Redis中如何的去存放一个Java对象？

1. 直接存放Json类型即可，因为我们Json类型最终就是一个String类型。
2. 直接存二进制。。。。

在Redis中存放对象可以使用JSON和二进制有哪些区别吗？

• 二进制它本质上来说也是一个String类型的，只不过它转换成了0101，但是0101它也可以转换成String类型。
• 你如果存Java语言的二进制对象那你只能在Java里面用，不能跨平台，因此对于需要跨语言频繁查询的对象，建议使用JSON格式；
• 对于不需要跨语言频繁查看的对象，直接在Redis当中存放二进制对象即可。

Redis的Java客户端 

Redis的常用命令是我们操作Redis的基础，那么我们在Java程序当中如何来操作Redis呢？

• 要想基于Java语言来操作Redis数据库，这就需要使用到Redis的Java客户端，就如同我们使用JDBC操作MySQL数据库一样。

Redis的Java客户端很多，常用的几种：

• Jedis
• Lettuce
• Spring Data Redis

像Jedis和Lettuce其实相对来说是比较底层的或者说比较原始的方式来操作，而Spring Data Redis它是Spirng家族的一个框架，对Redis底层的这两个开发包进行了高度的封装，在Spring项目当中，可以使用Spring Data Redis来简化操作。

Spring对Redis客户端进行了整合，提供了Spring Data Redis，在Spring Boot项目当中还提供了对应的 Starter，即spring-boot-starter-data-redis。 

Spring Data框架：

• Spring Data框架它里面就封装了操作各种各样数据库的技术！ 

Spring Data Redis环境准备及介绍

网址：https://spring.io/projects/spring-data-redis 

介绍

• Spring Data Redis是Spring的一部分，提供了在Spring应用中通过简单的配置就可以访问Redis服务，对Redis底层开发包进行了高度封装，在Spring项目中，可以使用Spring Data Redis来简化Redis操作。 

Spring Data Redis的使用方式：Spring Boot整合Redis

操作步骤：

1. 创建SpringBoot工程，勾选起步依赖：Lombok + Spring Web(Web开发的起步依赖) + Spring Data Redis(Acess+Driver) => 在NoSQL里面勾选
2. 在application.yml中配置Redis的连接信息
3. 在单元测试中，直接注入RedisTemplate对象
4. 通过RedisTemplate对象操作Redis

• 因为在Spring Data Redis当中，它就给我们提供了一个操作Redis的一个模版对象：RedisTemplate，RedisTemplate为执行各种Redis操作、异常转换和序列化支持提供了高级抽象！Template - 模版

1. Spring Boot提供了对应的Starter，Maven坐标：引入spring-boot-starter-data-redis依赖

        <!-- Redis的起步依赖-->
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
        </dependency>

2. 在application.yml中配置Redis的连接信息：配置Redis数据源 

# 配置Redis的连接信息
spring:
  data:
    redis:
      host: 127.0.0.1
      port: 6379
      password: 123456
      database: 0

• database：指定使用Redis的哪个数据库，Redis服务启动后默认有16个数据库，编号分别是从0到15，可以通过修改Redis的配置文件来指定数据库的数量。 

lettuce是Java用来操作Redis的一个Jar包！ 

3. 在单元测试类当中注入RedisTemplate

为什么可以直接注入呢？

• 因为引入了Redis的起步依赖，所以Spring Boot框架会自动装配RedisTemplate对象！ 
• RedisAutoConfiguration：RedisTemplate的自动配置类  =>  SpringBoot自动装配的原理
• 底层还会再声明一个Bean：StringRedisTemplate，它继承了RedisTemplate，并且限制了泛型为<String，String>！

Spring Data Redis中提供了一个高度封装的类：RedisTemplate，RedisTemplate针对大量相关的API进行了归类封装，将同一数据类型的操作封装为对应的Operation接口，具体分类如下：  

• ValueOperations：String数据操作

• SetOperations：Set类型数据操作

• ZSetOperations：ZSet类型数据操作

• HashOperations：Hash类型的数据操作

• ListOperations：List类型的数据操作

package com.gch;

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.RedisTemplate;

import java.util.concurrent.TimeUnit;

@SpringBootTest
class SpringDataRedisQuickStartApplicationTests {
    
    // 注入RedisTemplate对象
    @Autowired
    private RedisTemplate redisTemplate;

    /**
     * 往Redis当中写入String类型的数据并设置过期时间
     * @param key
     * @param value
     * @param timeout Key的过期时间
     * @return 返回写入的Value
     */
    public Object setString(String key, Object value, Long timeout) {
        // 往Redis当中写入String类型的数据
        redisTemplate.opsForValue().set(key, value);
        // 如果时限不为null
        if (timeout != null) {
            /**
             * 则对该Key设置有效期 / 过期时间
             * 补充:在Redis里面默认是会开启这个持久化机制的,相当于每个数据都会持久化到硬盘里面去的
             * 每次把Redis当成数据库用:对Key不设置有效期,每次查询都会把它放在Redis里面(内存)
             * 如果对Key不设置有效期,它就会一直存储在内存里面,而内存又是非常有限的,最终有一天会把内存撑爆
             * 直接就导致Redis服务崩了,所以,注意事项:对我们的Redis的Key一定要去设置一个有效期
             */
            redisTemplate.expire(key, timeout, TimeUnit.SECONDS);
        }
        // 获取写入的Value并返回
        return redisTemplate.opsForValue().get(key);
    }

    @Test
    public void testRedis() {
        // 查找返回所有的Key,返回值是一个Set集合
        System.out.println(redisTemplate.keys("*"));
        // 往Redis当中写入String类型的数据
        System.out.println("name = " + setString("name", "Redis", 1000L));
    }
}

• 我们会发现我们存到Redis中的数据和原始数据有差别，这是为什么呢？ 

我们来看以下RedisTemplate的源码：

• 通过上面源码我们发现，Spring Boot框架会自动装配RedisTemplate对象，但是默认的Key和Value的序列化器为JdkSerializationRedisSerializer，默认是采用JDK序列化器，虽然说RedisTemplate可以接收任意Object作为值写入到Redis，但是写入前会把Object序列化为字节形式，从而导致我们存到Redis中的数据和原始数据有差别，因为我们要进行设置，我们可以自己定义声明了一个名为redisTemplate的Bean，自己来手动定义序列化方式，从而让源码中的RedisTemplate不声明，以此来覆盖掉源码当中的Bean。

JDK序列化器的缺点：

• 可读性差
• 内存占用较大，但是JDK的序列化方式效率要高一些

SpringDataRedis - 序列化方式配置

package com.gch.config;

import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.data.redis.connection.RedisConnectionFactory;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
import org.springframework.data.redis.serializer.StringRedisSerializer;

/**
 * 声明当前类是一个配置类
 * @Configuration里面封装了@Component,@Service里面封装的也是@Component
 */
@Slf4j
@Configuration
public class RedisConfig {
    /**
     * 自定义RedisTemplate
     * @param redisConnectionFactory
     * @return
     */
    @Bean
    public RedisTemplate<Object, Object> redisTemplate(RedisConnectionFactory redisConnectionFactory) {
        log.info("开始创建Redis模板对象....");
        RedisTemplate<Object, Object> template = new RedisTemplate<>();
        // 设置redis的连接工厂对象
        template.setConnectionFactory(redisConnectionFactory);
        /**
         * 设置redis key的序列化器
         * 指定大Key以及Hash中的小Key的序列化方式
         * 建议只去设置Key的序列化范式,因为Value的形式多种多样,因为不同类型的数据它的序列化方式是不一样的
         * 等价于template.setKeySerializer(RedisSerializer.string()); => 按照字符串的方式来序列化
         */
        template.setKeySerializer(new StringRedisSerializer()); // 设置Key的序列化方式
        template.setHashKeySerializer(new StringRedisSerializer()); // 设置Hash Key的序列化方式
        return template;
    }
}

操作常见类型数据

1. 操作String字符串类型数据

    /**
     * 操作String字符串类型的数据
     */
    @Test
    void testString() {
        // 存数据,并设置过期时间
        redisTemplate.opsForValue().set("name","Jerry",300L,TimeUnit.SECONDS);

        // 取数据,并打印输出
        Object name = redisTemplate.opsForValue().get("name");
        System.out.println("name = " + name);

        // 当该数据不存在时才写入/存数据(setnx),Absent:不存在,该方法返回值类型为Boolean,返回true代表执行成功(成功写入)
        Boolean result = redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent("count","528",528L,TimeUnit.SECONDS);
        System.out.println(result == true ? "写入成功,count = " + redisTemplate.opsForValue().get("count") : "该数据存在,无法写入");
    }

2. 操作List列表类型数据

    /**
     * 操作List列表类型的数据:lpush,lpop,rpush,rpop
     */
    @Test
    void testList() {
        // lpush
        redisTemplate.opsForList().leftPushAll("list01","A","B","C","D","E","F");
        // 获取List列表中元素的个数
        Long list01Size = redisTemplate.opsForList().size("list01");
        System.out.println("list01列表中元素的个数为:" + list01Size);
        // range-获取
        List list01 = redisTemplate.opsForList().range("list01",0L,-1L);
        System.out.println("lpush后list01列表中出元素的顺序为:" + list01);
        // lpop-leftPop(K key):删除并返回存储在Key列表中的第一个元素
        Object firstObj = redisTemplate.opsForList().leftPop("list01");
        System.out.println("存储在list01列表中的第一个元素为:" + firstObj);
        
        System.out.println("-------------------分割线条--------------------");
        
        // rpush
        redisTemplate.opsForList().rightPushAll("list02","A","B","C","D","E","F");
        // 获取List列表中元素的个数
        Long list02Size = redisTemplate.opsForList().size("list02");
        System.out.println("list02列表中元素的个数为:" + list02Size);
        // range-获取
        List list02 = redisTemplate.opsForList().range("list02",0L,-1L);
        System.out.println("rpush后list02列表中取出元素的顺序为:" + list02);
        // rpop-rightPop(K key):删除并返回存储在Key列表中的最后一个元素
        Object lastObj = redisTemplate.opsForList().rightPop("list02");
        System.out.println("存储在list02列表中的最后一个元素为:" + lastObj);
    }

3. 操作Set集合类型数据 

    /**
     * 操作Set集合类型的元素:sadd,smembers,scard
     */
    @Test
    void testSet() {
        // sadd
        redisTemplate.opsForSet().add("set01","A","B","C","D","E","F","A","B","C");
        // size
        Long set01Size = redisTemplate.opsForSet().size("set01");
        System.out.println("set01集合中元素的个数为:" + set01Size);
        // smembers
        Set<Object> set01 = redisTemplate.opsForSet().members("set01");
        System.out.println("set01集合中元素的顺序为:" + set01);

        System.out.println("-----------分割线-----------");

        // sadd
        redisTemplate.opsForSet().add("set02","C","D","E","G","H","I");
        // size
        Long set02Size = redisTemplate.opsForSet().size("set02");
        System.out.println("set02集合中元素的个数为:" + set02Size);
        // smembers
        Set<Object> set02 = redisTemplate.opsForSet().members("set02");
        System.out.println("set02集合中元素的顺序为:" + set02);

        // sinter:获取两个集合的交集   union:求并集   diff:求差集
        Set<Object> sinterSet = redisTemplate.opsForSet().intersect("set01","set02");
        System.out.println("set01集合与set02集合的交集为:" + sinterSet);
    }

4. 操作Hash哈希类型数据

    /**
     * 操作Hash类型的数据:hset,hget,hmset,hmget,hkeys,hvals
     */
    @Test
    void testHash() {
        // hset = put()
        redisTemplate.opsForHash().put("tb_user","name","Rose");

        // hmset:批量操作 - putAll()
        Map<String,Object> map = new HashMap<>();
        map.put("age","6");
        map.put("year","2008");
        redisTemplate.opsForHash().putAll("tb_user",map);

        // hget
        Object value = redisTemplate.opsForHash().get("tb_user","year");
        System.out.println("year = " + value);

        // hmget:取多个Field的值
        List<Object> valueList = redisTemplate.opsForHash().multiGet("tb_user", Arrays.asList("name","age","year"));
        System.out.println(valueList);

        // hkeys Key:获取指定哈希键所有的Field
        Set<Object> allField = redisTemplate.opsForHash().keys("tb_user");
        System.out.println("哈希表中所有的Field为:" + allField);

        // hvals Key:获取哈希表中所有的Value
        List allValue = redisTemplate.opsForHash().values("tb_user");
        System.out.println("哈希表中所有的Value为:" + allValue);

        // hgetall key:获取所有的Field和Value entries()
        Map<String,Object> all = redisTemplate.opsForHash().entries("tb_user");
        System.out.println("哈希表中所有的Field和Value为:" + all);
    }

5. 操作ZSet有序集合类型数据 

    /**
     * ZSet有序集合类型数据的操作
     */
    @Test
    void testZSet() {
        // zadd
        redisTemplate.opsForZSet().add("ZSetType","Java",80);
        redisTemplate.opsForZSet().add("ZSetType","Web",75);
        redisTemplate.opsForZSet().add("ZSetType","Go",90);
        redisTemplate.opsForZSet().add("ZSetType","Python",85);
        redisTemplate.opsForZSet().add("ZSetType","Rust",98);
        // 按分数从小到大,升序排序 => zrange
        Set<Object> range = redisTemplate.opsForZSet().range("ZSetType",0,-1);
        System.out.println("编程语言按分数从小到大,升序排序为:" + range);
        // 按分数从大到小,降序排序 => zreverange
        Set<Object> reverseRange = redisTemplate.opsForZSet().reverseRange("ZSetType",0,-1);
        System.out.println("编程语言按分数从大到小,降序排序为:" + reverseRange);

        // rangeByScore(key,min,max)  获取按照指定分数区间的Value并按照从小到大,升序排序,返回值类型为Set

        // reverseRangeByScore(key,min,max) 获取指定分数区间的Value并按照从大到小,降序顺序,返回值类型为Set
    }

通用命令操作

    /**
     * 通用命令的操作
     * 补充:要使用同一格式来进行序列化与反序列化
     */
    @Test
    void testCommon() {
        // 1. 获取所有的Key
        Set<Object> allKeys = redisTemplate.keys("*");
        System.out.println("所有的Key为:" + allKeys);

        // 2. 删除Key
        Boolean result = redisTemplate.delete("key");
        System.out.println(result == true ? "删除成功" : "删除失败");
    }

在项目当中的真实应用是要保存对象：使用Redis的二进制形式存放对象（序列化）  

方案1：在Redis当中存放一个对象，使用JSON序列化与反序列化（太Low了~！）

方案2：直接使用Redis自带的序列化方式存储对象~！

• 注意：保存在Redis当中的数据是要被序列化的(存放二进制的时候必须要把对象序列化的)，因此一个对象要想能够成功的保存到Redis当中，那么该对象所归属的类就必须要实现一个接口：Serializable序列化接口，否则直接存放运行后程序会报错！
• 因此，在后续的项目当中，所有的实体类都要实现Serializable序列化接口！
• 注意：需要序列化的对象一定要实现Serializable序列化接口！

package com.gch.pojo;

import lombok.AllArgsConstructor;
import lombok.Data;
import lombok.NoArgsConstructor;

import java.io.Serializable;

@Data
@AllArgsConstructor
@NoArgsConstructor
/**
 * 该实体类想要存放到Redis当中,就必须被序列化,因此要实现Serializable接口
 */
public class User implements Serializable {
    private String name;
    private Integer age;
}

    /**
     * 保存对象:保存在Redis当中的数据是要被序列化的
     */
    @Test
    void testObject() {
        // 保存对象
        redisTemplate.opsForValue().set("tb_user",new User("Jerry",6));
        // 获取对象
        Object obj = redisTemplate.opsForValue().get("tb_user");
        System.out.println("保存的对象数据为:" + obj.toString());
    }