Redis五种数据结构及常用操作指令、Redis在JAVA中如何封装使用

由于在博主的博客专栏《杂货铺实战》中的杂货铺项目中用到了Redis,那么本篇博文就针对Redis的五种数据结构以及如何在JAVA中封装使用做一个简单的介绍。

数据结构

Redis有五种基础数据结构,分别为:
1、string(字符串)
2、list(列表)
3、hash(字典)
4、set(集合)
5、zset(有序集合)

接下来我们就来具体看看每种数据结构的简介和常用指令,以及在JAVA中如何封装使用吧!

string字符串

string字符串简介

字符串的结构使用非常的广泛,常见的用途就是缓存用户信息。比如说博主的《杂货铺实战专栏》中的杂货铺项目,邮箱验证时生成的邮箱验证码等等。

我们将要存储的对象信息使用JSON序列化成字符串,然后将序列化后的字符串使用Redis进行缓存。在取存储信息的时候进行一次反序列化操作就可以了。

Redis的字符串与Java的字符串有所不同的就是,Java中的String是final类型的字符串,而Redis的字符串是动态字符串,是可以修改的字符串,内部实现结构类似于Java的ArrayList,采用预分配冗余空间来减少内存的频繁分配。

既Redis会分配比实际字符串大的capacity(空间),扩容的时候就扩容加倍现有的空间。但是字符串的最大长度为512MB。

一些普通的操作比如set、get、exists、del如下:

Redis基本操作
当然也可以通过mset、mget批量读写:
批量写入Redis

我们都知道,有些数据我们是不会让它长久存储在缓存里的,所以要设置对应的过期时间,可以通过expire、setex来设置,并且可以通过sexnx来判断key值是否存在不存在就创建:
麻烦过期时间设置

单句过期时间设置
当我们的value是一个整数的时候,还可以通过incr、decr、incrby、decrby进行增减操作,需要注意的是它的返回是介于signed long的最大值以及最小值之间的,一旦超出这个范围,就会报错:

Redis自增自减

string字符串在Java中的封装

(注:以下只列举string类型的工具类的完整写法,其他数据结构只列举部分写法)

在pom.xml引入依赖:

        <!-- redis依赖包 -->
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
        </dependency>

你可以在yml文件中配置,或者在properties文件中配置,挑选一个你认为看着舒服的配置上就好:

# yml文件配置
spring:
  redis:
    host: 127.0.0.1
    port: 6379
    password:
    jedis:
      pool:
        #连接池最大连接数(使用负值表示没有限制)
        max-active: 20
        #连接池最大阻塞等待时间(使用负值表示没有限制)
        max-wait: -1
        #连接池中的最大空闲连接
        max-idle: 20
        #连接池中的最小空闲连接
        min-idle: 2
    #连接超时时间(毫秒)
    timeout: 5000
# properties文件配置
#Redis服务器地址
spring.redis.host=127.0.0.1
#Redis服务器连接端口
spring.redis.port=6379
#Redis数据库索引(默认为0)
spring.redis.database=0
#连接池最大连接数(使用负值表示没有限制)
spring.redis.jedis.pool.max-active=50
#连接池最大阻塞等待时间(使用负值表示没有限制)
spring.redis.jedis.pool.max-wait=3000
#连接池中的最大空闲连接
spring.redis.jedis.pool.max-idle=20
#连接池中的最小空闲连接
spring.redis.jedis.pool.min-idle=2
#连接超时时间(毫秒)
spring.redis.timeout=5000

然后编写Redis的工具类:

package com.gantiexia.redis;

import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
import org.springframework.stereotype.Component;

import java.util.concurrent.TimeUnit;

/**
 * @author GanTieXia
 * @date 2021/11/21 18:07
 */

@Component
public class RedisUtils {
    
    

    /** 引入对应的依赖后注入即可*/
    @Autowired
    private RedisTemplate<String, String> redisTemplate;

    /**
     * 读取缓存
     *
     * @param key
     * @return
     */
    public String get(final String key) {
    
    
        return redisTemplate.opsForValue().get(key);
    }

    /**
     * 写入缓存
     */
    public boolean set(final String key, String value) {
    
    
        boolean result = false;
        try {
    
    
            redisTemplate.opsForValue().set(key, value);
            result = true;
        } catch (Exception e) {
    
    
            e.printStackTrace();
        }
        return result;
    }

    /**
     * 带失效时间key
     *
     * @param key
     * @param value
     * @param timeOut
     * @param timeUnit
     * @return
     */
    public boolean setKeyTimeOut(final String key,String value,long timeOut,TimeUnit timeUnit){
    
    
        boolean result = false;
        try {
    
    
            redisTemplate.opsForValue().set(key, value, timeOut, timeUnit);
            result = true;
        } catch (Exception e) {
    
    
            e.printStackTrace();
        }
        return result;
    }

    /**
     * 更新缓存
     */
    public boolean getAndSet(final String key, String value) {
    
    
        boolean result = false;
        try {
    
    
            redisTemplate.opsForValue().getAndSet(key, value);
            result = true;
        } catch (Exception e) {
    
    
            e.printStackTrace();
        }
        return result;
    }

    /**
     * 删除缓存
     */
    public boolean delete(final String key) {
    
    
        boolean result = false;
        try {
    
    
            redisTemplate.delete(key);
            result = true;
        } catch (Exception e) {
    
    
            e.printStackTrace();
        }
        return result;
    }
}

list列表

list列表简介

Redis的列表相当于Java语言中的LinkedList,但是它是链表,而不是数组。那么这就意味着它的插入和删除非常快,而索引定位却是比较慢的。

列表中的每个元素是使用双向指针连接起来的,支持向前遍历和向后遍历。当列表弹出最后一个元素时,该数据结构自动删除,内存被回收。

Redis的列表结构可以用来做异步队列使用。我们把需要延后处理的任务结构序列化成字符串,存入Redis列表,再启用另一个线程从列表中取得数据进行处理。

队列

众所周知,队列是先进先出的数据结构,可用于我们常听到的消息队列,可确保元素的访问顺序性。

redis队列

栈是一种先进后出的数据结果,跟我们常用的撤回是一个道理。

redis栈
还可以通过lindex查找对应位置上的元素,lrange 0 -1(-1代表最后一个元素,-2代表倒数第二个元素)获取所有的元素,ltrim可以保留某个区间的元素,砍掉其他位置的元素。但是这些操作的时间复杂度为O(n),所以一般都不推荐使用

Redis的列表查找

list列表在Java中的封装

(完整代码参考上文string的封装)

// 根据你的需要传入相应的参数
// set方法的主要语句
redisTemplate.opsForList(). ;  // .后面的方法根据你的应用场景写入

list主要语句

hash(字典)

hash字典简介

Redis的字典相当于JAVA语言里的HashMap,它是一个无需字典,内部存储了很多键值对。

而针对HashMap的概念模型,在博主的JAVA进阶篇——HashMap底层实现解析(一)一文中讲解得很清晰了。

不同的是,Redis的字典的值只能是字符串,并且他们的rehash也是不一样的。Java的HashMap在字典很大的时候,rehash是非常耗时的操作,得一次性全部rehash。而redis为了延续高性能,不产生堵塞,采用了渐进式的rehash策略。

渐进式rehash策略就是会在rehash的同时,保留新旧两个hash结构,查询时会同时查询两个hash结构,然后通过后续的定时任务以及hash操作指令中,将旧的hash结构转移到新的hash结构中,在最后一个hash元素搬移之后,旧hash结构删除,内存被回收。

hash的好处在哪呢,举个例子,当我们存储用户信息的时候,string是将整条信息直接序列化后存储,取出来以后还需要反序列化再获取我们想要的信息。使用hash则可以对用户结构中的每一个单一字段进行存储,比如我们要获取用户名的之后,就不用拿到一整条用户信息了,这样就可以节省网络流量。

但美中不足的是,hash结构的存储消耗要高于单个字符串。

接下来我们来看看操作:

Redis字典

hash字典在Java中的封装

(完整代码参考上文string的封装)

// 根据你的需要传入相应的参数
// set方法的主要语句
redisTemplate.opsForHash(). ;  // .后面的方法根据你的应用场景写入

Hash主要语句

set(集合)

set集合简介

Redis的集合相当于Java中的HashSet,内部的键值是无序的、唯一的,也就是在Java中我们所常用的使用Set去重。

Redis的集合内部相当于一个特殊的字典,字典中每一个key的键值value都是NULL,同其他数据结构一样,最后一个元素被移除时,数据结构删除,内存被回收。

接下来我们来看看操作指令:

Redis集合

set集合在Java中的封装

(完整代码参考上文string的封装)

// 根据你的需要传入相应的参数
// set方法的主要语句
redisTemplate.opsForSet(). ;  //.后面的方法根据你的应用场景写入

redis中set

zset(有序列表)

zset有序列表

zset也是一个set,它保证了内部value的唯一性,并且给每一个value赋予一个score,代表value的排序权重。

zset可以用来干什么呢?比如粉丝列表,打开粉丝列表,value存储用户信息,score存储关注时间,粉丝列表就可以以关注时间排序展示…等等这里就不做过多的阐述了。

下面我们来看看操作:
Redis有序序列表操作1
Redis有序列表操作2

zset有序列表在Java中的封装

(完整代码参考上文string的封装)

// 根据你的需要传入相应的参数
// set方法的主要语句
redisTemplate.opsForZSet(). ;  // .后面的方法根据你的应用场景写入

Redis中zset

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转载自blog.csdn.net/qq_51250453/article/details/121452681

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