文章目录

Redis的学习笔记
- 1 初识Redis
- 2 NoSQL和SQL的区别
- - 2.1 结构化与非结构化
  - 2.2 关联和非关联
  - 2.3 查询方式
  - 2.4 事务
  - 2.5 其他
- 3 Redis常见命令和五大基本数据类型
- - 3.1 Redis通用命令
  - 3.2 String类型
  - 3.3 Hash类型
  - 3.4 List类型
  - 3.5 Set类型
  - 3.6 SortedSet类型
- 4.Redist的Java客户端
- - 4.1.Jedis客户端
  - 4.2 SpringDataRedis客户端
  - - 4.2.1 快速入门
    - 4.2.2 自定义序列化
    - 4.2.3 StringRedisTemplate

Redis的学习笔记

老板告诉我需要学习Redis

Redis，我来啦！！

笔记来源：黑马程序员Redis入门到实战教程

1 初识Redis

Redis是一种键值型的NoSQl数据库，这里有两个关键字：

键值型
NoSql

键值型：指Redis中存储的数据都是以key、value对的形式存储，而value的形式多种多样，可以是字符串、数值、json。

NoSql：相对于传统关系型数据库而言，是一种非关系型数据库

2 NoSQL和SQL的区别

NoSql可以翻译做Not Only Sql（不仅仅是SQL），或者是No Sql（非Sql的）数据库。是相对于传统关系型数据库而言，有很大差异的一种特殊的数据库，因此也称之为非关系型数据库。

区别：

2.1 结构化与非结构化

传统关系型数据库是结构化数据，每一张表都有严格的约束信息：字段名、字段数据类型、字段约束等等信息，插入的数据必须遵守这些约束。

而NoSql则对数据库格式没有严格约束，往往形式松散，自由。

键值型：

文档型：

图格式：

2.2 关联和非关联

传统数据库的表与表之间往往存在关联，例如外键：

而非关系型数据库不存在关联关系，要维护关系要么靠代码中的业务逻辑，要么靠数据之间的耦合：

{id: 1,name: "张三",orders: [{id: 1,item: {id: 10, title: "荣耀6", price: 4999}},{id: 2,item: {id: 20, title: "小米11", price: 3999}}]
}

此处要维护“张三”的订单与商品“荣耀”和“小米11”的关系，不得不冗余的将这两个商品保存在张三的订单文档中，不够优雅。还是建议用业务来维护关联关系。

2.3 查询方式

传统关系型数据库会基于Sql语句做查询，语法有统一标准；

而不同的非关系数据库查询语法差异极大，五花八门各种各样。

2.4 事务

传统关系型数据库能满足事务ACID的原则。

而非关系型数据库往往不支持事务，或者不能严格保证ACID的特性，只能实现基本的一致性。

2.5 其他

除了上述四点以外，在存储方式、扩展性、查询性能上关系型与非关系型也都有着显著差异，总结如下：

存储方式
- 关系型数据库基于磁盘进行存储，会有大量的磁盘IO，对性能有一定影响
- 非关系型数据库，他们的操作更多的是依赖于内存来操作，内存的读写速度会非常快，性能自然会好一些
扩展性
- 关系型数据库集群模式一般是主从，主从数据一致，起到数据备份的作用，称为垂直扩展。
- 非关系型数据库可以将数据拆分，存储在不同机器上，可以保存海量数据，解决内存大小有限的问题。称为水平扩展。
- 关系型数据库因为表之间存在关联关系，如果做水平扩展会给数据查询带来很多麻烦

3 Redis常见命令和五大基本数据类型

Redis是典型的key-value数据库，key一般是字符串，而value包含很多不同的数据类型：

Redis为了方便我们学习，将操作不同数据类型的命令也做了分组，在官网（ https://redis.io/commands ）可以查看到不同的命令：

不同类型的命令称为一个group，我们也可以通过help命令来查看各种不同group的命令：

3.1 Redis通用命令

KYES：查看所有符合模板的所有key

DEL：删除一个指定的key

EXISTS：判断key是否存在

EXPIRE：给一个key设置有效期，有效期到期时该key会被自动删除
TTL：查看一个KEY的剩余有效期

3.2 String类型

String类型，也就是字符串类型，是Redis中最简单的存储类型。

其value是字符串，不过根据字符串的格式不同，又可以分为3类：

string：普通字符串
int：整数类型，可以做自增、自减操作
float：浮点类型，可以做自增、自减操作

不管是哪种格式，底层都是字节数组形式存储，只不过是编码方式不同。字符串类型的最大空间不能超过512m.

String 的常见命令

SET：添加或者修改已经存在的一个String类型的键值对
GET：根据key获取String类型的value

127.0.0.1:6379> help SETSET key value [EX seconds|PX milliseconds|EXAT timestamp|PXAT milliseconds-timestamp|KEEPTTL] [NX|XX] [GET]summary: Set the string value of a keysince: 1.0.0group: string127.0.0.1:6379> set name xiaoxin
OK
127.0.0.1:6379> get name
"xiaoxin"

MSET：批量添加多个String类型的键值对
MGET：根据多个key获取多个String类型的value

127.0.0.1:6379> help MSETMSET key value [key value ...]summary: Set multiple keys to multiple valuessince: 1.0.1group: string127.0.0.1:6379> MSET k1 v1 k2 v2 k3 v3
OK
127.0.0.1:6379> MGET k1 k2 k3
1) "v1"
2) "v2"
3) "v3"

INCR：让一个整型的key自增1
INCRBY:让一个整型的key自增并指定步长，例如：incrby num 2 让num值自增2
INCRBYFLOAT：让一个浮点类型的数字自增并指定步长

127.0.0.1:6379> help incrINCR keysummary: Increment the integer value of a key by onesince: 1.0.0group: string127.0.0.1:6379> set age 18
OK
127.0.0.1:6379> incr age
(integer) 19
127.0.0.1:6379> get age
"19"127.0.0.1:6379> help INCRBY INCRBY key incrementsummary: Increment the integer value of a key by the given amountsince: 1.0.0group: string127.0.0.1:6379> INCRBY age 2
(integer) 21
127.0.0.1:6379> get age
"21"
127.0.0.1:6379> help INCRBYFLOATINCRBYFLOAT key incrementsummary: Increment the float value of a key by the given amountsince: 2.6.0group: string127.0.0.1:6379> set score 60.0
OK
127.0.0.1:6379> INCRBYFLOAT score 2
"62"
127.0.0.1:6379> INCRBYFLOAT score 2.0
"64"
127.0.0.1:6379> INCRBYFLOAT score 2.1
"66.1"
127.0.0.1:6379> get score
"66.1"

SETNX：添加一个String类型的键值对，前提是这个key不存在，否则不执行
SETEX：添加一个String类型的键值对，并且指定有效期

127.0.0.1:6379> help setnxSETNX key valuesummary: Set the value of a key, only if the key does not existsince: 1.0.0group: string127.0.0.1:6379> setnx name xiaoxin
(integer) 0
127.0.0.1:6379> SETNX name1 zhangsan
(integer) 1
127.0.0.1:6379> get name1
"zhangsan"
127.0.0.1:6379> help SETEXSETEX key seconds valuesummary: Set the value and expiration of a keysince: 2.0.0group: string127.0.0.1:6379> setex name1 10 zs
OK
127.0.0.1:6379> ttl name1
(integer) 6
127.0.0.1:6379> ttl name1
(integer) 5
127.0.0.1:6379> ttl name1
(integer) 4
127.0.0.1:6379> ttl name1
(integer) 2
127.0.0.1:6379> ttl name1
(integer) -2

Key结构

Redis没有类似MySQL中的Table的概念，我们该如何区分不同类型的key呢？

例如，需要存储用户、商品信息到redis，有一个用户id是1，有一个商品id恰好也是1，此时如果使用id作为key，那就会冲突了，该怎么办？

我们可以通过给key添加前缀加以区分，不过这个前缀不是随便加的，有一定的规范：

Redis的key允许有多个单词形成层级结构，多个单词之间用’:'隔开，格式如下：

项目名:业务名:类型:id

这个格式并非固定，也可以根据自己的需求来删除或添加词条。这样以来，我们就可以把不同类型的数据区分开了。从而避免了key的冲突问题。

例如我们的项目名称叫 demo，有user和product两种不同类型的数据，我们可以这样定义key：

user相关的key：demo:user:1
product相关的key：demo:product:1

127.0.0.1:6379> set demo:user:1 zhangsan
OK
127.0.0.1:6379> set demo:product:1 lisi
OK
127.0.0.1:6379> mget demo:user:1 demo:product:1
1) "zhangsan"
2) "lisi"

如果Value是一个Java对象，例如一个User对象，则可以将对象序列化为JSON字符串后存储：

KEY	VALUE
demo:user:1	{“id”:1, “name”: “Jack”, “age”: 21}
demo:product:1	{“id”:1, “name”: “小米11”, “price”: 4999}

3.3 Hash类型

Hash类型，也叫散列，其value是一个无序字典，类似于Java中的HashMap结构。

String结构是将对象序列化为JSON字符串后存储，当需要修改对象某个字段时很不方便：

[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-CzklVwUF-1665645386374)(https://xiaoxin18.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/2022/image-20221010105713031.png)]

Hash结构可以将对象中的每个字段独立存储，可以针对单个字段做CRUD：

Hash的常见命令有：

HSET key field value：添加或者修改hash类型key的field的值
HGET key field：获取一个hash类型key的field的值
HGETALL：获取一个hash类型的key中的所有的field和value

127.0.0.1:6379> help hsetHSET key field value [field value ...]summary: Set the string value of a hash fieldsince: 2.0.0group: hash127.0.0.1:6379> hset heima:user:1 name zhangsan
(integer) 1
127.0.0.1:6379> hset heima:user:1 age 21
(integer) 1
127.0.0.1:6379> help hgetHGET key fieldsummary: Get the value of a hash fieldsince: 2.0.0group: hash127.0.0.1:6379> hget heima:user:1 name
"zhangsan"
127.0.0.1:6379> help HGETALLHGETALL keysummary: Get all the fields and values in a hashsince: 2.0.0group: hash127.0.0.1:6379> HGETALL heima:user:1
1) "name"
2) "zhangsan"
3) "age"
4) "21"

HMSET：批量添加多个hash类型key的field的值
HMGET：批量获取多个hash类型key的field的值
HKEYS：获取一个hash类型的key中的所有的field

127.0.0.1:6379> HMSET heima:user:2 name lisi age 22
OK
127.0.0.1:6379> HMGET heima:user:2 name age
1) "lisi"
2) "22"
127.0.0.1:6379> HKEYS heima:user:2
1) "name"
2) "age"

HINCRBY:让一个hash类型key的字段值自增并指定步长
HSETNX：添加一个hash类型的key的field值，前提是这个field不存在，否则不执行

127.0.0.1:6379> HINCRBY heima:user:2 age 2
(integer) 24
127.0.0.1:6379> HMGET heima:user:2 name age
1) "lisi"
2) "24"
127.0.0.1:6379> HSETNX heima:user:2 score 100
(integer) 1
127.0.0.1:6379> HGETALL heima:user:2
1) "name"
2) "lisi"
3) "age"
4) "24"
5) "score"
6) "100"

3.4 List类型

Redis中的List类型与Java中的LinkedList类似，可以看做是一个双向链表结构。既可以支持正向检索和也可以支持反向检索。

特征也与LinkedList类似：

有序
元素可以重复
插入和删除快
查询速度一般

常用来存储一个有序数据，例如：朋友圈点赞列表，评论列表等。

List的常见命令有：

LPUSH key element … ：向列表左侧插入一个或多个元素
LPOP key：移除并返回列表左侧的第一个元素，没有则返回nil
RPUSH key element … ：向列表右侧插入一个或多个元素
RPOP key：移除并返回列表右侧的第一个元素
LRANGE key star end：返回一段角标范围内的所有元素
BLPOP和BRPOP：与LPOP和RPOP类似，只不过在没有元素时等待指定时间，而不是直接返回nil

127.0.0.1:6379> LPUSH list 1
(integer) 1
127.0.0.1:6379> LPUSH list 2
(integer) 2
127.0.0.1:6379> LPUSH list 3
(integer) 3
127.0.0.1:6379> RPUSH list 1
(integer) 4
127.0.0.1:6379> LPUSH list 2
(integer) 5
127.0.0.1:6379> LPUSH list 3
(integer) 6
127.0.0.1:6379> LPOP list
"3"
127.0.0.1:6379> LPOP list
"2"
127.0.0.1:6379> RPUSH list 2
(integer) 5
127.0.0.1:6379> RPUSH list 3
(integer) 6
127.0.0.1:6379> LRANGE list 0 1
1) "3"
2) "2"
127.0.0.1:6379> help BLPOPBLPOP key [key ...] timeoutsummary: Remove and get the first element in a list, or block until one is availablesince: 2.0.0group: list127.0.0.1:6379> BLPOP list l1
(error) ERR timeout is not a float or out of range
127.0.0.1:6379> BLPOP list l1 20
1) "list"
2) "3"
127.0.0.1:6379> BLPOP list l1 20
1) "list"
2) "2"
127.0.0.1:6379> BLPOP list l1 20
1) "list"
2) "1"
127.0.0.1:6379> BLPOP list l1 20
1) "list"
2) "1"
127.0.0.1:6379> BLPOP list l1 20
1) "list"
2) "2"
127.0.0.1:6379> BLPOP list l1 20
1) "list"
2) "3"
127.0.0.1:6379> BLPOP list l1 20
(nil)
(20.06s)

3.5 Set类型

Redis的Set结构与Java中的HashSet类似，可以看做是一个value为null的HashMap。因为也是一个hash表，因此具备与HashSet类似的特征：

无序
元素不可重复
查找快
支持交集、并集、差集等功能

Set的常见命令有：

SADD key member … ：向set中添加一个或多个元素
SREM key member … : 移除set中的指定元素
SCARD key：返回set中元素的个数
SISMEMBER key member：判断一个元素是否存在于set中
SMEMBERS：获取set中的所有元素
SINTER key1 key2 … ：求key1与key2的交集

127.0.0.1:6379> SADD class xiaoming xiaohong
(integer) 2
127.0.0.1:6379> scard class
(integer) 2
127.0.0.1:6379> srem class xiaohong
(integer) 1
127.0.0.1:6379> SISMEMBER class xiaohong
(integer) 0
127.0.0.1:6379> SISMEMBER class xiaoming
(integer) 1
127.0.0.1:6379> SMEMBERS class
1) "xiaoming"
127.0.0.1:6379> SADD class1 xiaoming xiaoxin
(integer) 2
127.0.0.1:6379> SINTER class class1
1) "xiaoming"

3.6 SortedSet类型

Redis的SortedSet是一个可排序的set集合，与Java中的TreeSet有些类似，但底层数据结构却差别很大。SortedSet中的每一个元素都带有一个score属性，可以基于score属性对元素排序，底层的实现是一个跳表（SkipList）加 hash表。

SortedSet具备下列特性：

可排序
元素不重复
查询速度快

因为SortedSet的可排序特性，经常被用来实现排行榜这样的功能。

ZADD key score member：添加一个或多个元素到sorted set ，如果已经存在则更新其score值
ZREM key member：删除sorted set中的一个指定元素
ZSCORE key member : 获取sorted set中的指定元素的score值
ZRANK key member：获取sorted set 中的指定元素的排名
ZCARD key：获取sorted set中的元素个数
ZCOUNT key min max：统计score值在给定范围内的所有元素的个数
ZINCRBY key increment member：让sorted set中的指定元素自增，步长为指定的increment值
ZRANGE key min max：按照score排序后，获取指定排名范围内的元素
ZRANGEBYSCORE key min max：按照score排序后，获取指定score范围内的元素
ZDIFF、ZINTER、ZUNION：求差集、交集、并集

注意：所有的排名默认都是升序，如果要降序则在命令的Z后面添加REV即可，例如：

升序获取sorted set 中的指定元素的排名：ZRANK key member
降序获取sorted set 中的指定元素的排名：ZREVRANK key memeber

练习题：

将班级的下列学生得分存入Redis的SortedSet中：

Jack 85, Lucy 89, Rose 82, Tom 95, Jerry 78, Amy 92, Miles 76

并实现下列功能：

删除Tom同学
获取Amy同学的分数
获取Rose同学的排名
查询80分以下有几个学生
给Amy同学加2分
查出成绩前3名的同学
查出成绩80分以下的所有同学

127.0.0.1:6379> ZADD stu 85 Jack 89 Lucy 82 Rose 95 Tom 78 Jerry 92 Amy 76 Miles # 添加同学
(integer) 7
127.0.0.1:6379> ZREM stu Tom  # 删除Tom同学
(integer) 1
127.0.0.1:6379> ZSCORE stu Amy #获取Amy同学的分数
"92"
127.0.0.1:6379> ZSCORE stu Amy # 获取Amy同学的分数
"92"
127.0.0.1:6379> ZRANK stu Rose # 获取Rose同学的排名
(integer) 2
127.0.0.1:6379> ZCOUNT stu 0 80 # 查询80分以下有几个学生
(integer) 2
127.0.0.1:6379> ZINCRBY stu 2 Amy # 给Amy同学加2分
"94"
127.0.0.1:6379> zrevrange stu 0 2 # 查出成绩前3名的同学
1) "Amy"
2) "Lucy"
3) "Jack"
127.0.0.1:6379> ZRANGEBYSCORE stu 0 80 # 查出成绩80分以下的所有同学
1) "Miles"
2) "Jerry"

4.Redist的Java客户端

4.1.Jedis客户端

Jedis的官网地址： https://github.com/redis/jedis

我们先来个快速入门：

1）引入依赖：

<!--jedis-->
<dependency><groupId>redis.clients</groupId><artifactId>jedis</artifactId><version>3.7.0</version>
</dependency>
<!--单元测试-->
<dependency><groupId>org.junit.jupiter</groupId><artifactId>junit-jupiter</artifactId><version>5.7.0</version><scope>test</scope>
</dependency>

2）建立连接

先来测试一下连接

public class jedisdemo01 {public static void main(String[] args) {// 1. 建立连接Jedis jedis = new Jedis("121.41.xxx.xxx", 6379, 0);// 2. 设置密码jedis.auth("xiaoxin");// 3. 选择库jedis.select(0);// 4. 测试System.out.println(jedis.ping());// PONG}
}

测试

public class JedisTest {private Jedis jedis;/*** 建立连接*/@BeforeEachvoid setUp() {// 1. 建立连接jedis = new Jedis("121.41.xxx.xxx", 6379, 0);// 2. 设置密码jedis.auth("xxxxxx");// 3. 选择库jedis.select(0);}/*** 测试String类型*/@Testvoid testString() {// 存入数据String result = jedis.set("name", "zhangsan");System.out.println(result);// 获取数据String name = jedis.get("name");System.out.println(name);}/*** 测试hash类型*/@Testvoid testHash() {// 插入hash数据jedis.hset("user:1", "name", "lisi");jedis.hset("user:1", "age", "21");// 获取Map<String, String> map = jedis.hgetAll("user:1");System.out.println(map);}/*** 释放连接*/@AfterEachvoid testDown() {if (jedis != null) {jedis.close();}}}

连接池

Jedis本身是线程不安全的，并且频繁的创建和销毁连接会有性能损耗，因此可以使用Jedis连接池代替Jedis的直连方式。

public class JedisConnectionFactory {private static JedisPool jedisPool;static {// 配置连接池JedisPoolConfig poolConfig = new JedisPoolConfig();poolConfig.setMaxTotal(8);poolConfig.setMaxIdle(8);poolConfig.setMinIdle(0);poolConfig.setMaxWaitMillis(1000);// 创建连接池对象，参数：连接池配置、服务端ip、服务端端口、超时时间、密码jedisPool = new JedisPool(poolConfig, "121.41.xxx.xxx", 6379, 1000, "123456");}public static Jedis getJedis() {return jedisPool.getResource();}
}

那么连接就可以变成

jedis = JedisConnectionFactory.getJedis();

4.2 SpringDataRedis客户端

SpringData是Spring中数据操作的模块，包含对各种数据库的集成，其中对Redis的集成模块就叫做SpringDataRedis，官网地址：https://spring.io/projects/spring-data-redis

作用：

提供了对不同Redis客户端的整合（Lettuce和Jedis）
提供了RedisTemplate统一API来操作Redis
支持Redis的发布订阅模型
支持Redis哨兵和Redis集群
支持基于Lettuce的响应式编程
支持基于JDK、JSON、字符串、Spring对象的数据序列化及反序列化
支持基于Redis的JDKCollection实现

SpringDataRedis中提供了RedisTemplate工具类，其中封装了各种对Redis的操作。并且将不同数据类型的操作API封装到了不同的类型中：

4.2.1 快速入门

SpringBoot已经提供了对SpringDataRedis的支持，使用非常简单。

1）创建SpringBoot项目，引入依赖

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 https://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd"><modelVersion>4.0.0</modelVersion><parent><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId><version>2.5.7</version><relativePath/> <!-- lookup parent from repository --></parent><groupId>com.heima</groupId><artifactId>redis-demo</artifactId><version>0.0.1-SNAPSHOT</version><name>redis-demo</name><description>Demo project for Spring Boot</description><properties><java.version>1.8</java.version></properties><dependencies><!--redis依赖--><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId></dependency><!--common-pool--><dependency><groupId>org.apache.commons</groupId><artifactId>commons-pool2</artifactId></dependency><!--Jackson依赖--><dependency><groupId>com.fasterxml.jackson.core</groupId><artifactId>jackson-databind</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></dependencies><build><plugins><plugin><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-maven-plugin</artifactId><configuration><excludes><exclude><groupId>org.projectlombok</groupId><artifactId>lombok</artifactId></exclude></excludes></configuration></plugin></plugins></build></project>

2）配置Redis

spring:redis:host: 192.168.150.101port: 6379password: 123321lettuce:pool:max-active: 8max-idle: 8min-idle: 0max-wait: 100ms

3）注入RedisTemplate

因为有了SpringBoot的自动装备，我们可以拿来就用

@SpringBootTest
class RedisStringTests {@Autowiredprivate RedisTemplate redisTemplate;
}

测试

@SpringBootTest
public class RedisStringTests {@Autowiredprivate RedisTemplate redisTemplate;@Testvoid testString(){// 写入一条String数据redisTemplate.opsForValue().set("name","xiaoxin");// 获取name的数据Object name = redisTemplate.opsForValue().get("name");System.out.println("name = " + name);}}

4.2.2 自定义序列化

虽然我们测试的结果感觉没什么变化，但是我们redis数据库中查询，发现出现了问题：

执行redisTemplate.opsForValue().set("name","xiaoxin");这条语句redisTemplate将name序列化为字节形式了，并不是当作name来设置的，xiaoxin也是被序列化了。

RedisTemplate可以接收任意Object作为值写入Redis：

只不过写入前会把Object序列化为字节形式，默认是采用JDK序列化，得到的结果是这样的：

缺点：

可读性差
内存占用较大

我们可以自定义RedisTemplate的序列化方式，代码如下：

@Configuration
public class RedisConfig {@Beanpublic RedisTemplate<String, Object> redisTemplate(RedisConnectionFactory connectionFactory) {// 创建RedisTemplate对象RedisTemplate<String, Object> template = new RedisTemplate<>();// 设置连接工厂template.setConnectionFactory(connectionFactory);// 创建JSON序列化工具GenericJackson2JsonRedisSerializer jsonRedisSerializer = new GenericJackson2JsonRedisSerializer();// 设置Key的序列化template.setKeySerializer(RedisSerializer.string());template.setHashKeySerializer(RedisSerializer.string());// 设置Value的序列化template.setValueSerializer(jsonRedisSerializer);template.setHashValueSerializer(jsonRedisSerializer);// 返回return template;}
}

这里采用了JSON序列化来代替默认的JDK序列化方式。最终结果如图：

整体可读性有了很大提升，并且能将Java对象自动的序列化为JSON字符串，并且查询时能自动把JSON反序列化为Java对象。不过，其中记录了序列化时对应的class名称，目的是为了查询时实现自动反序列化。这会带来额外的内存开销。

4.2.3 StringRedisTemplate

为了节省内存空间，我们可以不使用JSON序列化器来处理value，而是统一使用String序列化器，要求只能存储String类型的key和value。当需要存储Java对象时，手动完成对象的序列化和反序列化。

因为存入和读取时的序列化及反序列化都是我们自己实现的，SpringDataRedis就不会将class信息写入Redis了。

这种用法比较普遍，因此SpringDataRedis就提供了RedisTemplate的子类：StringRedisTemplate，它的key和value的序列化方式默认就是String方式。

省去了我们自定义RedisTemplate的序列化方式的步骤，而是直接使用：

测试序列化String类型

@SpringBootTest
class JedisDemoApplicationTests {@Autowiredprivate StringRedisTemplate redisTemplate;@Testvoid TestString() {redisTemplate.opsForValue().set("name","lisi");String name = redisTemplate.opsForValue().get("name");System.out.println(name);}
}

测试序列化对象

实体类

类的字段必须是public不然会报错，而且要有一个无参构造方法

public class User {public String name;public Integer age;public User() {}public User(String name, Integer age) {this.name = name;this.age = age;}@Overridepublic String toString() {return "User{" +"name='" + name + '\'' +", age=" + age +'}';}
}

测试类

@SpringBootTest
public class RedisStringTests {@Autowiredprivate StringRedisTemplate stringRedisTemplate;// JSON序列化工具private static final ObjectMapper mapper = new ObjectMapper();@Testvoid testSaveUser() throws JsonProcessingException {// 创建对象User user = new User("zhangsan", 21);// 手动序列化String json = mapper.writeValueAsString(user);// 写入数据stringRedisTemplate.opsForValue().set("user:200", json);// 获取数据String jsonUser = stringRedisTemplate.opsForValue().get("user:200");// 手动反序列化User user1 = mapper.readValue(jsonUser, User.class);System.out.println("user1 = " + user1);}
}

测试结果

我们再来测试一下Hash结构

@Testvoid TestHash() {stringRedisTemplate.opsForHash().put("user:300", "name", "zhangsan");stringRedisTemplate.opsForHash().put("user:300", "age", "21");Map<Object, Object> map = stringRedisTemplate.opsForHash().entries("user:300");System.out.println(map);}