Redis介绍及应用场景
2023-12-28 11:48:06
一、Redis原理
- Redis 是基于内存的数据库，绝大部分请求是纯粹的内存操作，非常快速。对比磁盘受限于 IO 性能瓶颈，Redis 基于内存操作可以有效地避免了磁盘 I/O 所带来的限制。
- Redis 中有多种数据类型，每种数据类型的底层都由一种或多种数据结构来支持。正是因为有了这些数据结构，Redis 在存储与读取上的速度才不受阻碍。
二、redis工作流程
1.客户端与 Redis 服务器建立连接。客户端通过网络协议 (如 TCP/IP) 连接 Redis 服务器，发送请求并接收响应。
2.Redis 服务器接收客户端请求。Redis 接收到来自客户端的请求后，先进行协议解析和验证，然后根据请求类型进行相应的操作。
3.Redis 执行命令并返回结果。当 Redis 接收到客户端的请求后，会根据请求类型执行相应的操作，如读取或写入数据等。操作完成后，Redis 将结果返回给客户端。
4.客户端处理响应并关闭连接。客户端接收到 Redis 返回的结果后，会根据协议解析数据，并进行相应处理。当处理完成后，客户端会关闭与 Redis 服务器的连接。
三、为什么要使用Redis，能解决什么问题？
Redis 是一款强大的内存数据库，它可以解决很多常见的问题和挑战，包括但不限于以下几个方面：
缓存：Redis 提供了高速的内存读写能力，可以将常用的数据缓存在内存中，加快读取速度。通过使用 Redis 缓存，可以降低对后端数据库的访问压力，提升系统性能。
高速数据访问：由于 Redis 数据存储在内存中，相比于传统的基于磁盘的数据库，其读取和写入速度更快。这使得 Redis 在需要快速读取和写入数据的场景下非常有用，如实时统计、排行榜、会话管理等。
分布式锁：Redis 支持原子操作和分布式锁功能，可以用于解决分布式系统中的并发访问问题，确保资源的独占性和一致性。
发布/订阅模式：Redis 提供了发布/订阅功能，可以轻松实现消息队列和事件驱动的架构。多个订阅者可以同时接收并处理发布者发送的消息，实现解耦和异步处理。
地理位置和地理搜索：Redis 提供了地理位置索引和搜索功能，可以根据经纬度信息进行位置检索和距离计算，适用于地理位置相关的应用，如附近的人、地点推荐等。
四、应用场景
1.string类型（key value）
概念：最基本的数据类型，可以存储字符串、整数或浮点数。
（1）缓存：将MySQL中的数据缓存到Redis中，缓解MySQL压力。
（2）共享session：在分布式系统中，用户的每次请求会访问到不同的服务器，这就会导致session不同步的问题，假如一个用来获取用户信息的请求落在A服务器上，获取到用户信息后存入session。下一个请求落在B服务器上，想要从session中获取用户信息就不能正常获取了，因为用户信息的session在服务器A上，为了解决这个问题，使用redis集中管理这些session，将session存入redis，使用的时候直接从redis中获取就可以了。
（3）计数：Redis中有一个字符串相关的命令incr key，incr命令对值做自增操作，返回结果分为以下三种情况：1.值不是整数，返回错误；2.值是整数，返回自增后的结果;3.key不存在，默认键为0，返回1.
（4）限速：为了安全考虑，有些网站会对IP进行限制，限制同一IP在一定时间内访问次数不能超过n次。
2.zset类型（key score1 value1 score2 value2...）
概念：又名，类似于集合，但每个成员都关联着一个分数，可以根据分数对成员进行排序，同时保持唯一性。
排行榜：多个数据可以根据score的大小进行排序。
3.hash类型（key filed1 value1 filed2 value2...）
概念：键值对的集合，可以在一个哈希数据结构中存储多个字段和值。
存储配置信息、存储用户或商品信息等。
4.list类型（key value1 value2...）
概念：按照插入顺序存储一组有序的值，可以在列表的两端执行插入、删除和访问操作。
- 消息队列：列表用来存储多个有序的字符串，既然是有序的，那么就满足消息队列的特点。使用lpush+rpop或者rpush+lpop实现消息队列。除此之外，redis支持阻塞操作，在弹出元素的时候使用阻塞命令来实现阻塞队列。
- 目录列表：因为列表的元素不但是有序的，而且还支持按照索引范围获取元素。因此我们可以使用命令lrange key 0 9分页获取目录列表。
5.set类型（key value1 value2...）
概念：无序的唯一值的集合，支持对集合执行添加、删除和集合间的交集、并集、差集等操作
可以得出两个set类型的交集、并集、差集等。
list类型和set类型的相同点和不同点
相同点：都是通过一个key存储多个数据。
不同点：list类型中的多个数据可以重复，而set类型不可以重复；list类型存取数据是有序的（存入的顺序），而set类型是无序的（存入时的顺序）。
五、库表设计
Redis 是一种键值存储数据库，它的数据模型与传统的关系型数据库不同，没有表的概念，而是通过键值对来存储数据。因此，在 Redis 中进行“库表设计”通常指的是如何设计键的命名空间和结构，以便有效地组织和管理数据。
在设计 Redis 数据库时，以下几点是需要考虑的：
键的命名空间设计：合理设置键的命名空间，可以根据业务逻辑、数据类型或功能模块来划分。例如，可以使用前缀来区分不同类型的数据，如 "user:123" 表示用户信息，"product:456" 表示产品信息。
数据结构的选择：根据业务需求，选择合适的数据结构来存储数据。例如，字符串（String）适合存储简单的数值或文本数据，哈希表（Hash）适合存储对象的属性，列表（List）适合存储队列或消息，有序集合（Sorted Set）适合存储排行榜等。
数据拆分：根据数据量和访问模式，考虑是否需要对数据进行拆分，将大的数据集合拆分成多个较小的部分，以便提高读写性能和降低内存占用。
缓存策略：确定数据的缓存策略，包括缓存失效时间、缓存更新策略等。根据数据的实时性要求和访问频率，设置合理的缓存过期时间，以及在数据更新时如何更新缓存的策略。
数据访问模式：根据实际的数据访问模式，考虑如何组织数据结构，以支持高效的数据读取和写入操作。例如，如果需要频繁地对列表进行插入和删除操作，就应该选择列表结构来存储数据。
总的来说，Redis 的“库表设计”更偏向于键值对的设计和命名空间的规划，需要根据具体的业务需求和数据访问模式来进行设计和优化。
六、存取接口的规划
数据结构选择：Redis 提供了多种数据结构，包括字符串（String）、哈希表（Hash）、列表（List）、集合（Set）、有序集合（Sorted Set）等。根据业务需求，选择合适的数据结构来存储和组织数据。
缓存策略：确定数据的缓存策略，包括缓存失效时间、缓存更新策略等。根据数据的实时性要求和访问频率，设置合理的缓存过期时间，以及在数据更新时如何更新缓存的策略。
接口设计：根据业务需求，设计易用且高效的接口。可以按照功能模块或数据类型来设计接口，提供读取、写入、删除等操作。同时，还可以考虑提供批量操作、原子操作、事务等功能，以满足不同场景的需求。
错误处理：合理处理 Redis 操作可能出现的错误情况，例如连接失败、数据读写异常等。可以定义错误码和异常处理机制，确保应用程序能够正确处理异常情况并给出相应的提示或处理方式。
安全性考虑：在设计接口时，要考虑数据安全性的问题。可以使用 Redis 的认证机制，配置密码进行访问控制，以及合理设置网络访问权限，防止未授权的访问。
性能优化：在存取接口设计中，要考虑如何提高 Redis 的性能。可以使用 Redis 的管道（pipeline）机制进行批量操作，减少网络开销；合理选择数据结构和算法，避免不必要的资源消耗等。
Redis工具类：
package com.example.redisDemo.utils;
import org.springframework.data.redis.connection.DataType;
import org.springframework.data.redis.core.Cursor;
import org.springframework.data.redis.core.ScanOptions;
import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate;
import org.springframework.data.redis.core.ZSetOperations.TypedTuple;
import java.util.Collection;
import java.util.Date;
import java.util.List;
import java.util.Map;
import java.util.Map.Entry;
import java.util.Set;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
/**
* Redis工具类*/
public class RedisUtil {
private StringRedisTemplate redisTemplate;
public void setRedisTemplate(StringRedisTemplate redisTemplate) {
this.redisTemplate = redisTemplate;
}
public StringRedisTemplate getRedisTemplate() {
return this.redisTemplate;
}
/** -------------------key相关操作--------------------- */
/**
* 删除key
*
* @param key
*/
public void delete(String key) {
redisTemplate.delete(key);
}
/**
* 批量删除key
*
* @param keys
*/
public void delete(Collection<String> keys) {
redisTemplate.delete(keys);
}
/**
* 序列化key
*
* @param key
* @return
*/
public byte[] dump(String key) {
return redisTemplate.dump(key);
}
/**
* 是否存在key
*
* @param key
* @return
*/
public Boolean hasKey(String key) {
return redisTemplate.hasKey(key);
}
/**
* 设置过期时间
*
* @param key
* @param timeout
* @param unit
* @return
*/
public Boolean expire(String key, long timeout, TimeUnit unit) {
return redisTemplate.expire(key, timeout, unit);
}
/**
* 设置过期时间
*
* @param key
* @param date
* @return
*/
public Boolean expireAt(String key, Date date) {
return redisTemplate.expireAt(key, date);
}
/**
* 查找匹配的key
*
* @param pattern
* @return
*/
public Set<String> keys(String pattern) {
return redisTemplate.keys(pattern);
}
/**
* 将当前数据库的 key 移动到给定的数据库 db 当中
*
* @param key
* @param dbIndex
* @return
*/
public Boolean move(String key, int dbIndex) {
return redisTemplate.move(key, dbIndex);
}
/**
* 移除 key 的过期时间，key 将持久保持
*
* @param key
* @return
*/
public Boolean persist(String key) {
return redisTemplate.persist(key);
}
/**
* 返回 key 的剩余的过期时间
*
* @param key
* @param unit
* @return
*/
public Long getExpire(String key, TimeUnit unit) {
return redisTemplate.getExpire(key, unit);
}
/**
* 返回 key 的剩余的过期时间
*
* @param key
* @return
*/
public Long getExpire(String key) {
return redisTemplate.getExpire(key);
}
/**
* 从当前数据库中随机返回一个 key
*
* @return
*/
public String randomKey() {
return redisTemplate.randomKey();
}
/**
* 修改 key 的名称
*
* @param oldKey
* @param newKey
*/
public void rename(String oldKey, String newKey) {
redisTemplate.rename(oldKey, newKey);
}
/**
* 仅当 newkey 不存在时，将 oldKey 改名为 newkey
*
* @param oldKey
* @param newKey
* @return
*/
public Boolean renameIfAbsent(String oldKey, String newKey) {
return redisTemplate.renameIfAbsent(oldKey, newKey);
}
/**
* 返回 key 所储存的值的类型
*
* @param key
* @return
*/
public DataType type(String key) {
return redisTemplate.type(key);
}
/** -------------------string相关操作--------------------- */
/**
* 设置指定 key 的值
* @param key
* @param value
*/
public void set(String key, String value) {
redisTemplate.opsForValue().set(key, value);
}
/**
* 获取指定 key 的值
* @param key
* @return
*/
public String get(String key) {
return redisTemplate.opsForValue().get(key);
}
/**
* 返回 key 中字符串值的子字符
* @param key
* @param start
* @param end
* @return
*/
public String getRange(String key, long start, long end) {
return redisTemplate.opsForValue().get(key, start, end);
}
/**
* 将给定 key 的值设为 value ，并返回 key 的旧值(old value)
*
* @param key
* @param value
* @return
*/
public String getAndSet(String key, String value) {
return redisTemplate.opsForValue().getAndSet(key, value);
}
/**
* 对 key 所储存的字符串值，获取指定偏移量上的位(bit)
*
* @param key
* @param offset
* @return
*/
public Boolean getBit(String key, long offset) {
return redisTemplate.opsForValue().getBit(key, offset);
}
/**
* 批量获取
*
* @param keys
* @return
*/
public List<String> multiGet(Collection<String> keys) {
return redisTemplate.opsForValue().multiGet(keys);
}
/**
* 设置ASCII码, 字符串'a'的ASCII码是97, 转为二进制是'01100001', 此方法是将二进制第offset位值变为value
*
* @param key 位置
* @param value
* 值,true为1, false为0
* @return
*/
public boolean setBit(String key, long offset, boolean value) {
return redisTemplate.opsForValue().setBit(key, offset, value);
}
/**
* 将值 value 关联到 key ，并将 key 的过期时间设为 timeout
*
* @param key
* @param value
* @param timeout
* 过期时间
* @param unit
* 时间单位, 天:TimeUnit.DAYS 小时:TimeUnit.HOURS 分钟:TimeUnit.MINUTES
* 秒:TimeUnit.SECONDS 毫秒:TimeUnit.MILLISECONDS
*/
public void setEx(String key, String value, long timeout, TimeUnit unit) {
redisTemplate.opsForValue().set(key, value, timeout, unit);
}
/**
* 只有在 key 不存在时设置 key 的值
*
* @param key
* @param value
* @return 之前已经存在返回false,不存在返回true
*/
public boolean setIfAbsent(String key, String value) {
return redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(key, value);
}
/**
* 用 value 参数覆写给定 key 所储存的字符串值，从偏移量 offset 开始
*
* @param key
* @param value
* @param offset
* 从指定位置开始覆写
*/
public void setRange(String key, String value, long offset) {
redisTemplate.opsForValue().set(key, value, offset);
}
/**
* 获取字符串的长度
*
* @param key
* @return
*/
public Long size(String key) {
return redisTemplate.opsForValue().size(key);
}
/**
* 批量添加
*
* @param maps
*/
public void multiSet(Map<String, String> maps) {
redisTemplate.opsForValue().multiSet(maps);
}
/**
* 同时设置一个或多个 key-value 对，当且仅当所有给定 key 都不存在
*
* @param maps
* @return 之前已经存在返回false,不存在返回true
*/
public boolean multiSetIfAbsent(Map<String, String> maps) {
return redisTemplate.opsForValue().multiSetIfAbsent(maps);
}
/**
* 增加(自增长), 负数则为自减
*
* @param key
* @return
*/
public Long incrBy(String key, long increment) {
return redisTemplate.opsForValue().increment(key, increment);
}
/**
*
* @param key
* @return
*/
public Double incrByFloat(String key, double increment) {
return redisTemplate.opsForValue().increment(key, increment);
}
/**
* 追加到末尾
*
* @param key
* @param value
* @return
*/
public Integer append(String key, String value) {
return redisTemplate.opsForValue().append(key, value);
}
/** -------------------hash相关操作------------------------- */
/**
* 获取存储在哈希表中指定字段的值
*
* @param key
* @param field
* @return
*/
public Object hGet(String key, String field) {
return redisTemplate.opsForHash().get(key, field);
}
/**
* 获取所有给定字段的值
*
* @param key
* @return
*/
public Map<Object, Object> hGetAll(String key) {
return redisTemplate.opsForHash().entries(key);
}
/**
* 获取所有给定字段的值
*
* @param key
* @param fields
* @return
*/
public List<Object> hMultiGet(String key, Collection<Object> fields) {
return redisTemplate.opsForHash().multiGet(key, fields);
}
public void hPut(String key, String hashKey, String value) {
redisTemplate.opsForHash().put(key, hashKey, value);
}
public void hPutAll(String key, Map<String, String> maps) {
redisTemplate.opsForHash().putAll(key, maps);
}
/**
* 仅当hashKey不存在时才设置
*
* @param key
* @param hashKey
* @param value
* @return
*/
public Boolean hPutIfAbsent(String key, String hashKey, String value) {
return redisTemplate.opsForHash().putIfAbsent(key, hashKey, value);
}
/**
* 删除一个或多个哈希表字段
*
* @param key
* @param fields
* @return
*/
public Long hDelete(String key, Object... fields) {
return redisTemplate.opsForHash().delete(key, fields);
}
/**
* 查看哈希表 key 中，指定的字段是否存在
*
* @param key
* @param field
* @return
*/
public boolean hExists(String key, String field) {
return redisTemplate.opsForHash().hasKey(key, field);
}
/**
* 为哈希表 key 中的指定字段的整数值加上增量 increment
*
* @param key
* @param field
* @param increment
* @return
*/
public Long hIncrBy(String key, Object field, long increment) {
return redisTemplate.opsForHash().increment(key, field, increment);
}
/**
* 为哈希表 key 中的指定字段的整数值加上增量 increment
*
* @param key
* @param field
* @param delta
* @return
*/
public Double hIncrByFloat(String key, Object field, double delta) {
return redisTemplate.opsForHash().increment(key, field, delta);
}
/**
* 获取所有哈希表中的字段
*
* @param key
* @return
*/
public Set<Object> hKeys(String key) {
return redisTemplate.opsForHash().keys(key);
}
/**
* 获取哈希表中字段的数量
*
* @param key
* @return
*/
public Long hSize(String key) {
return redisTemplate.opsForHash().size(key);
}
/**
* 获取哈希表中所有值
*
* @param key
* @return
*/
public List<Object> hValues(String key) {
return redisTemplate.opsForHash().values(key);
}
/**
* 迭代哈希表中的键值对
*
* @param key
* @param options
* @return
*/
public Cursor<Entry<Object, Object>> hScan(String key, ScanOptions options) {
return redisTemplate.opsForHash().scan(key, options);
}
/** ------------------------list相关操作---------------------------- */
/**
* 通过索引获取列表中的元素
*
* @param key
* @param index
* @return
*/
public String lIndex(String key, long index) {
return redisTemplate.opsForList().index(key, index);
}
/**
* 获取列表指定范围内的元素
*
* @param key
* @param start
* 开始位置, 0是开始位置
* @param end
* 结束位置, -1返回所有
* @return
*/
public List<String> lRange(String key, long start, long end) {
return redisTemplate.opsForList().range(key, start, end);
}
/**
* 存储在list头部
*
* @param key
* @param value
* @return
*/
public Long lLeftPush(String key, String value) {
return redisTemplate.opsForList().leftPush(key, value);
}
/**
*
* @param key
* @param value
* @return
*/
public Long lLeftPushAll(String key, String... value) {
return redisTemplate.opsForList().leftPushAll(key, value);
}
/**
*
* @param key
* @param value
* @return
*/
public Long lLeftPushAll(String key, Collection<String> value) {
return redisTemplate.opsForList().leftPushAll(key, value);
}
/**
* 当list存在的时候才加入
*
* @param key
* @param value
* @return
*/
public Long lLeftPushIfPresent(String key, String value) {
return redisTemplate.opsForList().leftPushIfPresent(key, value);
}
/**
* 如果pivot存在,再pivot前面添加
*
* @param key
* @param pivot
* @param value
* @return
*/
public Long lLeftPush(String key, String pivot, String value) {
return redisTemplate.opsForList().leftPush(key, pivot, value);
}
/**
*
* @param key
* @param value
* @return
*/
public Long lRightPush(String key, String value) {
return redisTemplate.opsForList().rightPush(key, value);
}
/**
*
* @param key
* @param value
* @return
*/
public Long lRightPushAll(String key, String... value) {
return redisTemplate.opsForList().rightPushAll(key, value);
}
/**
*
* @param key
* @param value
* @return
*/
public Long lRightPushAll(String key, Collection<String> value) {
return redisTemplate.opsForList().rightPushAll(key, value);
}
/**
* 为已存在的列表添加值
*
* @param key
* @param value
* @return
*/
public Long lRightPushIfPresent(String key, String value) {
return redisTemplate.opsForList().rightPushIfPresent(key, value);
}
/**
* 在pivot元素的右边添加值
*
* @param key
* @param pivot
* @param value
* @return
*/
public Long lRightPush(String key, String pivot, String value) {
return redisTemplate.opsForList().rightPush(key, pivot, value);
}
/**
* 通过索引设置列表元素的值
*
* @param key
* @param index
* 位置
* @param value
*/
public void lSet(String key, long index, String value) {
redisTemplate.opsForList().set(key, index, value);
}
/**
* 移出并获取列表的第一个元素
*
* @param key
* @return 删除的元素
*/
public String lLeftPop(String key) {
return redisTemplate.opsForList().leftPop(key);
}
/**
* 移出并获取列表的第一个元素， 如果列表没有元素会阻塞列表直到等待超时或发现可弹出元素为止
*
* @param key
* @param timeout
* 等待时间
* @param unit
* 时间单位
* @return
*/
public String lBLeftPop(String key, long timeout, TimeUnit unit) {
return redisTemplate.opsForList().leftPop(key, timeout, unit);
}
/**
* 移除并获取列表最后一个元素
*
* @param key
* @return 删除的元素
*/
public String lRightPop(String key) {
return redisTemplate.opsForList().rightPop(key);
}
/**
* 移出并获取列表的最后一个元素， 如果列表没有元素会阻塞列表直到等待超时或发现可弹出元素为止
*
* @param key
* @param timeout
* 等待时间
* @param unit
* 时间单位
* @return
*/
public String lBRightPop(String key, long timeout, TimeUnit unit) {
return redisTemplate.opsForList().rightPop(key, timeout, unit);
}
/**
* 移除列表的最后一个元素，并将该元素添加到另一个列表并返回
*
* @param sourceKey
* @param destinationKey
* @return
*/
public String lRightPopAndLeftPush(String sourceKey, String destinationKey) {
return redisTemplate.opsForList().rightPopAndLeftPush(sourceKey,
destinationKey);
}
/**
* 从列表中弹出一个值，将弹出的元素插入到另外一个列表中并返回它； 如果列表没有元素会阻塞列表直到等待超时或发现可弹出元素为止
*
* @param sourceKey
* @param destinationKey
* @param timeout
* @param unit
* @return
*/
public String lBRightPopAndLeftPush(String sourceKey, String destinationKey,
long timeout, TimeUnit unit) {
return redisTemplate.opsForList().rightPopAndLeftPush(sourceKey,
destinationKey, timeout, unit);
}
/**
* 删除集合中值等于value得元素
*
* @param key
* @param index
* index=0, 删除所有值等于value的元素; index>0, 从头部开始删除第一个值等于value的元素;
* index<0, 从尾部开始删除第一个值等于value的元素;
* @param value
* @return
*/
public Long lRemove(String key, long index, String value) {
return redisTemplate.opsForList().remove(key, index, value);
}
/**
* 裁剪list
*
* @param key
* @param start
* @param end
*/
public void lTrim(String key, long start, long end) {
redisTemplate.opsForList().trim(key, start, end);
}
/**
* 获取列表长度
*
* @param key
* @return
*/
public Long lLen(String key) {
return redisTemplate.opsForList().size(key);
}
/** --------------------set相关操作-------------------------- */
/**
* set添加元素
*
* @param key
* @param values
* @return
*/
public Long sAdd(String key, String... values) {
return redisTemplate.opsForSet().add(key, values);
}
/**
* set移除元素
*
* @param key
* @param values
* @return
*/
public Long sRemove(String key, Object... values) {
return redisTemplate.opsForSet().remove(key, values);
}
/**
* 移除并返回集合的一个随机元素
*
* @param key
* @return
*/
public String sPop(String key) {
return redisTemplate.opsForSet().pop(key);
}
/**
* 将元素value从一个集合移到另一个集合
*
* @param key
* @param value
* @param destKey
* @return
*/
public Boolean sMove(String key, String value, String destKey) {
return redisTemplate.opsForSet().move(key, value, destKey);
}
/**
* 获取集合的大小
*
* @param key
* @return
*/
public Long sSize(String key) {
return redisTemplate.opsForSet().size(key);
}
/**
* 判断集合是否包含value
*
* @param key
* @param value
* @return
*/
public Boolean sIsMember(String key, Object value) {
return redisTemplate.opsForSet().isMember(key, value);
}
/**
* 获取两个集合的交集
*
* @param key
* @param otherKey
* @return
*/
public Set<String> sIntersect(String key, String otherKey) {
return redisTemplate.opsForSet().intersect(key, otherKey);
}
/**
* 获取key集合与多个集合的交集
*
* @param key
* @param otherKeys
* @return
*/
public Set<String> sIntersect(String key, Collection<String> otherKeys) {
return redisTemplate.opsForSet().intersect(key, otherKeys);
}
/**
* key集合与otherKey集合的交集存储到destKey集合中
*
* @param key
* @param otherKey
* @param destKey
* @return
*/
public Long sIntersectAndStore(String key, String otherKey, String destKey) {
return redisTemplate.opsForSet().intersectAndStore(key, otherKey,
destKey);
}
/**
* key集合与多个集合的交集存储到destKey集合中
*
* @param key
* @param otherKeys
* @param destKey
* @return
*/
public Long sIntersectAndStore(String key, Collection<String> otherKeys,
String destKey) {
return redisTemplate.opsForSet().intersectAndStore(key, otherKeys,
destKey);
}
/**
* 获取两个集合的并集
*
* @param key
* @param otherKeys
* @return
*/
public Set<String> sUnion(String key, String otherKeys) {
return redisTemplate.opsForSet().union(key, otherKeys);
}
/**
* 获取key集合与多个集合的并集
*
* @param key
* @param otherKeys
* @return
*/
public Set<String> sUnion(String key, Collection<String> otherKeys) {
return redisTemplate.opsForSet().union(key, otherKeys);
}
/**
* key集合与otherKey集合的并集存储到destKey中
*
* @param key
* @param otherKey
* @param destKey
* @return
*/
public Long sUnionAndStore(String key, String otherKey, String destKey) {
return redisTemplate.opsForSet().unionAndStore(key, otherKey, destKey);
}
/**
* key集合与多个集合的并集存储到destKey中
*
* @param key
* @param otherKeys
* @param destKey
* @return
*/
public Long sUnionAndStore(String key, Collection<String> otherKeys,
String destKey) {
return redisTemplate.opsForSet().unionAndStore(key, otherKeys, destKey);
}
/**
* 获取两个集合的差集
*
* @param key
* @param otherKey
* @return
*/
public Set<String> sDifference(String key, String otherKey) {
return redisTemplate.opsForSet().difference(key, otherKey);
}
/**
* 获取key集合与多个集合的差集
*
* @param key
* @param otherKeys
* @return
*/
public Set<String> sDifference(String key, Collection<String> otherKeys) {
return redisTemplate.opsForSet().difference(key, otherKeys);
}
/**
* key集合与otherKey集合的差集存储到destKey中
*
* @param key
* @param otherKey
* @param destKey
* @return
*/
public Long sDifference(String key, String otherKey, String destKey) {
return redisTemplate.opsForSet().differenceAndStore(key, otherKey,
destKey);
}
/**
* key集合与多个集合的差集存储到destKey中
*
* @param key
* @param otherKeys
* @param destKey
* @return
*/
public Long sDifference(String key, Collection<String> otherKeys,
String destKey) {
return redisTemplate.opsForSet().differenceAndStore(key, otherKeys,
destKey);
}
/**
* 获取集合所有元素
*
* @param key
* @return
*/
public Set<String> setMembers(String key) {
return redisTemplate.opsForSet().members(key);
}
/**
* 随机获取集合中的一个元素
*
* @param key
* @return
*/
public String sRandomMember(String key) {
return redisTemplate.opsForSet().randomMember(key);
}
/**
* 随机获取集合中count个元素
*
* @param key
* @param count
* @return
*/
public List<String> sRandomMembers(String key, long count) {
return redisTemplate.opsForSet().randomMembers(key, count);
}
/**
* 随机获取集合中count个元素并且去除重复的
*
* @param key
* @param count
* @return
*/
public Set<String> sDistinctRandomMembers(String key, long count) {
return redisTemplate.opsForSet().distinctRandomMembers(key, count);
}
/**
*
* @param key
* @param options
* @return
*/
public Cursor<String> sScan(String key, ScanOptions options) {
return redisTemplate.opsForSet().scan(key, options);
}
/**------------------zSet相关操作--------------------------------*/
/**
* 添加元素,有序集合是按照元素的score值由小到大排列
*
* @param key
* @param value
* @param score
* @return
*/
public Boolean zAdd(String key, String value, double score) {
return redisTemplate.opsForZSet().add(key, value, score);
}
/**
*
* @param key
* @param values
* @return
*/
public Long zAdd(String key, Set<TypedTuple<String>> values) {
return redisTemplate.opsForZSet().add(key, values);
}
/**
*
* @param key
* @param values
* @return
*/
public Long zRemove(String key, Object... values) {
return redisTemplate.opsForZSet().remove(key, values);
}
/**
* 增加元素的score值，并返回增加后的值
*
* @param key
* @param value
* @param delta
* @return
*/
public Double zIncrementScore(String key, String value, double delta) {
return redisTemplate.opsForZSet().incrementScore(key, value, delta);
}
/**
* 返回元素在集合的排名,有序集合是按照元素的score值由小到大排列
*
* @param key
* @param value
* @return 0表示第一位
*/
public Long zRank(String key, Object value) {
return redisTemplate.opsForZSet().rank(key, value);
}
/**
* 返回元素在集合的排名,按元素的score值由大到小排列
*
* @param key
* @param value
* @return
*/
public Long zReverseRank(String key, Object value) {
return redisTemplate.opsForZSet().reverseRank(key, value);
}
/**
* 获取集合的元素, 从小到大排序
*
* @param key
* @param start
* 开始位置
* @param end
* 结束位置, -1查询所有
* @return
*/
public Set<String> zRange(String key, long start, long end) {
return redisTemplate.opsForZSet().range(key, start, end);
}
/**
* 获取集合元素, 并且把score值也获取
*
* @param key
* @param start
* @param end
* @return
*/
public Set<TypedTuple<String>> zRangeWithScores(String key, long start,
long end) {
return redisTemplate.opsForZSet().rangeWithScores(key, start, end);
}
/**
* 根据Score值查询集合元素
*
* @param key
* @param min
* 最小值
* @param max
* 最大值
* @return
*/
public Set<String> zRangeByScore(String key, double min, double max) {
return redisTemplate.opsForZSet().rangeByScore(key, min, max);
}
/**
* 根据Score值查询集合元素, 从小到大排序
*
* @param key
* @param min
* 最小值
* @param max
* 最大值
* @return
*/
public Set<TypedTuple<String>> zRangeByScoreWithScores(String key,
double min, double max) {
return redisTemplate.opsForZSet().rangeByScoreWithScores(key, min, max);
}
/**
*
* @param key
* @param min
* @param max
* @param start
* @param end
* @return
*/
public Set<TypedTuple<String>> zRangeByScoreWithScores(String key,
double min, double max, long start, long end) {
return redisTemplate.opsForZSet().rangeByScoreWithScores(key, min, max,
start, end);
}
/**
* 获取集合的元素, 从大到小排序
*
* @param key
* @param start
* @param end
* @return
*/
public Set<String> zReverseRange(String key, long start, long end) {
return redisTemplate.opsForZSet().reverseRange(key, start, end);
}
/**
* 获取集合的元素, 从大到小排序, 并返回score值
*
* @param key
* @param start
* @param end
* @return
*/
public Set<TypedTuple<String>> zReverseRangeWithScores(String key,
long start, long end) {
return redisTemplate.opsForZSet().reverseRangeWithScores(key, start,
end);
}
/**
* 根据Score值查询集合元素, 从大到小排序
*
* @param key
* @param min
* @param max
* @return
*/
public Set<String> zReverseRangeByScore(String key, double min,
double max) {
return redisTemplate.opsForZSet().reverseRangeByScore(key, min, max);
}
/**
* 根据Score值查询集合元素, 从大到小排序
*
* @param key
* @param min
* @param max
* @return
*/
public Set<TypedTuple<String>> zReverseRangeByScoreWithScores(
String key, double min, double max) {
return redisTemplate.opsForZSet().reverseRangeByScoreWithScores(key,
min, max);
}
/**
*
* @param key
* @param min
* @param max
* @param start
* @param end
* @return
*/
public Set<String> zReverseRangeByScore(String key, double min,
double max, long start, long end) {
return redisTemplate.opsForZSet().reverseRangeByScore(key, min, max,
start, end);
}
/**
* 根据score值获取集合元素数量
*
* @param key
* @param min
* @param max
* @return
*/
public Long zCount(String key, double min, double max) {
return redisTemplate.opsForZSet().count(key, min, max);
}
/**
* 获取集合大小
*
* @param key
* @return
*/
public Long zSize(String key) {
return redisTemplate.opsForZSet().size(key);
}
/**
* 获取集合大小
*
* @param key
* @return
*/
public Long zZCard(String key) {
return redisTemplate.opsForZSet().zCard(key);
}
/**
* 获取集合中value元素的score值
*
* @param key
* @param value
* @return
*/
public Double zScore(String key, Object value) {
return redisTemplate.opsForZSet().score(key, value);
}
/**
* 移除指定索引位置的成员
*
* @param key
* @param start
* @param end
* @return
*/
public Long zRemoveRange(String key, long start, long end) {
return redisTemplate.opsForZSet().removeRange(key, start, end);
}
/**
* 根据指定的score值的范围来移除成员
*
* @param key
* @param min
* @param max
* @return
*/
public Long zRemoveRangeByScore(String key, double min, double max) {
return redisTemplate.opsForZSet().removeRangeByScore(key, min, max);
}
/**
* 获取key和otherKey的并集并存储在destKey中
*
* @param key
* @param otherKey
* @param destKey
* @return
*/
public Long zUnionAndStore(String key, String otherKey, String destKey) {
return redisTemplate.opsForZSet().unionAndStore(key, otherKey, destKey);
}
/**
*
* @param key
* @param otherKeys
* @param destKey
* @return
*/
public Long zUnionAndStore(String key, Collection<String> otherKeys,
String destKey) {
return redisTemplate.opsForZSet()
.unionAndStore(key, otherKeys, destKey);
}
/**
* 交集
*
* @param key
* @param otherKey
* @param destKey
* @return
*/
public Long zIntersectAndStore(String key, String otherKey,
String destKey) {
return redisTemplate.opsForZSet().intersectAndStore(key, otherKey,
destKey);
}
/**
* 交集
*
* @param key
* @param otherKeys
* @param destKey
* @return
*/
public Long zIntersectAndStore(String key, Collection<String> otherKeys,
String destKey) {
return redisTemplate.opsForZSet().intersectAndStore(key, otherKeys,
destKey);
}
/**
* 匹配获取键值对，ScanOptions.NONE为获取全部键值对；ScanOptions.scanOptions().match("C").build()匹配获取键位map1的键值对,不能模糊匹配。
* @param key
* @param options
* @return
*/
public Cursor<TypedTuple<String>> zScan(String key, ScanOptions options) {
return redisTemplate.opsForZSet().scan(key, options);
}
}七、redis的优缺点
优点
- Redis是一种高性能的key-value数据存储系统。
- Redis采用的是内存存储方法，所以读写速度快。
- Redis支持数据持久化功能。
- Redis支持多种数据类型，常见的有五种，分别是：字符串(string)、哈希(hash)、列表(list)、集合(Set)、有序集合(Sorted Set,又成Zset)。
缺点
- Redis数据库容量受到物理内存的限制。
- 缺乏复杂查询功能。
- 数据持久化的性能开销。
八、Redis持久化
Redis持久化机制有两种RDB和AOF
Redis默认持久化方式是RDB
RDB：rdb是以快照方式进行持久化，以二进制的方式讲数据写入为文件中，容灾性好，可以将dump文件保存到安全的磁盘中，相对于数据集大的时候，比aof启动效率高。
缺点：
????????不能完全避免数据丢失，因为RDB是每隔一段时间写入数据，所以系统一旦在定时持久化之前，出现宕机现象，此前没来的及写入磁盘的数据，将会丢失。
AOF：是以redis请求协议的格式保存到二aof文件中，数据安全，通过append模式写文件即使中途宕机了，也可以通过redis-check-aof工具解决数据一致性问题。
缺点：
????????文件比RDB更大，对于相同数量的数据集而言，AOF文件通常要大于RDB文件。
RDB和AOF的对比
- AOF文件比RDB更新频率高，优先使用AOF还原数据；
- AOF比RDB更安全也更大；
- RDB性能比AOF好；
- 如果两个都配了优先加载AOF；
感谢观看。?
文章来源:https://blog.csdn.net/weixin_50670076/article/details/135226421
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