范围内的数据(withscores如果添加这个参数,那么会返回member对应的分数)
zrange key start stop [withscores]#8. 根据分数从大到小排序,获取指定范围内的数据(withscores如果添加这个参数,那么会返回member对应的分数)
zrevrange key start stop [withscores]#9. 根据分数的返回去获取member(withscores代表同时返回score,添加limit,就和MySQL中一样,如果不希望等于min或者max的值被查询出来可以采用 ‘(分数’ 相当于 < 但是不等于的方式,最大值和最小值使用+inf和-inf来标识)
zrangebyscore key min max [withscores] [limit offset count]#10. 根据分数的返回去获取member,从大到小获取(withscores代表同时返回score,添加limit,就和MySQL中一样)
zrevrangebyscore key max min [withscores] [limit offset count]
# zrevrangebyscore zset2004 +inf 10 limit 0 2  #获取>=10的元素,并从中获取一页数据(0 2)
注意

执行添加操作时要注意,当sqlserver数据库添加成功而redis添加失败的情况。

在hash、set、zset中,zset既要排序又要查重,对内存的消耗是最大的,所以一般不使用。

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文章目录 1.Vue2上手-如何创建一个Vue实例,进行初始化渲染2. 插值表达式{{}}3. 访问数据和修改数据4. vue响应式5. Vue开发者工具--方便调试 1.Vue2上手-如何创建一个Vue实例,进行初始化渲染 准备容器引包创建Vue实例 new Vue()指定配置项 ->渲染数据 准备一个容器,例如: …...

Android15默认授权浮窗权限

我们经常有那种需求&#xff0c;客户需要定制的apk集成在ROM中&#xff0c;并且默认授予其【显示在其他应用的上层】权限&#xff0c;也就是我们常说的浮窗权限&#xff0c;那么我们就可以通过以下方法在wms、ams等系统服务的systemReady()方法中调用即可实现预置应用默认授权浮…...

Spring数据访问模块设计

前面我们已经完成了IoC和web模块的设计&#xff0c;聪明的码友立马就知道了&#xff0c;该到数据访问模块了&#xff0c;要不就这俩玩个6啊&#xff0c;查库势在必行&#xff0c;至此&#xff0c;它来了。 一、核心设计理念 1、痛点在哪 应用离不开数据&#xff08;数据库、No…...

【VLNs篇】07:NavRL—在动态环境中学习安全飞行

项目内容论文标题NavRL: 在动态环境中学习安全飞行 (NavRL: Learning Safe Flight in Dynamic Environments)核心问题解决无人机在包含静态和动态障碍物的复杂环境中进行安全、高效自主导航的挑战&#xff0c;克服传统方法和现有强化学习方法的局限性。核心算法基于近端策略优化…...

scikit-learn机器学习

# 同时添加如下代码, 这样每次环境(kernel)启动的时候只要运行下方代码即可: # Also add the following code, # so that every time the environment (kernel) starts, # just run the following code: import sys sys.path.append(/home/aistudio/external-libraries)机…...

第7篇:中间件全链路监控与 SQL 性能分析实践

7.1 章节导读 在构建数据库中间件的过程中&#xff0c;可观测性 和 性能分析 是保障系统稳定性与可维护性的核心能力。 特别是在复杂分布式场景中&#xff0c;必须做到&#xff1a; &#x1f50d; 追踪每一条 SQL 的生命周期&#xff08;从入口到数据库执行&#xff09;&#…...