


Comment SpringBoot utilise RedisTemplate pour exploiter les types de données Redis
Spring encapsule RedisTemplate pour faire fonctionner Redis, qui prend en charge toutes les API natives Redis. Les méthodes de fonctionnement pour 5 structures de données sont définies dans RedisTemplate.
opsForValue() : opérer des chaînes.
opsForList() : Liste des opérations.
opsForHash() : exécute le hachage.
opsForSet() : ensemble d'opérations.
opsForZSet() : exécutez des ensembles ordonnés.
Comprenons et appliquons ces méthodes à travers des exemples. Il est important de noter que si vous l'exécutez plusieurs fois, l'échec de l'effacement des données peut entraîner des opérations répétées sur les données. Assurez-vous donc d'effacer les données après avoir exécuté la méthode ci-dessus.
(1) Utilisez Maven pour ajouter des fichiers de dépendance
Dans la configuration pom.
Configurez les informations Redis dans le fichier de configuration application.yml :<parent> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId> <version>2.3.4.RELEASE</version> <relativePath/> <!-- lookup parent from repository --> </parent>
(3) Classe de configuration Redis (couche de configuration)
Créez le package com.pjb.config et créez la classe RedisConfig (classe de configuration Redis) et héritez de la classe CachingConfigurerSupport.<!-- Redis启动器 --> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId> <version>2.3.3.RELEASE</version> </dependency>1. String (String)
String (String) est le type de données le plus basique de Redis. Chaque clé (Key) correspond à une valeur correspondante (Value) dans String, c'est-à-dire qu'il existe des paires clé-valeur clé-valeur. String est binaire sécurisé et peut stocker toutes les données (telles que des images ou des objets sérialisés). La valeur maximale peut stocker 512 Mo de données. Généralement utilisé pour mettre en cache certaines fonctions de comptage complexes. RedisTemplate fournit les méthodes suivantes pour fonctionner sur String.
1.1 ensemble vide (touche K, valeur V) ; délai d'attente long, unité TimeUnit)Le paramètre de code suivant est invalide pendant 3 s. La requête aura des résultats dans les 3 secondes et la requête renverra null après 3 secondes. Voir le code suivant pour une utilisation spécifique :#Spring配置
spring:
#缓存管理器
cache:
type: redis
#Redis配置
redis:
database: 0 #Redis数据库索引(默认为0)
host: 127.0.0.1 #Redis服务器地址
port: 6379 #Redis服务器连接端口
password: #Redis服务器连接密码(默认为空)
jedis:
pool:
max-active: 8 #连接池最大连接数(使用负值表示没有限制)
max-wait: -1s #连接池最大阻塞等待时间(使用负值表示没有限制)
max-idle: 8 #连接池中的最大空闲连接
min-idle: 0 #连接池中的最小空闲连接
lettuce:
shutdown-timeout: 100ms #关闭超时时间,默认值100ms
Résultat de l'exécution :
1.3 V getAndSet(K key, V value)Définissez la chaîne de la clé et renvoyez son ancienne valeur. Voir le code suivant pour une utilisation spécifique :
package com.pjb.config; import com.fasterxml.jackson.annotation.JsonAutoDetect; import com.fasterxml.jackson.annotation.PropertyAccessor; import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper; import org.springframework.cache.CacheManager; import org.springframework.cache.annotation.CachingConfigurerSupport; import org.springframework.cache.interceptor.KeyGenerator; import org.springframework.context.annotation.Bean; import org.springframework.context.annotation.Configuration; import org.springframework.data.redis.cache.RedisCacheManager; import org.springframework.data.redis.connection.RedisConnectionFactory; import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate; import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate; import org.springframework.data.redis.serializer.Jackson2JsonRedisSerializer; import java.lang.reflect.Method; /** * Redis配置类 * @author pan_junbiao **/ @Configuration public class RedisConfig extends CachingConfigurerSupport { /** * 缓存对象集合中,缓存是以key-value形式保存的, * 当不指定缓存的key时,SpringBoot会使用keyGenerator生成Key。 */ @Bean public KeyGenerator keyGenerator() { return new KeyGenerator() { @Override public Object generate(Object target, Method method, Object... params) { StringBuilder sb = new StringBuilder(); //类名+方法名 sb.append(target.getClass().getName()); sb.append(method.getName()); for (Object obj : params) { sb.append(obj.toString()); } return sb.toString(); } }; } /** * 缓存管理器 */ @SuppressWarnings("rawtypes") @Bean public CacheManager cacheManager(RedisConnectionFactory connectionFactory) { RedisCacheManager cacheManager = RedisCacheManager.create(connectionFactory); //设置缓存过期时间 return cacheManager; } /** * 实例化RedisTemplate对象 */ @Bean public RedisTemplate<String, String> redisTemplate(RedisConnectionFactory factory) { StringRedisTemplate template = new StringRedisTemplate(factory); Jackson2JsonRedisSerializer jackson2JsonRedisSerializer = new Jackson2JsonRedisSerializer(Object.class); ObjectMapper om = new ObjectMapper(); om.setVisibility(PropertyAccessor.ALL, JsonAutoDetect.Visibility.ANY); om.enableDefaultTyping(ObjectMapper.DefaultTyping.NON_FINAL); jackson2JsonRedisSerializer.setObjectMapper(om); template.setValueSerializer(jackson2JsonRedisSerializer); template.afterPropertiesSet(); return template; } }
Résultats de l'exécution :
1.4 Ajout d'un entier (clé K, valeur V)Si la clé existe déjà et est de type chaîne, cette commande ajoutera la nouvelle valeur à l'original La fin de la chaîne. Lorsque la clé n'existe pas, elle sera créée et définie sur une chaîne vide, ce qui signifie que l'opération d'ajout est similaire à l'opération de définition dans ce cas particulier. Voir le code suivant pour une utilisation spécifique :
/** * Redis操作字符串(String) * @author pan_junbiao **/ @SpringBootTest public class StringTest { @Autowired private RedisTemplate redisTemplate; @Test public void string1() { redisTemplate.opsForValue().set("userName","pan_junbiao的博客"); redisTemplate.opsForValue().set("blogUrl","https://blog.csdn.net/pan_junbiao"); redisTemplate.opsForValue().set("blogRemark","您好,欢迎访问 pan_junbiao的博客"); System.out.println("用户名称:" + redisTemplate.opsForValue().get("userName")); System.out.println("博客地址:" + redisTemplate.opsForValue().get("blogUrl")); System.out.println("博客信息:" + redisTemplate.opsForValue().get("blogRemark")); } }
Résultats de l'exécution :
Remarque :
Assurez-vous de faire attention à la configuration de la désérialisation ici, sinon une erreur sera signalée.@Autowired private RedisTemplate redisTemplate; @Test public void string2() { //设置的是3s失效,3s之内查询有结果,3s之后返回null redisTemplate.opsForValue().set("blogRemark","您好,欢迎访问 pan_junbiao的博客",3, TimeUnit.SECONDS); try { Object s1 = redisTemplate.opsForValue().get("blogRemark"); System.out.println("博客信息:" + s1); Thread.currentThread().sleep(2000); Object s2 = redisTemplate.opsForValue().get("blogRemark"); System.out.println("博客信息:" + s2); Thread.currentThread().sleep(5000); Object s3 = redisTemplate.opsForValue().get("blogRemark"); System.out.println("博客信息:" + s3); } catch (InterruptedException ie) { ie.printStackTrace(); } }
Résultat de l'exécution :
Méthode leftPushAll : indique l'insertion d'un tableau dans la liste. Méthode rightPushAll : signifie ajouter des éléments par lots à la partie la plus à droite de la liste. Voir le code suivant pour une utilisation spécifique :À l'aide des résultats des données de liste, vous pouvez exécuter des fonctions simples de file d'attente de messages. La commande Irange peut également être utilisée pour implémenter une pagination haute performance basée sur Redis. 2.1 Long leftPushAll (touche K, valeurs V...); Long rightPushAll (touche K, valeurs V...)
@Autowired private RedisTemplate redisTemplate; @Test public void string3() { //设置键的字符串并返回其旧值 redisTemplate.opsForValue().set("blogRemark","pan_junbiao的博客"); Object oldVaule = redisTemplate.opsForValue().getAndSet("blogRemark","您好,欢迎访问 pan_junbiao的博客"); Object newVaule = redisTemplate.opsForValue().get("blogRemark"); System.out.println("旧值:" + oldVaule); System.out.println("新值:" + newVaule); }
Résultats de l'exécution :
@Autowired private RedisTemplate redisTemplate; @Test public void string4() { //设置value的序列化规则,否则会报错 redisTemplate.setValueSerializer(new StringRedisSerializer()); redisTemplate.opsForValue().append("blogRemark","您好,欢迎访问 "); System.out.println(redisTemplate.opsForValue().get("blogRemark")); redisTemplate.opsForValue().append("blogRemark","pan_junbiao的博客"); System.out.println(redisTemplate.opsForValue().get("blogRemark")); }
Résultats de l'exécution :
2.3 Long size(K key)
返回存储在键中的列表的长度。如果键不存在,则将其解释为空列表,并返回0。如果key存在的值不是列表,则返回错误。具体用法见以下代码:
@Autowired private RedisTemplate redisTemplate; @Test public void list3() { String[] user = new String[]{"1","pan_junbiao的博客","您好,欢迎访问 pan_junbiao的博客"}; redisTemplate.opsForList().leftPushAll("user",user); System.out.println("列表的长度:" + redisTemplate.opsForList().size("user")); }
执行结果:
2.4 void set(K key, long index, V value)
在列表中 index 的位置设置 value。具体用法见以下代码:
@Autowired private RedisTemplate redisTemplate; @Test public void list4() { String[] user = new String[]{"1","pan_junbiao的博客","https://blog.csdn.net/pan_junbiao"}; redisTemplate.opsForList().rightPushAll("user",user); System.out.println(redisTemplate.opsForList().range("user",0,-1)); redisTemplate.opsForList().set("user",2,"您好,欢迎访问 pan_junbiao的博客"); System.out.println(redisTemplate.opsForList().range("user",0,-1)); }
执行结果:
2.5 V index(K key, long index)
根据下标获取列表中的值(下标从0开始)。具体用法见以下代码:
@Autowired private RedisTemplate redisTemplate; @Test public void list2() { redisTemplate.opsForList().rightPush("userInfo",1); redisTemplate.opsForList().rightPush("userInfo","pan_junbiao的博客"); redisTemplate.opsForList().rightPush("userInfo","https://blog.csdn.net/pan_junbiao"); redisTemplate.opsForList().rightPush("userInfo","您好,欢迎访问 pan_junbiao的博客"); System.out.println("用户编号:" + redisTemplate.opsForList().index("userInfo",0)); System.out.println("用户名称:" + redisTemplate.opsForList().index("userInfo",1)); System.out.println("博客地址:" + redisTemplate.opsForList().index("userInfo",2)); System.out.println("博客信息:" + redisTemplate.opsForList().index("userInfo",3)); }
执行结果:
2.6 Long remove(K key, long count, Object value)
从键中存储的列表中删除第一个计数事件等于给定“count”值的元素。其中,参数count的含义如下:
count=0:删除等于value的所有元素。
count>0:删除等于从头到尾移动的值的元素。
count
以下代码用于删除列表中第一次出现的值:
@Autowired private RedisTemplate redisTemplate; @Test public void list5() { String[] user = new String[]{"1","pan_junbiao的博客","您好,欢迎访问 pan_junbiao的博客"}; redisTemplate.opsForList().rightPushAll("user",user); System.out.println(redisTemplate.opsForList().range("user",0,-1)); //将删除列表中第一次出现的pan_junbiao的博客 redisTemplate.opsForList().remove("user",1,"pan_junbiao的博客"); System.out.println(redisTemplate.opsForList().range("user",0,-1)); }
执行结果:
2.7 V leftPop(K key);V rightPop(K key)
leftPop方法:弹出最左边的元素,弹出之后该值在列表中将不复存在。
rightPop方法:弹出最右边的元素,弹出之后该值在列表中将不复存在。具体用法见以下代码:
@Autowired private RedisTemplate redisTemplate; @Test public void list6() { String[] user = new String[]{"1","pan_junbiao的博客","您好,欢迎访问 pan_junbiao的博客"}; redisTemplate.opsForList().rightPushAll("user",user); System.out.println(redisTemplate.opsForList().range("user",0,-1)); //弹出最右边的元素,弹出之后该值在列表中将不复存在 System.out.println(redisTemplate.opsForList().rightPop("user")); System.out.println(redisTemplate.opsForList().range("user",0,-1)); }
执行结果:
3、哈希(Hash)
Redis 中的 hash(哈希)是一个 string 类型的 field 和 value 的映射表,hash 特别适合用于存储对象。value 中存放的是结构化的对象。利用这样数据结果,可以方便地操作其中的某个字段。比如在“单点登录”时,可以用这种数据结构存储用户信息。以 CookieId 作为 key,设置30分钟为缓存过期时间,能很好地模拟出类似 Session 的效果。
3.1 void putAll(H key, Map extends HK, ? extends HV> m);Map entries(H key)
putAll方法:用 m 中提供的多个散列字段设置到 key 对应的散列表中。
entries方法:根据密钥获取整个散列存储。具体用法见以下代码:
/** * Redis操作哈希(Hash) * @author pan_junbiao **/ @SpringBootTest public class HashTest { @Autowired private RedisTemplate redisTemplate; @Test public void hash2() { Map<String,Object> userMap = new HashMap<>(); userMap.put("userName","pan_junbiao的博客"); userMap.put("blogRemark","您好,欢迎访问 pan_junbiao的博客"); redisTemplate.opsForHash().putAll("userHash",userMap); System.out.println(redisTemplate.opsForHash().entries("userHash")); } }
执行结果:
3.2 void put(H key, HK hashKey, HV value);HV get(H key, Object hashKey)
put方法:设置 hashKey 的值。
get方法:从键中的散列获取给定 hashKey 的值。具体用法见以下代码:
@Autowired private RedisTemplate redisTemplate; @Test public void hash3() { redisTemplate.opsForHash().put("userHash","userName","pan_junbiao的博客"); redisTemplate.opsForHash().put("userHash","blogUrl","https://blog.csdn.net/pan_junbiao"); redisTemplate.opsForHash().put("userHash","blogRemark","您好,欢迎访问 pan_junbiao的博客"); System.out.println("用户名称:" + redisTemplate.opsForHash().get("userHash","userName")); System.out.println("博客地址:" + redisTemplate.opsForHash().get("userHash","blogUrl")); System.out.println("博客信息:" + redisTemplate.opsForHash().get("userHash","blogRemark")); }
执行结果:
3.3 List values(H key);Set keys(H key)
values方法:根据密钥获取整个散列存储的值。
keys方法:根据密钥获取整个散列存储的键。具体用法见以下代码:
@Autowired private RedisTemplate redisTemplate; @Test public void hash4() { redisTemplate.opsForHash().put("userHash","userName","pan_junbiao的博客"); redisTemplate.opsForHash().put("userHash","blogRemark","您好,欢迎访问 pan_junbiao的博客"); System.out.println("散列存储的值:" + redisTemplate.opsForHash().values("userHash")); System.out.println("散列存储的键:" + redisTemplate.opsForHash().keys("userHash")); }
执行结果:
3.4 Boolean hasKey(H key, Object hashKey);Long size(H key)
hasKey方法:确定 hashKey 是否存在。
size方法:获取 key 所对应的散列表的大小个数。具体用法见以下代码:
@Autowired private RedisTemplate redisTemplate; @Test public void hash5() { redisTemplate.opsForHash().put("userHash","userName","pan_junbiao的博客"); redisTemplate.opsForHash().put("userHash","blogUrl","https://blog.csdn.net/pan_junbiao"); redisTemplate.opsForHash().put("userHash","blogRemark","您好,欢迎访问 pan_junbiao的博客"); System.out.println(redisTemplate.opsForHash().hasKey("userHash","userName")); System.out.println(redisTemplate.opsForHash().hasKey("userHash","age")); System.out.println(redisTemplate.opsForHash().size("userHash")); }
执行结果:
3.5 Long delete(H key, Object... hashKeys)
删除给定的 hashKeys。具体用法见以下代码:
@Autowired private RedisTemplate redisTemplate; @Test public void hash6() { redisTemplate.opsForHash().put("userHash","userName","pan_junbiao的博客"); redisTemplate.opsForHash().put("userHash","blogRemark","您好,欢迎访问 pan_junbiao的博客"); System.out.println(redisTemplate.opsForHash().delete("userHash","blogRemark")); System.out.println(redisTemplate.opsForHash().entries("userHash")); }
执行结果:
4、集合(Set)
set 是存放不重复值的集合。利用 set 可以做全局去重复的功能。还可以进行交集、并集、差集等操作,也可用来实现计算共同喜好、全部的喜好、自己独有的喜好等功能。
Redis 的 set 是 string 类型的无序集合,通过散列表实现。
4.1 Long add(K key, V... values);Set members(K key)
add方法:在无序集合中添加元素,返回添加个数;如果存在重复的则不进行添加。
members方法:返回集合中的所有成员。具体用法见以下代码:
/** * Redis操作集合(Set) * @author pan_junbiao **/ @SpringBootTest public class SetTest { @Autowired private RedisTemplate redisTemplate; @Test public void set1() { String[] citys = new String[]{"北京","上海","广州","深圳"}; System.out.println(redisTemplate.opsForSet().add("citySet",citys)); System.out.println(redisTemplate.opsForSet().add("citySet","香港","澳门","台湾")); //返回集合中的所有元素 System.out.println(redisTemplate.opsForSet().members("citySet")); } }
执行结果:
4.2 Long remove(K key, Object... values)
移除集合中一个或多个成员。具体用法见以下代码:
@Autowired private RedisTemplate redisTemplate; @Test public void set2() { String[] citys = new String[]{"北京","上海","广州","深圳"}; System.out.println(redisTemplate.opsForSet().add("citySet",citys)); System.out.println(redisTemplate.opsForSet().remove("citySet",citys)); }
执行结果:
4.3 V pop(K key)
移除并返回集合中的一个随机元素。具体用法见以下代码:
@Autowired private RedisTemplate redisTemplate; @Test public void set3() { String[] citys = new String[]{"北京","上海","广州","深圳"}; System.out.println(redisTemplate.opsForSet().add("citySet",citys)); System.out.println(redisTemplate.opsForSet().pop("citySet")); System.out.println(redisTemplate.opsForSet().members("citySet")); }
执行结果:
4.4 Boolean move(K key, V value, K destKey)
将 member 元素移动。具体用法见以下代码:
@Autowired private RedisTemplate redisTemplate; @Test public void set4() { String[] citys = new String[]{"北京","上海","广州","深圳"}; System.out.println(redisTemplate.opsForSet().add("citySet",citys)); System.out.println(redisTemplate.opsForSet().move("citySet","深圳","citySet2")); System.out.println(redisTemplate.opsForSet().members("citySet")); System.out.println(redisTemplate.opsForSet().members("citySet2")); }
执行结果:
4.5 Cursor scan(K key, ScanOptions options)
用于遍历 Set。具体用法见以下代码:
@Autowired private RedisTemplate redisTemplate; @Test public void set5() { String[] citys = new String[]{"北京","上海","广州","深圳"}; System.out.println(redisTemplate.opsForSet().add("citySet",citys)); Cursor<Object> cursor = redisTemplate.opsForSet().scan("citySet", ScanOptions.NONE); while(cursor.hasNext()) { System.out.println(cursor.next()); } }
执行结果:
4.6 交集、并集、差集
Set
intersect(K key1, K key2)方法、Long intersectAndStore(K key1, K key2, K destKey)方法:交集。 Set
union(K key1, K key2)方法、Long unionAndStore(K key1, K key2, K destKey)方法:并集。 Set
difference(K key1, K key2)方法、Long differenceAndStore(K key1, K key2, K destKey)方法:差集。
具体用法见以下代码:
@Autowired private RedisTemplate redisTemplate; @Test public void set6() { String[] city1 = new String[]{"北京", "上海", "广州", "深圳", "昆明"}; String[] city2 = new String[]{"北京", "深圳", "昆明", "成都"}; System.out.println(redisTemplate.opsForSet().add("citySet1", city1)); System.out.println(redisTemplate.opsForSet().add("citySet2", city2)); //返回集合中的所有元素 System.out.println("城市集合1:" + redisTemplate.opsForSet().members("citySet1")); System.out.println("城市集合2:" + redisTemplate.opsForSet().members("citySet2")); //求交集、并集、差集(方式一) System.out.println("求交集、并集、差集(方式一):"); System.out.println("交集:" + redisTemplate.opsForSet().intersect("citySet1","citySet2")); System.out.println("并集:" + redisTemplate.opsForSet().union("citySet1","citySet2")); System.out.println("差集:" + redisTemplate.opsForSet().difference("citySet1","citySet2")); //求交集、并集、差集(方式二) redisTemplate.opsForSet().intersectAndStore("citySet1","citySet2", "intersectCity"); redisTemplate.opsForSet().unionAndStore("citySet1","citySet2", "unionCity"); redisTemplate.opsForSet().differenceAndStore("citySet1","citySet2", "differenceCity"); System.out.println("求交集、并集、差集(方式二):"); System.out.println("交集:" + redisTemplate.opsForSet().members("intersectCity")); System.out.println("并集:" + redisTemplate.opsForSet().members("unionCity")); System.out.println("差集:" + redisTemplate.opsForSet().members("differenceCity")); }
执行结果:
5、有序集合(Sorted Set)
zset(Sorted Set 有序集合)也是 string 类型元素的集合,且不允许重复的成员。每个元素都会关联一个 double 类型的分数。可以通过分数将该集合中的成员从小到大进行排序。
虽然 zset 的成员是唯一的,但是权重参数分数(score)可以重复。集合中的元素能够按 score 进行排列。它可以用来做排行榜应用、取TOP/N、延时任务、范围查找等。
5.1 Long add(K key, Set> tuples)
增加一个有序集合。具体用法见以下代码:
import org.junit.jupiter.api.AfterEach; import org.junit.jupiter.api.BeforeEach; import org.junit.jupiter.api.Test; import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired; import org.springframework.boot.test.context.SpringBootTest; import org.springframework.data.redis.core.DefaultTypedTuple; import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate; import org.springframework.data.redis.core.ZSetOperations; import java.util.HashSet; import java.util.Set; /** * Redis操作有序集合(Sorted Set) * @author pan_junbiao **/ @SpringBootTest public class SortedSetTest { @Autowired private RedisTemplate redisTemplate; @Test public void Zset1() { ZSetOperations.TypedTuple<String> objectTypedTuple1 = new DefaultTypedTuple<>("pan_junbiao的博客_01",9.6); ZSetOperations.TypedTuple<String> objectTypedTuple2 = new DefaultTypedTuple<>("pan_junbiao的博客_02",1.5); ZSetOperations.TypedTuple<String> objectTypedTuple3 = new DefaultTypedTuple<>("pan_junbiao的博客_03",7.4); Set<ZSetOperations.TypedTuple<String>> typles = new HashSet<ZSetOperations.TypedTuple<String>>(); typles.add(objectTypedTuple1); typles.add(objectTypedTuple2); typles.add(objectTypedTuple3); System.out.println(redisTemplate.opsForZSet().add("typles",typles)); System.out.println(redisTemplate.opsForZSet().range("typles",0,-1)); } }
执行结果:
5.2 Boolean add(K key, V value, double score)
新增一个有序集合,存在的话为false,不存在的话为true。具体用法见以下代码:
@Autowired private RedisTemplate redisTemplate; @Test public void Zset2() { System.out.println(redisTemplate.opsForZSet().add("zset2", "pan_junbiao的博客_01", 9.6)); System.out.println(redisTemplate.opsForZSet().add("zset2", "pan_junbiao的博客_01", 9.6)); }
执行结果:
5.3 Long remove(K key, Object... values)
从有序集合中移除一个或者多个元素。具体用法见以下代码:
@Autowired private RedisTemplate redisTemplate; @Test public void Zset3() { System.out.println(redisTemplate.opsForZSet().add("zset3", "pan_junbiao的博客_01", 1.0)); System.out.println(redisTemplate.opsForZSet().add("zset3", "pan_junbiao的博客_02", 1.0)); System.out.println(redisTemplate.opsForZSet().range("zset3", 0, -1)); System.out.println(redisTemplate.opsForZSet().remove("zset3", "pan_junbiao的博客_02")); System.out.println(redisTemplate.opsForZSet().range("zset3", 0, -1)); }
执行结果:
5.4 Long rank(K key, Object value)
返回有序集中指定成员的排名,其中有序集成员按分数值递增(从小到大)顺序排列。具体用法见以下代码:
@Autowired private RedisTemplate redisTemplate; @Test public void Zset4() { System.out.println(redisTemplate.opsForZSet().add("zset4", "pan_junbiao的博客_01",9.6)); System.out.println(redisTemplate.opsForZSet().add("zset4", "pan_junbiao的博客_02",1.5)); System.out.println(redisTemplate.opsForZSet().add("zset4", "pan_junbiao的博客_03",7.4)); System.out.println(redisTemplate.opsForZSet().range("zset4", 0, -1)); System.out.println(redisTemplate.opsForZSet().rank("zset4", "pan_junbiao的博客_02")); }
执行结果:
注意:结果中的0表示第一(最小)。
5.5 Set range(K key, long start, long end);Set rangeByScore(K key, double score1, double score2)
range方法:通过索引区间返回有序集合成指定区间内的成员,其中有序集成员按分数值递增(从小到大)顺序排列。
rangeByScore方法:通过分数区间返回有序集合成指定区间内的成员,其中有序集成员按分数值递增(从小到大)顺序排列。
具体用法见以下代码:
@Autowired private RedisTemplate redisTemplate; @Test public void Zset5() { ZSetOperations.TypedTuple<String> objectTypedTuple1 = new DefaultTypedTuple<>("pan_junbiao的博客_01",9.6); ZSetOperations.TypedTuple<String> objectTypedTuple2 = new DefaultTypedTuple<>("pan_junbiao的博客_02",1.5); ZSetOperations.TypedTuple<String> objectTypedTuple3 = new DefaultTypedTuple<>("pan_junbiao的博客_03",7.4); Set<ZSetOperations.TypedTuple<String>> typles = new HashSet<ZSetOperations.TypedTuple<String>>(); typles.add(objectTypedTuple1); typles.add(objectTypedTuple2); typles.add(objectTypedTuple3); System.out.println(redisTemplate.opsForZSet().add("zset5",typles)); System.out.println(redisTemplate.opsForZSet().range("zset5",0,-1)); System.out.println(redisTemplate.opsForZSet().rangeByScore("zset5", 0, 8)); }
执行结果:
5.6 Long count(K key, double score1, double score2);Long size(K key)
count方法:通过分数返回有序集合指定区间内的成员个数。
size方法:获取有序集合的成员数。
具体用法见以下代码:
@Autowired private RedisTemplate redisTemplate; @Test public void Zset6() { ZSetOperations.TypedTuple<String> objectTypedTuple1 = new DefaultTypedTuple<>("pan_junbiao的博客_01",9.6); ZSetOperations.TypedTuple<String> objectTypedTuple2 = new DefaultTypedTuple<>("pan_junbiao的博客_02",1.5); ZSetOperations.TypedTuple<String> objectTypedTuple3 = new DefaultTypedTuple<>("pan_junbiao的博客_03",7.4); Set<ZSetOperations.TypedTuple<String>> typles = new HashSet<ZSetOperations.TypedTuple<String>>(); typles.add(objectTypedTuple1); typles.add(objectTypedTuple2); typles.add(objectTypedTuple3); redisTemplate.opsForZSet().add("zset6", typles); System.out.println("分数在0至8区间内的成员个数:" + redisTemplate.opsForZSet().count("zset6", 0, 8)); System.out.println("有序集合的成员数:" + redisTemplate.opsForZSet().size("zset6")); }
执行结果:
5.7 Double score(K key, Object o)
获取指定成员的score值。具体用法见以下代码:
@Test public void Zset7() { redisTemplate.opsForZSet().add("zset7", "pan_junbiao的博客_01", 9.6); redisTemplate.opsForZSet().add("zset7", "pan_junbiao的博客_02", 1.5); redisTemplate.opsForZSet().add("zset7", "pan_junbiao的博客_03", 7.4); System.out.println("pan_junbiao的博客_01的分数:" + redisTemplate.opsForZSet().score("zset7", "pan_junbiao的博客_01")); System.out.println("pan_junbiao的博客_02的分数:" + redisTemplate.opsForZSet().score("zset7", "pan_junbiao的博客_02")); System.out.println("pan_junbiao的博客_03的分数:" + redisTemplate.opsForZSet().score("zset7", "pan_junbiao的博客_03")); }
执行结果:
5.8 Long removeRange(K key, long start, long end)
移除指定索引位置的成员,有序集合成员按照分数值递增(从小到大)顺序排列。具体用法见以下代码:
@Autowired private RedisTemplate redisTemplate; @Test public void Zset8() { ZSetOperations.TypedTuple<String> objectTypedTuple1 = new DefaultTypedTuple<>("pan_junbiao的博客_01",9.6); ZSetOperations.TypedTuple<String> objectTypedTuple2 = new DefaultTypedTuple<>("pan_junbiao的博客_02",1.5); ZSetOperations.TypedTuple<String> objectTypedTuple3 = new DefaultTypedTuple<>("pan_junbiao的博客_03",7.4); Set<ZSetOperations.TypedTuple<String>> tuples = new HashSet<ZSetOperations.TypedTuple<String>>(); tuples.add(objectTypedTuple1); tuples.add(objectTypedTuple2); tuples.add(objectTypedTuple3); System.out.println(redisTemplate.opsForZSet().add("zset8", tuples)); System.out.println(redisTemplate.opsForZSet().range("zset8", 0, -1)); System.out.println(redisTemplate.opsForZSet().removeRange("zset8", 1, 5)); System.out.println(redisTemplate.opsForZSet().range("zset8", 0, -1)); }
执行结果:
5.9 Cursor> scan(K key, ScanOptions options)
遍历 zset。具体用法见以下代码:
@Autowired private RedisTemplate redisTemplate; @Test public void Zset9() { ZSetOperations.TypedTuple<String> objectTypedTuple1 = new DefaultTypedTuple<>("pan_junbiao的博客_01",9.6); ZSetOperations.TypedTuple<String> objectTypedTuple2 = new DefaultTypedTuple<>("pan_junbiao的博客_02",1.5); ZSetOperations.TypedTuple<String> objectTypedTuple3 = new DefaultTypedTuple<>("pan_junbiao的博客_03",7.4); Set<ZSetOperations.TypedTuple<String>> tuples = new HashSet<ZSetOperations.TypedTuple<String>>(); tuples.add(objectTypedTuple1); tuples.add(objectTypedTuple2); tuples.add(objectTypedTuple3); System.out.println(redisTemplate.opsForZSet().add("zset9", tuples)); Cursor<ZSetOperations.TypedTuple<Object>> cursor = redisTemplate.opsForZSet().scan("zset9", ScanOptions.NONE); while (cursor.hasNext()) { ZSetOperations.TypedTuple<Object> item = cursor.next(); System.out.println(item.getValue() + " 的分数值:" + item.getScore()); } }
执行结果:
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

Les fonctions de Redis incluent principalement le cache, la gestion de session et d'autres fonctions: 1) les fonctions de cache stocke les données via la mémoire pour améliorer la vitesse de lecture, et convient aux scénarios d'accès haute fréquence tels que les sites Web de commerce électronique; 2) La fonction de gestion de session partage les données de session dans un système distribué et le nettoie automatiquement via un mécanisme de temps d'expiration; 3) D'autres fonctions telles que le mode de publication-subscription, les verrous et les comptoirs distribués, adaptés à la poussée de messages en temps réel et aux systèmes multi-thread et autres scénarios.

Les fonctions principales de Redis incluent les mécanismes de stockage et de persistance de la mémoire. 1) Le stockage de la mémoire offre des vitesses de lecture et d'écriture extrêmement rapides, adaptées aux applications haute performance. 2) La persistance garantit que les données ne sont pas perdues via RDB et AOF, et le choix est basé sur les besoins d'application.

Redis'sserver-Sideoperations Offerfonctions andTriggersForexEcutingComplexOperAnTheServer.1) Fonctionnels AllowCustomOperationsInlua, Javascrip

Redisisisbothadatabaseandaserver.1) asadatabase, itusin-memorystorageforfastAccess, idéalforreal-timeApplications etcaching.2) Asaserver, itsupportpub / subreshingandluascriptingforreal-timecommunication andserver-siteroperations.

Redis est une base de données NoSQL qui offre des performances et une flexibilité élevées. 1) Stockez les données via des paires de valeurs clés, adaptées au traitement des données à grande échelle et à une concurrence élevée. 2) Le stockage de la mémoire et les modèles à thread unique garantissent une lecture et une rédaction et une atomicité rapides. 3) Utilisez des mécanismes RDB et AOF pour persister les données, en soutenant la haute disponibilité et l'échelle.

Redis est un système de stockage de structure de données de mémoire, principalement utilisé comme base de données, cache et courtier de messages. Ses caractéristiques principales incluent un modèle unique, un multiplexage d'E / S, un mécanisme de persistance, des fonctions de réplication et de clustering. Redis est couramment utilisé dans les applications pratiques pour la mise en cache, le stockage de session et les files d'attente de messages. Il peut améliorer considérablement ses performances en sélectionnant la bonne structure de données, en utilisant des pipelines et des transactions, et en surveillant et en réglage.

La principale différence entre les bases de données Redis et SQL est que Redis est une base de données en mémoire, adaptée aux exigences de performance et de flexibilité élevées; La base de données SQL est une base de données relationnelle, adaptée aux requêtes complexes et aux exigences de cohérence des données. Plus précisément, 1) Redis fournit des services d'accès aux données et de mise en cache à haut débit, prend en charge plusieurs types de données, adaptés à la mise en cache et au traitement des données en temps réel; 2) La base de données SQL gère les données via une structure de table, prend en charge les requêtes complexes et le traitement des transactions et convient à des scénarios tels que le commerce électronique et les systèmes financiers qui nécessitent la cohérence des données.

Redéactsasbothadatastoreandaservice.1) asadatastore, itusin-memorystorage forfastoperations, soutenant Variedatastructures LikeKey-Valuepairs et.


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