Redis简介
Redis 是一个开源的使用 ANSI C 语言编写、遵守 BSD 协议、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、Key-Value 数据库，并提供多种语言的 API的非关系型数据库（NoSQL）。
Redis的特性
- Redis的所有操作都是原子性的，意思就是要么成功执行要么失败完全不执行。单个操作是原子性的。多个操作也支持事务，即原子性，通过MULTI和EXEC指令包起来。
- 性能极高 – Redis能读的速度是110000次/s,写的速度是81000次/s 。丰富的数据类型 – Redis支持二进制案例的 Strings, Lists, Hashes, Sets 及 Ordered Sets 数据类型操作。
- 原子 – Redis的所有操作都是原子性的，意思就是要么成功执行要么失败完全不执行。单个操作是原子性的。多个操作也支持事务，即原子性，通过MULTI和EXEC指令包起来。
- 丰富的特性 – Redis还支持 publish/subscribe, 通知, key 过期等等特性。
Redis的应用
- 会话缓存
- 数据缓存
- 排行榜/计数器
- 消息队列
Redis的数据类型
- String: 字符串
- Hash: 散列
- List: 列表
- Set: 集合
- Sorted Set: 有序集合
Redis的部署
PS: 我这里是基于Mac环境，Windows环境下的同学可以安装Linux虚拟机同步进行操作。
- 官网下载 Stable（稳定）版本
- 找到下载的文件，解压并编译
tar -zxvf redis-5.0.4.tar.gz
mv redis-5.0.4 /usr/local/
cd /usr/local/redis-5.0.4/
make test
执行到这里，最好先执行一遍make test，确保编译可以通过，需要大概三分钟。
到这个就说明测试通过了。我们接着往下执行
make
cd src/
make install
执行到这里安装就算是告一段落了，接下来我们进行redis的一些配置：
vim ../redis.conf
找到136行左右的daemonize将其属性改为yes，可以让redis在后台运行，然后找到500行左右的requirepass，后面输入我们需要设置的密码，这样就可以通过密码来访问redis了。
然后我们通过指定配置文件的方式来启动redis
./redis-server ../redis.conf
执行完事儿之后，查看是否执行成功：
ps -ef | grep redis
可以看到，我们的redis已经启动成功了，然后通过rdm来访问一下：
大功告成，现在万事俱备，只欠东风。我们下面来看一下在Spring Boot中怎么使用redis吧。
在Spring Boot中的使用
Spring Boot给我们提供了现成的spring-boot-starter-data-redis，我们只需要在pom文件中将之导入即可。
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
</dependency>
<!-- 创建连接池 -->
<dependency>
<groupId>org.apache.commons</groupId>
<artifactId>commons-pool2</artifactId>
</dependency>
然后，我们需要在配置文件中配置一些有关redis的信息：
spring:
redis:
host: 127.0.0.1 # IP
port: 6379 # 端口号
password: 123456 # 密码
lettuce:
pool:
max-active: 8 # 连接池最大连接数
max-wait: -1ms # 连接池最大阻塞等待时间（使用负值表示没有限制）
min-idle: 0 # 连接池中的最小空闲连接
max-idle: 8 # 连接池中的最大空闲连接
接下来，我们需要对我们所需要的Redis的操作给封装到一个接口中，方便我们去调用，这里我基于接口，抽象类，实现类的结构实现了一套Redis的方法，需要的同学可以去GitHub上下载（子项目名称：viboot-rds）,GitHub的地址在文末。这里仅仅贴出接口的部分方法。
package com.itframe.dao;
import java.util.List;
import java.util.Map;
import java.util.Set;
/**
*
*/
public interface RedisDao {
/**
* 判断缓存中是否有对应的value
*
* @param key
* @return boolean
*/
public boolean existsKey(Object key);
/**
* 根据key获取key列表(key值可为模糊匹配---taskInfo:taskDetail:* <---> *代表任意字符)
*
* @param pattern
* @return Set<Object>
*/
public Set<Object> keys(Object pattern);
/**
* 根据key删除对应的value
*
* @param key
*/
public boolean delete(Object key);
/**
* 根据key获取个数
*
* @param key
*/
public int count(Object key);
/**
* 批量删除对应的value
*
* @param keys
*/
public void delete(String[] keys);
/**
* 批量删除key(key值可为模糊匹配---taskInfo:taskDetail:* <---> *代表任意字符)
*
* @param pattern
*/
public long deletePattern(Object pattern);
/**
* 批量删除对应的value
*
* @param keys
*/
public long delete(Set<Object> keys);
/**
* 写入缓存(操作字符串)
*
* @param key
* @param value
* @return boolean
*/
public boolean vSet(Object key, Object value);
/**
* 写入缓存设置时效时间(操作字符串)
*
* @param key
* @param value
* @return boolean
*/
public boolean vSet(Object key, Object value, Long expireTime);
/**
* 更新写入缓存设置时效时间(操作字符串)
*
* @param key
* @return boolean
*/
public boolean vSetUpdate(Object key, Long expireTime);
/**
* 读取缓存(操作字符串)
*
* @param key
* @return Object
*/
public Object vGet(Object key);
/**
* 哈希 添加(操作hash)
*
* @param key
* @param hashKey
* @param value
*/
public void hmSet(Object key, Object hashKey, Object value);
/**
* 哈希 添加(操作hash)
*
* @param key
* @param map
*/
public void hmSetAll(Object key, Map<Object, Object> map);
/**
* 哈希获取数据(操作hash)
*
* @param key
* @return Map<Object, Object>
*/
public Map<Object, Object> hmGet(Object key);
/**
* 哈希获取数据(操作hash)
*
* @param key
* @param hashKey
* @return Object
*/
public Object hmGet(Object key, Object hashKey);
/**
* 哈希删除数据(操作hash)
*
* @param key
* @param hashKey
* @return Object
*/
public Object hmDel(Object key, Object hashKey);
}
在抽象类中我们进行了RedisTemplate的初始化以及序列化：
public abstract class AbstractBaseRedisDao<K, V> {
@Resource(name = "redisTemplate")
protected RedisTemplate<K, V> redisTemplate;
/**
* 设置redisTemplate
*
* @param redisTemplate
*/
public void setRedisTemplate(RedisTemplate<K, V> redisTemplate) {
this.redisTemplate = redisTemplate;
}
/**
* 获取 RedisSerializer
*/
protected RedisSerializer<String> getRedisSerializer() {
return redisTemplate.getStringSerializer();
}
}
在实现类中我们通过操作RestTemplate来实现接口中的方法~
Redis缓存实战
首先，我们如果想在Spring Boot项目中启用缓存，需要在启动类上加上注解@EnableCaching，这个是重点，要记住了！
首先介绍一下注解三剑客：@Cacheable， @CachePut，@CacheEvict。
-
@Cacheable：主要针对方法配置，能够根据方法的请求参数对其进行缓存，常用于查询操作 -
@CachePut：主要针对方法配置，能够根据方法的请求参数对其进行缓存，常用于修改操作 -
@CacheEvict：清空缓存，主要用于删除操作。
下面我们来看一下用法：
/**
* value: 缓存的名称
* key: 缓存的键
* return 缓存的值
*/
@Override
@Cacheable(value = "users", key = "#id")
public UserDO findOne(Long id) {
// 如果我们第二次访问的时候，控制台没有打印出这句话说明是从缓存中取出
log.info("From MYSQL");
return userMapper.get(id);
}
@Override
@CachePut(value = "users", key = "#userDO.id")
public UserDO update(UserDO userDO) {
// 执行之后，再次访问findOne的时候，应当没有打印出“From MySQL”，且返回的是我们修改后的值，说明这一步缓存成功
if (userMapper.update(userDO) > 0) {
return userMapper.get(userDO.getId());
}
return null;
}
@Override
@CacheEvict(value = "users", key = "#id")
public int delete(Long id) {
// 执行之后去rdm中查看即可
return userMapper.delete(id);
}
测试1
第一次访问findOne
第二次访问findOne：
仍然是刚刚的结果，但是控制台没有打印出任何东西，说明缓存成功
测试2
调用update后再次调用findOne：
可以看出信息已被修改且未访问数据库
测试3
访问delete，查看rdm：
说明删除成功~
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