Redis五种数据结构在JAVA中如何封装使用

目录

• 数据结构
• string字符串
• string字符串简介
• string字符串在Java中的封装
• list列表
• list列表简介
• 队列
• 栈
• list列表在Java中的封装
• hash(字典)
• hash字典简介
• hash字典在Java中的封装
• set(集合)
• set集合简介
• set集合在Java中的封装
• zset(有序列表)
• zset有序列表
• zset有序列表在Java中的封装

数据结构

Redis有五种基础数据结构，分别为：

1、string(字符串)

2、list(列表)

3、hash(字典)

4、set(集合)

5、zset(有序集合)

接下来我们就来具体看看每种数据结构的简介和常用指令，以及在JAVA中如何封装使用吧！

string字符串

string字符串简介

字符串的结构使用非常的广泛，常见的用途就是缓存用户信息。比如说博主的《杂货铺实战专栏》中的杂货铺项目，邮箱验证时生成的邮箱验证码等等。

我们将要存储的对象信息使用JSON序列化成字符串，然后将序列化后的字符串使用Redis进行缓存。在取存储信息的时候进行一次反序列化操作就可以了。

Redis的字符串与Java的字符串有所不同的就是，Java中的String是final类型的字符串，而Redis的字符串是动态字符串，是可以修改的字符串，内部实现结构类似于Java的ArrayList，采用预分配冗余空间来减少内存的频繁分配。

既Redis会分配比实际字符串大的capacity（空间），扩容的时候就扩容加倍现有的空间。但是字符串的最大长度为512MB。

一些普通的操作比如set、get、exists、del如下：

当然也可以通过mset、mget批量读写：

我们都知道，有些数据我们是不会让它长久存储在缓存里的，所以要设置对应的过期时间，可以通过expire、setex来设置，并且可以通过sexnx来判断key值是否存在不存在就创建：

当我们的value是一个整数的时候，还可以通过incr、decr、incrby、decrby进行增减操作，需要注意的是它的返回是介于signed long的最大值以及最小值之间的，一旦超出这个范围，就会报错：

string字符串在Java中的封装

（注：以下只列举string类型的工具类的完整写法，其他数据结构只列举部分写法）

在pom.xml引入依赖：

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

你可以在yml文件中配置，或者在properties文件中配置，挑选一个你认为看着舒服的配置上就好：

# yml文件配置
spring:
  redis:
    host: 127.0.0.1
    port: 6379
    password:
    jedis:
      pool:
        #连接池最大连接数（使用负值表示没有限制）
        max-active: 20
        #连接池最大阻塞等待时间（使用负值表示没有限制）
        max-wait: -1
        #连接池中的最大空闲连接
        max-idle: 20
        #连接池中的最小空闲连接
        min-idle: 2
    #连接超时时间（毫秒）
    timeout: 5000

# properties文件配置
#Redis服务器地址
spring.redis.host=127.0.0.1
#Redis服务器连接端口
spring.redis.port=6379
#Redis数据库索引（默认为0）
spring.redis.database=0
#连接池最大连接数（使用负值表示没有限制）
spring.redis.jedis.pool.max-active=50
#连接池最大阻塞等待时间（使用负值表示没有限制）
spring.redis.jedis.pool.max-wait=3000
#连接池中的最大空闲连接
spring.redis.jedis.pool.max-idle=20
#连接池中的最小空闲连接
spring.redis.jedis.pool.min-idle=2
#连接超时时间（毫秒）
spring.redis.timeout=5000

然后编写Redis的工具类：

package com.gantiexia.redis;

import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
import org.springframework.stereotype.Component;

import java.util.concurrent.TimeUnit;

/**
 * @author GanTieXia
 * @date 2021/11/21 18:07
 */

@Component
public class RedisUtils {

    /** 引入对应的依赖后注入即可*/
    @Autowired
    private RedisTemplate<String, String> redisTemplate;

    /**
     * 读取缓存
     *
     * @param key
     * @return
     */
    public String get(final String key) {
        return redisTemplate.opsForValue().get(key);
    }

    /**
     * 写入缓存
     */
    public boolean set(final String key, String value) {
        boolean result = false;
        try {
            redisTemplate.opsForValue().set(key, value);
            result = true;
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }
        return result;
    }

    /**
     * 带失效时间key
     *
     * @param key
     * @param value
     * @param timeOut
     * @param timeUnit
     * @return
     */
    public boolean setKeyTimeOut(final String key,String value,long timeOut,TimeUnit timeUnit){
        boolean result = false;
        try {
            redisTemplate.opsForValue().set(key, value, timeOut, timeUnit);
            result = true;
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }
        return result;
    }

    /**
     * 更新缓存
     */
    public boolean getAndSet(final String key, String value) {
        boolean result = false;
        try {
            redisTemplate.opsForValue().getAndSet(key, value);
            result = true;
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }
        return result;
    }

    /**
     * 删除缓存
     */
    public boolean delete(final String key) {
        boolean result = false;
        try {
            redisTemplate.delete(key);
            result = true;
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }
        return result;
    }
}

list列表

list列表简介

Redis的列表相当于Java语言中的LinkedList，但是它是链表，而不是数组。那么这就意味着它的插入和删除非常快，而索引定位却是比较慢的。

列表中的每个元素是使用双向指针连接起来的，支持向前遍历和向后遍历。当列表弹出最后一个元素时，该数据结构自动删除，内存被回收。

Redis的列表结构可以用来做异步队列使用。我们把需要延后处理的任务结构序列化成字符串，存入Redis列表，再启用另一个线程从列表中取得数据进行处理。

队列

众所周知，队列是先进先出的数据结构，可用于我们常听到的消息队列，可确保元素的访问顺序性。

栈

栈是一种先进后出的数据结果，跟我们常用的撤回是一个道理。

还可以通过lindex查找对应位置上的元素，lrange 0 -1（-1代表最后一个元素，-2代表倒数第二个元素）获取所有的元素，ltrim可以保留某个区间的元素，砍掉其他位置的元素。但是这些操作的时间复杂度为O(n)，所以一般都不推荐使用。

list列表在Java中的封装

（完整代码参考上文string的封装）

// 根据你的需要传入相应的参数
// set方法的主要语句
redisTemplate.opsForList(). ;  // .后面的方法根据你的应用场景写入

hash(字典)

hash字典简介

Redis的字典相当于JAVA语言里的HashMap，它是一个无需字典，内部存储了很多键值对。

而针对HashMap的概念模型，在博主的JAVA进阶篇——HashMap底层实现解析（一）一文中讲解得很清晰了。

不同的是，Redis的字典的值只能是字符串，并且他们的rehash也是不一样的。Java的HashMap在字典很大的时候，rehash是非常耗时的操作，得一次性全部rehash。而redis为了延续高性能，不产生堵塞，采用了渐进式的rehash策略。

渐进式rehash策略就是会在rehash的同时，保留新旧两个hash结构，查询时会同时查询两个hash结构，然后通过后续的定时任务以及hash操作指令中，将旧的hash结构转移到新的hash结构中，在最后一个hash元素搬移之后，旧hash结构删除，内存被回收。

hash的好处在哪呢，举个例子，当我们存储用户信息的时候，string是将整条信息直接序列化后存储，取出来以后还需要反序列化再获取我们想要的信息。使用hash则可以对用户结构中的每一个单一字段进行存储，比如我们要获取用户名的之后，就不用拿到一整条用户信息了，这样就可以节省网络流量。

但美中不足的是，hash结构的存储消耗要高于单个字符串。

接下来我们来看看操作：

hash字典在Java中的封装

（完整代码参考上文string的封装）

// 根据你的需要传入相应的参数
// set方法的主要语句
redisTemplate.opsForHash(). ;  // .后面的方法根据你的应用场景写入

set(集合)

set集合简介

Redis的集合相当于Java中的HashSet，内部的键值是无序的、唯一的，也就是在Java中我们所常用的使用Set去重。

Redis的集合内部相当于一个特殊的字典，字典中每一个key的键值value都是NULL，同其他数据结构一样，最后一个元素被移除时，数据结构删除，内存被回收。

接下来我们来看看操作指令：

set集合在Java中的封装

（完整代码参考上文string的封装）

// 根据你的需要传入相应的参数
// set方法的主要语句
redisTemplate.opsForSet(). ;  //.后面的方法根据你的应用场景写入

zset(有序列表)

zset有序列表

zset也是一个set，它保证了内部value的唯一性，并且给每一个value赋予一个score，代表value的排序权重。

zset可以用来干什么呢？比如粉丝列表，打开粉丝列表，value存储用户信息，score存储关注时间，粉丝列表就可以以关注时间排序展示…等等这里就不做过多的阐述了。

下面我们来看看操作：

zset有序列表在Java中的封装

（完整代码参考上文string的封装）

// 根据你的需要传入相应的参数
// set方法的主要语句
redisTemplate.opsForZSet(). ;  // .后面的方法根据你的应用场景写入

到此这篇关于Redis五种数据结构在JAVA中如何封装使用的文章就介绍到这了,更多相关Redis的内容请搜索我们以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持我们！