- 前言
- 一、Redis安装
- 二、Redis实现session共享测试例子
- 1.导入pom依赖
- 2.application.properties文件中配置
- 3.配置Session的maxInactiveIntervalInSeconds设置session失效时间
- 4.测试
- 三、Redis结合Session实现单点登录测试
- 1.测试代码
- 四、Redis/Linux下的命令
前言
Redis是一个高性能的 key-value 数据库。
Redis支持数据的持久化，可以将内存中的数据保存在磁盘中，重启的时候可以再次加载进行使用。
Redis不仅仅支持简单的key-value类型的数据，同时还提供list，set，zset，hash等数据结构的存储。
Redis支持数据的备份，即master-slave模式的数据备份。
一、Redis安装
参考：https://www.runoob.com/redis/redis-install.html
二、Redis实现session共享测试例子 1.导入pom依赖
org.springframework.boot
spring-boot-starter-data-redis
org.springframework.session
spring-session-data-redis
2.application.properties文件中配置
#数据库配置 spring.datasource.driverClassName =com.mysql.cj.jdbc.Driver spring.datasource.url = jdbc:mysql://localhost:3306/jx201005?useSSl=true&useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8 spring.datasource.username = name spring.datasource.password = 12 # Redis 配置 # Redis数据库索引（默认为0） spring.redis.database=0 # 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服务器连接密码（默认为空） spring.redis.password= # 连接池最大连接数（使用负值表示没有限制） spring.redis.lettuce.pool.max-active=200 # 连接池最大阻塞等待时间（使用负值表示没有限制） spring.redis.lettuce.pool.max-wait=-1 # 连接池中的最大空闲连接 spring.redis.lettuce.pool.max-idle=10 # 连接池中的最小空闲连接 spring.redis.lettuce.pool.min-idle=0 # 连接超时时间（毫秒） spring.redis.timeout=10003.配置Session的maxInactiveIntervalInSeconds设置session失效时间
@Configuration
@EnableRedisHttpSession(maxInactiveIntervalInSeconds = 60000 * 50)
public class SessionConfig {
}
4.测试
@RequestMapping("/setSes")
public Map setSession(HttpServletRequest request) {
Map map = new HashMap<>();
request.getSession().setAttribute("mesg", request.getRequestURL());
map.put("request", request.getRequestURL());
return map;
}
@GetMapping("/getSes")
public Object getSession(HttpServletRequest request) {
Map map = new HashMap<>();
map.put("sessionId", request.getSession().getId());
map.put("mesg", request.getSession().getAttribute("mesg"));
return map;
}
先访问8080端口，并设置session，后再获取session；
再访问9090端口，获取session，与8080端口返回的信息是否一样，一样的话，说明实现了session共享
三、Redis结合Session实现单点登录测试
避免用户在不同页面多次登录
1.测试代码 @RequestMapping("/login")
public String login(HttpServletRequest request, String stuacc, String stuidcard) {
String msg = "遗憾登录失败！";
List user = userService.studentLogin(stuacc, stuidcard);
if (user != null && user.get(0).getStuidcard().equals(stuidcard)) {
request.getSession().setAttribute("user", user);
msg = "恭喜登录成功!";
}
return msg;
}
@RequestMapping("/loginout")
public String loginout(HttpServletRequest request) {
request.getSession().removeAttribute("user");
return "退出登录成功!";
}
@RequestMapping("/index")
public String index(HttpServletRequest request) {
String msg = "index";
Object user = request.getSession().getAttribute("user");
if (user == null) {
msg = "您还未登录，请先登录！";
}
return msg;
}
测试连接：
http://localhost:9090/admin/index
http://localhost:9090/admin/loginout
http://localhost:8080/admin/index
http://localhost:8080/admin/loginout
http://localhost:8080/admin/login?stuacc=100001&stuidcard=350301199201010010
1、9090端口访问index页面，访问失败，此时未登录！
此时，8080端口访问index页面，访问失败，此时未登录！
2、9090端口登录成功后，访问index页面，访问成功
此时，8080访问index页面，访问成功！
3、8080端口退出登录后！
此时，9090端口再访问index，提示您还未登录，请先登录！
四、Redis/Linux下的命令
1.redis-key
redis -service 开启redis服务器
set key value 设置key值
get key 获取key
move key 移除key
keys * 查看所有的key
exists key 查看key是否存在（存在返回1，不存在返回0）
expire key 10 设置key过期时间
ttl key 查看key剩余时间
type key 查看key类型
2.sting类型
append key "kkkk" 追加字符串（返回字符串长度）（如果key不存在，就相当与设置key）
strlen key 获取字符串长度
i++模式：
set views 0 设置浏览量views为0
incr views 自增1
decr views 自减1
步长 i+=：
set views 0 设置浏览量views为0
incrby views 5 指定增加5
decrby views 5 指定减少5
range字符串范围：
getrange key 0 3 截取字符串[0,3]
getrange key 0 -1 获取全部字符串 和 get key 是一样的
getrange key 1 xxx 替换指定位置开始的字符串
setex key 30 "hello" 设置过期时间30，值为hello
setnx key “hello”如果key存在，创建失败返回0；如果key不存在，创建成功返回1（分布式锁中用到）
mset k1 v1 k2 v2 k3 v3 同时设置多个值
mget k1 v1 k2 v2 k3 v3 同时获取多个值
msetnx k1 v1 k4 v4 msetnx是一个原子性的 *** 作，要么一起成功，要么一起失败
mset user:1:name zsan user:1:age 15 设置一个对象的多个值，这是key的一个巧妙设计，user:{id}:{filed}
mget user:1:name user:1:age 获取一个对象的多个值
getset：先get然后再set
getset db redis 如果不存在值，则返回nil
getset db mm 如果存在值，返回原来的值，并设置新的值
Sting使用场景：
计数器
统计多单位的数量 比如id1的关注数
粉丝数
对象缓冲存储
3.list类型
lpush list one 将一个值或者多个值，插入到列表头部（最上面）（左）
lrange list 0 -1 查看list全部值
lrange list 0 1 查看【0，1】的值
lindex list 1 通过下标获取list中的某一个值
rpush list righr 将一个值或者多个值，插入到列表尾部（最底下）（右）
lpop list 移除最上面的值（第一个元素）
rpop list 移除最底下的值（最后一个元素）
llen list 返回列表的长度
lrem list 1 one 移除list集合中1个value为one，例如取关某人
ltrim mylist 1 2 通过下标截取指定的长度，这时list已被修改，只剩截取的元素
rpoplpush mylist otherlist 移除mylist集合里最后一个元素，添加到otherlist集合里
lset list 0 item 将列表中指定下标的值替换为另外一个值，更新 *** 作，如果值不存在则报错，如果值存在则更新当前下标的值
linsert mylist before/after a b 将某个具体的value插入到列中某个元素的前面或者后面
小结：
他实际上是一个链表，before Node after , left , right 都可以插入值如果key不存在，创建新的链表
如果key存在，新增内容
如果移除了所有值，空链表，也代表不存在!
在两边插入或者改动值，效率最高!中间元素，相对来说效率会低一点~
消息排队！消息队列( Lpush Rpop ) ，栈( Lpush Lpop )
4.set类型
sadd myset "hello" set集合中添加元素
smembers myset 查看指定set的所有值
sismember myset hello 判断某一个值是不是在set集合中（不存在返回0，存在返回1）
scard myset 获取set集合中元素个数
srem myset hello 移除set集合中的指定元素
spandmember myset 2 随机选出指定个数的元素
spandmember myset 随机选出一个元素
spop myset 随机删除set集合中一个元素
smove myset myset2 "aaa" 将myset集合中的值aaa，移动到另外一个myset2集合中
sdiff key 1 key2 差集
sinter key1 key2 交集（共通好友）
sunion key1 key2 并集（共通关注）
小结：
微博，A用户将所有关注的人放在一个set集合中!将它的粉丝也放在一个集合中!
共同关注，共同爱好，二度好友，推荐好友!(六度分割理论)
5.hash哈希
hset myhash field1 aaa set一个字段 key-value
hget myhash filed1 获取一个字段值
hmset myhash field1 hello field2 world set多个key-value
hmget myhash field1 field2 获取多个字段值
hgetall myhash 获取全部的数据
hdel myhash field1 删除hash指定key字段，对应的value也消失
hlen myhash 获取hash表的字段数量
hexists myhash field1 判断hash中指定字段是否存在
hkeys myhash 只获取所有的字段名
hvals myhash 只获取所有的值
hset myhash fidld3 5 指定增量
hincrby myhash field3 1 增1
hdecrby myhash field3 1 减1
hsetnx myhash field4 hello 如果值不存在则可以设置，如果值存在则不能设置
小结：
hash变更的数据user name age，尤其是是用户信息之类的，经常变动的信息! hash更适合于对象的存储，String更加适合字符串存储!
6.zset（有序集合）
zadd myset 1 one 添加一个值
zadd myset 2 two 3 three 添加多个值
zrange myset 0 -1
zrangebyscore salary -inf +inf 显示全部的用户，从小到大
zrevrange salary 0 -1 显示全部的用户，从大到小
zrangebyscore salsry -inf +inf withscores 显示全部的用户并附带工资
zrangebyscore salary -inf 2500 withscores 显示工资小于2500员工的升序排序
zrange salary 0 -1
zrange salary xiao 移除有序集合中的指定元素
zcard salary 获取有序集合中的个数
zcount myset 1 3 获取指定区间的成员数量
案例思路: set排序存储班级成绩表，工资表排序！普通消息，1、重要消息 2、带权重进行判断!
排行榜应用实现，取Top N测试!
7.geospatial 地理位置
geoadd china:city 106.50 29.53 chongqin 设置重庆的经纬度
geopos china:city chongqin 获取指定城市的经纬度
geopos china:city chongqin beijing 获取多个城市的经纬度
geodist china:city beijing chongqin km 查看北京到重庆的直线距离
georadius china:city 110 30 500 km 以 110,30 经纬度为中心，寻找500km内的人
georadius china:city 110 30 500 km withdist 显示到中间距离的位置
georadius china:city 110 30 500 km withcoord 显示其他人的定位信息
georadius china:city 110 30 500 km withdist withcoord count 1 筛选出指定的结果
georadius china:city beijing 1000 km 找出位于指定元素周围的其他元素！
geohash china:city beijing chongqin 将二维金纬度转换为一维的字符串，如果两个字符串越接近，那么则距离越近
zrange china:city 0 -1 查看所有china下的city
zrem china:city beijing 移除北京
8.hyperloglog 基数结构（基数：不重复的）
网页的UV(一个人访问一个网站多次，但是还是算作一个人!)
传统的方式，set 保存用户的id，然后就可以统计set 中的元素数量作为标准判断!
这个方式如果保存大量的用户id，就会比较麻烦!我们的目的是为了计数，而不是保存用户id ;
0.81%错误率!统计UV任务，可以忽略不计的!
Redis Hyperloglog 基数统计的算法
pfadd mykey a b c d e f 创建元素
pfcount mykey 统计mykey中元素的基数数量
pfmerge mykey3 mykey mykey2 合并mykey和mykey2=>在mykey3中
小结：
如果允许容错，一定使用Hyperloglog
如果不允许容错，就使用set或者自己的数据类型即可
9.bitmap 位存储
统计用户信息，活跃，不活跃!登录、未登录!打卡，365打卡!两个状态的，都可以使用Bitmaps !Bitmap位图，数据结构!都是 *** 作二进制位来进行记录，就只有0和1两个状态!
365天= 365 bit 1字节= 8bit46个字节左右!
记录周一到周天的打卡：
setbit sign 0 1 0表示周一，1表示已打卡
setbit sign 1 0 1表示周二，0表示未打卡
.......
查看某一天是否有打卡：
getbit sign 1
统计 *** 作，统计打卡的天数：统计这周的打卡记录，就可以看到是否有全勤！
bitcount sign
10.Redis事务
正常执行事务：
multi 开启事务
set k1 v1 命令入队
exec 执行事务
放弃事务：
multi 开启事务
set k1 v1 命令入队
discard 取消事务
get k4 事务队列中命令都不会被执行
欢迎分享，转载请注明来源：内存溢出
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