Redis 可以存储键与5种不同数据结构类型之间的映射，这5种数据结构类型分别为String（字符串）、List（列表）、Set（集合）、Hash（散列）和 Zset（有序集合）。

redis与spring的整合一般分为spring-data-redis整合和jedis整合，先看看两者的区别

1、引用的依赖不同：

spring-data-redis使用的依赖如下：

<dependency>  <groupId>org.springframework.data</groupId>  <artifactId>spring-data-redis</artifactId>  <version>1.8.9.RELEASE</version>
</dependency>

jedis使用的依赖如下：

<dependency><groupId>redis.clients</groupId><artifactId>jedis</artifactId><version>2.9.0</version><type>jar</type><scope>compile</scope>
</dependency>

2、管理jedis实例方式、操作redis服务的不同：

spring-data-redis：

通过org.springframework.data.redis.connection.jedis.JedisConnectionFactory来管理，即通过工厂类管理，然后通过配置的模版bean，操作redis服务，代码段中充斥大量与业务无关的模版片段代码，代码冗余，不易维护，比如像下面的代码：

protected RedisTemplate<Serializable, Serializable> redisTemplate;public void saveUser(User user) {redisTemplate.execute(new RedisCallback<Object>() {@Overridepublic Object doInRedis(RedisConnection connection) throws DataAccessException {connection.set(redisTemplate.getStringSerializer().serialize("user.uid." + user.getId()),redisTemplate.getStringSerializer().serialize(user.getName()));return null;}});
}public User getUser(long id) {return redisTemplate.execute(new RedisCallback<User>() {@Overridepublic User doInRedis(RedisConnection connection) throws DataAccessException {byte[] key = redisTemplate.getStringSerializer().serialize("user.uid." + id);if (connection.exists(key)) {byte[] value = connection.get(key);String name = redisTemplate.getStringSerializer().deserialize(value);User user = new User();user.setName(name);user.setId(id);return user;}return null;}});
}

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。在RedisTemplate中提供了几个常用的接口方法的使用，分别是:

private ValueOperations<K, V> valueOps;
private ListOperations<K, V> listOps;
private SetOperations<K, V> setOps;
private ZSetOperations<K, V> zSetOps;

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

两者的关系是StringRedisTemplate继承RedisTemplate。
两者的数据是不共通的；也就是说StringRedisTemplate只能管理StringRedisTemplate里面的数据，RedisTemplate只能管理RedisTemplate中的数据。
SDR默认采用的序列化策略有两种，一种是String的序列化策略，一种是JDK的序列化策略。
StringRedisTemplate默认采用的是String的序列化策略，保存的key和value都是采用此策略序列化保存的。

RedisTemplate默认采用的是JDK的序列化策略，保存的key和value都是采用此策略序列化保存的。

jedis方式：

通过redis.clients.jedis.JedisPool来管理，即通过池来管理，通过池对象获取jedis实例，然后通过jedis实例直接操作redis服务，剔除了与业务无关的冗余代码，如下面的代码片段：

private JedisPool jedisPool;public String save(String key,String val) {Jedis jedis = jedisPool.getResource();return jedis.set(key, val);
}

从工厂类到池的方式变化，就相当于mybatis连接mysql方变化是一样的，代码变得更简洁，维护也更容易了。Jedis使用apache commons-pool2对Jedis资源池进行管理，所以在定义JedisPool时一个很重要的参数就是资源池GenericObjectPoolConfig，使用方式如下，其中有很多资源管理和使用的参数。

参数说明

JedisPool保证资源在一个可控范围内，并且提供了线程安全，但是一个合理的GenericObjectPoolConfig配置能为应用使用Redis保驾护航，下面将对它的一些重要参数进行说明和建议：

在当前环境下，Jedis连接就是资源，JedisPool管理的就是Jedis连接。

1. 资源设置和使用

maxTotal：资源池中最大连接数；默认值：8 设置建议见下节
maxIdle：资源池允许最大空闲的连接数；默认值：8；使用建议：设置建议见下节
minIdle：资源池确保最少空闲的连接数；默认值：0；使用建议：设置建议见下节
blockWhenExhausted：当资源池用尽后，调用者是否要等待。只有当为true时，下面的maxWaitMillis才会生效；默认值：true；使用建议：建议使用默认值
maxWaitMillis：当资源池连接用尽后，调用者的最大等待时间(单位为毫秒) -1：表示永不超时；使用建议：不建议使用默认值
testOnBorrow：向资源池借用连接时是否做连接有效性检测(ping)，无效连接会被移除；默认值：false；使用建议：业务量很大时候建议设置为false(多一次ping的开销)。
testOnReturn：向资源池归还连接时是否做连接有效性检测(ping)，无效连接会被移除；默认值：false；使用建议：业务量很大时候建议设置为false(多一次ping的开销)。
jmxEnabled：是否开启jmx监控，可用于监控；默认值：true；使用建议：建议开启，但应用本身也要开启

2.空闲资源监测

空闲Jedis对象检测，下面四个参数组合来完成，testWhileIdle是该功能的开关。

testWhileIdle：是否开启空闲资源监测；默认值：false；使用建议：true
timeBetweenEvictionRunsMillis：空闲资源的检测周期(单位为毫秒)；默认值：-1：不检测；使用建议：建议设置，周期自行选择，也可以默认也可以使用下面JedisPoolConfig中的配置
minEvictableIdleTimeMillis：资源池中资源最小空闲时间(单位为毫秒)，达到此值后空闲资源将被移除；默认值：1000 60 30 = 30分钟；使用建议：可根据自身业务决定，大部分默认值即可，也可以考虑使用下面JeidsPoolConfig中的配置
numTestsPerEvictionRun：做空闲资源检测时，每次的采样数；默认值：3；使用建议：可根据自身应用连接数进行微调,如果设置为-1，就是对所有连接做空闲监测

但是本文与spring集成并未直接采用JedisPool，而是采用了ShardedJedisPool，为什么呢？
因为ShardedJedisPool可以通过一致性哈希实现分布式存储。

shared一致性哈希采用以下方案：

1、Redis服务器节点划分：将每台服务器节点采用hash算法划分为160个虚拟节点(可以配置划分权重)
2、将划分虚拟节点采用TreeMap存储
3、对每个Redis服务器的物理连接采用LinkedHashMap存储
4、对Key or KeyTag 采用同样的hash算法，然后从TreeMap获取大于等于键hash值得节点，取最邻近节点存储；当key的hash值大于虚拟节点hash值得最大值时，存入第一个虚拟节点sharded采用的hash算法：MD5 和 MurmurHash两种；默认采用64位的MurmurHash算法；
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转自：https://blog.csdn.net/xhaimail/article/details/80685550