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Redis可视化工具_安装Redis_Desktop_Manager
StringRedisTemplate与RedisTemplate
Redis数据类型_Bitmaps
简介
在计算机中，用二进制（位）作为存储信息的基本单位，1个字节等于8位。 例如 "abc" 字符串是由 3 个字节组成，计算机存储时使用其二进制表示，"abc"分别对应的ASCII码是 97、98、99，对应的二进制是01100001、01100010、01100011，在内存中表示如下：
合理地使用位能够有效地提高内存使用率和开发效率。
Redis提供了Bitmaps这个 “数据结构” 可以实现对位的操作：
常用命令
setbit
设置Bitmaps中某个偏移量的值。
语法结构：
setbit key offset value示例：
redis中bitmaps可以用来统计用户信息，eg：活跃天数、打卡天数、登录天数 bitmaps位图，都是操作二进制来进行记录，就只有0和1两个状态
127.0.0.1:6379> getbit sign 1 # 获取第一天的打卡状态 (integer) 1 127.0.0.1:6379> BITCOUNT sign # 统计所有打卡天数 (integer) 4127.0.0.1:6379> setbit zhangsan:3 1 1 # 往sign中添加数据，第1天打卡 (integer) 1 127.0.0.1:6379> setbit zhangsan:3 2 0 # 第2天未打卡 (integer) 0 127.0.0.1:6379> setbit zhangsan:3 3 1 # 第3天打卡 (integer) 0 127.0.0.1:6379> setbit zhangsan:3 4 0 # 第4天未打卡 (integer) 0 127.0.0.1:6379> setbit zhangsan:3 5 1 # 第5天打卡 (integer) 0 127.0.0.1:6379> setbit zhangsan:3 6 0 # 第6天未打卡 (integer) 0 127.0.0.1:6379> setbit zhangsan:3 7 1 # 第7天打卡 (integer) 0 127.0.0.1:6379> getbit sign 1 # 获取第一天的打卡状态 (integer) 1 127.0.0.1:6379> BITCOUNT sign # 统计所有打卡天数 (integer) 4 127.0.0.1:6379> getbit sign 1 # 获取第一天的打卡状态 (integer) 1
getbit
获取Bitmaps中某个偏移量的值。
语法结构：
getbit key offset示例：获取key的offset 的值。
getbit sign 3 获取偏移量为1的值，结果为1如果偏移量未设置值，则也返回0。
getbit sign 99 获取偏移量为99的值，结果为0
bitcount
统计字符串被设置为1的bit数量。一般情况下，给定的整个字符串都会被进行统计，可以选择通过额外 的start和end参数，指定字节组范围内进行统计（包括start和end），0表示第一个元素，-1表示最后一 个元素。
语法结构：
bitcount key [start end]示例：
bitcount sign 获取整个字符串被设置为1的bit数量，结果为3如：当前存在一个key为k1的bitmaps存储着[00000001,00000001,00000010,00000011]，分别对应 [1,1,2,3]。
setbit num 7 1 setbit num 15 1 setbit num 22 1 setbit num 30 1 setbit num 31 1 bitcount num 1 2 统计索引1、2两个字节组中bit=1的数量，即统计00000001,00000010中bit=1的数 量，结果为2 bitcount num 1 3 统计索引1、2、3三个字节组中bit=1的数量，即统计 00000001,00000010,00000011中bit=1的数量，结果为4 bitcount num 0 -1 统计所有的字节组中bit=1的数量，结果为5setbit设置或获取的是bit（位）的位置，bitcount计算的是byte（字节）位置。
bitop
将多个bitmaps通过求交集/并集方式合并成一个新的bitmaps。
语法结构：
bitop and/or destkey sourcekey1 sourcekey2……示例：
bitop and k3 k1 k2 通过求交集将k1 k2合并成k3 bitop or k3 k1 k2 通过求并集将k1 k2合并成k3
实时学习反馈
1. Redis技术Bitmaps数据类型中如何设置Bitmaps中某个偏移量的值。
A setbit
B getbit
C bitcount
D bitop
2. Redis技术Bitmaps数据类型中如何获取Bitmaps中某个偏移量的值。
A setbit
B getbit
C bitcount
D bitop
Redis数据类型_Geospatia
简介
GEO，Geographic,地理信息的缩写。该类型就是元素的二维坐标，在地图上就是经纬度。Redis基于该 类型，提供了经纬度设置、查询、范围查询、距离查询、经纬度Hash等常见操作。
常用命令
geoadd
用于存储指定的地理空间位置，可以将一个或多个经度(longitude)、纬度(latitude)、位置名称 (member)添加到指定的 key 中。
语法结构：
geoadd key longitude latitude member示例：
# 将北京的经纬度和名称添加到china geoadd china 116.405285 39.904989 beijing # 将成都和上海的经纬度、名称添加到china geoadd china 104.065735 30.659462 chengdu 121.472644 31.231706 shanghai
geopos
从给定的 key 里返回所有指定名称(member)的位置（经度和纬度），不存在的返回 nil。
语法结构：
geopos key member [member ……]示例：返回china中名称为shanghai和beijing的经纬度
geopos chinacity shanghai beijing
geodist
用于返回两个给定位置之间的距离。
语法结构：
geodist key member1 member2 [m|km|ft|mi]
示例：
# 返回shanghai和beijing之间的距离，结果1067597.9668，单位米 geodist chinacity shanghai beijing # 返回shanghai和chengdu之间的距离，结果1660.0198，单位是千米 geodist chinacity shanghai chengdu km
georadius
以给定的经纬度（longitude latitude）为中心， 返回键包含的位置元素当中， 与中心的距离不超过给 定最大距离（radius ）的所有位置元素。
语法结构：
georadius key longitude latitude radius m|km|ft|mi示例：
#获取经纬度110 30为中心，在china内1200公里范围内的所有元素。 georadius china 110 30 1200 km
实时学习反馈
1. Redis技术Geospatia数据类型中如何存储指定的地理空间位置。
A geoadd
B geopos
C geodist
D georadius
2. Redis技术Geospatia数据类型中如何计算两个给定位置之间的距离。
A geoadd
B geopos
C geodist
D georadius
Redis数据类型_Hyperloglog
简介
在我们做站点流量统计的时候一般会统计页面UV(独立访客:unique visitor)和PV(即页面浏览量：page view)。redis HyperLogLog是用来做基数统计的算法，HyperLogLog的优点是：在输入元素的数量或者 体积非常非常大时，计算基数所需的空间总是固定的、并且使很小的。
什么是基数
比如数据集{1,3,5,7,5,7,8}，那么这个数据集的基数集为{1,3,5,7,8},基数(不重复元素)为5.基数估计就是在 误差可接受的范围内，快速计算基数。
常用命令
pfadd
将所有元素参数添加到 Hyperloglog 数据结构中。
语法结构：
pfadd key element1 element2……示例：
如果至少有个元素被添加返回 1， 否则返回 0。
pfadd book1 uid1 uid2 uid注意：
添加元素到HyperLogLog中，如果内部有变动返回1，没有返回0。
pfcount
计算Hyperloglog 近似基数，可以计算多个Hyperloglog ，统计基数总数。
语法结构：
pfcount key1 key2……示例：
pfcount book1 #计算book1的基数，结果为3 pfadd book2 uid3 uid4 #添加两个元素到book2中 pfcount book1 book2 #统计两个key的基数总数，结果为5
pfmerge
将一个或多个Hyperloglog（sourcekey1） 合并成一个Hyperloglog （destkey ）。
语法结构：
pfmerge destkey sourcekey1 sourcekey2……示例：比如每月活跃用户可用每天活跃用户合并后计算。
#将book1和book2合并成book，结果为5 pfmerge book book1 book2
使用场景
基数不大，数据量不大就用不上，会有点大材小用浪费空间，有局限性，就是只能统计基数数量，而没 办法去知道具体的内容是什么，和bitmap相比，属于两种特定统计情况，简单来说，HyperLogLog 去重比 bitmaps 方便很多，一般可以bitmap和hyperloglog配合使用，bitmap标识哪些用户活跃。
实时学习反馈
1.Redis HyperLogLog 是用来做____的算法。
A 统计计算
B 分类
C 聚合统计
D 统计基数
Redis可视化工具_安装Redis_Desktop_Manager
下载Redis Desktop Manager
注意： 官网https://rdm.dev/pricing
选择安装路径
连接Redis服务
关闭防火墙
systemctl stop firewalld.service关闭保护模式
protected-mode no
开启远程访问
redis默认只允许本地访问，要使redis可以远程访问可以修改redis.conf。
注释掉bind 127.0.0.1 可以使所有的ip访问redis
配置连接服务
配置信息
Java整合Redis_Jedis操作
什么是Jedis
Jedis是Redis官方推荐的Java连接开发工具。
引入Jedis
创建maven工程
引入maven依赖
<dependency>
<groupId>redis.clients</groupId>
<artifactId>jedis</artifactId>
<version>3.6.0</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>junit</groupId>
<artifactId>junit</artifactId>
<version>4.12</version>
<scope>test</scope>
</dependency>Jedis连接到redis
//第一个参数是ip地址，第二个参数是端口
Jedis jedis = new Jedis("192.168.56.31",6379);
测试相关数据类型
连接Redis服务
Jedis jedis = new Jedis("192.168.56.31",6379);
//通过ping()方法向redis发送一个ping命令，服务器返回一个Pong
String msg = jedis.ping();
System.out.println(msg);
//jedis使用完毕需要关闭
jedis.close();Jedis-API:String
//设置一个key
jedis.set("k1","v1");
//设置一个key
jedis.set("k2","1");
//获取一个key
String res = jedis.get("k1");
//对某一个key自增
Long ires = jedis.incr("k2");Jedis-API:Keys
//返回所有的key
Set<String> keys = jedis.keys("*");
//返回该key剩余过期时间
Long time = jedis.ttl("k1");
Jedis-API:List
//向list中添加数据
jedis.lpush("list1","v1","v2","v3");
//返回list全部数据
List<String> list = jedis.lrange("list1",0,-1 );
Jedis-API:Set
//向set中添加数据
jedis.sadd("set1" ,"v1","v2","v2","v3");
//查看该集合中有多少个元素
jedis.smembers("set1");Jedis-API:Hash
//设置一个hash
jedis.hset("user","age","25");
//获取该key的所有value
jedis.hvals("user");
Jedis-API:Zset
//向zset中添加一条数据
jedis.zadd("zset1",100,"java");
//获取所有的值
jedis.zrange("zset1",0,-1);
Jedis-API:Bitmaps
//将b1偏移量为0的位设置为1
jedis.setbit("b1",0, "1");
//获取b1偏移量为0的位
jedis.getbit("b1",0);
Jedis-API:Geospatia
//添加一条地理信息数据
jedis.geoadd("chinacity",130,110,"xiaotong");Jedis-API:Hyperloglog
//将所有元素参数添加到 Hyperloglog 数据结构中。
jedis.pfadd("book","c++","java","php");
Java整合Redis_Spring-Data-Redis
简介
Spring-Data-Redis是spring大家族的一部分，通过简单的配置访问Redis服务，对Reids底层开发包 (Jedis, JRedis, and RJC)进行了高度封装，RedisTemplate提供了Redis各种操作、异常处理及序列化，支持发布订阅。
RedisTemplate介绍
Spring封装了RedisTemplate对象来进行对Redis的各种操作，它支持所有的Redis原生的api。
org.springframework.data.redis.core
Class RedisTemplate<K,V>
RedisTemplate中定义了对5种数据结构操作
redisTemplate.opsForValue();//操作字符串
redisTemplate.opsForHash();//操作hash
redisTemplate.opsForList();//操作list
redisTemplate.opsForSet();//操作set
redisTemplate.opsForZSet();//操作有序set
StringRedisTemplate与RedisTemplate
pom.xml添加依赖
<dependencies>
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-data-redis-reactive</artifactId>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-web</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>
<dependency>
<groupId>io.projectreactor</groupId>
<artifactId>reactor-test</artifactId>
<scope>test</scope>
</dependency>
</dependencies>在application.properties中配置
#Redis服务器连接地址
spring.redis.host=192.168.56.31
#Redis服务器连接端口
spring.redis.port=6379
#连接池最大连接数（使用负值表示没有限制）
spring.redis.pool.max-active=8
#连接池最大阻塞等待时间（使用负值表示没有限制）
spring.redis.pool.max-wait=-1
#连接池中的最大空闲连接
spring.redis.pool.max-idle=8
#连接池中的最小空闲连接
spring.redis.pool.min-idle=0
#连接超时时间（毫秒）
spring.redis.timeout=30000自定义序列化
/**
* 自定义序列化方式
*/
@Configuration
public class RedisConfig {
@Bean
public RedisTemplate<String,Object> redisTemplate(RedisConnectionFactory redisConnectionFactory){
RedisTemplate<String, Object> redisTemplate = new RedisTemplate<>();
redisTemplate.setKeySerializer(new StringRedisSerializer());
redisTemplate.setValueSerializer(new GenericJackson2JsonRedisSerializer());
redisTemplate.setHashKeySerializer(new StringRedisSerializer());
redisTemplate.setHashValueSerializer(new GenericJackson2JsonRedisSerializer());
redisTemplate.setConnectionFactory(redisConnectionFactory);
return redisTemplate;
}
}
使用redisTemplate进行各类型的CURD操作
String数据类型操作
添加元素
public boolean set(String key,Object value){
try{
redisTemplate.opsForValue().set(key,value);
return true;
}catch (Exception e){
log.error("redis set value exception:{}",e);
return false;
}
}
获取元素
public Object get(String key){
return key == null ? null : redisTemplate.opsForValue().get(key);
}添加元素并设置过期时间
public boolean setex(String key,Object value,long expire){
try{
//TimeUnit.SECONDS指定类型为秒
redisTemplate.opsForValue().set(key,value,expire,TimeUnit.SECONDS);
return true;
}catch (Exception e){
log.error("redis set value and expire exception:{}",e);
return false;
}
}
Hash类型的操作
添加元素
public boolean hset(String key, String field, Object value,long seconds) {
try {
redisTemplate.opsForHash().put(key, field, value);
expire(key,seconds);//调用通用方法设置过期时间
return true;
}catch (Exception e){
log.error("redis hset and expire eror,key:{},field:{},value: {},exception:{}",key,field,value,e);
return false;
}
}
获取数据
public Object hget(String key,String field){
return redisTemplate.opsForHash().get(key,field);
}
set类型的操作
添加元素
public long sset(String key ,Object...values){
try {
return redisTemplate.opsForSet().add(key,values);
}catch (Exception e){
log.error("redis sset error,key:{},value:{},values:{},exception:
{}",key,values,e);
return 0;
}
}
获取set的长度
public long sgetSize(String key){
try {
return redisTemplate.opsForSet().size(key);
}catch (Exception e){
log.error("redis sgetSize error,key:{},exception:{}",key,e);
return 0;
}
}
获取元素
public Set<Object> sgetAll(String key){
try {
return redisTemplate.opsForSet().members(key);
}catch (Exception e){
log.error("redis sgetAll error,key:{},exception:{}",key,e);
return null;
}
}
zset类型的操作
添加元素
public boolean zadd(String key,Object member,double score){
try {
return redisTemplate.opsForZSet().add(key,member,score);
} catch (Exception e) {
log.error("redis zadd error,key:{},value:{},score:{},exception:
{}",key,member,score,e);
return false;
}
}
获取元素
public Set<String> zrange(String key,int start,int end){
try {
Set<Object> range = redisTemplate.opsForZSet().range(key, start, end);
if(range==null||range.size()==0) return null;
return range.stream().
map(o->(String)o).collect(Collectors.toSet());
} catch (Exception e) {
log.error("redis zrange error,key:{},start:{},end:{},exception:{}",key,start,end,e);
return null;
}
}list类型的操作
添加元素
public boolean lrpush(String key, Object value) {
try {
redisTemplate.opsForList().rightPush(key, value);
return true;
} catch (Exception e) {
log.error("redis lrpush error,key:{},value:{}exception:
{}",key,value,e);
return false;
}
}
获取元素
public List<Object> getList(String key,int start,int end) {
try {
List<Object> o = redisTemplate.opsForList().range(key,start,end);
return o;
} catch (Exception e) {
return null;
}
}