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redis介绍:
- Redis是一个开源的key-value存储系统。
- 和Memcached类似,它支持存储的value类型相对更多,包括string(字符串)、list(链表)、set(集合)、zset(sorted set --有序集合)和hash(哈希类型)。
- 这些数据类型都支持push/pop、add/remove及取交集并集和差集及更丰富的 *** 作,而且这些 *** 作都是原子性的。
- 在此基础上,Redis支持各种不同方式的排序。
- 与memcached一样,为了保证效率,数据都是缓存在内存中。
- 区别的是Redis会周期性的把更新的数据写入磁盘或者把修改 *** 作写入追加的记录文件。
并且在此基础上实现了master-slave(主从)同步。
2.Redis键(key)在redisz中一共有0-15个数据库,进入到redis之后默认是在第0号数据库
切换数据库,后面是数据的索引下标
select 1
设置key-value
set key value
keys *查看当前库所有key (匹配:keys *1)
keys *
keys k*
查看你的key是什么类型
type k1
删除指定的key数据
del k1
unlink key 根据value选择非阻塞删除
仅将keys从keyspace元数据中删除,真正的删除会在后续异步 *** 作。
unlink k3
为给定的key设置过期时间 已存在的key({key} [时间])
expire k1 20
查看还有多少秒过期 -1表示永不过期,-2表示已过期
ttl key
dbsize查看当前数据库的key的数量
flushdb清空当前库
flushall通杀全部库
3.redis字符串get
append
strlen
setnx
incr
将 key 中储存的数字值增1
只能对数字值 *** 作,如果为空,新增值为1
decr
将 key 中储存的数字值减1
只能对数字值 *** 作,如果为空,新增值为-1
incrby / decrby
127.0.0.1:6379> key *
(error) ERR unknown command `key`, with args beginning with: `*`,
127.0.0.1:6379> keys *
(empty array)
127.0.0.1:6379> set k1 v1
OK
127.0.0.1:6379> set k2 v2
OK
127.0.0.1:6379> set k3 v3
OK
127.0.0.1:6379> get k2
"v2"
127.0.0.1:6379> append k2 dfp02
(integer) 7
127.0.0.1:6379> get k2
"v2dfp02"
127.0.0.1:6379> strlen k2
(integer) 7
127.0.0.1:6379> setbx k1 v1CCC
(error) ERR unknown command `setbx`, with args beginning with: `k1`, `v1CCC`,
127.0.0.1:6379> set k1 v1ccc
OK
127.0.0.1:6379> get k1
"v1ccc"
127.0.0.1:6379> set kn 1999
OK
127.0.0.1:6379> incr kn
(integer) 2000
127.0.0.1:6379> get kn
"2000"
127.0.0.1:6379> decr kn
(integer) 1999
127.0.0.1:6379> get kn
"1999"
127.0.0.1:6379> incrby kn 1000
(integer) 2999
127.0.0.1:6379> get kn
"2999"
127.0.0.1:6379>
mset
同时设置一个或多个 key-value对
mget
同时获取一个或多个 value
msetnx
同时设置一个或多个 key-value 对,当且仅当所有给定 key 都不存在。
原子性,有一个失败则都失败
getrange
获得值的范围,类似java中的substring,前包,后包
setrange
用
(注意下面的演示,key不够长替换原字符串长度的内容,足够长则覆盖<起始位置>到末尾的长度)
setex
设置键值的同时,设置过期时间,单位秒。
getset
以新换旧,设置了新值同时获得旧值。
127.0.0.1:6379> keys *
1) "k1"
2) "kn"
3) "k3"
4) "k2"
127.0.0.1:6379> flushdb
OK
127.0.0.1:6379> keys *
(empty array)
127.0.0.1:6379> mset k1 v1 k2 v2 k3 v3
OK
127.0.0.1:6379> keys *
1) "k1"
2) "k3"
3) "k2"
127.0.0.1:6379> mget k1 k2 k3
1) "v1"
2) "v2"
3) "v3"
127.0.0.1:6379> msetnx k1 v1 k11 v11 k12 v12
(integer) 0
127.0.0.1:6379> keys *
1) "k1"
2) "k3"
3) "k2"
127.0.0.1:6379> msetnx k13 v13 k11 v11 k12 v12
(integer) 1
127.0.0.1:6379> keys *
1) "k11"
2) "k2"
3) "k1"
4) "k13"
5) "k12"
6) "k3"
127.0.0.1:6379> set name hellodfp
OK
127.0.0.1:6379> getrange name 0 3
127.0.0.1:6379> set name hellodfp
OK
127.0.0.1:6379> setrange name1 0 hellodfp
(integer) 8
127.0.0.1:6379> get name1
"hellodfp"
127.0.0.1:6379> setrange name1 4 hellodfp
(integer) 12
127.0.0.1:6379> get name1
"hellhellodfp"
127.0.0.1:6379> setrange name 4 love
(integer) 8
127.0.0.1:6379> get name
"helllove"
127.0.0.1:6379> set name3 dfp456789
OK
127.0.0.1:6379> setrange name3 4 1
(integer) 9
127.0.0.1:6379> get name3
"dfp416789"
127.0.0.1:6379> setrange name3 5 11111
(integer) 10
127.0.0.1:6379> get name3
"dfp4111111"
127.0.0.1:6379>
127.0.0.1:6379> setex kk 20 kkttl
OK
127.0.0.1:6379> ttl kk
(integer) 18
127.0.0.1:6379> ttl kk
(integer) 17
127.0.0.1:6379>
127.0.0.1:6379> get k1
"v1"
127.0.0.1:6379> getset k1 newk1v1
"v1"
127.0.0.1:6379> get k1
"newk1v1"
127.0.0.1:6379>
4.Redis列表(List)
概念:
单键多值
Redis 列表是简单的字符串列表,按照插入顺序排序。你可以添加一个元素到列表的头部(左边)或者尾部(右边)。
它的底层实际是个双向链表,对两端的 *** 作性能很高,通过索引下标的 *** 作中间的节点性能会较差。
命令:
lpush/rpush
lpop/rpop
rpoplpush
lrange
按照索引下标获得元素(从左到右)
lrange mylist 0 -1 0左边第一个,-1右边第一个,(0-1表示获取所有)
lindex
llen
linsert
lrem
lset
127.0.0.1:6379> lpush k1 v1 v2 v3 v4
(integer) 4
127.0.0.1:6379> lrange k1 0 -1
1) "v4"
2) "v3"
3) "v2"
4) "v1"
127.0.0.1:6379> lrange k1 0 -1
1) "v4"
2) "v3"
3) "v2"
4) "v1"
127.0.0.1:6379> lindex k1 1
"v3"
127.0.0.1:6379> llen k1
(integer) 4
127.0.0.1:6379> lpop k1
"v4"
127.0.0.1:6379> lrange k1 0 -1
1) "v3"
2) "v2"
3) "v1"
127.0.0.1:6379> rpop k1
"v1"
127.0.0.1:6379> lrange k1 0 -1
1) "v3"
2) "v2"
127.0.0.1:6379> lpush k2 wyt dfp wp zsr
(integer) 4
127.0.0.1:6379> lrange k2 0 -1
1) "zsr"
2) "wp"
3) "dfp"
4) "wyt"
127.0.0.1:6379> rpoplpush k1 k2
"v2"
127.0.0.1:6379> lrange k21 0 -1
(empty array)
127.0.0.1:6379> lrange k1 0 -1
1) "v3"
127.0.0.1:6379> lrange k2 0 -1
1) "v2"
2) "zsr"
3) "wp"
4) "dfp"
5) "wyt"
127.0.0.1:6379>
127.0.0.1:6379> lset k2 0 myname
OK
127.0.0.1:6379> lrange k2 0 -1
1) "myname"
2) "zsr"
3) "wp"
4) "dfp"
5) "wyt"
127.0.0.1:6379> linsert k2 before zsr zsr2
(integer) 6
127.0.0.1:6379> lrange k2 0 -1
1) "myname"
2) "zsr2"
3) "zsr"
4) "wp"
5) "dfp"
6) "wyt"
127.0.0.1:6379> linsert k2 after zsr zsr3
(integer) 7
127.0.0.1:6379> lrange k2 0 -1
1) "myname"
2) "zsr2"
3) "zsr"
4) "zsr3"
5) "wp"
6) "dfp"
7) "wyt"
127.0.0.1:6379> lrem k2 4
(error) ERR wrong number of arguments for 'lrem' command
127.0.0.1:6379> lrem k2 4 zsr*
(integer) 0
127.0.0.1:6379> lrange k2 0 -1
1) "myname"
2) "zsr2"
3) "zsr"
4) "zsr3"
5) "wp"
6) "dfp"
7) "wyt"
127.0.0.1:6379> lrem k2 4 zsr
(integer) 1
127.0.0.1:6379> lrange k2 0 -1
1) "myname"
2) "zsr2"
3) "zsr3"
4) "wp"
5) "dfp"
6) "wyt"
5.Redis集合(Set)
简介
Redis set对外提供的功能与list类似是一个列表的功能,特殊之处在于set是可以自动排重的,当你需要存储一个列表数据,又不希望出现重复数据时,set是一个很好的选择,并且set提供了判断某个成员是否在一个set集合内的重要接口,这个也是list所不能提供的。
Redis的Set是string类型的无序集合。它底层其实是一个value为null的hash表,所以添加,删除,查找的复杂度都是O(1)。
一个算法,随着数据的增加,执行时间的长短,如果是O(1),数据增加,查找数据的时间不变
常用命令
sadd
将一个或多个 member 元素加入到集合 key 中,已经存在的 member 元素将被忽略
smembers
sismember
scard
srem
spop
srandmember
smove value把集合中一个值从一个集合移动到另一个集合
sinter
sunion
sdiff
127.0.0.1:6379> sadd ka v1 v2 v3 v4 v4 v5
(integer) 5
127.0.0.1:6379> smembers ka
1) "v4"
2) "v3"
3) "v2"
4) "v1"
5) "v5"
127.0.0.1:6379> sismember ka v6
(integer) 0
127.0.0.1:6379> sismember ka v5
(integer) 1
127.0.0.1:6379> sadd kb v1 v2 v3 v4 v5
(integer) 5
127.0.0.1:6379> smembers kb
1) "v1"
2) "v4"
3) "v3"
4) "v2"
5) "v5"
127.0.0.1:6379> scard ka
(integer) 5
127.0.0.1:6379> srem ka v1
(integer) 1
127.0.0.1:6379> scard ka
(integer) 4
127.0.0.1:6379> smembers ka
1) "v2"
2) "v3"
3) "v5"
4) "v4"
127.0.0.1:6379>
127.0.0.1:6379> spop ka
"v5"
127.0.0.1:6379> smembers ka
1) "v2"
2) "v3"
3) "v4"
127.0.0.1:6379> srandmember kb 4
1) "v1"
2) "v2"
3) "v3"
4) "v4"
127.0.0.1:6379> srandmember kb 4
1) "v1"
2) "v2"
3) "v3"
4) "v4"
127.0.0.1:6379> srandmember kb 4
1) "v1"
2) "v2"
3) "v3"
4) "v5"
127.0.0.1:6379> smembers ka
1) "v2"
2) "v3"
3) "v4"
127.0.0.1:6379> smembers kb
1) "v1"
2) "v4"
3) "v3"
4) "v2"
5) "v5"
127.0.0.1:6379> smove ka kb v2
(integer) 1
127.0.0.1:6379> smembers ka
1) "v3"
2) "v4"
127.0.0.1:6379> smembers kb
1) "v4"
2) "v3"
3) "v2"
4) "v1"
5) "v5"
127.0.0.1:6379> smove kb ka v1
(integer) 1
127.0.0.1:6379> smembers ka
1) "v1"
2) "v3"
3) "v4"
127.0.0.1:6379> smembers kb
1) "v2"
2) "v3"
3) "v5"
4) "v4"
127.0.0.1:6379> sinter ka kb
1) "v3"
2) "v4"
127.0.0.1:6379> sdiff ka kb
1) "v1"
127.0.0.1:6379> sdiff kb ka
1) "v5"
2) "v2"
127.0.0.1:6379>
6.Redis哈希(Hash)
简介
Redis hash 是一个键值对集合。
Redis hash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。
类似Java里面的Map
用户ID为查找的key,存储的value用户对象包含姓名,年龄,生日等信息,如果用普通的key/value结构来存储。
常用命令
hset
hget
hmset
hexists
hkeys
hvals
hincrby
hsetnx
127.0.0.1:6379> hset user1 id 1 name dfp age 22
(integer) 3
127.0.0.1:6379> hkeys user1
1) "id"
2) "name"
3) "age"
127.0.0.1:6379> havls user1
(error) ERR unknown command `havls`, with args beginning with: `user1`,
127.0.0.1:6379> hvals user1
1) "1"
2) "dfp"
3) "22"
127.0.0.1:6379> hget user1 name
"dfp"
127.0.0.1:6379> hmset user2 id 2 name dfp2 age 33 user3 id 3 name dfp3 age 44
(error) ERR wrong number of arguments for 'hmset' command
127.0.0.1:6379> hmset user2 id 2 name dfp2 age 33 user3
(error) ERR wrong number of arguments for 'hmset' command
127.0.0.1:6379> hmset user2 id 2 name dfp2 age 2
OK
127.0.0.1:6379> hmset user2 id 2 name dfp2 age 2 user3 id 3 name 333 age 13
(error) ERR wrong number of arguments for 'hmset' command
127.0.0.1:6379> hkeys user2
1) "id"
2) "name"
3) "age"
127.0.0.1:6379> hvals user2
1) "2"
2) "dfp2"
3) "2"
127.0.0.1:6379> hexists user1 name
(integer) 1
127.0.0.1:6379> hexists user1 wx
(integer) 0
127.0.0.1:6379> hsetnx user1 school zsdx
(integer) 1
127.0.0.1:6379> hkeys user1
1) "id"
2) "name"
3) "age"
4) "school"
127.0.0.1:6379>
127.0.0.1:6379> hincrby user1 age 2
(integer) 24
127.0.0.1:6379> hkeys user1
1) "id"
2) "name"
3) "age"
4) "school"
127.0.0.1:6379> hvals user1
1) "1"
2) "dfp"
3) "24"
4) "zsdx"
127.0.0.1:6379>
7.Redis有序集合Zset(sorted set)
简介
Redis有序集合zset与普通集合set非常相似,是一个没有重复元素的字符串集合。
不同之处是有序集合的每个成员都关联了一个评分(score),这个评分(score)被用来按照从最低分到最高分的方式排序集合中的成员。集合的成员是唯一的,但是评分可以是重复了 。
因为元素是有序的, 所以你也可以很快的根据评分(score)或者次序(position)来获取一个范围的元素。
访问有序集合的中间元素也是非常快的,因此你能够使用有序集合作为一个没有重复成员的智能列表。
常用命令
zadd
将一个或多个 member 元素及其 score 值加入到有序集 key 当中。
zrange
返回有序集 key 中,下标在
带WITHSCORES,可以让分数一起和值返回到结果集。
zrangebyscore key minmax [withscores] [limit offset count]
返回有序集 key 中,所有 score 值介于 min 和 max 之间(包括等于 min 或 max )的成员。有序集成员按 score 值递增(从小到大)次序排列。
zrevrangebyscore key maxmin [withscores] [limit offset count]
同上,改为从大到小排列。
zincrby
zrem
zcount
zrank
127.0.0.1:6379> zadd salary 16000 dfp 6666 zsr 9800 wyt 8000 pzj 8000 lzx
(integer) 5
127.0.0.1:6379> zrange salary 5000 20000
(empty array)
127.0.0.1:6379> zrange salary 0 -1
1) "zsr"
2) "lzx"
3) "pzj"
4) "wyt"
5) "dfp"
127.0.0.1:6379> zrange salary 0 -1 withscores
1) "zsr"
2) "6666"
3) "lzx"
4) "8000"
5) "pzj"
6) "8000"
7) "wyt"
8) "9800"
9) "dfp"
10) "16000"
127.0.0.1:6379> zrange salary 3 4
1) "wyt"
2) "dfp"
127.0.0.1:6379> zrangebyscore salary 6000 20000
1) "zsr"
2) "lzx"
3) "pzj"
4) "wyt"
5) "dfp"
127.0.0.1:6379> zrangebyscore salary 6000 20000 withscores
1) "zsr"
2) "6666"
3) "lzx"
4) "8000"
5) "pzj"
6) "8000"
7) "wyt"
8) "9800"
9) "dfp"
10) "16000"
127.0.0.1:6379> zrangebyscore salary 6000 20000 withscores
1) "zsr"
2) "6666"
3) "lzx"
4) "8000"
5) "pzj"
6) "8000"
7) "wyt"
8) "9800"
9) "dfp"
10) "16000"
127.0.0.1:6379> zincrby salary 3000 dfb
"3000"
127.0.0.1:6379> zrangebyscore salary 6000 20000 withscores
1) "zsr"
2) "6666"
3) "lzx"
4) "8000"
5) "pzj"
6) "8000"
7) "wyt"
8) "9800"
9) "dfp"
10) "16000"
127.0.0.1:6379> zrank salary 8000
(nil)
127.0.0.1:6379> zrank salary 16000
(nil)
127.0.0.1:6379> zrank salary dfp
(integer) 5
127.0.0.1:6379> zincrby salary 3000 dfp
"19000"
127.0.0.1:6379> zcount salary 8000 20000
(integer) 4
127.0.0.1:6379> zrem salary wyt
(integer) 1
127.0.0.1:6379> zrange 0 -1
(error) ERR wrong number of arguments for 'zrange' command
127.0.0.1:6379> zrange salary 0 -1
1) "dfb"
2) "zsr"
3) "lzx"
4) "pzj"
5) "dfp"
127.0.0.1:6379>
8.发布订阅命令行实现
- 打开一个客户端订阅channel1
SUBSCRIBE channel1
2、打开另一个客户端,给channel1发布消息hello
publish channel1 hello
返回的1是订阅者数量
3、打开第一个客户端可以p看到发送的消息
注:发布的消息没有持久化,如果在订阅的客户端收不到hello,只能收到订阅后发布的消息
9.Bitmaps简介
现代计算机用二进制(位) 作为信息的基础单位, 1个字节等于8位, 例如“abc”字符串是由3个字节组成, 但实际在计算机存储时将其用二进制表示, “abc”分别对应的ASCII码分别是97、 98、 99, 对应的二进制分别是01100001、 01100010和01100011,如下图
合理地使用 *** 作位能够有效地提高内存使用率和开发效率。
Redis提供了Bitmaps这个“数据类型”可以实现对位的 *** 作:
- Bitmaps本身不是一种数据类型, 实际上它就是字符串(key-value) , 但是它可以对字符串的位进行 *** 作。
- Bitmaps单独提供了一套命令, 所以在Redis中使用Bitmaps和使用字符串的方法不太相同。 可以把Bitmaps想象成一个以位为单位的数组, 数组的每个单元只能存储0和1, 数组的下标在Bitmaps中叫做偏移量。
命令
1、setbit
(1)格式
setbit
*offset:偏移量从0开始
(2)实例
每个独立用户是否访问过网站存放在Bitmaps中, 将访问的用户记做1, 没有访问的用户记做0, 用偏移量作为用户的id。
设置键的第offset个位的值(从0算起) , 假设现在有20个用户,userid=1, 6, 11, 15, 19的用户对网站进行了访问, 那么当前Bitmaps初始化结果如图
unique:users:20201106代表2020-11-06这天的独立访问用户的Bitmaps
注:
很多应用的用户id以一个指定数字(例如10000) 开头, 直接将用户id和Bitmaps的偏移量对应势必会造成一定的浪费, 通常的做法是每次做setbit *** 作时将用户id减去这个指定数字。
在第一次初始化Bitmaps时, 假如偏移量非常大, 那么整个初始化过程执行会比较慢, 可能会造成Redis的阻塞。
2、getbit
(1)格式
getbit
获取键的第offset位的值(从0开始算)
(2)实例
获取id=8的用户是否在2020-11-06这天访问过, 返回0说明没有访问过:
注:因为100根本不存在,所以也是返回0
3、bitcount
统计字符串被设置为1的bit数。一般情况下,给定的整个字符串都会被进行计数,通过指定额外的 start 或 end 参数,可以让计数只在特定的位上进行。start 和 end 参数的设置,都可以使用负数值:比如 -1 表示最后一个位,而 -2 表示倒数第二个位,start、end 是指bit组的字节的下标数,二者皆包含。
(1)格式
bitcount
(2)实例
计算2022-11-06这天的独立访问用户数量
start和end代表起始和结束字节数, 下面 *** 作计算用户id在第1个字节到第3个字节之间的独立访问用户数, 对应的用户id是11, 15, 19。
10.HyperLogLog- 简介
在工作当中,我们经常会遇到与统计相关的功能需求,比如统计网站PV(PageView页面访问量),可以使用Redis的incr、incrby轻松实现。
但像UV(UniqueVisitor,独立访客)、独立IP数、搜索记录数等需要去重和计数的问题如何解决?这种求集合中不重复元素个数的问题称为基数问题。
解决基数问题有很多种方案:
(1)数据存储在MySQL表中,使用distinct count计算不重复个数
(2)使用Redis提供的hash、set、bitmaps等数据结构来处理
以上的方案结果精确,但随着数据不断增加,导致占用空间越来越大,对于非常大的数据集是不切实际的。
能否能够降低一定的精度来平衡存储空间?Redis推出了HyperLogLog
Redis HyperLogLog 是用来做基数统计的算法,HyperLogLog 的优点是,在输入元素的数量或者体积非常非常大时,计算基数所需的空间总是固定的、并且是很小的。
在 Redis 里面,每个 HyperLogLog 键只需要花费 12 KB 内存,就可以计算接近 2^64 个不同元素的基数。这和计算基数时,元素越多耗费内存就越多的集合形成鲜明对比。
但是,因为 HyperLogLog 只会根据输入元素来计算基数,而不会储存输入元素本身,所以 HyperLogLog 不能像集合那样,返回输入的各个元素。
什么是基数?
比如数据集 {1, 3, 5, 7, 5, 7, 8}, 那么这个数据集的基数集为 {1, 3, 5 ,7, 8}, 基数(不重复元素)为5。 基数估计就是在误差可接受的范围内,快速计算基数。
- 命令
1、pfadd
(1)格式
pfadd
将所有元素添加到指定HyperLogLog数据结构中。如果执行命令后HLL估计的近似基数发生变化,则返回1,否则返回0。
127.0.0.1:6379> pfadd k1 c++
(integer) 1
127.0.0.1:6379> pfadd k1 c
(integer) 1
127.0.0.1:6379> pfadd k1 java
(integer) 1
127.0.0.1:6379> pfadd k1 python
(integer) 1
127.0.0.1:6379> pfadd k1 c
(integer) 0
127.0.0.1:6379>
2、pfcount
(1)格式
pfcount
127.0.0.1:6379> pfcount k1
(integer) 4
127.0.0.1:6379>
3、pfmerge
(1)格式
pfmerge
127.0.0.1:6379> pfadd k2 mysql redis java
(integer) 1
127.0.0.1:6379> pfcount k2
(integer) 3
127.0.0.1:6379> pfmerge k3 k1 k2
OK
127.0.0.1:6379> pfcount k3
(integer) 6
127.0.0.1:6379>
11.Geospatial
- 简介
Redis 3.2 中增加了对GEO类型的支持。GEO,Geographic,地理信息的缩写。该类型,就是元素的2维坐标,在地图上就是经纬度。redis基于该类型,提供了经纬度设置,查询,范围查询,距离查询,经纬度Hash等常见 *** 作。
- 命令
1、geoadd
(1)格式
geoadd
127.0.0.1:6379> geoadd china:city 121.47 31.23 shanghai
(integer) 1
127.0.0.1:6379> geoadd china:city 106.50 29.53 chongqing 114.05 22.52 shenzhen 116.38 39.90 beijing
(integer) 3
127.0.0.1:6379>
两极无法直接添加,一般会下载城市数据,直接通过 Java 程序一次性导入。
有效的经度从 -180 度到 180 度。有效的纬度从 -85.05112878 度到 85.05112878 度。
当坐标位置超出指定范围时,该命令将会返回一个错误。
已经添加的数据,是无法再次往里面添加的。
2、geopos
(1)格式
geopos
127.0.0.1:6379> geopos china:city shanghai
1) 1) "121.47000163793563843"
2) "31.22999903975783553"
127.0.0.1:6379>
3、geodist
(1)格式
geodist
获取两个位置之间的直线距离
127.0.0.1:6379> geodist china:city beijing shanghai m
"1068153.5181"
127.0.0.1:6379>
单位:
m 表示单位为米[默认值]。
km 表示单位为千米。
mi 表示单位为英里。
ft 表示单位为英尺。
如果用户没有显式地指定单位参数, 那么 GEODIST 默认使用米作为单位
4、georadius
(1)格式
georadius
127.0.0.1:6379> georadius china:city 110 30 1000 km
1) "chongqing"
2) "shenzhen"
127.0.0.1:6379>
12.Redis_Jedis 整合 *** 作
禁用Linux的防火墙:Linux(CentOS7)里执行命令
systemctl stop/disable firewalld.service
redis.conf中注释掉bind 127.0.0.1 ,然后 protected-mode no
Jedis常用 *** 作
springboot工程或者普通的maven工程都可以在测试类下进行测试
12.1 key *** 作
@Test
void Key (){
Jedis jedis=new Jedis("192.168.1.111",6379);
jedis.auth("123456"); //redis连接密码,如果没有可以省略
jedis.set("k1","v1");
jedis.set("name","new dfp");
Setkeys=jedis.keys("*");
for (String key:keys) {
System.out.println(key);
}
System.out.println(jedis.exists("k1"));
System.out.println(jedis.ttl("name"));
System.out.println(jedis.get("name"));
}
结果
12.2 string *** 作 @Test
void string(){
Jedis jedis=new Jedis("192.168.1.111",6379);
jedis.auth("123456"); //redis连接密码,如果没有可以省略
// jedis.mset("str1","v1","str2","v2","str3","v3");
// System.out.println(jedis.mget("str1","str2","str3"));
jedis.setex("dfp",20,"过期ttl");
System.out.println("过期的"+jedis.ttl("dfp"));
jedis.close();
}
12.3 set *** 作
@Test
void set(){
Jedis jedis=new Jedis("192.168.1.111",6379);
jedis.auth("123456"); //redis连接密码,如果没有可以省略
// jedis.sadd("order","phone");
// jedis.sadd("order","xx");
// jedis.sadd("order","app");
// jedis.sadd("order","air");
// jedis.sadd("order","snake");
Set smembers = jedis.smembers("order");
for(String order:smembers){
System.out.println("有:"+order);
}
// jedis.srem("order", "order");
System.out.println("个数:"+jedis.scard("order"));
System.out.println("随机吐出"+jedis.spop("order"));
System.out.println("吐出后个数:"+jedis.scard("order"));
jedis.close();
}
12.4 list *** 作
void list(){
Jedis jedis=new Jedis("192.168.1.111",6379);
jedis.auth("123456"); //redis连接密码,如果没有可以省略
jedis.lpush("listType","dfp","wyt","zsr","wp","cccc");
System.out.println("打印第4个:"+jedis.lindex("listType",4));
System.out.println("打印长度:"+jedis.llen("listType"));
jedis.close();
}
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