在Web应用发展的初期，那时关系型数据库受到了较为广泛的关注和应用，原因是因为那时候Web站点基本上访问和并发不高、交互也较少。而在后来，随着访问量的提升，使用关系型数据库的Web站点多多少少都开始在性能上出现了一些瓶颈，而瓶颈的源头一般是在磁盘的I/O上。而随着互联网技术的进一步发展，各种类型的应用层出不穷，这导致在当今云计算、大数据盛行的时代，对性能有了更多的需求，主要体现在以下四个方面：

低延迟的读写速度：应用快速地反应能极大地提升用户的满意度
支撑海量的数据和流量：对于搜索这样大型应用而言，需要利用PB级别的数据和能应对百万级的流量
大规模集群的管理：系统管理员希望分布式应用能更简单的部署和管理
庞大运营成本的考量：IT部门希望在硬件成本、软件成本和人力成本能够有大幅度地降低

为了克服这一问题，NoSQL应运而生，它同时具备了高性能、可扩展性强、高可用等优点，受到广泛开发人员和仓库管理人员的青睐。

二、复习常用Redis类型

主要是springBoot对Redis的整合，所以在介绍类型使用的时候只展示增删改查。

string
hash
list
set
sorted_set

1、string类型

1.1、string类型的介绍

存储的数据：单个数据，最简单的数据存储类型，也是最常用的数据存储类型

存储数据的格式：一个存储空间保存一个数据

存储内容：通常使用字符串，如果字符串以整形的形式展示，可作为数字操作使用

1.2、string类型数据的基本操作

添加/修改数据

set key value

获取数据

get key

删除

del key

2、hash类型(常用)

2.1、hash类型的介绍

新的存储需求：对一系列存储的数据进行编组，方便管理，典型应用存储对象信息。

需要的存储结构：一个存储空间保存多个键值对数据

hash类型：底层使用哈希表结构实现数据存储

2.2、hash类型的基本操作

添加/修改数据

hset key field value

eg：hset user name zhansgan

eg：hset user age 38

获取数据

hget key field

删除数据

hdel key field1 [field2] (可以删除多个field)

eg： hdel user name age

3、list类型

3.1、list类型的基本概念

数据存储需求：存储多个数据，并对数据进入存储空间的顺序进行区分。

需要的存储结构：一个存储空间保存多个数据，且通过数据可以体现进入顺序。

list类型：保存多个数据，底层使用双向链表存储结构实现。

3.2、list类型的基本操作

添加/修改数据

lpush key value1 [value2] (从左到右存储)

eg：lpush name zhangsan lisi wangwu

rpush key value1 [value2] (从右往左存储)

eg：rpush name zhangsan lisi wangwu

获取数据

lrange key start stop 下标从几到几 -1表示最后一个

eg: lrange name 0 -1

获取并移除数据

lpop key

eg：lpop name （获取并移除第一个数据）

rpop key

eg：rpop name （获取并移除最后一个数据）

删除数据

lrem key count value (在一个key中从左边开始删除几个这样的值)

4、set类型

4.1、set类型的基本介绍

新的存储需求：存储大量的数据，在查询方面提供更高的效率

需要的存储结构：能够保证大量的数据，高效的内部存储机制，便于查询。

set类型：与hash存储结构完全相同，仅存储键，不存储值，并且键是不允许重复的。

4.2、set类型数据的基本操作

添加数据

sadd key member1 [member2]

eg：sadd users zhansgan lisi

eg：sadd users wangwu

获取数据

smembers key

删除数据

srem key member1 [member2] (可以删除多个field)

eg： srem users zhangsan

5、sorted_set （zset）

5.1、sorted_set概念

新的存储需求：数据排序有利于数据的有效展示，需要提供一种可以根据自身特征进行排序的方式

需要的存储结构：新的存储模型，可以保存可排序的数据

sorted_set类型：在se的存储结构基础上添加可排序字段

5.2、sorted_set基本操作

添加数据

zadd key scorel member1 [ scorel member2]

eg：sadd users 19 lisi

获取全部数据

zrange key start stop [WITHSCORES]

eg: zrange users 0 -1（从小到大获取数据的的属性）

eg: zrange users 0 -1 withscores（从小到大获取数据的编号和属性)

zrevrange key start stop [WITHSCORES]

eg: zrevrange users 0 -1（从大到小获取数据的的属性）

eg: zrevrange users 0 -1 withscores（从大到小获取数据的的属性和编号）

删除数据

zrem key member1 [member2]

eg： zrem users lisi

三、SpringBoot整合Redis

SpringBoot版本： 2.3.4.RELEASE

引入依赖

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


    <!-- spring2.X集成redis所需common-pool2-->
    <dependency>
        <groupId>org.apache.commons</groupId>
        <artifactId>commons-pool2</artifactId>
        <version>2.6.0</version>
    </dependency>

配置yaml

spring:
  redis:
    host: 自己的ip
    port: 自己的端口号  默认 6379
    #Redis使用的数据库
    database: 0
    #连接超时事件毫秒
    timeout: 18000
    lettuce:
      pool:
        #连接池最大连接数
        max-active: 20
        #最大阻塞等待时间
        max-idle: 5
        #连接池最小空闲连接
        min-idle: 0

RedisTemplate模版序列化配置

在不使用序列化配置之前Java数据序列化底层使用的是默认序列化存入Redis中是解析过乱码的数据，存到Redis中可视化太低！使用之后可以显示中文

import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.data.redis.connection.lettuce.LettuceConnectionFactory;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
import org.springframework.data.redis.serializer.GenericJackson2JsonRedisSerializer;
import org.springframework.data.redis.serializer.StringRedisSerializer;

@Configuration
public class RedisConfig {
    /**
     * redis序列化的工具配置类，下面这个请一定开启配置
     * 127.0.0.1:6379 keys *
     * 1)"ord:102" 序列化过
     * 2)"\xac\xed\x00\x05t\ord:102"  没有序列化过
     * this.redisTemplate.opsForValue()//提供了操作String类型的所有方法
     * this.redisTemplate.opsForList()//提供了操作List类型的所有方法
     * this.redisTemplate.opsForSet()//提供了操作Set类型的所有方法
     * this.redisTemplate.opsForHash()//提供了操作Hash类型的所有方法
     * this.redisTemplate.opsForZSet()//提供了操作ZSet类型的所有方法
     *
     *
     * @param lettuceConnectionFactory
     * @return
     */

    @Bean
    public RedisTemplate<String,Object> redisTemplate(LettuceConnectionFactory lettuceConnectionFactory){
        RedisTemplate<String, Object> redisTemplate = new RedisTemplate<>();
        redisTemplate.setConnectionFactory(lettuceConnectionFactory);
        //设置key序列化方式String
        redisTemplate.setKeySerializer(new StringRedisSerializer());
        //设置value的序列化方式json，使用GenericJackson2JsonRedisSerializer替换默认的序列化
        redisTemplate.setValueSerializer(new GenericJackson2JsonRedisSerializer());
        redisTemplate.setHashKeySerializer(new StringRedisSerializer());
        redisTemplate.setHashValueSerializer(new GenericJackson2JsonRedisSerializer());
        redisTemplate.afterPropertiesSet();
        return redisTemplate;
    }
}

下面图片就是上述代码，请忽略！

在SpringBoot中集成了两个模版一个是 RedisTemplate，另一个为 StringRedisTemplate

而虽然StringRedisTempate帮助我们做了序列化，但是存储数据的时候只能存储Sting类型的数据，而RedisTemplate可以存储Object类型，所以我们一个使用RedisTemplate比较多一些！

Redis的Demo案例

@SpringBootTest
public class RedisTest {

    /**
     * redis序列化的工具配置类，下面这个请一定开启配置
     * 127.0.0.1:6379 keys *
     * 1)"ord:102" 序列化过
     * 2)"\xac\xed\x00\x05t\ord:102"  没有序列化过
     * this.redisTemplate.opsForValue()//提供了操作String类型的所有方法
     * this.redisTemplate.opsForList()//提供了操作List类型的所有方法
     * this.redisTemplate.opsForSet()//提供了操作Set类型的所有方法
     * this.redisTemplate.opsForHash()//提供了操作Hash类型的所有方法
     * this.redisTemplate.opsForZSet()//提供了操作ZSet类型的所有方法
     *
     *
     * @param lettuceConnectionFactory
     * @return
     */

    @Autowired
    RedisTemplate redisTemplate;

    @Test
    public void test1(){

            //boundhashOps也是操作redis的一种方法，但是是低版本操作。
            //操作方式和opsForhash一样。根据个人喜好都可以
        Object content = redisTemplate.boundHashOps("content").get("1");
        System.out.println(content);
    }

        /**
            存储string类型
    */
    @Test
    public void test2(){
        /**
         *  redisTemplate.opsForValue()//提供了操作String类型的所有方法
         */
            Object name ="dession";

            redisTemplate.opsForValue().set("name",name);
            //设置过期时间1天过期
            redisTemplate.expire("name",1, TimeUnit.DAYS);

        System.out.println(redisTemplate.opsForValue().get("name"));
        //  结果为：dession



    }

        /**
                存储Hash数据类型
            */
    @Test
    public void test3(){
        //单个存储
        redisTemplate.opsForHash().put("users","name","zhangsan");
        //设置过期时间
        redisTemplate.expire("users",1, TimeUnit.DAYS);
        //多只存储
        Map map = new HashMap();
        map.put("age",12);
        map.put("sex","男");
        redisTemplate.opsForHash().putAll("users",map);

        Object o = redisTemplate.opsForHash().get("users", "name");
        System.out.println(o);



    }

}

好啦，以上是我操作两个最最最常用的数据类型的方式来进行的案例讲解，还有其中还有很多方法不能一一列举出来，剩下的任务传递给你，认真探索一下redis的奥秘吧！

GitCode 开源社区

旨在为数千万中国开发者提供一个无缝且高效的云端环境，以支持学习、使用和贡献开源项目。

更多推荐

[转载]在Windows环境下安装GNU Radio

转自：在Windows环境下安装GNURadio_恐弱智_新浪博客GNU Radio是用Python开发的，大部分开源的工程能够在Linux环境下运行良好，而Windows下却运行的很勉强，而且安装配置都很复杂。GNU Radio算是个例外了，不光提供了Windows的二进制安装，还有比较详细的说明。我是Python小白，所以折腾了好久才弄好，特意记录下来，免得以后再装还折腾。GNU Radio的

GitCode 开源社区

centOS 8 使用dnf安装Docker

DNF是什么？CentOS 8使用YUM软件包管理器版本v4.0.4。现在，该版本使用DNF(已删除YUM)。DNF是软件包管理器。它会在Linux发行版上安装，执行更新并删除软件包。使用DNF安装Docker跳过具有损坏依赖性的程序包一个有效的解决方案是使您的CentOS 8系统使用以下--nobest命令安装最符合条件的版本：sudo dnf install docker...

GitCode 开源社区

定时同步数据库表(mysql+linux+crontab)

sync.sh里面的参数需要改变，ip/username/password/database/tablesync.sh#!/bin/sh# Please change the IP and password of the data source db.# Then change the table name.filename=/home/nington/db/$(date +%Y-%m