一、redis简单应用

其实在写这个redis专题时我想了很久，我觉得redis没什么好说的，因为现在是个人都会用redis，但是我在写netty专题时发现，netty里面很多东西和概念有很多跟redis的很多应用和底层很相似和可以借鉴的地方，所以后来想想，还是写个专题来简单聊聊。按照我以前的习惯在写应用前我是要写一篇中间件的安装，但redis的安装这次不写了，因为安装过于简单，但是看这专题的朋友记得，我后面所写的所有内容是基于redis6版本的基础上进行写的。如果看过官网的朋友可以知道，redis6和以往版本最大的区别在于他引入了多线程IO,对于6以前的单线程redis来说，性能瓶颈主要在于网络的 IO 消耗, 所以新版本优化主要有两个方向:

提高网络 IO 性能，典型的实现像使用 DPDK 来替代内核网络栈的方式
使用多线程充分利用多核，典型的实现像 Memcached

协议栈优化的这种方式跟 Redis 关系不大，多线程特性在社区也被反复提了很久后终于在 Redis 6 加入多线程，Salvatore 在自己的博客 An update about Redis developments in 2019 也有简单的说明。但跟 Memcached 这种从 IO 处理到数据访问多线程的实现模式有些差异。Redis 的多线程部分只是用来处理网络数据的读写和协议解析，执行命令仍然是单线程。之所以这么设计是不想因为多线程而变得复杂，需要去控制 key、lua（一种轻量级脚本语言）、事务，LPUSH/LPOP（redis语法：将一个或多个值插入到列表头部（左边）、移出并获取列表的第一个元素(左边)）等等的并发问题。整体的设计大体如下:

官网：https://spring.io/projects/spring-data-redis

具体底层实现我会在后面篇幅会写，这里就不过多说明，下面就将springboot项目集成redis作一个简单的过程演示。

引入pom文件

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

修改application.yml文件

spring:
  redis:
    # redis数据库索引(默认为0)，我们使用索引为3的数据库，避免和其他数据库冲突
    database: 0
    host: 192.168.0.23
    port: 6379
    password: 123456
    # redis连接超时时间（单位毫秒）
    timeout: 0
    # redis连接池配置
    jedis:
      pool:
        # 最大可用连接数（默认为8，负数表示无限）
        max-active: -1
        # 最大空闲连接数（默认为8，负数表示无限）
        max-idle: 2000
        # 最小空闲连接数（默认为0，该值只有为正数才有用）
        min-idle: 1
        # 从连接池中获取连接最大等待时间（默认为-1，单位为毫秒，负数表示无限）
        max-wait: -1
        # 配置空闲连接回收间隔时间,min-idle才会生效,否则不生效
        time-between-eviction-runs: 5000

RedisTemplate

@SpringBootTest
class SpringRedisApplicationTests {
 
    // 注入 RedisTemplate
    @Autowired
    private RedisTemplate redisTemplate;
 
    // String 类型
    @Test
    void testString () {
        redisTemplate.opsForValue().set("name", "ljx");
        Object name = redisTemplate.opsForValue().get("name");
        System.out.println(name);
    }
 
    // Hash 类型
    @Test
    public void testHash () {
        redisTemplate.opsForHash().put("user1", "name", "clarence");
        redisTemplate.opsForHash().put("user1", "age", "25");
        Map map = redisTemplate.opsForHash().entries("user1");
        System.out.println(map);
    }
 
    // List 类型
    @Test
    public void testList () {
        redisTemplate.opsForList().leftPushAll("names", "xiaobai", "xiaohei", "xiaolan");
        List<String> names = redisTemplate.opsForList().range("names", 0, 3);
        System.out.println(names);
    }
 
    // Set 类型
    @Test
    public void testSet () {
        redisTemplate.opsForSet().add("set", "a", "b", "c");
        Set<String> set = redisTemplate.opsForSet().members("set");
        System.out.println(set);
    }
 
    // SortedSet 类型
    @Test
    public void testSortedSet () {
        redisTemplate.opsForZSet().add("class", "xiaobai", 90);
        Set aClass = redisTemplate.opsForZSet().rangeByScore("class", 90, 100);
        System.out.println(aClass);
        Set<ZSetOperations.TypedTuple<String>> set = new HashSet<> ();
        set.add(new DefaultTypedTuple<> ("xiaohei", 88.0));
        set.add(new DefaultTypedTuple<>("xiaohui", 94.0));
        set.add(new DefaultTypedTuple<>("xiaolan", 84.0));
        set.add(new DefaultTypedTuple<>("xiaolv", 82.0));
        set.add(new DefaultTypedTuple<>("xiaohong", 99.0));
        redisTemplate.opsForZSet().add("class", set);
        Set aClass1 = redisTemplate.opsForZSet().range("class", 0, 6);
        System.out.println(aClass1);
    }
 
}

二、序列化

1、默认是 JdkSerializationRedisSerializer

RedisTemplate 可以接收任意 Object 作为值写入 Redis，不过在写入前会把 Object 序列化为字节形式，默认是采用 JDK 序列化，上面的 demo 运行后得到的结果如下：

缺点：可读性差；内存占用较大

2.1、添加配置文件，使用 String 序列化、Json 序列化

Redis 配置文件

@Configuration
public class RedisConfig {
 
    @Bean
    public RedisTemplate<String, Object> redisTemplate(RedisConnectionFactory connectionFactory) {
        // 创建 RedisTemplate 对象
        RedisTemplate<String, Object> redisTemplate = new RedisTemplate<>();
        // 设置连接工厂
        redisTemplate.setConnectionFactory(connectionFactory);
        // 设置 Key 的序列化 - String 序列化 RedisSerializer.string() => StringRedisSerializer.UTF_8
        redisTemplate.setKeySerializer( RedisSerializer.string());
        redisTemplate.setHashKeySerializer(RedisSerializer.string());
        // 设置 Value 的序列化 - JSON 序列化 RedisSerializer.json() => GenericJackson2JsonRedisSerializer
        redisTemplate.setValueSerializer(RedisSerializer.json());
        redisTemplate.setHashValueSerializer(RedisSerializer.json());
        // 返回
        return redisTemplate;
    }
}

引入 Jackson 依赖

        <!--Jackson依赖-->
        <dependency>
            <groupId>com.fasterxml.jackson.core</groupId>
            <artifactId>jackson-databind</artifactId>
            <version>2.11.4</version>
        </dependency>

添加 User 实体类

@Data
@NoArgsConstructor
@AllArgsConstructor
public class User {
    private String name;
    private Integer age;
}

案例

@SpringBootTest
public class RedisDemoApplicationTest2 {
 
    // 注入 RedisTemplate
    @Autowired
    private RedisTemplate<String, Object> redisTemplate;
 
    @Test
    void testString() {
        redisTemplate.opsForValue().set("name", "小白");
        Object name = redisTemplate.opsForValue().get("name");
        System.out.println(name);
    }
 
    @Test
    void testSaveUser() {
        redisTemplate.opsForValue().set("user", new User("小白", 23));
        User user = (User) redisTemplate.opsForValue().get("user");
        System.out.println(user);
    }
}

运行结果

StringRedisTemplate

从上述 Demo 的运行结果可以看到，为了在反序列化时知道对象的类型，Json 序列化会将类的 class 类型写入 json 结果中存入 Redis，会带来额外的内存开销
为了节省内存空间，我们并不会使用 json 序列化器来处理 value，而是统一使用 String 序列化器，要求只能存储 String 类型的 key 和 value。当需要存储 Java 对象时，手动完成对象的序列化和反序列化
spring 提供了一个 StringRedisTemplate 类，其 key 和 value 的序列化方式默认为 String 方式

引入 fastjson 依赖

<!--fastjson依赖-->
<dependency>
    <groupId>com.alibaba</groupId>
    <artifactId>fastjson</artifactId>
    <version>1.2.62</version>
</dependency>

案例

@SpringBootTest
public class RedisDemoApplicationTest2 {
 
    // 注入 RedisTemplate
    @Autowired
    private RedisTemplate<String, Object> redisTemplate;
 
    @Test
    void testString() {
        redisTemplate.opsForValue().set("name", "小白");
        Object name = redisTemplate.opsForValue().get("name");
        System.out.println(name);
    }
 
    @Test
    void testSaveUser() {
        redisTemplate.opsForValue().set("user", new User("小白", 23));
        User user = (User) redisTemplate.opsForValue().get("user");
        System.out.println(user);
    }
}

三、redis的请求通信协议

上面简单的演示了下redis的操作，接下来首先详细了解一下Redis Serialization Protocol(Redis序列化协议)，这个是Redis提供的一种，客户端和Redis服务端通信传输的编码协议，服务端收到后，会基于这个约定编码进行解码。首先打开Wireshark工具，对VMnet8这个网络进行抓包（没有这工具可以自己下个），先在连接工具加一个假数据

打开Wireshark工具，对VMnet8这个网络进行抓包
增加过滤条件
```
ip.dst_host==ip and tcp.port in {6379}
```

使用RDM工具连接到Redis Server进行key-value操作，比如执行 set name ljx通过Wireshark工具监控数据包内容，可以通过上图看到实际发出的数据包是：*3\r\n$3\r\nSET\r\n$4\r\nname\r\n$3\r\nljx

其中开头的*3这个数字中代表参数个数，我是set name ljx，所以表示三个参数；接着就是$3表示属性长度，$表示包含了3个字符。客户端和服务器发送的命令或数据一律以 \r\n （CRLF回车+换行）结尾。了解了这格式的意思接下来自己实现一个java客户端就非常容易了。

3.1、客户端实现

在手写之前先看下Jedis源码是怎么实现的手写客户端代码，在Jedis中就有的，先看一下Jedis内部的实现源码：

protected Connection sendCommand(Protocol.Command cmd, byte[]... args) {
    try {
        this.connect();//建立Socket连接
        Protocol.sendCommand(this.outputStream, cmd, args);//封装报文并将报文写入流中
        ++this.pipelinedCommands;
        return this;
    } catch (JedisConnectionException var6) {
        JedisConnectionException ex = var6;
        try {
            String errorMessage = Protocol.readErrorLineIfPossible(this.inputStream);
            if (errorMessage != null && errorMessage.length() > 0) {
                ex = new JedisConnectionException(errorMessage, ex.getCause());
            }
        } catch (Exception var5) {
        }
        this.broken = true;
        throw ex;
    }
}

这段源码并不难找，使用Jedis的set方法，然后一直跟进去就可以。最终方法的位置是redis.clients.jedis.Connection.sebdCommand()。

从这个方法的内部实现就可以看出来其实就是通过Socket建立tcp连接，然后将命令和数据转换成RESP协议规范的报文格式，最后通过Socket将数据传入过去。知道这些对于自己写一个Jedis客户端是不是就有思路啦。基于对源码的借鉴，简易的Jedis实现如下：

public class CustomJedis {
    public static void main(String[] args) throws IOException {
        //建立socket连接
        Socket socket = new Socket();
        InetSocketAddress socketAddress = new InetSocketAddress("106.12.75.86", 6379);
        socket.connect(socketAddress, 10000);
        //获取scoket输出流，将报文转换成byte[]传入流中
        OutputStream outputStream = socket.getOutputStream();
        outputStream.write(command());
        //获取返回的输出流，并打印输出数据
        InputStream inputStream = socket.getInputStream();
        byte[] buffer = new byte[1024];
        inputStream.read(buffer);
        System.out.println("返回执行结果：" + new String(buffer));
    }
    //组装报文信息
    private static byte[] command() {
        return "*3\r\n$3\r\nSET\r\n$9\r\nuser:name\r\n$6\r\nitcrud\r\n".getBytes();
    }
}

但是这里需要注意，上面的实现方式是直接建立socket连接，Redis很多时候是设置密码认证的，如果这样的话上面的代码就需要改动啦。

改动后如下：

public class CustomJedisProd {
    public static void main(String[] args) throws IOException {
        Socket socket = new Socket();
        InetSocketAddress socketAddress = new InetSocketAddress("106.12.75.86", 6379);
        socket.connect(socketAddress, 10000);
        OutputStream outputStream = socket.getOutputStream();
        //验证密码
        outputStream.write(auth());
        InputStream inputStream = socket.getInputStream();
        byte[] buffer = new byte[1024];
        inputStream.read(buffer);
        System.out.println("返回执行结果：" + new String(buffer));
        //发送数据
        outputStream.write(command());
        inputStream.read(buffer);
        System.out.println("返回执行结果：" + new String(buffer));
        inputStream.close();
        outputStream.close();
    }
    //验证
    private static byte[] auth(){
        return "*2\r\n$4\r\nAUTH\r\n$6\r\n123456\r\n".getBytes();
    }
    //组装报文信息
    private static byte[] command() {
        return "*3\r\n$3\r\nSET\r\n$9\r\nuser:name\r\n$6\r\nitcrud\r\n".getBytes();
    }
}

运行结果

这样一个最简单版本就实现了，但是这里面的编码是写死的，每次报问要自己组装太麻烦，下面来进一步优化下：

定义常量池

public class CommandConstant {
 
    public static final String START="*";
 
    public static final String LENGTH="$";
 
    public static final String LINE="\r\n";
 
    public enum CommandEnum{
        SET,
        GET
    }
}

CustomClientSocket用来建立网络通信连接，并且发送数据指定到RedisServer。

public class CustomerRedisClientSocket {
 
    private Socket socket;
 
    private InputStream inputStream;
 
    private OutputStream outputStream;
 
    public CustomerRedisClientSocket(String ip,int port,String password){
        try {
            socket=new Socket(ip,port);
            inputStream=socket.getInputStream();
            outputStream=socket.getOutputStream();
 
            outputStream.write (  password.getBytes ());
        } catch (IOException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
 
    public void send(String cmd){
        try {
            outputStream.write(cmd.getBytes());
        } catch (IOException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
    public String read(){
        byte[] bytes=new byte[1024];
        int count=0;
        try {
            count=inputStream.read(bytes);
        } catch (IOException e) {
            e.printStackTrace();
        }
        return new String(bytes,0,count);
    }
}

封装客户端

public class CustomerRedisClient {
 
    private CustomerRedisClientSocket customerRedisClientSocket;
 
    public CustomerRedisClient(String host,int port,String password) {
        customerRedisClientSocket=new CustomerRedisClientSocket(host,port,password ("AUTH",password));
 
    }
    public String password(String key,String value){
        convertToCommand(null,key.getBytes(),value.getBytes());
        return convertToCommand(null,key.getBytes(),value.getBytes());
    }
 
    public String set(String key,String value){
        customerRedisClientSocket.send(convertToCommand(CommandConstant.CommandEnum.SET,key.getBytes(),value.getBytes()));
        return customerRedisClientSocket.read(); //在等待返回结果的时候，是阻塞的
    }
 
    public String get(String key){
        customerRedisClientSocket.send(convertToCommand(CommandConstant.CommandEnum.GET,key.getBytes()));
        return customerRedisClientSocket.read();
    }
 
    public static String convertToCommand(CommandConstant.CommandEnum commandEnum,byte[]... bytes){
 
        StringBuilder stringBuilder=new StringBuilder();
 
        if (commandEnum==null){
            stringBuilder.append(CommandConstant.START).append(bytes.length).append(CommandConstant.LINE);
        }else{
            stringBuilder.append(CommandConstant.START).append(bytes.length+1).append(CommandConstant.LINE);
            stringBuilder.append(CommandConstant.LENGTH).append(commandEnum.toString().length()).append(CommandConstant.LINE);
            stringBuilder.append(commandEnum.toString()).append(CommandConstant.LINE);
        }
 
        for (byte[] by:bytes){
            stringBuilder.append(CommandConstant.LENGTH).append(by.length).append(CommandConstant.LINE);
            stringBuilder.append(new String(by)).append(CommandConstant.LINE);
        }
 
        return stringBuilder.toString();
    }
}

测试方法

public class MainClient {
    public static void main(String[] args) {
        CustomerRedisClient customerRedisClient=new CustomerRedisClient("124.71.33.75",6379,"ghy20200707redis");
        System.out.println(customerRedisClient.set("name","ljx"));
        System.out.println(customerRedisClient.get("ljx"));
    }
}

结果

所有事物理解了本质后，实现起来其实一点都不难，通过上面两次优化，就实现了一个自己版本的客户端，但是实际开发过程中，客户端我们不用自己开发，官方推荐了以下三种客户端

四、Reids的java客户端

4.1、客户端对比

Jedis api 在线网址：http://tool.oschina.net/uploads/apidocs/redis/clients/jedis/Jedis.html

redisson 官网地址：https://redisson.org/

redisson git项目地址：https://github.com/redisson/redisson

lettuce 官网地址：https://lettuce.io/

lettuce git项目地址：https://github.com/lettuce-io/lettuce-core

首先，在spring boot2之后，对redis连接的支持，默认就采用了lettuce。这就一定程度说明了lettuce 和Jedis的优劣。

4.2、各种客户端对比

4.2.1、概念

Jedis：是老牌的Redis的Java实现客户端，提供了比较全面的Redis命令的支持，
Redisson：实现了分布式和可扩展的Java数据结构。
Lettuce：高级Redis客户端，用于线程安全同步，异步和响应使用，支持集群，Sentinel，管道和编码器。

4.2.2、优点

Jedis：比较全面的提供了Redis的操作特性
Redisson：促使使用者对Redis的关注分离，提供很多分布式相关操作服务，例如，分布式锁，分布式集合，可通过Redis支持延迟队列
Lettuce：基于Netty框架的事件驱动的通信层，其方法调用是异步的。Lettuce的API是线程安全的，所以可以操作单个Lettuce连接来完成各种操作

4.2.3、可伸缩

Jedis：使用阻塞的I/O，且其方法调用都是同步的，程序流需要等到sockets处理完I/O才能执行，不支持异步。Jedis客户端实例不是线程安全的，所以需要通过连接池来使用Jedis。
Redisson：基于Netty框架的事件驱动的通信层，其方法调用是异步的。Redisson的API是线程安全的，所以可以操作单个Redisson连接来完成各种操作
Lettuce：基于Netty框架的事件驱动的通信层，其方法调用是异步的。Lettuce的API是线程安全的，所以可以操作单个Lettuce连接来完成各种操作
lettuce能够支持redis4，需要java8及以上。
lettuce是基于netty实现的与redis进行同步和异步的通信。

4.2.4、lettuce和jedis比较

jedis使直接连接redis server,如果在多线程环境下是非线程安全的，这个时候只有使用连接池，为每个jedis实例增加物理连接；
lettuce的连接是基于Netty的，连接实例（StatefulRedisConnection）可以在多个线程间并发访问，StatefulRedisConnection是线程安全的，所以一个连接实例可以满足多线程环境下的并发访问，当然这也是可伸缩的设计，一个连接实例不够的情况也可以按需增加连接实例。
Redisson实现了分布式和可扩展的Java数据结构，和Jedis相比，功能较为简单，不支持字符串操作，不支持排序、事务、管道、分区等Redis特性。Redisson的宗旨是促进使用者对Redis的关注分离，从而让使用者能够将精力更集中地放在处理业务逻辑上。

4.2.5、集成Jedis

引入pom

        <dependency>
            <groupId>redis.clients</groupId>
            <artifactId>jedis</artifactId>
            <version>3.7.0</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.junit.jupiter</groupId>
            <artifactId>junit-jupiter</artifactId>
            <version>5.7.0</version>
            <scope>test</scope>
        </dependency>

public class JedisTest {
 
    private Jedis jedis;
 
    @BeforeEach
    void setUp(){
        // 1、建立连接
        jedis = new Jedis("ip", 6379);
        // 2、设置密码
        jedis.auth("123456");
        // 3、选择库
        jedis.select(0);
    }
 
    @Test
    public void testString(){
        // 存入数据
        String result = jedis.set("name", "张三");
        System.out.println("result = " + result);
        // 获取数据
        String name = jedis.get("name");
        System.out.println(name);
    }
 
    @Test
    public void testHash(){
        // 插入 hash 数据
        jedis.hset("user:1", "name", "lisi");
        jedis.hset("user:1", "age", "21");
 
        // 获取
        Map<String, String> map = jedis.hgetAll("user:1");
        System.out.println(map);
    }
 
    @AfterEach
    void closeJedis(){
        if(jedis != null){
            jedis.close();
        }
    }
}

4.2.6、集成Lettuce

引入pom

        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter</artifactId>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
            <scope>test</scope>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.commons</groupId>
            <artifactId>commons-pool2</artifactId>
        </dependency>

配置yml

#Redis配置
spring:
  redis:
    database: 6  #Redis索引0~15，默认为0
    host: 127.0.0.1
    port: 6379
    password:  #密码（默认为空）
    lettuce: # 这里标明使用lettuce配置
      pool:
        max-active: 8   #连接池最大连接数（使用负值表示没有限制）
        max-wait: -1ms  #连接池最大阻塞等待时间（使用负值表示没有限制）
        max-idle: 5     #连接池中的最大空闲连接
        min-idle: 0     #连接池中的最小空闲连接
    timeout: 10000ms    #连接超时时间（毫秒）

添加Redisson的配置参数读取类RedisConfig

@Configuration
@EnableCaching
public class RedisConfig extends CachingConfigurerSupport {
 
    /**
     * RedisTemplate配置
     * @param connectionFactory
     * @return
     */
    @Bean
    public RedisTemplate<String, Object> redisTemplate(LettuceConnectionFactory connectionFactory) {
        // 配置redisTemplate
        RedisTemplate<String, Object> redisTemplate = new RedisTemplate<>();
        redisTemplate.setConnectionFactory(connectionFactory);
        redisTemplate.setKeySerializer(new StringRedisSerializer ());//key序列化
        redisTemplate.setValueSerializer(new GenericJackson2JsonRedisSerializer ());//value序列化
        redisTemplate.afterPropertiesSet();
        return redisTemplate;
    }
 
}

编写测试类RedisTest

@SpringBootTest
class SpringRedisApplicationTests {
 
    // 注入 RedisTemplate
    @Autowired
    private RedisTemplate redisTemplate;
 
    // String 类型
    @Test
    void testString () {
        redisTemplate.opsForValue().set("name", "ljx");
        Object name = redisTemplate.opsForValue().get("name");
        System.out.println(name);
    }
 
    // Hash 类型
    @Test
    public void testHash () {
        redisTemplate.opsForHash().put("user1", "name", "clarence");
        redisTemplate.opsForHash().put("user1", "age", "25");
        Map map = redisTemplate.opsForHash().entries("user1");
        System.out.println(map);
    }
 
    // List 类型
    @Test
    public void testList () {
        redisTemplate.opsForList().leftPushAll("names", "xiaobai", "xiaohei", "xiaolan");
        List<String> names = redisTemplate.opsForList().range("names", 0, 3);
        System.out.println(names);
    }
 
    // Set 类型
    @Test
    public void testSet () {
        redisTemplate.opsForSet().add("set", "a", "b", "c");
        Set<String> set = redisTemplate.opsForSet().members("set");
        System.out.println(set);
    }
 
    // SortedSet 类型
    @Test
    public void testSortedSet () {
        redisTemplate.opsForZSet().add("class", "xiaobai", 90);
        Set aClass = redisTemplate.opsForZSet().rangeByScore("class", 90, 100);
        System.out.println(aClass);
        Set<ZSetOperations.TypedTuple<String>> set = new HashSet<> ();
        set.add(new DefaultTypedTuple<> ("xiaohei", 88.0));
        set.add(new DefaultTypedTuple<>("xiaohui", 94.0));
        set.add(new DefaultTypedTuple<>("xiaolan", 84.0));
        set.add(new DefaultTypedTuple<>("xiaolv", 82.0));
        set.add(new DefaultTypedTuple<>("xiaohong", 99.0));
        redisTemplate.opsForZSet().add("class", set);
        Set aClass1 = redisTemplate.opsForZSet().range("class", 0, 6);
        System.out.println(aClass1);
    }
 
}

4.2.7、集成Redisson