SpringBoot整合Redis使用RedisTemplate和StringRedisTemplate

<dependency>
  <groupId>org.springframework.boot</groupId>
  <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
</dependency>

# springboot所有的配置类都有一个自动配置类， xxxAutoConfiguration
# 自动配置类都会绑定一个properties 的配置文件，xxxProperties
​​​​​​​
spring.redis.host=127.0.0.1   #localhost
spring.redis.port=6379
spring.redis.database=0

@Bean
@ConditionalOnMissingBean(name = "redisTemplate") 
// 可以自己定义一个redisTemplate来替换这个默认的！
public RedisTemplate<Object, Object> redisTemplate(RedisConnectionFactory redisConnectionFactory)
    throws UnknownHostException {
    // 默认的 RedisTemplate 没有过多的设置，redis 对象都是需要序列化！
    // 两个泛型都是 Object, Object 的类型，我们后使用需要强制转换 <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，所以单独提一个bean！
public StringRedisTemplate stringRedisTemplate(RedisConnectionFactory redisConnectionFactory)
    throws UnknownHostException {
    StringRedisTemplate template = new StringRedisTemplate();
    template.setConnectionFactory(redisConnectionFactory);
    return template;
}

RedisConnection connection = redisTemplate.getConnectionFactory().getConnection();
connection.flushDb();
connection.flushAll();

	@Autowired
    private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;  //对字符串支持比较友好,不能存储对象
    @Autowired
    private RedisTemplate redisTemplate;  //存储对象

    @Test
    public void testRedisTemplate(){
        System.out.println(redisTemplate);
        //设置redistemplate值使用对象序列化策略
        redisTemplate.setValueSerializer(new JdkSerializationRedisSerializer());//指定值使用对象序列化
        //redisTemplate.opsForValue().set("user",new User("1","qinyu",99,new Date()));
        User user = (User) redisTemplate.opsForValue().get("user");
        System.out.println(user);
        //Set keys = redisTemplate.keys("*");
        //keys.forEach(key -> System.out.println(key));
        

        //Object qinyu= redisTemplate.opsForValue().get("qinyu");
        //System.out.println(qinyu);
        
        
    }


    

    @Test
    public void testBoundKey(){
        BoundValueOperations<String, String> nameValueOperations = stringRedisTemplate.boundValueOps("name");
        nameValueOperations.set("1");
        //yuew
        nameValueOperations.set("2");
        String s = nameValueOperations.get();
        System.out.println(s);

    }


    //hash相关操作 opsForHash
    @Test
    public void testHash(){
        stringRedisTemplate.opsForHash().put("maps","name","qinyu");
        Object o = stringRedisTemplate.opsForHash().get("maps", "name");
        System.out.println(o);
    }

    //zset相关操作 opsForZSet
    @Test
    public void testZSet(){
        stringRedisTemplate.opsForZSet().add("zsets","qinyu",10);
        Set<String> zsets = stringRedisTemplate.opsForZSet().range("zsets", 0, -1);
        zsets.forEach(value-> System.out.println(value));
    }

    //set相关操作 opsForSet
    @Test
    public void testSet(){
        stringRedisTemplate.opsForSet().add("sets","xiaosan","xiaosi","xiaowu");
        Set<String> sets = stringRedisTemplate.opsForSet().members("sets");
        sets.forEach(value-> System.out.println(value));
    }

    //list相关的操作opsForList
    @Test
    public void testList(){
        // stringRedisTemplate.opsForList().leftPushAll("lists","张三","李四","王五");
        List<String> lists = stringRedisTemplate.opsForList().range("lists", 0, -1);
        lists.forEach(key -> System.out.println(key));
    }


    //String相关的操作 opsForValue
    @Test
    public void testString(){
        //stringRedisTemplate.opsForValue().set("166","好同学");
        String s = stringRedisTemplate.opsForValue().get("166");
        System.out.println(s);
        Long size = stringRedisTemplate.opsForValue().size("166");
        System.out.println(size);
    }


    //key相关的操作
    @Test
    public void test(){
        Set<String> keys = stringRedisTemplate.keys("*");//查看所有key
        Boolean name = stringRedisTemplate.hasKey("name");//判断某个key是否存在
        stringRedisTemplate.delete("age");//根据指定key删除
        stringRedisTemplate.rename("","");//修改key的名称
        stringRedisTemplate.expire("key",10, TimeUnit.HOURS);
      	//设置key超时时间 参数1:设置key名 参数2:时间 参数3:时间的单位
        stringRedisTemplate.move("",1);//移动key
    }

import com.fasterxml.jackson.annotation.JsonAutoDetect;
import com.fasterxml.jackson.annotation.PropertyAccessor;
import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper;
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.Jackson2JsonRedisSerializer;
import org.springframework.data.redis.serializer.StringRedisSerializer;
@Configuration
public class RedisConfig {
    // 自己定义一个 RedisTemplate
    @Bean
    @SuppressWarnings("all")
    public RedisTemplate<String, Object> redisTemplate(RedisConnectionFactory factory) {
        // 我们为了自己开发方便，一般直接使用 <String, Object>
        RedisTemplate<String, Object> template = new RedisTemplate<String,Object>();
        template.setConnectionFactory(factory);
        // Json序列化配置
        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);
        // String 的序列化
        StringRedisSerializer stringRedisSerializer = new  StringRedisSerializer();
        // key采用String的序列化方式
        template.setKeySerializer(stringRedisSerializer);
        // hash的key也采用String的序列化方式
        template.setHashKeySerializer(stringRedisSerializer);
        // value序列化方式采用jackson
        template.setValueSerializer(jackson2JsonRedisSerializer);
        // hash的value序列化方式采用jackson
        template.setHashValueSerializer(jackson2JsonRedisSerializer);
        template.afterPropertiesSet();
        return template;
    }
}

bind 127.0.0.1 # 绑定的ip
protected-mode yes # 保护模式
port 6379 # 端口设置

daemonize yes # 以守护进程的方式运行(就是后台运行)，默认是 no，我们需要自己开启为yes！
pidfile /var/run/redis_6379.pid # 如果以后台的方式运行，我们就需要指定一个 pid 文件！
# 日志
# Specify the server verbosity level.
# This can be one of:
redis 是内存数据库，如果没有持久化，那么数据断电及失！
REPLICATION 复制，我们后面讲解主从复制的，时候再进行讲解
SECURITY 安全
可以在这里设置redis的密码，默认是没有密码！
# debug (a lot of information, useful for development/testing)
# verbose (many rarely useful info, but not a mess like the debug level)
# notice (moderately verbose, what you want in production probably) 生产环境
# warning (only very important / critical messages are logged)
loglevel notice
logfile "" # 日志的文件位置名
databases 16 # 数据库的数量，默认是 16 个数据库
always-show-logo yes # 是否总是显示LOGO

# 如果900s内，如果至少有一个1 key进行了修改，我们及进行持久化操作
save 900 1
# 如果300s内，如果至少10 key进行了修改，我们及进行持久化操作
save 300 10
# 如果60s内，如果至少10000 key进行了修改，我们及进行持久化操作
save 60 10000
# 之后学习持久化，会自己定义这个测试！
stop-writes-on-bgsave-error yes # 持久化如果出错，是否还需要继续工作！ 默认保存出错的话停止操作
rdbcompression yes # 是否压缩 rdb 文件，需要消耗一些cpu资源！
rdbchecksum yes # 保存rdb文件的时候，进行错误的检查校验！
dir ./ # rdb 文件保存的目录！

127.0.0.1:6379> ping
PONG
127.0.0.1:6379> config get requirepass # 获取redis的密码
1) "requirepass"
2) ""
127.0.0.1:6379> config set requirepass "123456" # 设置redis的密码
OK
127.0.0.1:6379> config get requirepass # 发现所有的命令都没有权限了
(error) NOAUTH Authentication required.
127.0.0.1:6379> ping
(error) NOAUTH Authentication required.
127.0.0.1:6379> auth 123456 # 使用密码进行登录！
OK
127.0.0.1:6379> config get requirepass
1) "requirepass"
2) "123456"

maxclients 10000 # 设置能连接上redis的最大客户端的数量
maxmemory <bytes> # redis 配置最大的内存容量
maxmemory-policy noeviction # 内存到达上限之后的处理策略
 # redis 中的默认的过期策略是 volatile-lru 。
1、volatile-lru：只对设置了过期时间的key进行LRU（默认值）
2、allkeys-lru ： 删除lru算法的key
3、volatile-random：随机删除即将过期key
4、allkeys-random：随机删除
5、volatile-ttl ： 删除即将过期的
6、noeviction ： 永不过期，返回错误
------------------------------------------------
# 设置方式
config set maxmemory-policy volatile-lru 

appendonly no # 默认是不开启aof模式的，默认是使用rdb方式持久化的，在大部分所有的情况下，
rdb完全够用！
appendfilename "appendonly.aof" # 持久化的文件的名字
# appendfsync always # 每次修改都会 sync。消耗性能
appendfsync everysec # 每秒执行一次 sync，可能会丢失这1s的数据！
# appendfsync no # 不执行 sync，这个时候操作系统自己同步数据，速度最快！