Redis基础篇

1.Redis基础

Redis

Redis是一种键值型的NoSql数据库

• 键值型，是指Redis中存储的数据都是以key.value对的形式存储，而value的形式多种多样，可以是字符串.数值，甚至json

• NoSQL（Not Only SQL）数据库泛指非关系型的数据库，是为了解决大规模数据集合多重数据种类带来的挑战衍生的产物

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/

NoSQL

结构化和非结构化概念

• 传统关系型数据库是结构化数据，每一张表都有严格的约束信息：字段名、字段数据类型、字段约束等信息，插入的数据必须遵守约束
• NoSql则对数据库格式没有严格约束，往往形式松散

关联和非关联

​ 传统数据库的表与表之间往往存在关联，例如外键关联

​ 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

查询方式

​ 传统关系型数据库会基于Sql语句做查询，语法有统一标准；

​ 而不同的非关系数据库查询语法差异极大，五花八门各种各样（参考redis、mongoDB、elasticsearch等，每个NoSQL都有其一套的语法规则，需按照具体的语法规则操作数据）

事务

​ 传统关系型数据库：ACID原则

​ 而非关系型数据库往往不支持事务，或者不能严格保证ACID的特性，只能实现基本的一致性

• 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

2.Redis应用

Redis服务端安装

redis安装

​ linux环境下自主安装，也可借助宝塔直接安装redis，此处以6.2.7为参考

​ 安装完成，默认配置到环境变量

- redis-cli：redis提供的命令行客户端
- redis-server：redis的服务端启动脚本
- redis-sentinel：redis的哨兵启动脚本

redis启动

​ redis启动方式有多种：默认启动、指定配置启动、开机自启

# 1.默认启动(前台启动，会阻塞会话窗口，窗口关闭或者ctrl+c则停止redis)
redis-server

# 2.指定配置启动（后台启动，指定conf文件）
// 自主安装的安装包下会有一个redis.conf文件，可以备份一份进行修改（调整参数）
# 允许访问的地址，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0.0.0.0
bind 0.0.0.0
# 守护进程，修改为yes后即可后台运行
daemonize yes 
# 密码，设置后访问Redis必须输入密码
requirepass 123321

// 其他常见redis配置说明
# 监听的端口
port 6379
# 工作目录，默认是当前目录，也就是运行redis-server时的命令，日志.持久化等文件会保存在这个目录
dir .
# 数据库数量，设置为1，代表只使用1个库，默认有16个库，编号0~15
databases 1
# 设置redis能够使用的最大内存
maxmemory 512mb
# 日志文件，默认为空，不记录日志，可以指定日志文件名
logfile "redis.log"


// 启动redis
# 进入redis安装目录 
cd /usr/local/src/redis-6.2.6
# 启动
redis-server redis.conf

# 停止redis
# 利用redis-cli来执行 shutdown 命令，即可停止 Redis 服务，因为之前配置了密码，因此需要通过 -u 来指定密码
redis-cli -u 123321 shutdown

systemctl enable redis# 3.通过配置来实现开机自启

// 1.新建一个系统服务文件
vi /etc/systemd/system/redis.service

// 文本内容如下所示
[Unit]
Description=redis-server
After=network.target

[Service]
Type=forking
ExecStart=/usr/local/bin/redis-server /usr/local/src/redis-6.2.6/redis.conf
PrivateTmp=true

[Install]
WantedBy=multi-user.target


// 2.重载系统服务
systemctl daemon-reload

// 3.启动
# 启动
systemctl start redis
# 停止
systemctl stop redis
# 重启
systemctl restart redis
# 查看状态
systemctl status redis

# redis开机自启
systemctl enable redis

Redis客户端安装

安装完成Redis，就可以操作Redis实现数据的CRUD了。需要用到Redis客户端，包括：

• 命令行客户端
• 图形化桌面客户端
• 编程客户端

命令行客户端

Redis安装完成后就自带了命令行客户端：redis-cli，使用方式如下：

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

不指定commond时，会进入redis-cli的交互控制台：

# 指定密码建立连接
redis-cli -a xxx

# 进入控制台之后建立连接(进入控制台后输入auth 密码建立连接)
redis-cli
auth xxx

图形化桌面客户端

​ GitHub上的大神编写了Redis的图形化桌面客户端，地址：https://github.com/uglide/RedisDesktopManager

​ 对应Window安装包RedisDesktopManager

​ 宝塔配置：

【1】确认轻量云服务器中的防火墙端口开启（6379）

【2】确认宝塔面板（安全）的防火墙端口开启（6379）

【3】修改redis配置，bind调整为0.0.0.0，指定密码（requirepass）

【4】保存配置，重启redis

随后本地连接测试，用公网IP、指定端口、密码测试连接

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。

如果是基于redis-cli连接Redis服务，可以通过select命令来选择数据库：

编程客户端

Redis常见命令

​ 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：参考redis官网命令文档，或者借助help查看命令

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

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

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

TIP：以上命令除了INCRBYFLOAT 都是常用命令

• SET 和GET: 如果key不存在则是新增，如果存在则是修改

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就会冲突，因此可以按照一定规范给key添加前缀加以区分

​ 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：类型ID

​ 例如此处：项目名为noob、有user、product两个不同类型的数据，则可定义key和对应的value

KEY	VALUE
noob:user:1
noob:product:1

​ 可视化界面显示会以层级结构进行存储：

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：

KEY	VALUE
noob:user:1
noob:product:1

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）	field	value
noob:user:1	name	Jack
	age	21
noob:product:1	name	小米11
	price	4999

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

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

• 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"

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

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

参考案例：

• 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) 3
    
127.0.0.1:6379> SADD ls wangwu mazi ergou
(integer) 3
    
127.0.0.1:6379> SCARD zs
(integer) 3
    
127.0.0.1:6379> 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) 1
    
127.0.0.1:6379> SISMEMBER ls zhangsan
(integer) 0
    
127.0.0.1:6379> SREM zs lisi
(integer) 1
    
127.0.0.1:6379> SMEMBERS zs
1) "zhaoliu"
2) "wangwu"

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

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客户端也有很多可供选择

标记为❤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。

Jedis入门案例

Jedis入门demo

0）创建工程：

1）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>

2）建立连接

新建一个单元测试类，内容如下：

private Jedis jedis;

@BeforeEach
void setUp() {
    // 1.建立连接
    // jedis = new Jedis("192.168.150.101", 6379);
    jedis = JedisConnectionFactory.getJedis();
    // 2.设置密码
    jedis.auth("123321");
    // 3.选择库
    jedis.select(0);
}

3）测试：

@Test
void testString() {
    // 存入数据
    String result = jedis.set("name", "虎哥");
    System.out.println("result = " + result);
    // 获取数据
    String name = jedis.get("name");
    System.out.println("name = " + name);
}

@Test
void testHash() {
    // 插入hash数据
    jedis.hset("user:1", "name", "Jack");
    jedis.hset("user:1", "age", "21");

    // 获取
    Map<String, String> map = jedis.hgetAll("user:1");
    System.out.println(map);
}

4）释放资源

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

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，因此推荐使用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。

（1）创建Jedis的连接池

public class JedisConnectionFacotry {

     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,
                 "192.168.150.101",6379,1000,"123321");
     }

     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，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.

（2）改造原始代码

代码说明:

• 1）在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

    @BeforeEach
    void setUp(){
        //建立连接
        /*jedis = new Jedis("127.0.0.1",6379);*/
        jedis = JedisConnectionFacotry.getJedis();
         //选择库
        jedis.select(0);
    }

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

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：

SpringDataRedis入门案例

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

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

（1）导入pom坐标

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
         xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 https://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
    <modelVersion>4.0.0</modelVersion>
    <parent>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId>
        <version>2.5.7</version>
        <relativePath/> <!-- lookup parent from repository -->
    </parent>
    <groupId>com.heima</groupId>
    <artifactId>redis-demo</artifactId>
    <version>0.0.1-SNAPSHOT</version>
    <name>redis-demo</name>
    <description>Demo project for Spring Boot</description>
    <properties>
        <java.version>1.8</java.version>
    </properties>
    <dependencies>
        <!--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>
        <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>
    </dependencies>

    <build>
        <plugins>
            <plugin>
                <groupId>org.springframework.boot</groupId>
                <artifactId>spring-boot-maven-plugin</artifactId>
                <configuration>
                    <excludes>
                        <exclude>
                            <groupId>org.projectlombok</groupId>
                            <artifactId>lombok</artifactId>
                        </exclude>
                    </excludes>
                </configuration>
            </plugin>
        </plugins>
    </build>

</project>

（2）配置文件

spring:
  redis:
    host: 192.168.150.101
    port: 6379
    password: 123321
    lettuce:
      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

（3）测试代码

@SpringBootTest
class RedisDemoApplicationTests {

    @Autowired
    private RedisTemplate<String, Object> redisTemplate;

    @Test
    void testString() {
        // 写入一条String数据
        redisTemplate.opsForValue().set("name", "虎哥");
        // 获取string数据
        Object name = redisTemplate.opsForValue().get("name");
        System.out.println("name = " + name);
    }
}

数据序列化器

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

场景分析

​ RedisTemplate可以接收任意Object作为值写入Redis，写入前会把Object序列化为字节形式，默认是采用JDK序列化，得到下列结果（其缺点在于可读性差、内存占用较大）

序列化方案1：自定义RedisTemplate

​ 可以通过自定义RedisTemplate的序列化方式，用JSON序列化代替默认的JDK序列化方式，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，但会带来额外的内存开销。

@Configuration
public class RedisConfig {

    @Bean
    public 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;
    }
}

{
	"@class": "com.noob.redis.pojo.User",
	"name": "xxx",
	"age": 21
}

序列化方案2：使用StringRedisTemplate

​ 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，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，而是自己来控制序列化的动作，同时，只采用String的序列化器，这样，在存储value时，就不需要在内存中就不用多存储数据，从而节约内存空间

​ 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

@SpringBootTest
class RedisStringTests {

    @Autowired
    private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;

    @Test
    void testString() {
        // 写入一条String数据
        stringRedisTemplate.opsForValue().set("verify:phone:13600527634", "124143");
        // 获取string数据
        Object name = stringRedisTemplate.opsForValue().get("name");
        System.out.println("name = " + name);
    }

    private static final ObjectMapper mapper = new ObjectMapper();

    @Test
    void testSaveUser() throws JsonProcessingException {
        // 创建对象
        User user = new User("虎哥", 21);
        // 手动序列化
        String json = mapper.writeValueAsString(user);
        // 写入数据
        stringRedisTemplate.opsForValue().set("user:200", json);

        // 获取数据
        String jsonUser = stringRedisTemplate.opsForValue().get("user:200");
        // 手动反序列化
        User user1 = mapper.readValue(jsonUser, User.class);
        System.out.println("user1 = " + user1);
    }

}

Hash结构操作

@SpringBootTest
class RedisStringTests {

    @Autowired
    private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;


    @Test
    void testHash() {
        stringRedisTemplate.opsForHash().put("user:400", "name", "xx");
        stringRedisTemplate.opsForHash().put("user:400", "age", "21");

        Map<Object, Object> entries = stringRedisTemplate.opsForHash().entries("user:400");
        System.out.println("entries = " + entries);
    }
}