Redis Json 的安装与实战，真的很丝滑

2022-08-22 14:09:37

号外

喜大普奔，Redis 官方支持 JSON 操作了，当我看到这个消息时，我的脑海中立马闪过这些操作：

把一个对象序列化成 json 字符串；
塞到 redis 的一个键上；
用的时候，拿到字符串，解析成对象，然后一顿操作猛如虎；
再序列化成字符串，塞回去。

而现在这一切简化成直接操作 Json 的了！下面赶紧来体验一番

安装 Redis

关于 redis 的安装，这里附上传送门：

https://blog.csdn.net/qq_24434251/article/details/121983628

安装 RedisJson

https://github.com/RedisJSON/RedisJSON/releases

在 redis 安装目录下新建 module 文件夹，把 rejson.so 放到 module 文件夹中

修改 rejson.so 为可执行权限

chmod +x rejson.so

修改 redis.conf ，搜索 loadmodule

loadmodule /usr/local/redis-6.2.6/module/rejson.so

重启 redis

/usr/local/redis-6.2.6/bin/redis-cli -a 123456 shutdown
/usr/local/redis-6.2.6/bin/redis-server conf/redis.conf

命令行体验 json 的操作

# 创建一个 json_1
127.0.0.1:6379> JSON.SET json_1 . '{"name":"zz","age":22,"msg":"hello"}'
OK

# 设置 json_1 的 key=name 的值为 zhangsan
127.0.0.1:6379> JSON.SET json_1 .name '"zhangsan"'
OK

# 获得整个 json_1 
127.0.0.1:6379> JSON.GET json_1
"{\"name\":\"zhangsan\",\"age\":22,\"msg\":\"hello\"}"

# 获得 json_1 键为 name 的值
127.0.0.1:6379> JSON.GET json_1 .name
"\"zhangsan\""

# 往 json_1 中添加一个数组对象
127.0.0.1:6379> json.set json_1 .list '[2,3,4]'
OK

# 往 json_1 的 list 对象中添加一个元素 6 
127.0.0.1:6379> json.arrappend json_1 .list 6
(integer) 4

# 查看所有元素
127.0.0.1:6379> json.get json_1
"{\"name\":\"zhangsan\",\"age\":22,\"msg\":\"hello\",\"list\":[2,3,4,6]}"

体验下来，感觉 Redis 原生支持 json 之后，对于 redis 的操作更加灵活了。

想象空间更大了，一切复杂信息的存储皆可 JSON，并且操作十分简单，省去了序列化、反序列化的操作，那我们一起来看一下使用 Java Api 如何操作 Redis Json 的！

使用 Java 来操作 redis Json

当然我们还是要在一个 Java 工程中去操作一下：

package com.kkarch.rejson;

import com.redislabs.modules.rejson.JReJSON;
import com.redislabs.modules.rejson.Path;
import redis.clients.jedis.Jedis;

import java.util.Arrays;

/**
 * @Author wangkai
 * @Time 2021/12/16 21:21
 */
public class ReJsonMain {
    public static void main(String[] args) {
        Jedis jedis = new Jedis("192.168.0.110",6379);
        jedis.auth("123456");
        JReJSON redisClient = new JReJSON(jedis);

        System.out.println("初始化 json");
        redisClient.set("json_2",new Object());
        redisClient.set("json_2","zhangsan",new Path(".name"));
        redisClient.set("json_2",21,new Path(".age"));
        redisClient.set("json_2","hello",new Path(".msg"));
        redisClient.set("json_2",Arrays.asList(9,8,7),new Path(".arr"));
        Object result = null;
        result = redisClient.get("json_2");
        System.out.println(result);

        System.out.println("设置 name=lisi");
        redisClient.set("json_2","lisi",new Path(".name"));
        result = redisClient.get("json_2");
        System.out.println(result);

        System.out.println("在数组追加一个值：21");
        redisClient.arrAppend("json_2", new Path(".arr"), 21);
        result = redisClient.get("json_2");
        System.out.println(result);

    }
}

结果：

初始化 json
{name=zhangsan, age=21.0, msg=hello, arr=[9.0, 8.0, 7.0]}
设置 name=lisi
{name=lisi, age=21.0, msg=hello, arr=[9.0, 8.0, 7.0]}
在数组追加一个值：21
{name=lisi, age=21.0, msg=hello, arr=[9.0, 8.0, 7.0, 21.0]}

其他命令还有下面这些，总之可以覆盖 json 的所有操作了。

使用 Python 操作 Redis Json

好久没用 Python，我的 PyCharm 都罢工了，遂直接用 cmd 来演示一把

首先要安装 rejson 模块

pip install rejson

然后进入命令行就可以直接操作了：

from rejson import Client, Path
rj = Client(host='192.168.0.110', port=6379, decode_responses=True,password="123456")
rj.jsonset("json_3",Path.rootPath(),{})
rj.jsonset("json_3",Path(".name"),"zhangsan")
rj.jsonset("json_3",Path(".age"),"19")
rj.jsonset("json_3",Path(".arr"),[1,3,4])
rj.jsonget("json_3")

结果：

>>> rj.jsonget("json_3")
{'name': 'zhangsan', 'age': '19', 'arr': [1, 3, 4]}

使用 json 也是相当简单的。

当然，官方还支持更多的客户端（https://github.com/RedisJSON/RedisJSON）：

关注了实用性，下面到了我们最关注的点了，性能如何？

RedisJson 的性能如何

官网也给了一个性能测试报告，可谓碾压其他 NoSQL，下面是核心的报告结论：

对于隔离写入(isolated writes)，RedisJSON 比 MongoDB 快 5.4 倍，比 ElasticSearch 快 200 倍以上。
对于隔离读取(isolated reads)，RedisJSON 比 MongoDB 快 12.7 倍，比 ElasticSearch 快 500 倍以上。

在混合工作负载场景中，实时更新不会影响 RedisJSON 的搜索和读取性能，而 ElasticSearch 会受到影响。以下是具体的数据：

RedisJSON* 支持的操作数/秒比 MongoDB 高约 50 倍，比 ElasticSearch 高 7 倍/秒。
RedisJSON* 的延迟比 MongoDB 低约 90 倍，比 ElasticSearch 低 23.7 倍。

此外，RedisJSON 的读取、写入和负载搜索延迟在更高的百分位数中远比 ElasticSearch 和 MongoDB 稳定。当增加写入比率时，RedisJSON 还能处理越来越高的整体吞吐量，而当写入比率增加时，ElasticSearch 会降低它可以处理的整体吞吐量。

其他更加详细的报告可以参看官网的基准测试博客：

https://redis.com/blog/redisjson-public-preview-performance-benchmarking/

有人已经将他翻译成了中文：

https://blog.csdn.net/xiangzhihong8/article/details/121530019

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