Redis
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1. 概念: redis是一款高性能的NOSQL系列的非关系型数据库
NOSQL:
1.1.什么是NOSQL NoSQL(NoSQL = Not Only SQL),意即“不仅仅是SQL”,是一项全新的数据库理念,泛指非关系型的数据库。 随着互联网web2.0网站的兴起,传统的关系数据库在应付web2.0网站,特别是超大规模和高并发的SNS类型的web2.0纯动态网站已经显得力不从心,暴露了很多难以克服的问题,而非关系型的数据库则由于其本身的特点得到了非常迅速的发展。NoSQL数据库的产生就是为了解决大规模数据集合多重数据种类带来的挑战,尤其是大数据应用难题。
1.1.1. NOSQL和关系型数据库比较 优点: 1)成本:nosql数据库简单易部署,基本都是开源软件,不需要像使用oracle那样花费大量成本购买使用,相比关系型数据库价格便宜。 2)查询速度:nosql数据库将数据存储于缓存之中,关系型数据库将数据存储在硬盘中,自然查询速度远不及nosql数据库。 3)存储数据的格式:nosql的存储格式是key,value形式、文档形式、图片形式等等,所以可以存储基础类型以及对象或者是集合等各种格式,而数据库则只支持基础类型。 4)扩展性:关系型数据库有类似join这样的多表查询机制的限制导致扩展很艰难。
缺点: 1)维护的工具和资料有限,因为nosql是属于新的技术,不能和关系型数据库10几年的技术同日而语。 2)不提供对sql的支持,如果不支持sql这样的工业标准,将产生一定用户的学习和使用成本。 3)不提供关系型数据库对事务的处理。
1.1.2. 非关系型数据库的优势: 1)性能NOSQL是基于键值对的,可以想象成表中的主键和值的对应关系,而且不需要经过SQL层的解析,所以性能非常高。 2)可扩展性同样也是因为基于键值对,数据之间没有耦合性,所以非常容易水平扩展。
1.1.3. 关系型数据库的优势: 1)复杂查询可以用SQL语句方便的在一个表以及多个表之间做非常复杂的数据查询。 2)事务支持使得对于安全性能很高的数据访问要求得以实现。对于这两类数据库,对方的优势就是自己的弱势,反之亦然。
1.1.4. 总结 关系型数据库与NoSQL数据库并非对立而是互补的关系,即通常情况下使用关系型数据库,在适合使用NoSQL的时候使用NoSQL数据库, 让NoSQL数据库对关系型数据库的不足进行弥补。 一般会将数据存储在关系型数据库中,在nosql数据库中备份存储关系型数据库的数据
1.2.主流的NOSQL产品 • 键值(Key-Value)存储数据库 相关产品: Tokyo Cabinet/Tyrant、Redis、Voldemort、Berkeley DB 典型应用: 内容缓存,主要用于处理大量数据的高访问负载。 数据模型: 一系列键值对 优势: 快速查询 劣势: 存储的数据缺少结构化 • 列存储数据库 相关产品:Cassandra, HBase, Riak 典型应用:分布式的文件系统 数据模型:以列簇式存储,将同一列数据存在一起 优势:查找速度快,可扩展性强,更容易进行分布式扩展 劣势:功能相对局限 • 文档型数据库 相关产品:CouchDB、MongoDB 典型应用:Web应用(与Key-Value类似,Value是结构化的) 数据模型: 一系列键值对 优势:数据结构要求不严格 劣势: 查询性能不高,而且缺乏统一的查询语法 • 图形(Graph)数据库 相关数据库:Neo4J、InfoGrid、Infinite Graph 典型应用:社交网络 数据模型:图结构 优势:利用图结构相关算法。 劣势:需要对整个图做计算才能得出结果,不容易做分布式的集群方案。
Redis:
概念:
1.3 什么是Redis Redis是用C语言开发的一个开源的高性能键值对(key-value)数据库,官方提供测试数据,50个并发执行100000个请求,读的速度是110000次/s,写的速度是81000次/s ,且Redis通过提供多种键值数据类型来适应不同场景下的存储需求,目前为止Redis支持的键值数据类型如下: 1) 字符串类型 string 2) 哈希类型 hash 3) 列表类型 list 4) 集合类型 set 5) 有序集合类型 sortedset 1.3.1 redis的应用场景 • 缓存(数据查询、短连接、新闻内容、商品内容等等) • 聊天室的在线好友列表 • 任务队列。(秒杀、抢购、12306等等) • 应用排行榜 • 网站访问统计 • 数据过期处理(可以精确到毫秒 • 分布式集群架构中的session分离
2. 下载安装
命令操作:
命令操作
redis的数据结构:
redis存储的是:key,value格式的数据,其中key都是字符串,value有5种不同的数据结构 * value的数据结构: 1) 字符串类型 string 2) 哈希类型 hash : map格式 map1:{"username":"zhangsan","age":18} 3) 列表类型 list : linkedlist格式。支持重复元素 list:["zs","zs","ls"] 4) 集合类型 set : 不允许重复元素 set:["zs","ls"] 5) 有序集合类型 sortedset:不允许重复元素,且元素有顺序 set:["zs","ls"]
类型 存 取 删 字符串类型 string 存储: set key value 获取: get key 删除: del key 哈希类型 hash 存储: hset key field value 获取:hget key field: 删除: hdel key field 列表类型 list: 添加:lpush key value: 将元素加入列表左边表(rpush) 获取:lrange key start end 删除:lpop key rpop key 集合类型 set : 不重复 存储:sadd key value 获取:smembers key:获取set集合中所有元素 删除:srem key value:删除set集合中的某个元素 集合类型 sortedset:不重复,有顺序. 存储:zadd key score value 获取:zrange key start end [withscores] 删除:zrem key value 通用命令: keys * : 查询所有的键 type key : 获取键对应的value的类型 del key:删除指定的key value del username
持久化:高频面试
redis是一个内存数据库,当redis服务器重启,获取电脑重启,数据会丢失,我们可以将redis内存中的数据持久化保存到硬盘的文件中。
redis持久化机制:
RDB:默认方式,不需要进行配置,默认就使用这种机制
在一定的间隔时间中,检测key的变化情况,然后持久化数据
编辑redis.windwos.conf文件
after 900 sec (15 min) if at least 1 key changed save 900 1 after 300 sec (5 min) if at least 10 keys changed save 300 10 after 60 sec if at least 10000 keys changed save 60 10000
重新启动redis服务器,并指定配置文件名称 D:\JavaWeb2018\day23_redis\资料\redis\windows-64\redis-2.8.9>redis-server.exe redis.windows.conf
AOF:日志记录的方式,可以记录每一条命令的操作。可以每一次命令操作后,持久化数据
编辑redis.windwos.conf文件 appendonly no(关闭aof) --> appendonly yes (开启aof)
appendfsync always : 每一次操作都进行持久化 appendfsync everysec : 每隔一秒进行一次持久化 appendfsync no : 不进行持久化
* Jedis
Java客户端 Jedis Jedis: 一款java操作redis数据库的工具.
使用步骤:
下载jedis的jar包
获取连接:Jedis jedis = new Jedis("localhost",6379);
操作:jedis.set("username","zhangsan");
关闭连接:jedis.close()
命令操作:
获取连接:Jedis jedis = new Jedis();//如果使用空参构造,默认值 "localhost",6379端口
关闭连接:jedis.close();
类型 存 取 字符串类型:set/get 存储:jedis.set("username","zhangsan"); 获取:jedis.get("username"); 哈希类型 hash :map格式 存储:jedis.hset("user","name","lisi"); 获取:jedis.hget("user", "name"); 列表类型 list:linkedlist格式,可重复 存储:jedis.lpush("mylist","a","b","c"); 右:jedis.rpush 范围获取: jedis.lrange("mylist", 0, -1); 集合类型 set:不重复 存储: jedis.sadd("myset","java","php","c++"); set 获取:jedis.smembers("myset"); 集合类型 sortedset:不重复元素,有顺序 存储: jedis.zadd("mysortedset",3,"亚瑟"); 获取:jedis.zrange("mysortedset", 0, -1); 指定过期时间的 key value setex() jedis.setex("activecode",20,"hehe"); 删除并弹出: jedis.lpop("mylist"); 获取hash的所有map中的数据 Map<String, String> user = jedis.hgetAll("user"); Set<String> keySet = user.keySet(); for (String key : keySet) { //获取value String value = user.get(key); System.out.println(key + ":" + value); }
连接Jedis工具类:
需要配置文件:
package com.redis5.util; import redis.clients.jedis.Jedis; import redis.clients.jedis.JedisPool; import redis.clients.jedis.JedisPoolConfig; import java.io.IOException; import java.io.InputStream; import java.util.Properties; /** JedisPool工具类 加载配置文件,配置连接池的参数 提供获取连接的方法 */ public class JedisPoolUtils { private static JedisPool jedisPool; static{ //读取配置文件 InputStream is = JedisPoolUtils.class.getClassLoader().getResourceAsStream("com\\redis5\\resources\\jedis.properties"); //创建Properties对象 Properties pro = new Properties(); //关联文件 try { pro.load(is); } catch (IOException e) { e.printStackTrace(); } //获取数据,设置到JedisPoolConfig中 JedisPoolConfig config = new JedisPoolConfig(); config.setMaxTotal(Integer.parseInt(pro.getProperty("maxTotal"))); config.setMaxIdle(Integer.parseInt(pro.getProperty("maxIdle"))); //初始化JedisPool jedisPool = new JedisPool(config,pro.getProperty("host"),Integer.parseInt(pro.getProperty("port"))); } /** * 获取连接方法 */ public static Jedis getJedis(){ return jedisPool.getResource(); } }
案例:省份下拉框
案例需求: 1. 提供index.html页面,页面中有一个省份 下拉列表 2. 当 页面加载完成后 发送ajax请求,加载所有省份
* 注意:使用redis缓存一些不经常发生变化的数据。 * 数据库的数据一旦发生改变,则需要更新缓存。 * 数据库的表执行 增删改的相关操作,需要将redis缓存数据情况,再次存入 * 在service对应的增删改方法中,将redis数据删除。
连接Jedis工具类:
需要配置文件:
package com.redis5.util; import redis.clients.jedis.Jedis; import redis.clients.jedis.JedisPool; import redis.clients.jedis.JedisPoolConfig; import java.io.IOException; import java.io.InputStream; import java.util.Properties; /** JedisPool工具类 加载配置文件,配置连接池的参数 提供获取连接的方法 */ public class JedisPoolUtils { private static JedisPool jedisPool; static{ //读取配置文件 InputStream is = JedisPoolUtils.class.getClassLoader().getResourceAsStream("com\\redis5\\resources\\jedis.properties"); //创建Properties对象 Properties pro = new Properties(); //关联文件 try { pro.load(is); } catch (IOException e) { e.printStackTrace(); } //获取数据,设置到JedisPoolConfig中 JedisPoolConfig config = new JedisPoolConfig(); config.setMaxTotal(Integer.parseInt(pro.getProperty("maxTotal"))); config.setMaxIdle(Integer.parseInt(pro.getProperty("maxIdle"))); //初始化JedisPool jedisPool = new JedisPool(config,pro.getProperty("host"),Integer.parseInt(pro.getProperty("port"))); } /** * 获取连接方法 */ public static Jedis getJedis(){ return jedisPool.getResource(); } }
数据访问层:
public List<Province> findAll() { return queryAll("select * from province ", Province.class); }
逻辑层:
package com.redis5.service.impl; import com.fasterxml.jackson.core.JsonProcessingException; import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper; import com.redis5.dao.ProvinceDao; import com.redis5.dao.impl.ProvinceDaoImpl; import com.redis5.pojo.Province; import com.redis5.service.ProvinceService; import com.redis5.util.JedisPoolUtils; import redis.clients.jedis.Jedis; import java.util.List; /** * @author ersheng * @version 1.0 * @date 2021/10/11 9:56 */ public class ProvinceServiceImpl implements ProvinceService { ProvinceDao dao = new ProvinceDaoImpl(); @Override public List<Province> findAll() { return dao.findAll(); } @Override public String findAllJson() { //1.先从redis中查询数据 //1.1获取redis客户端连接 Jedis jedis = JedisPoolUtils.getJedis(); String province_json = jedis.get("province"); //如果从redis中获取到数据,直接返回即可 if(province_json!=null && province_json.length()>0){ System.out.println("redis中有数据,查询缓存..."); return province_json; } //如果Redis中没有数据,查询数据库 System.out.println("redis中没数据,查询数据库..."); //2.1从数据中查询 List<Province> ps = dao.findAll(); //2.2将list序列化为json ObjectMapper mapper = new ObjectMapper(); try { province_json = mapper.writeValueAsString(ps); } catch (JsonProcessingException e) { e.printStackTrace(); } //2.3 将json数据存入redis jedis.set("province",province_json); //归还连接 jedis.close(); //返回json数据 return province_json; } }
表示层:
//1.调用service查询 ProvinceService service = new ProvinceServiceImpl(); String json = service.findAllJson(); //2.序列化list为json // ObjectMapper mapper = new ObjectMapper(); // String json = mapper.writeValueAsString(list); //3.响应结果 response.setContentType("application/json;charset=utf-8"); response.getWriter().write(json);
web:
$(function () { //发送ajax请求,加载所有省份数据 $.get("ProvinceJsonServlet",function (data) { //1.获取select var province = $("#province"); //2.遍历json数组 for (var i = 0; i<data.length;i++){ var datas = data[i]; //3.创建<option> var option = "<option name='"+datas.pid+"' value='"+datas.pid+"'>"+datas.pname+"</option>"; //4.调用select的append追加option province.append(option); } },"json"); ===================================== ===================================== ===================================== <select id="province"> <option>---请选择省份---</option> </select>