阿里云安装redis服务器+入门学习笔记【零基础】【狂神】_买服务器学习redis

avatar
作者
猴君
阅读量:3

先自我介绍一下，小编浙江大学毕业，去过华为、字节跳动等大厂，目前阿里P7

深知大多数程序员，想要提升技能，往往是自己摸索成长，但自己不成体系的自学效果低效又漫长，而且极易碰到天花板技术停滞不前！

因此收集整理了一份《2024年最新软件测试全套学习资料》，初衷也很简单，就是希望能够帮助到想自学提升又不知道该从何学起的朋友。
img
img
img
img
img

既有适合小白学习的零基础资料，也有适合3年以上经验的小伙伴深入学习提升的进阶课程，涵盖了95%以上软件测试知识点，真正体系化！

由于文件比较多，这里只是将部分目录截图出来，全套包含大厂面经、学习笔记、源码讲义、实战项目、大纲路线、讲解视频，并且后续会持续更新

如果你需要这些资料，可以添加V获取：vip1024b （备注软件测试）
img

正文

“hello4”
127.0.0.1:6379> srandmember set
“hello3”
127.0.0.1:6379> srandmember set
“hello5”
127.0.0.1:6379> srandmember set
“hello4”
127.0.0.1:6379> srandmember set
“hello4”
127.0.0.1:6379> srandmember set
“hello1”
127.0.0.1:6379> srandmember set
“hello5”
127.0.0.1:6379>

可以指定随机抽取的元素个数

127.0.0.1:6379> srandmember set 2

  1. “hello2”
  2. “hello1”
    127.0.0.1:6379> srandmember set 2
  3. “hello2”
  4. “hello4”
    127.0.0.1:6379> srandmember set 2
  5. “hello5”
  6. “hello4”
    127.0.0.1:6379> srandmember set 2
  7. “hello3”
  8. “hello4”
    127.0.0.1:6379>

####################################################################################

随机删除集合中某个元素 spop

127.0.0.1:6379> spop set
“hello1”
127.0.0.1:6379> spop set
“hello3”
127.0.0.1:6379> spop set
“hello2”
127.0.0.1:6379> smembers set

  1. “hello5”
  2. “hello4”
    127.0.0.1:6379>

####################################################################################

将集合中某个指定元素移动到另一个集合中 smove

127.0.0.1:6379> smembers set

  1. “hello5”
  2. “hello4”
    127.0.0.1:6379> sadd set2 world1
    (integer) 1
    127.0.0.1:6379> sadd set2 world2
    (integer) 1
    127.0.0.1:6379> smove set set2 hello4
    (integer) 1
    127.0.0.1:6379> smembers set
  3. “hello5”
    127.0.0.1:6379> smembers set2
  4. “world2”
  5. “hello4”
  6. “world1”
    127.0.0.1:6379>

####################################################################################

关于集合

- 差集 sdiff set1 set2 返回set1与set2的差集 即set1中与set2不重合的元素

- 交集 sinter set1 set2 返回set1和set2的交集 应用场景：共同好友、共同爱好、推荐好友

- 并集 sunion set1 set2 返回set1和set2的并集

127.0.0.1:6379> flushdb
OK
127.0.0.1:6379> sadd set1 aa
(integer) 1
127.0.0.1:6379> sadd set1 bb
(integer) 1
127.0.0.1:6379> sadd set1 cc
(integer) 1
127.0.0.1:6379> sadd set2 cc
(integer) 1
127.0.0.1:6379> sadd set2 dd
(integer) 1
127.0.0.1:6379> sadd set2 ee
(integer) 1
127.0.0.1:6379> sdiff set1 set2

  1. “aa”
  2. “bb”
    127.0.0.1:6379> sinter set1 set2
  3. “cc”
    127.0.0.1:6379> sunion set1 set2
  4. “cc”
  5. “ee”
  6. “aa”
  7. “bb”
  8. “dd”
    127.0.0.1:6379>
4.Hash（哈希）

这个可以理解为 key-map ，而map本身是一个 key-value形式。

所有的hash操作均以 h 开头

####################################################################################

存值 hset | hmset

取值 hget | hmget

127.0.0.1:6379> flushdb
OK
127.0.0.1:6379> hset hash name bingbing
(integer) 1
127.0.0.1:6379> hget hash name
“bingbing”
127.0.0.1:6379>

127.0.0.1:6379> hmset hash name1 bingbing name2 fangfang
OK
127.0.0.1:6379> hmget hash name1 name2

  1. “bingbing”
  2. “fangfang”
    127.0.0.1:6379>

####################################################################################

显示指定key中的所有key-value键值对

127.0.0.1:6379> hgetall hash

  1. “name”
  2. “bingbing”
  3. “name1”
  4. “bingbing”
  5. “name2”
  6. “fangfang”
    127.0.0.1:6379>

####################################################################################

删除指定key中某个属性key

127.0.0.1:6379> hgetall hash

  1. “name”
  2. “bingbing”
  3. “name1”
  4. “bing”
  5. “name2”
  6. “fang”
    127.0.0.1:6379> hdel hash name
    (integer) 1
    127.0.0.1:6379> hgetall hash
  7. “name1”
  8. “bing”
  9. “name2”
  10. “fang”
    127.0.0.1:6379>

####################################################################################

返回当前key中有多少组K-V键值对

127.0.0.1:6379> hgetall hash

  1. “name1”
  2. “bingbing”
  3. “name2”
  4. “fangfang”
    127.0.0.1:6379> hlen hash
    (integer) 2
    127.0.0.1:6379>

####################################################################################

只获得所有的key hkeys

只获得所有的value hvals

127.0.0.1:6379> hkeys hash

  1. “name1”
  2. “name2”
    127.0.0.1:6379> hvals hash
  3. “bingbing”
  4. “fangfang”
    127.0.0.1:6379>

####################################################################################

指定增量 incr

判断是否存在 ，存在则操作失败返回0，不存在则将新值添加到map中，操作成功返回1

127.0.0.1:6379> flushdb
OK
127.0.0.1:6379> hset hash age1 5
(integer) 1
127.0.0.1:6379> hincrby hash age1 5
(integer) 10
127.0.0.1:6379> hsetnx hash age2 20
(integer) 1
127.0.0.1:6379> hsetnx hash age3 20
(integer) 1
127.0.0.1:6379> hsetnx hash age2 200
(integer) 0
127.0.0.1:6379> hgetall hash

  1. “age1”
  2. “10”
  3. “age2”
  4. “20”
  5. “age3”
  6. “20”
    127.0.0.1:6379>

哈希更适合于对象的存储，String更适合字符串存储

5.Zset(有序集合)

在set的基础上，增加了一个值，如 set k1 v1 -> zset k1 score1 v1

####################################################################################

添加元素 zadd

查看元素 zrange

127.0.0.1:6379> flushdb
OK
127.0.0.1:6379> zadd zset 1 one # 添加一个值
(integer) 1
127.0.0.1:6379> zadd zset 2 two 3 three # 添加多个值
(integer) 2
127.0.0.1:6379> zrange zset 0 -1

  1. “one”
  2. “two”
  3. “three”
    127.0.0.1:6379>

####################################################################################

实现排序

127.0.0.1:6379> zadd salary 2500 xiaohong 5000 zhangsan 500 lisi
(integer) 3
127.0.0.1:6379> zrangebyscore salary -inf +inf # 显示全部用户，根据score值 递增排序

  1. “lisi”
  2. “xiaohong”
  3. “zhangsan”
    127.0.0.1:6379> zrangebyscore salary -inf +inf withscores # 显示全部用户，根据score值 递增排序，同时显示score值
  4. “lisi”
  5. “500”
  6. “xiaohong”
  7. “2500”
  8. “zhangsan”
  9. “5000”
    127.0.0.1:6379> zrevrangebyscore salary +inf -inf withscores # 显示全部用户，根据score值 递减排序，同时显示score值
  10. “zhangsan”
  11. “5000”
  12. “xiaohong”
  13. “2500”
  14. “lisi”
  15. “500”

####################################################################################

删除元素

127.0.0.1:6379> zrange salary 0 -1 # 这里可以注意到当输出全部元素时，默认是根据score升序输出的

  1. “lisi”
  2. “xiaohong”
  3. “zhangsan”
    127.0.0.1:6379> zrem salary lisi
    (integer) 1
    127.0.0.1:6379> zrange salary 0 -1
  4. “xiaohong”
  5. “zhangsan”
    127.0.0.1:6379>

####################################################################################

获取集合大小

127.0.0.1:6379> zcard salary
(integer) 2
127.0.0.1:6379>

####################################################################################

获取集合中指定score区间的元素个数

127.0.0.1:6379> zadd animals 1 tiger 2 monkey 3 donkey 4 mouse 5 cat 6 dog
(integer) 6
127.0.0.1:6379> zrange animals 0 -1 withscores

  1. “tiger”
  2. “1”
  3. “monkey”
  4. “2”
  5. “donkey”
  6. “3”
  7. “mouse”
  8. “4”
  9. “cat”
  10. “5”
  11. “dog”
  12. “6”
    127.0.0.1:6379> zcount animals 2 5
    (integer) 4
    127.0.0.1:6379>

应用场景：

  • 存储班级成绩表（使用唯一id与score绑定）
  • 对工资表进行排序（使用唯一id与score绑定）
  • 消息权重
    • 普通消息
    • 重要消息
  • 排行榜（取TOP N）

2.三大特殊数据类型

1.geospatial(地理位置)

定位 附近的人 打车距离 …

Redis的Geo支持这些功能的实现

可以推算地理位置的信息，两地之间的距离，方圆几公里内的人…

只有6个命令

####################################################################################

geoadd 添加地理位置

规则：两极无法直接添加，我们一般会下载城市数据，直接通过java程序一次性导入！

有效的经度从-180° 到 180°

有效的纬度从-85.05112878° 到 85.05112878°

geoadd key 值(经度 纬度 名称)

127.0.0.1:6379> geoadd china:city 120.2155 30.2530 hangzhou
(integer) 1
127.0.0.1:6379> geoadd china:city 116.3329 39.8926 beijing
(integer) 1
127.0.0.1:6379> geoadd china:city 106.5404 29.4026 chongqing
(integer) 1
127.0.0.1:6379> geoadd china:city 121.4894 31.4052 shanghai
(integer) 1
127.0.0.1:6379> geoadd china:city 113.8803 22.5532 shenzhen
(integer) 1
127.0.0.1:6379> geoadd china:city 108.9342 34.2305 xian 121.5255 38.9522 dalian
(integer) 2
127.0.0.1:6379>

####################################################################################

geopos 获取地理位置具体的经度和纬度 (获得当前定位，得到一个坐标值)

127.0.0.1:6379> geopos china:city beijing

    1. “116.33290082216262817”
  2. “39.89260124060681534”
    127.0.0.1:6379> geopos china:city hangzhou
    1. “120.21550029516220093”
  4. “30.25300090777527373”
    127.0.0.1:6379>

####################################################################################

geodist 获取两个位置之间的距离，可以指定单位

- m 表示单位为米

- km 表示单位为千米

- mi 表示单位为英里

- ft 表示单位为英尺

127.0.0.1:6379> geodist china:city beijing shanghai km # 查看上海到北京的直线距离
“1052.2966”
127.0.0.1:6379> geodist china:city beijing chongqing km # 查看重庆到北京的直线距离
“1469.0513”
127.0.0.1:6379>

####################################################################################

georadius 以给定位置的经度纬度为中心，找出给定半径内的所有位置

127.0.0.1:6379> georadius china:city 110 30 1000 km

  1. “chongqing”
  2. “xian”
  3. “shenzhen”
  4. “hangzhou”
    127.0.0.1:6379> georadius china:city 110 30 500 km
  5. “chongqing”
  6. “xian”
    127.0.0.1:6379> georadius china:city 110 30 1000 km withcoord withdist count 2 # count限制查询出的个数
    1. “chongqing”
  8. “340.7691” # 到中心位置的直线距离 withdist
    1. “106.54040247201919556” # 显示出经纬度 withcoord
  10. “29.40259942409589655”
    1. “xian”
  12. “481.1256”
    1. “108.93419891595840454”
  14. “34.23050055933691027”
    127.0.0.1:6379>

####################################################################################

georadiusbymember 以给定位置为中心，找出给定半径内的所有位置(包括自己)

127.0.0.1:6379> georadiusbymember china:city shanghai 400 km

  1. “hangzhou”
  2. “shanghai”
    127.0.0.1:6379>

####################################################################################

geohash 返回指定一个或多个位置的 Geohash表示

本命令将返回11个字符的Geohash字符串(将二维的经纬度转换为一维的字符串，如果两个字符串越接近，则距离越接近)

127.0.0.1:6379> geohash china:city beijing shanghai

  1. “wx4dznpp1p0”
  2. “wtw6st1us10”
    127.0.0.1:6379>

GEO 底层的实现原理其实就是Zset，因此我们可以直接使用Zset命令来操作GEO

127.0.0.1:6379> zrange china:city 0 -1

  1. “chongqing”
  2. “xian”
  3. “shenzhen”
  4. “hangzhou”
  5. “shanghai”
  6. “beijing”
  7. “dalian”
    127.0.0.1:6379> zrem china:city beijing
    (integer) 1
    127.0.0.1:6379> zrange china:city 0 -1
  8. “chongqing”
  9. “xian”
  10. “shenzhen”
  11. “hangzhou”
  12. “shanghai”
  13. “dalian”
    127.0.0.1:6379>
2.hyperloglog
  • 什么是基数？

A{1,3,5,7,8, 9,7}

基数就是指集合中重复的元素个数，比如这个例子中，基数为5。基数可以接受误差！

Redis Hyperloglog 是进行基数统计的算法，提供了一种不精确的去重计数方案，错误率 0.81%。

  • 优点：在输入元素的数量或者体积非常大时，计算计数所需的空间总是固定的，并且是很小的。在redis里面，每个Hyperloglog键只需要花费12kb内存，就可以计算接近2 ^ 64 个不同元素的基数。
  • 实际案例

网页的UV（一个人可以访问一个网站多次，但是依然算作一个人）

传统的方式，使用set保存用户的id，然后就可以统计set中的元素数量作为标准判断！

这个方式如果保存大量的用户id，就会比较麻烦！然而我们的目的是为了计数，而不是真正保存用户id

  • 如果允许容错，那么推荐使用Hyperloglog
  • 如果不允许容错，那么使用set或者自己的数据类型

####################################################################################

添加元素 pfadd

统计元素基数 pfcount

合并两个键建立新键 pfmerge

127.0.0.1:6379> flushdb
OK
127.0.0.1:6379> pfadd key1 a b c d e f g h i j
(integer) 1
127.0.0.1:6379> pfadd key2 f g h i j k l m n o
(integer) 1
127.0.0.1:6379> pfcount key1
(integer) 10
127.0.0.1:6379> pfcount key2
(integer) 10
127.0.0.1:6379> pfmerge key key1 key2
OK
127.0.0.1:6379> pfcount key
(integer) 15
127.0.0.1:6379>

3.bitmaps

使用位存储 000000111111 只要是只有两个状态的，都可以使用bitmaps

可以用来：

  • 统计用户 活跃 不活跃
  • 登录 未登录
  • 打卡 未打卡

bitmaps是一种数据结构，操作二进制位进行记录，只有 0 和 1 两个状态！

####################################################################################

记录周一到周日是否打卡

127.0.0.1:6379> setbit sign 0 1
(integer) 0
127.0.0.1:6379> setbit sign 1 0
(integer) 0
127.0.0.1:6379> setbit sign 2 1
(integer) 0
127.0.0.1:6379> setbit sign 3 1
(integer) 0
127.0.0.1:6379> setbit sign 4 0
(integer) 0
127.0.0.1:6379> setbit sign 5 1
(integer) 0
127.0.0.1:6379> setbit sign 6 1
(integer) 0
127.0.0.1:6379>

####################################################################################

查看某一天是否打卡

127.0.0.1:6379> getbit sign 3
(integer) 1
127.0.0.1:6379> getbit sign 4
(integer) 0
127.0.0.1:6379>

####################################################################################

查看总有有多少天打卡 可自定义区间，如果不写就是默认全部区间

需要注意的是这里的自定义区间是以字节(byte)为单位的，而我们bitmap中存储的数据是以位(bit)为单位的，1 byte = 8 bit

127.0.0.1:6379> bitcount sign
(integer) 5

3.redis的事务

原子性：要么同时成功，要么同时失败

redis中单条命令保证原子性，但是redis的事务是不保证原子性的。

redis事务的本质是一组命令的集合。一个事务中的所有命令都会被序列化，在事务执行过程中，会按照顺序执行。

特性：

  • 一次性
  • 顺序性
  • 排他性

redis事务没有隔离级别的概念:所有的命令在事务中并没有直接被执行，只有在发起执行命令的时候才会执行。

redis事务的执行流程

  • 开启事务 multi
  • 命令入队 …
  • 执行事务 exec

正常执行事务

####################################################################################

开启事务 multi

命令入队 …

执行事务 exec

127.0.0.1:6379> flushdb
OK
127.0.0.1:6379> multi
OK
127.0.0.1:6379> set k1 v1
QUEUED
127.0.0.1:6379> set k2 v2
QUEUED
127.0.0.1:6379> get k2
QUEUED
127.0.0.1:6379> set k3 v3
QUEUED
127.0.0.1:6379> exec

  1. OK
  2. OK
  3. “v2”
  4. OK

中途放弃事务

####################################################################################

放弃事务 discard 一旦放弃事务，当前事务队列中的所有命令均不会被执行

127.0.0.1:6379> keys *

  1. “k3”
  2. “k1”
  3. “k2”
    127.0.0.1:6379> multi
    OK
    127.0.0.1:6379> set k4 v4
    QUEUED
    127.0.0.1:6379> set k5 v5
    QUEUED
    127.0.0.1:6379> discard
    OK
    127.0.0.1:6379> keys *
  4. “k3”
  5. “k1”
  6. “k2”
    127.0.0.1:6379>

遇到异常

  • 编译型异常(代码有问题，命令有错) – 事务中所有的命令都不会被执行
  • 运行时异常(比如说遇到 1 / 0 ) – 如果事务队列中存在语法异常，那么执行命令的时候，错误命令抛出异常 其他命令正常执行

4.redis的监控

1.悲观锁

  • 很悲观，认为什么时候都会出问题，无论做什么都会加锁

2.乐观锁

  • 很乐观，认为什么时候都不会出问题，所以不会加锁！更新数据的时候会判断一下version，在此期间是否有人修改过这个数据。
  • 获取version
  • 更新的时候会比较version

上述是乐观锁和悲观锁的原理简介，下面测试redis如何实现监控

使用watch实现redis的乐观锁操作

正常执行成功

127.0.0.1:6379> flushdb
OK
127.0.0.1:6379> set money 100
OK
127.0.0.1:6379> set out 0
OK
127.0.0.1:6379> watch money # 监视money对象
OK
127.0.0.1:6379> multi # 事务正常结束，期间数据没有发生变动，这个时候就正常执行成功
OK
127.0.0.1:6379> decrby money 20
QUEUED
127.0.0.1:6379> incrby out 20
QUEUED
127.0.0.1:6379> exec

  1. (integer) 80
  2. (integer) 20
    127.0.0.1:6379>

多线程下其他线程修改了队列中的值，则事务执行失败。

线程1

127.0.0.1:6379> watch money
OK
127.0.0.1:6379> multi
OK
127.0.0.1:6379> decrby money 20
QUEUED
127.0.0.1:6379> incrby out 20
QUEUED
127.0.0.1:6379> exec # 执行之前另外一个线程修改了事务队列中的值，这个时候事务执行失败
(nil)
127.0.0.1:6379>

线程2

127.0.0.1:6379> set money 1000
OK
127.0.0.1:6379>

5.Jedis

使用java来操作redis

Jedis 是 Redis官方推荐的java连接开发工具 使用java 操作Redis中间件

如果使用java操作redis，那么一定要对jedis十分熟悉。

1.在IDEA中连接阿里云服务器端redis

新建maven项目，在pom中导入

redis.clients jedis 4.2.2 com.alibaba fastjson 1.2.76

新建java文件，测试是否redis是否能ping成功

public class TestPing {
public static void main(String[] args) {
//1. new Jedis对象
Jedis jedis = new Jedis(“自己服务器公网ip”,7521); //这里7521是自己redis.conf配置文件中的自定义redis端口
jedis.auth(“自己服务器端redis的密码”);

//2.测试
System.out.println(jedis.ping());
}
}

连接成功

在这里插入图片描述

解决slf4j错误提示，在pom中导入如下日志依赖即可解决。

log4j log4j 1.2.17 org.slf4j slf4j-api 2.0.0-alpha7 org.slf4j slf4j-log4j12 2.0.0-alpha7

在这里插入图片描述

2.常用API

1.key

System.out.println(“清空数据：”+jedis.flushDB());
System.out.println(“判断某个键是否存在：”+jedis.exists(“username”));
System.out.println(“新增<‘username’,‘kuangshen’>的键值对：”+jedis.set(“username”, “kuangshen”));
System.out.println(“新增<‘password’,‘password’>的键值对：”+jedis.set(“password”, “password”));
System.out.print(“系统中所有的键如下：”);
Set keys = jedis.keys(“*”);
System.out.println(keys);
System.out.println(“删除键password:”+jedis.del(“password”));
System.out.println(“判断键password是否存在：”+jedis.exists(“password”));
System.out.println(“查看键username所存储的值的类型：”+jedis.type(“username”));
System.out.println(“随机返回key空间的一个：”+jedis.randomKey());
System.out.println(“重命名key：”+jedis.rename(“username”,“name”));
System.out.println(“取出改后的name：”+jedis.get(“name”));
System.out.println(“按索引查询：”+jedis.select(0));
System.out.println(“删除当前选择数据库中的所有key：”+jedis.flushDB());
System.out.println(“返回当前数据库中key的数目：”+jedis.dbSize());
System.out.println(“删除所有数据库中的所有key：”+jedis.flushAll());

2.String

jedis.flushDB();
System.out.println(“=增加数据=”);
System.out.println(jedis.set(“key1”,“value1”));
System.out.println(jedis.set(“key2”,“value2”));
System.out.println(jedis.set(“key3”, “value3”));
System.out.println(“删除键key2:”+jedis.del(“key2”));
System.out.println(“获取键key2:”+jedis.get(“key2”));
System.out.println(“修改key1:”+jedis.set(“key1”, “value1Changed”));
System.out.println(“获取key1的值：”+jedis.get(“key1”));
System.out.println(“在key3后面加入值：”+jedis.append(“key3”, “End”));
System.out.println(“key3的值：”+jedis.get(“key3”));
System.out.println(“增加多个键值对：”+jedis.mset(“key01”,“value01”,“key02”,“value02”,“key03”,“value03”));
System.out.println(“获取多个键值对：”+jedis.mget(“key01”,“key02”,“key03”));
System.out.println(“获取多个键值对：”+jedis.mget(“key01”,“key02”,“key03”,“key04”));
System.out.println(“删除多个键值对：”+jedis.del(“key01”,“key02”));
System.out.println(“获取多个键值对：”+jedis.mget(“key01”,“key02”,“key03”));
jedis.flushDB();
System.out.println(“=新增键值对防止覆盖原先值====”);
System.out.println(jedis.setnx(“key1”, “value1”));
System.out.println(jedis.setnx(“key2”, “value2”));
System.out.println(jedis.setnx(“key2”, “value2-new”));
System.out.println(jedis.get(“key1”));
System.out.println(jedis.get(“key2”));
System.out.println(“=新增键值对并设置有效时间===”);
System.out.println(jedis.setex(“key3”, 2, “value3”));
System.out.println(jedis.get(“key3”));
try {
TimeUnit.SECONDS.sleep(3);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
System.out.println(jedis.get(“key3”));
System.out.println(“=获取原值，更新为新值”);
System.out.println(jedis.getSet(“key2”, “key2GetSet”));
System.out.println(jedis.get(“key2”));
System.out.println(“获得key2的值的字串：”+jedis.getrange(“key2”, 2, 4));

3.List

jedis.flushDB();
System.out.println(“=添加一个list=”);
jedis.lpush(“collections”, “ArrayList”, “Vector”, “Stack”,“HashMap”, “WeakHashMap”, “LinkedHashMap”);
jedis.lpush(“collections”, “HashSet”);
jedis.lpush(“collections”, “TreeSet”);
jedis.lpush(“collections”, “TreeMap”);
jedis.lpush(“collections”, “HashMap”);
//-1代表倒数第一个元素，-2代表倒数第二个元素,end为-1表示查询全部
System.out.println(“collections的内容：”+jedis.lrange(“collections”, 0, -1));
System.out.println(“collections区间0-3的元素：”+jedis.lrange(“collections”,0,3));
System.out.println(“=“);
// 删除列表指定的值 ，第二个参数为删除的个数（有重复时），后add进去的值先被删，类似于出栈
System.out.println(“删除指定元素个数：”+jedis.lrem(“collections”, 2, “HashMap”));
System.out.println(“collections的内容：”+jedis.lrange(“collections”, 0, -1));
System.out.println(“删除下表0-3区间之外的元素：”+jedis.ltrim(“collections”, 0, 3));
System.out.println(“collections的内容：”+jedis.lrange(“collections”, 0, -1));
System.out.println(“collections列表出栈（左端）：”+jedis.lpop(“collections”));
System.out.println(“collections的内容：”+jedis.lrange(“collections”, 0, -1));
System.out.println(“collections添加元素，从列表右端，与lpush相对应：”+jedis.rpush(“collections”, “EnumMap”));
System.out.println(“collections的内容：”+jedis.lrange(“collections”, 0, -1));
System.out.println(“collections列表出栈（右端）：”+jedis.rpop(“collections”));
System.out.println(“collections的内容：”+jedis.lrange(“collections”, 0, -1));
System.out.println(“修改collections指定下标1的内容：”+jedis.lset(“collections”, 1, “LinkedArrayList”));
System.out.println(“collections的内容：”+jedis.lrange(“collections”, 0, -1));
System.out.println(”=”);
System.out.println(“collections的长度：”+jedis.llen(“collections”));
System.out.println(“获取collections下标为2的元素：”+jedis.lindex(“collections”, 2));
System.out.println(“===============================”);
jedis.lpush(“sortedList”, “3”,“6”,“2”,“0”,“7”,“4”);
System.out.println(“sortedList排序前：”+jedis.lrange(“sortedList”, 0, -1));
System.out.println(jedis.sort(“sortedList”));
System.out.println(“sortedList排序后：”+jedis.lrange(“sortedList”, 0, -1));

4.Set

System.out.println(“向集合中添加元素（不重复）”);
System.out.println(jedis.sadd(“eleSet”, “e1”,“e2”,“e4”,“e3”,“e0”,“e8”,“e7”,“e5”));
System.out.println(jedis.sadd(“eleSet”, “e6”));
System.out.println(jedis.sadd(“eleSet”, “e6”));
System.out.println(“eleSet的所有元素为：”+jedis.smembers(“eleSet”));
System.out.println(“删除一个元素e0：”+jedis.srem(“eleSet”, “e0”));
System.out.println(“eleSet的所有元素为：”+jedis.smembers(“eleSet”));
System.out.println(“删除两个元素e7和e6：”+jedis.srem(“eleSet”, “e7”,“e6”));
System.out.println(“eleSet的所有元素为：”+jedis.smembers(“eleSet”));
System.out.println(“随机的移除集合中的一个元素：”+jedis.spop(“eleSet”));
System.out.println(“随机的移除集合中的一个元素：”+jedis.spop(“eleSet”));
System.out.println(“eleSet的所有元素为：”+jedis.smembers(“eleSet”));
System.out.println(“eleSet中包含元素的个数：”+jedis.scard(“eleSet”));
System.out.println(“e3是否在eleSet中：”+jedis.sismember(“eleSet”, “e3”));
System.out.println(“e1是否在eleSet中：”+jedis.sismember(“eleSet”, “e1”));
System.out.println(“e1是否在eleSet中：”+jedis.sismember(“eleSet”, “e5”));
System.out.println(“=============================");
System.out.println(jedis.sadd(“eleSet1”, “e1”,“e2”,“e4”,“e3”,“e0”,“e8”,“e7”,“e5”));
System.out.println(jedis.sadd(“eleSet2”, “e1”,“e2”,“e4”,“e3”,“e0”,“e8”));
System.out.println(“将eleSet1中删除e1并存入eleSet3中：”+jedis.smove(“eleSet1”, “eleSet3”, “e1”));//移到集合元素
System.out.println(“将eleSet1中删除e2并存入eleSet3中：”+jedis.smove(“eleSet1”, “eleSet3”, “e2”));
System.out.println(“eleSet1中的元素：”+jedis.smembers(“eleSet1”));
System.out.println(“eleSet3中的元素：”+jedis.smembers(“eleSet3”));
System.out.println("集合运算=”);
System.out.println(“eleSet1中的元素：”+jedis.smembers(“eleSet1”));
System.out.println(“eleSet2中的元素：”+jedis.smembers(“eleSet2”));
System.out.println(“eleSet1和eleSet2的交集:”+jedis.sinter(“eleSet1”,“eleSet2”));
System.out.println(“eleSet1和eleSet2的并集:”+jedis.sunion(“eleSet1”,“eleSet2”));
System.out.println(“eleSet1和eleSet2的差集:”+jedis.sdiff(“eleSet1”,“eleSet2”));//eleSet1中有，eleSet2中没有
jedis.sinterstore(“eleSet4”,“eleSet1”,“eleSet2”);//求交集并将交集保存到dstkey的集合
System.out.println(“eleSet4中的元素：”+jedis.smembers(“eleSet4”));

5.Hash

jedis.flushDB();
Map<String,String> map = new HashMap<String, String>();
map.put(“key1”,“value1”);
map.put(“key2”,“value2”);
map.put(“key3”,“value3”);
map.put(“key4”,“value4”);
//添加名称为hash（key）的hash元素
jedis.hmset(“hash”,map);
//向名称为hash的hash中添加key为key5，value为value5元素
jedis.hset(“hash”, “key5”, “value5”);
System.out.println(“散列hash的所有键值对为：”+jedis.hgetAll(“hash”));//return Map<String,String>
System.out.println(“散列hash的所有键为：”+jedis.hkeys(“hash”));//return Set
System.out.println(“散列hash的所有值为：”+jedis.hvals(“hash”));//return List
System.out.println(“将key6保存的值加上一个整数，如果key6不存在则添加key6：”+jedis.hincrBy(“hash”, “key6”, 6));
System.out.println(“散列hash的所有键值对为：”+jedis.hgetAll(“hash”));
System.out.println(“将key6保存的值加上一个整数，如果key6不存在则添加key6：”+jedis.hincrBy(“hash”, “key6”, 3));
System.out.println(“散列hash的所有键值对为：”+jedis.hgetAll(“hash”));
System.out.println(“删除一个或者多个键值对：”+jedis.hdel(“hash”, “key2”));
System.out.println(“散列hash的所有键值对为：”+jedis.hgetAll(“hash”));
System.out.println(“散列hash中键值对的个数：”+jedis.hlen(“hash”));
System.out.println(“判断hash中是否存在key2：”+jedis.hexists(“hash”,“key2”));
System.out.println(“判断hash中是否存在key3：”+jedis.hexists(“hash”,“key3”));
System.out.println(“获取hash中的值：”+jedis.hmget(“hash”,“key3”));
System.out.println(“获取hash中的值：”+jedis.hmget(“hash”,“key3”,“key4”));

3.事务

jedis.flushDB();
JSONObject jsonObject = new JSONObject();
jsonObject.put(“hello”,“world”);
jsonObject.put(“name”,“bingbing”);
String result = jsonObject.toJSONString();

//开启事务
Transaction multi = jedis.multi();
//乐观锁
// multi.watch(result);

try {
multi.set(“user1”,result);
multi.set(“user2”,result);
//成功则执行事务
multi.exec();
}catch (Exception e){
//失败则放弃事务
multi.discard();
e.printStackTrace();
}finally {
System.out.println(jedis.get(“user1”));
System.out.println(jedis.get(“user2”));
jedis.close();//关闭连接
}

6.springboot整合redis

springboot通过springdata操作数据 如 jpa jdbc mongodb redis

springdata也是和springboot齐名的项目！

在springboot 2.x版本之后，原来使用的 jedis 被替换为了 lettuce

  • jedis 采用的直连，多个线程操作的话，是不安全的，如果想要避免不安全，需要使用jedis pool连接池 --BIO模式
  • lettuce 采用的netty。实例可以在多个线程中进行共享，不存在线程不安全的情况！可以减少线程数量 --NIO模式
源码分析

@Bean
@ConditionalOnMissingBean( // 这里表明我们可以自己定义一个 redisTemplate来替换这个默认的
name = {“redisTemplate”}
)
@ConditionalOnSingleCandidate(RedisConnectionFactory.class)
public RedisTemplate<Object, Object> redisTemplate(RedisConnectionFactory redisConnectionFactory) {
// 默认的 RedisTemplate 没有过多的设置，redis对象都是需要序列化的！
// 两个泛型都是 Object, Object ， 我们后续使用需要进行强制转换 String,Object
RedisTemplate<Object, Object> template = new RedisTemplate();
template.setConnectionFactory(redisConnectionFactory);
return template;
}

@Bean
@ConditionalOnMissingBean // 由于String是redis中最常使用的类型，所以单独提出来了一个bean
@ConditionalOnSingleCandidate(RedisConnectionFactory.class)
public StringRedisTemplate stringRedisTemplate(RedisConnectionFactory redisConnectionFactory) {
return new StringRedisTemplate(redisConnectionFactory);
}

整合测试

配置连接

springboot所有的配置类 都有一个自动配置类 RedisAutoConfiguration

自动配置类都会绑定一个properties 配置文件 RedisProperties

spring.redis.host=阿里云公网ip
spring.redis.port=自定义端口
spring.redis.password=redis密码

测试

// 测试类
@Autowired
private RedisTemplate redisTemplate;
@Test
void contextLoads() {
// 在企业开发中，80%的情况下，都不会使用原生的方式去编写代码，因此需要自己编写一个RedisUtil工具类

// redisTemplate 操作不同的数据类型，API和我们的指令是一样的
// opsForValue 操作字符串 类似 String
// opsForList 操作列表 类似 List
// opsForSet 操作集合 类似 Set
// opsForGeo 操作Geo 类似 Geo
// opsForHash opsForZSet opsForHyperLogLog
// redisTemplate.opsForValue();
// redisTemplate.opsForList();
// redisTemplate.opsForSet();
// redisTemplate.opsForGeo();
// redisTemplate.opsForHash();
// redisTemplate.opsForZSet();
// redisTemplate.opsForHyperLogLog();

// 除了基本的操作，我们常用的方法都可以直接通过redisTemplate操作，比如事务和基本的CRUD
// RedisConnection connection = redisTemplate.getConnectionFactory().getConnection();
// connection.flushDb();

redisTemplate.opsForValue().set(“mykey”,“bingbing”);
System.out.println(redisTemplate.opsForValue().get(“mykey”));

}

如果value中包含有中文，则在控制台输出可能会出现乱码

分析出现乱码的原因：

源码中

在这里插入图片描述

redisTemplate实现序列化配置，默认的序列化方式为jdk序列化，而我们可能会用到json来进行序列化，此时需要自己定义redis的配置类。

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

直接传入对象会报错，提示对象没有序列化

解决方案，将对象实现序列化接口

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

自定义redis配置类

@Configuration
public class RedisConfig {
//编写我们自己的 redisTemplate,这是一个固定的模板
@Bean
public RedisTemplate<String, Object> redisTemplate(RedisConnectionFactory redisConnectionFactory) {
//为了开发方便，一般直接使用 <zString, Object>
RedisTemplate<String, Object> template = new RedisTemplate();
template.setConnectionFactory(redisConnectionFactory);
//Json序列化
Jackson2JsonRedisSerializer objectJackson2JsonRedisSerializer = new Jackson2JsonRedisSerializer<>(Object.class);
//序列化完之后需要进行转义使用
ObjectMapper objectMapper = new ObjectMapper();
objectMapper.setVisibility(PropertyAccessor.ALL, JsonAutoDetect.Visibility.ANY);
objectMapper.activateDefaultTyping(LaissezFaireSubTypeValidator.instance,ObjectMapper.DefaultTyping.NON_FINAL, JsonTypeInfo.As.PROPERTY);
objectJackson2JsonRedisSerializer.setObjectMapper(objectMapper);

//String的序列化
StringRedisSerializer stringRedisSerializer = new StringRedisSerializer();

//key采用String的序列化方式
template.setKeySerializer(stringRedisSerializer);
//value采用json序列化方式
template.setValueSerializer(objectJackson2JsonRedisSerializer);

//hash的key采用String的序列化方式
template.setHashKeySerializer(stringRedisSerializer);
//hash的value采用json序列化方式
template.setHashValueSerializer(objectJackson2JsonRedisSerializer);

template.afterPropertiesSet();

return template;
}
}

在这里插入图片描述

同样是执行上图代码，使用原生jdk序列化和使用自定义redis配置类之后的序列化效果对比

在这里插入图片描述

RedisUtils工具类

package com.bq.utils;

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

import java.util.Collection;
import java.util.List;
import java.util.Map;
import java.util.Set;
import java.util.concurrent.TimeUnit;

/**
* @Name: RedisUtil
* @Author: 铁锅炖大鹅
* @Time: 2022/5/7 21:06
* @Version: 1.0
*/
@Component
public final class RedisUtil {
@Autowired
private RedisTemplate<String,Object> redisTemplate;

// common=======
/**
* 指定缓存失效时间
* @param key 键
* @param time 时间
* @return
*/
public boolean expire(String key,long time){
try{
if (time > 0){
redisTemplate.expire(key,time, TimeUnit.SECONDS);
}
return true;
}catch (Exception e){
e.printStackTrace();
return false;
}
}

/**
* 根据 key 获取过期时间
* @param key 键 不能为 null
* @return 返回时间 (以 秒 为单位) 返回0代表永久有效
*/
public long getExpire(String key){
return redisTemplate.getExpire(key,TimeUnit.SECONDS);
}

/**
* 判断 key 是否存在
* @param key 键
* @return 存在返回 true 不存在返回 false
*/
public boolean hasKey(String key){
try{
return redisTemplate.hasKey(key);
}catch (Exception e){
e.printStackTrace();
return false;
}
}

/**
* 删除缓存
* @param key 可以传 一个键 或 多个键
*/
public void del(String… key){
if (key != null && key.length > 0){
if (key.length == 1){
redisTemplate.delete(key[0]);
}else {
redisTemplate.delete((Collection) CollectionUtils.arrayToList(key));
}
}
}

// String=======

/**
* 普通缓存获取
* @param key 键
* @return 值
*/
public Object get(String key){
return key == null ? null : redisTemplate.opsForValue().get(key);
}

/**
* 普通缓存放入
* @param key 键
* @param value 值
* @return 成功返回true 失败返回false
*/
public boolean set(String key,Object value){
try {
redisTemplate.opsForValue().set(key,value);
return true;
}catch (Exception e){
e.printStackTrace();
return false;
}
}

/**
* 普通缓存放入并设置时间
* @param key 键
* @param value 值
* @param time 时间(以秒为单位) time > 0 当time <= 0时将设置无限期
* @return 成功返回 true 失败返回 false
*/
public boolean set(String key,Object value,long time){
try {
if (time > 0){
redisTemplate.opsForValue().set(key,value,time,TimeUnit.SECONDS);
}else {
set(key,value);
}
return true;
}catch (Exception e){
e.printStackTrace();
return false;
}
}

/**
* 递增
* @param key 键
* @param delta 递增步长(大于0)
* @return
*/
public long incr(String key,long delta){
if (delta < 0){
throw new RuntimeException(“递增因子必须大于0！”);
}
return redisTemplate.opsForValue().increment(key,delta);
}

/**
* 递减
* @param key 键
* @param delta 递减步长(大于0)
* @return
*/
public long decr(String key, long delta) {
if (delta < 0) {
throw new RuntimeException(“递减因子必须大于0”);
}
return redisTemplate.opsForValue().increment(key, -delta);
}

// ======Map=
/**
* HashGet
* @param key 键 不能为null
* @param item 项 不能为null
*/
public Object hget(String key, String item) {
return redisTemplate.opsForHash().get(key, item);
}

/**
* 获取hashKey对应的所有键值
* @param key 键
* @return 对应的多个键值
*/
public Map<Object, Object> hmget(String key) {
return redisTemplate.opsForHash().entries(key);
}

/**
* HashSet
* @param key 键
* @param map 对应多个键值
*/
public boolean hmset(String key, Map<String, Object> map) {
try {
redisTemplate.opsForHash().putAll(key, map);
return true;
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
return false;
}
}
/**
* HashSet 并设置时间
* @param key 键
* @param map 对应多个键值
* @param time 时间(秒)
* @return true成功 false失败
*/
public boolean hmset(String key,Map<String,Object> map,long time){
try {
redisTemplate.opsForHash().putAll(key, map);
if (time > 0) {
expire(key, time);
}
return true;
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
return false;
}
}

/**
* 向一张hash表中放入数据,如果不存在将创建
*
* @param key 键
* @param item 项
* @param value 值
* @return true 成功 false失败
*/
public boolean hset(String key, String item, Object value) {
try {
redisTemplate.opsForHash().put(key, item, value);
return true;
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
return false;
}
}
/**
* 向一张hash表中放入数据,如果不存在将创建
*
* @param key 键
* @param item 项
* @param value 值
* @param time 时间(秒) 注意:如果已存在的hash表有时间,这里将会替换原有的时间
* @return true 成功 false失败
*/
public boolean hset(String key, String item, Object value, long time) {
try {
redisTemplate.opsForHash().put(key, item, value);
if (time > 0) {
expire(key, time);
}
return true;
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
return false;
}
}

/**
* 删除hash表中的值
* @param key 键 不能为 null
* @param item 项 可以传入多个 不能为 null
*/
public void hdel(String key, Object… item) {
redisTemplate.opsForHash().delete(key, item);
}

/**
* 判断hash表中是否有该项的值
*
* @param key 键 不能为null
* @param item 项 不能为null
* @return true 存在 false不存在
*/
public boolean hHasKey(String key, String item) {
return redisTemplate.opsForHash().hasKey(key, item);
}
/**
* hash递增 如果不存在,就会创建一个 并把新增后的值返回
*
* @param key 键
* @param item 项
* @param by 要增加几(大于0)
*/
public double hincr(String key, String item, double by) {
return redisTemplate.opsForHash().increment(key, item, by);
}
/**
* hash递减
*
* @param key 键
* @param item 项
* @param by 要减少记(小于0)
*/
public double hdecr(String key, String item, double by) {
return redisTemplate.opsForHash().increment(key, item, -by);
}
// Set=

/**
* 根据key获取Set中的所有值
* @param key 键
*/
public Set sGet(String key) {
try {
return redisTemplate.opsForSet().members(key);
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
return null;
}
}

/**
* 根据value从一个set中查询,是否存在
*
* @param key 键
* @param value 值
* @return true 存在 false不存在
*/
public boolean sHasKey(String key, Object value) {
try {
return redisTemplate.opsForSet().isMember(key, value);
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
return false;
}
}
/**
* 将数据放入set缓存
*
* @param key 键
* @param values 值 可以是多个
* @return 成功个数
*/
public long sSet(String key, Object… values) {
try {
return redisTemplate.opsForSet().add(key, values);
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
return 0;
}
}
/**
* 将set数据放入缓存
*
* @param key 键
* @param time 时间(秒)
* @param values 值 可以是多个
* @return 成功个数
*/
public long sSetAndTime(String key, long time, Object… values) {
try {
Long count = redisTemplate.opsForSet().add(key, values);
if (time > 0)
expire(key, time);
return count;
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
return 0;
}
}

/**
* 获取 set 缓存的长度
* @param key 键
* @return 长度
*/
public long sGetSetSize(String key) {
try {
return redisTemplate.opsForSet().size(key);
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
return 0;
}
}

/**
* 移除值 value
*
* @param key 键
* @param values 值 可以是多个
* @return 移除的个数
*/
public long setRemove(String key, Object… values) {
try {
Long count = redisTemplate.opsForSet().remove(key, values);
return count;
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
return 0;
}
}
// =list===
/**
* 获取list缓存的内容
*
* @param key 键
* @param start 开始
* @param end 结束 0 到 -1代表所有值
*/
public List lGet(String key, long start, long end) {
try {
return redisTemplate.opsForList().range(key, start, end);
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
return null;
}
}

/**
* 获取list缓存的长度
* @param key 键
* @return 长度
*/
public long lGetListSize(String key){
try {
return redisTemplate.opsForList().size(key);
}catch (Exception e){
e.printStackTrace();
return 0;
}
}

/**
* 通过索引 获取list中的值
* @param key 键
* @param index 索引 index >= 0 时， 0 表头，1 第二个元素，依次类推；index < 0 时，-1，表尾，-2倒数第二个元素，依次类推
*/
public Object lGetIndex(String key, long index) {
try {
return redisTemplate.opsForList().index(key, index);
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
return null;
}
}
/**
* 将list放入缓存
*
* @param key 键
* @param value 值
*/
public boolean lSet(String key, Object value) {
try {
redisTemplate.opsForList().rightPush(key, value);
return true;
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
return false;
}
}

/**
* 将list放入缓存
* @param key 键
* @param value 值
* @param time 生效时间
* @return
*/
public boolean lSet(String key,Object value,long time){
try {
redisTemplate.opsForList().rightPush(key,value);
if (time > 0){
expire(key,time);
}
return true;
}catch (Exception e){
e.printStackTrace();
return false;
}
}

/**
* 将list放入缓存
*
* @param key 键
* @param value 值
* @return
*/
public boolean lSet(String key, List value) {
try {
redisTemplate.opsForList().rightPushAll(key, value);
return true;
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
return false;
}
}
/**
* 将list放入缓存
*
* @param key 键
* @param value 值
* @param time 时间(秒)
* @return
*/
public boolean lSet(String key, List value, long time) {
try {
redisTemplate.opsForList().rightPushAll(key, value);
if (time > 0)
expire(key, time);
return true;
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
return false;
}
}

/**
* 根据索引修改list中的某条数据
* @param key 键
* @param index 索引
* @param value 值
* @return 成功返回true 失败返回false
*/
public boolean lUpdateIndex(String key,long index,Object value){
try {
redisTemplate.opsForList().set(key,index,value);
return true;
}catch (Exception e){
e.printStackTrace();
return false;
}
}

/**
* 移除N个值value
*
* @param key 键
* @param count 移除多少个
* @param value 值
* @return 移除的个数
*/
public long lRemove(String key, long count, Object value) {
try {
Long remove = redisTemplate.opsForList().remove(key, count, value);
return remove;
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
return 0;
}
}

}

测试示例

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-MQPGFy0u-1652186726338)(Redis.assets/image-20220508174304583.png)]

7.redis.conf文件配置

启动的时候，就是通过这个配置文件来启动！

单位

在这里插入图片描述

配置文件 单位 对大小写不敏感

包含

在这里插入图片描述

可以导入其他配置文件

网络

在这里插入图片描述

绑定ip

在这里插入图片描述

保护模式

端口设置

通用

在这里插入图片描述

以守护进程的方式运行，默认是 no ，我们需要自己开启为 yes

在这里插入图片描述

如果以后台的方式运行，我们就需要指定一个 pid 文件

在这里插入图片描述
设置日志级别，以及日志的存储位置

在这里插入图片描述

设置数据库的数量，默认是 16 个

设置是否总是显示 LOGO

快照

用于数据持久化，即 在规定的时间内，执行了多少次操作之后，会将数据持久化到文件(.rdb .aof)

redis 是内存数据库，如果没有进行持久化，那么数据断电即失！

在这里插入图片描述

上图默认设置的意思是

如果 900 s 内 至少有 1 个 key 进行了修改，我们就进行数据持久化操作

如果 300 s 内 至少有 10 个 key 进行了修改，我们就进行数据持久化操作

如果 60 s 内 至少有 10000 个 key 进行了修改，我们就进行数据持久化操作

我们之后学习持久化时，会在这里定义自己的数据持久化规则！

在这里插入图片描述

数据持久化过程中出错，是否还需要停止工作 默认为停止工作 即 yes

在这里插入图片描述

是否压缩.rdb文件

在这里插入图片描述

保存 .rdb文件时，进行错误的检查校验

在这里插入图片描述

.rdb文件的保存目录

安全

在这里插入图片描述

可以在这里设置 redis 的密码，默认是没有密码！

当然密码也可以用过命令来设置

config get requirepass 获取密码

config ser requirepass 设置密码

auth 密码 密码设置过之后在连接redis时需要先加一行这个命令进行登录

限制

在这里插入图片描述

限制最大能连接的客户端数量

在这里插入图片描述

限制最大的内存容量

在这里插入图片描述

内存到达上限之后的处理策略,共有五种策略

在这里插入图片描述

从上到下依次为：

  • 只对设置了过期时间的 key 进行 LRU 删除
  • 对任意 key 进行 LRU 删除
  • 只对删除了过期时间的 key 进行 LFU 删除
  • 对任意 key 进行 LFU 删除
  • 只对设置了过期时间的 key 进行随机删除
  • 对任意 key 进行随机删除
  • 永不删除，只返回一个写操作错误

AOF 模式

网上学习资料一大堆，但如果学到的知识不成体系，遇到问题时只是浅尝辄止，不再深入研究，那么很难做到真正的技术提升。

需要这份系统化的资料的朋友，可以添加V获取：vip1024b （备注软件测试）
img

一个人可以走的很快，但一群人才能走的更远！不论你是正从事IT行业的老鸟或是对IT行业感兴趣的新人，都欢迎加入我们的的圈子（技术交流、学习资源、职场吐槽、大厂内推、面试辅导），让我们一起学习成长！
aof`)

redis 是内存数据库，如果没有进行持久化，那么数据断电即失！

在这里插入图片描述

上图默认设置的意思是

如果 900 s 内 至少有 1 个 key 进行了修改，我们就进行数据持久化操作

如果 300 s 内 至少有 10 个 key 进行了修改，我们就进行数据持久化操作

如果 60 s 内 至少有 10000 个 key 进行了修改，我们就进行数据持久化操作

我们之后学习持久化时，会在这里定义自己的数据持久化规则！

在这里插入图片描述

数据持久化过程中出错，是否还需要停止工作 默认为停止工作 即 yes

在这里插入图片描述

是否压缩.rdb文件

在这里插入图片描述

保存 .rdb文件时，进行错误的检查校验

在这里插入图片描述

.rdb文件的保存目录

安全

在这里插入图片描述

可以在这里设置 redis 的密码，默认是没有密码！

当然密码也可以用过命令来设置

config get requirepass 获取密码

config ser requirepass 设置密码

auth 密码 密码设置过之后在连接redis时需要先加一行这个命令进行登录

限制

在这里插入图片描述

限制最大能连接的客户端数量

在这里插入图片描述

限制最大的内存容量

在这里插入图片描述

内存到达上限之后的处理策略,共有五种策略

在这里插入图片描述

从上到下依次为：

  • 只对设置了过期时间的 key 进行 LRU 删除
  • 对任意 key 进行 LRU 删除
  • 只对删除了过期时间的 key 进行 LFU 删除
  • 对任意 key 进行 LFU 删除
  • 只对设置了过期时间的 key 进行随机删除
  • 对任意 key 进行随机删除
  • 永不删除，只返回一个写操作错误

AOF 模式

网上学习资料一大堆，但如果学到的知识不成体系，遇到问题时只是浅尝辄止，不再深入研究，那么很难做到真正的技术提升。

需要这份系统化的资料的朋友，可以添加V获取：vip1024b （备注软件测试）
[外链图片转存中…(img-68qQcWQ6-1713619245222)]

一个人可以走的很快，但一群人才能走的更远！不论你是正从事IT行业的老鸟或是对IT行业感兴趣的新人，都欢迎加入我们的的圈子（技术交流、学习资源、职场吐槽、大厂内推、面试辅导），让我们一起学习成长！

相关阅读
  1. 如何查看和设置我的Android N设备的权限？
  2. 如何在安卓手机上自定义应用图标？
  3. 如何在安卓微信中同时听语音和查看图片？
  4. 华为哪些设备将支持升级至安卓7.0？
  5. 微信安卓软件中Q10功能有哪些独特之处？
  6. 安卓用户如何挑选最佳视频播放器应用？
  7. 安卓系统中用户文件目录的确切位置是什么？
  8. 小米4用户如何安全升级到安卓8.0系统？
  9. 如何成功将魅蓝5升级至安卓原生7.0版本？
  10. 16GB存储的安卓手机是否能满足日常需求？

广告一刻

为您即时展示最新活动产品广告消息，让您随时掌握产品活动新动态！