前言

上篇文章介绍了缓存和redis的安装，以及常见redis客户端在java中使用；这篇文章会紧接着上篇继续写一些redis框架的实用功能，在某些业务场景下应用可以考虑的；包括强大的基本数据结构，发布订阅功能，以及stream流这些，redis的设计者，为我们做了更加强大的框架

整个 spring-data-redis 的官方文档使用api包括了许多使用方式等

Spring Data Redis

Redis的数据结构

Redis命令十分丰富，包括的命令组有Cluster、Connection、Geo、Hashes、HyperLogLog、Keys、Lists、Pub/Sub、Scripting、Server、Sets、Sorted Sets、Strings、Transactions一共14个redis命令组两百多个redis命令，Redis中文命令大全。其中把常见的命令数据结构列出来。

数据结构-Hash

Hash 是一个string类型的field和value的映射表，最接近关系型数据库的类型。类似java中map

使用场景：存储部分变更数据，如用户信息、热门商品

key对应着表中字段，而k-v则对应着变化的值，和关系型数据库中数据就很相似了

常用命令

Hget 获取存储在哈希表中指定字段的值

Hset 将哈希表 key 中的字段 field 的值设为 value

Hgetall 获取在哈希表中指定 key 的所有字段和值

所有的操作都是 hash开头的 hset map key1 value1 key2 value2 也包括hget hgetall

对于具体的设置，热门商品，就可以采用set的存储方式进行处理

对于java中的hashmap和redis中hash结构进行对比

@Autowired
StringRedisTemplate redisTemplate;

public void hash() {
		HashMap<String, Object> user = new HashMap<>();
		user.put("name", "hash");
		user.put("age", 18);
		user.put("userId", 10001);
		System.out.println("map user 数据：" + user);

		// redisTemplate.opsForHash().putAll("user", user);
		redisTemplate.opsForHash().put("user", "name", "hash");
		redisTemplate.opsForHash().put("user", "age", "18");
		redisTemplate.opsForHash().put("user", "userId", "10001");
		System.out.println("redis操作~~~~~");
		Map<?, ?> map = redisTemplate.opsForHash().entries("user");
		System.out.println("redis结果：" + map);
	}

可以存一个列表，这两种方式是一样的。通过putall 或者 put达到的效果是一样的。

数据结构-List

List 就是链表，相信略有数据结构知识的人都应该能理解其结构。

使用场景：微博的关注列表，粉丝列表

它是类似一种简单队列，用类似链表的形式进行操作。

	redisTemplate.opsForList().rightPush("queue_1", "1");
		redisTemplate.opsForList().rightPush("queue_1", "2", "3");

更加类似mq的方式

但是这个顺序是倒序的，也就是说你要左边插入，要从右边拿出，

而range 和 pop的区别就是拿出元素删除或者不删除的情况，从描述中就能看到，是阻塞的api

应用场景：经常查询的信息列表

数据结构 - Set

Set 就是一个集合，集合的概念就是一堆不重复值的组合。利用Redis提供的Set数

据结构，可以存储一些集合性的数据。

使用场景：实现如共同关注、共同喜好、二度好友

在官方的文档常用的命令

用set实现（交集并集）交集示例：共同关注的好友并集示例：给同一个帖子，点赞的人+转发的人

	public void set() {
		redisTemplate.opsForSet().add("user_s", "userC", "userD", "userE");
		redisTemplate.opsForSet().add("user_d", "userC", "userE", "userF");
		Set<String> sinter = redisTemplate.opsForSet().intersect("user_s", "user_d");
		System.out.println("共同关注的场景：" + sinter);
	}

可以找到公共的部分 userc就是set用的场景

移动集合等等，其他场景就具体使用

数据结构 - Sorted set

Sorted set的使用场景与set类似，区别是set不是自动有序的，而sorted set可以

通过用户额外提供一个优先级(score)的参数来为成员排序，并且是插入有序的，即

自动排序。

使用场景：排行榜、按照用户投票和时间排序

而客户端的代码实现

	/**
	 * 排行榜
	 */
	public void zset() {
		redisTemplate.opsForZSet().add("core", "redis", 100);
		redisTemplate.opsForZSet().add("core", "java", 99);
		redisTemplate.opsForZSet().add("core", "map", 20);
		redisTemplate.opsForZSet().add("core", "c", 18);
		redisTemplate.opsForZSet().add("core", "c++", 60);
		redisTemplate.opsForZSet().add("core", "c#", 50);

		// 返回前三名
		Set<String> stringSet = redisTemplate.opsForZSet().reverseRange("core", 0, 2);
		
		//返回85到100的数量
		Long zcount = redisTemplate.opsForZSet().count("core", 85, 100);
		
	}

主要就是一个排行榜的业务场景

其实我感觉这个还有个提高，最好是能把自定义的排序顺序写进去。就更加好了，并且感觉数据排序以分数的形式都太窄了。

数据结构 - GEO

GEO 3.2版本开始对GEO(地理位置)的支持

使用场景：LBS应用开发

在使用场景下

这些命令都是geo开头的命令，用来计算两地位置距离

将指定的地理空间位置（纬度、经度、名称）添加到指定的key中。这些数据将会存储到sorted set这样的目的是为了方便使用GEORADIUS或者GEORADIUSBYMEMBER命令对数据进行半径查询等操作。

GEOADD该命令以采用标准格式的参数x,y,所以经度必须在纬度之前。这些坐标的限制是可以被编入索引的，区域面积可以很接近极点但是不能索引。具体的限制，由EPSG:900913 / EPSG:3785 / OSGEO:41001 规定如下：

有效的经度从-180度到180度。
有效的纬度从-85.05112878度到85.05112878度。

当坐标位置超出上述指定范围时，该命令将会返回一个错误。

通过命令行进行直接进行距离计算

并且拿到数据时，会做一个位数补充

代码示例

	/**
	 * 上传位置
	 */
	public void add(Point point, String userId) {
		redisTemplate.opsForGeo().add("user_geo", new RedisGeoCommands.GeoLocation<>(userId, point));
	}

对于这个point是做了封装经纬度的。

以及求到附近位置的人这些功能操作

/**
	 * 附近的人
	 *
	 * @param point  用户自己的位置
	 * @param radius 范围，半径
	 */
	public GeoResults<RedisGeoCommands.GeoLocation> near(Point point, int radius) {
		// 半径 100米
		Distance distance = new Distance(radius, RedisGeoCommands.DistanceUnit.METERS);
		Circle circle = new Circle(point, distance);
		// 附近5个人
		RedisGeoCommands.GeoRadiusCommandArgs geoRadiusCommandArgs = RedisGeoCommands.GeoRadiusCommandArgs
				.newGeoRadiusArgs().includeDistance().limit(5);
		GeoResults<RedisGeoCommands.GeoLocation> user_geo = redisTemplate.opsForGeo().radius("user_geo", circle,
				geoRadiusCommandArgs);
		return user_geo;
	}

发布订阅

这是redis提供命令实现的发布订阅功能

用Pub/Sub实现

生产者发布消息到频道
消费者订阅频道，从频道接收消息
生产者、消费者彼此相互不了解

生产者和消费者是互不知道的

订阅频道消息，订阅模式。

redis的发布订阅，这个和mq对比起来，还是很多不一样的差别，例如消息超时，消息补偿等等。都没实现，对于一些数据安全性的系统，还是需要使用mq中间件

下面使用subscribe进行监听通道数据，会对应着数据监听，有数据显示没

PSUBSCRIBE

订阅给定的模式(patterns)。

支持的模式(patterns)有:

h?llo subscribes to hello, hallo and hxllo
h*llo subscribes to hllo and heeeello
h[ae]llo subscribes to hello and hallo, but not hillo

如果想输入普通的字符，可以在前面添加\

怎么样在客户端中使用，主要执行 execute 方法并做监听 RedisConnection 进行publish 和 subscribe即可

@Autowired
	RedisTemplate redisTemplate;

	@PostConstruct
	@SuppressWarnings({ "unchecked", "rawtypes" })
	public void setup() {
		redisTemplate.execute(new RedisCallback() {
			@Override
			public Object doInRedis(RedisConnection connection) throws DataAccessException {

				connection.subscribe((message, pattern) -> {
					System.out.println("使用redisTemplate收到消息：" + message);
				}, PubsubRedisConfig.PUBSUB_CHANNEL_NAME.getBytes());
				return null;
			}
		});

		redisTemplate.execute(new RedisCallback() {
			@Override
			public Object doInRedis(RedisConnection connection) throws DataAccessException {
				connection.publish(PubsubRedisConfig.PUBSUB_CHANNEL_NAME.getBytes(), "测试".getBytes());
				return null;
			}
		});
	}

生产者和消费者，是可以隔离开的。

结合spring的监听

获取通过显示注入bean的方式，注入RedisMessageListenerContainer , 添加 MessageListener 消息方式

这种更符合在spring的框架下做开发，将监听隔绝开

@Bean
	public RedisMessageListenerContainer messageListener(RedisConnectionFactory redisConnectionFactory) {
		RedisMessageListenerContainer rml = new RedisMessageListenerContainer();
		rml.setConnectionFactory(redisConnectionFactory);
		SendListener smsSendListener = new SendListener();
		rml.addMessageListener(smsSendListener, Arrays.asList(new ChannelTopic(PubsubRedisConfig.PUBSUB_CHANNEL_NAME)));
		return rml;
	}

	// 定义触发的方法
	class SendListener implements MessageListener {
		@Override
		public void onMessage(Message message, byte[] pattern) {
			System.out.println("借助spring容器收到消息：" + message);
		}
	}

Redis键空间通知

监听删除事件的发布订阅

不只是监听通道还有对事件 __keyspace@0__:hkkkk del 的监听

键空间通知功能自2.8.0版本开始可用。

键空间通知允许客户端订阅发布/订阅频道，以便以某种方式接收影响Redis数据集的事件。

可能接收的事件示例如下：

所有影响给定键的命令。
所有接收LPUSH操作的键。
所有在数据库0中到期的键。

事件使用Redis的普通发布/订阅层传递，因此实现了发布/订阅的客户端无需修改即可使用此功能。

由于Redis的发布/订阅是fire and forget，因此如果你的应用要求可靠的事件通知，目前还不能使用这个功能，也就是说，如果你的发布/订阅客户端断开连接，并在稍后重连，那么所有在客户端断开期间发送的事件将会丢失。

将来有计划允许更可靠的事件传递，但可能会在更一般的层面上解决，要么为发布/订阅本身带来可靠性，要么允许Lua脚本拦截发布/订阅的消息以执行推送等操作，就像往队列里推送事件一样。

这都是来自官方文档中，对于对于事件的监听。相对于监听上面的内容，更加完整。

public void testKeyDelEventChannel() throws InterruptedException {
		redisTemplate.execute(new RedisCallback<Long>() {
			@Override
			public Long doInRedis(RedisConnection connection) throws DataAccessException {
				connection.subscribe((message, pattern) -> {
					System.out.println("通过Key删除事件通道，收到消息：" + message);
				}, "__keyspace@0__:h del".getBytes());
				return null;
			}
		});

		redisTemplate.opsForValue().set("h", "hash");
		Thread.sleep(1000L);

		redisTemplate.delete("hkkkk");
	}

默认情况下，键空间事件通知是不启用的，因为虽然不太明智，但该功能会消耗一些CPU。可以使用redis.conf中的notify-keyspace-events或者使用CONFIG SET命令来开启通知

Redis新特性Stream

Stream 5.0版本开始的新结构“流”

针对的发布订阅的补充，作者借鉴了kafka，添加了stream流

使用场景：消费者生产者场景(类似MQ)

官方文档中描述stream这一块的内存

Stream是Redis 5.0版本引入的一个新的数据类型，它以更抽象的方式模拟日志数据结构，但日志仍然是完整的：就像一个日志文件，通常实现为以只附加模式打开的文件，Redis流主要是一个仅附加数据结构。至少从概念上来讲，因为Redis流是一种在内存表示的抽象数据类型，他们实现了更加强大的操作，以此来克服日志文件本身的限制。

Stream是Redis的数据类型中最复杂的，尽管数据类型本身非常简单，它实现了额外的非强制性的特性：提供了一组允许消费者以阻塞的方式等待生产者向Stream中发送的新消息，此外还有一个名为消费者组的概念。

消费者组最早是由名为Kafka（TM）的流行消息系统引入的。Redis用完全不同的术语重新实现了一个相似的概念，但目标是相同的：允许一组客户端相互配合来消费同一个Stream的不同部分的消息。

在官方文档中

整个消息添加的过程

XADD添加数据对应的 key stringname
value中存在 message:text id由时间+序号组成自动生成id
遍历消息大小：xrevrganer 由大到小 XRANG 由大到小
消费者 XDEL删除消息 value
消费者 XREAD从指定位置开始读取 XREAD 可阻塞读取可同时读取多个stream
由XGROUP创建分组group
消费者除了指定key名称分组名读取XREADGROUP XACK 不同消费者读取同组消息不会重复
没有ACK进入pending状态重新认领XCLAIM命令删除消息xtrim 命令查看监控 streamXinfo命令

通过命令的形式去操作

遍历和查看数据增加数据

包括查看信息就用xinfo就可以了

以及分组等。

// stream 流，5.0新特性，redisTemplate、jedis还没有支持,Redisson和Lettuce支持了
	// 我们使用springboot中默认的redis客户端Lettuce
	// 添加： XADD mystream * sensor-id 1234 temperature 19.8
	// 遍历： XRANGE mystream - + COUNT 2
	// 消费：XREAD COUNT 2 STREAMS mystream 0
	// 阻塞式消费： XREAD BLOCK 0 STREAMS mystream $
	// 创建消费者组： XGROUP CREATE mystream mygroup $
	// 分组消费： XREADGROUP GROUP mygroup Alice COUNT 1 STREAMS mystream >
	// 消费确认： XACK mystream mygroup 1526569495631-0
	// 查看未确认的消息： XPENDING mystream mygroup - + 10
	// 重新认领消费：XCLAIM mystream mygroup Alice 3600000 1526569498055-0
	// XINFO 查看stream信息，监控

总结

整篇文章主要对整个redis的使用，有了一个大的学习，包括各种数据结构，以及各种应用场景。也许在开发中用不了这么多数据结构，根据应用场景来选择不同的数据结构吧。

原文链接：https://blog.csdn.net/qq_33373609/article/details/120616368