Redis【入門】就這一篇煮剧！

Redis 概述

在我們?nèi)粘５腏ava Web開發(fā)中斥滤，無(wú)不都是使用數(shù)據(jù)庫(kù)來進(jìn)行數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)，由于一般的系統(tǒng)任務(wù)中通常不會(huì)存在高并發(fā)的情況勉盅，所以這樣看起來并沒有什么問題佑颇，可是一旦涉及大數(shù)據(jù)量的需求，比如一些商品搶購(gòu)的情景草娜，或者是主頁(yè)訪問量瞬間較大的時(shí)候漩符，單一使用數(shù)據(jù)庫(kù)來保存數(shù)據(jù)的系統(tǒng)會(huì)因?yàn)槊嫦虼疟P，磁盤讀/寫速度比較慢的問題而存在嚴(yán)重的性能弊端驱还，一瞬間成千上萬(wàn)的請(qǐng)求到來嗜暴，需要系統(tǒng)在極短的時(shí)間內(nèi)完成成千上萬(wàn)次的讀/寫操作凸克，這個(gè)時(shí)候往往不是數(shù)據(jù)庫(kù)能夠承受的，極其容易造成數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)癱瘓闷沥，最終導(dǎo)致服務(wù)宕機(jī)的嚴(yán)重生產(chǎn)問題萎战。

NoSQL 技術(shù)

為了克服上述的問題，Java Web項(xiàng)目通常會(huì)引入NoSQL技術(shù)舆逃，這是一種基于內(nèi)存的數(shù)據(jù)庫(kù)蚂维，并且提供一定的持久化功能。

Redis和MongoDB是當(dāng)前使用最廣泛的NoSQL路狮，而就Redis技術(shù)而言虫啥，它的性能十分優(yōu)越，可以支持每秒十幾萬(wàn)此的讀/寫操作奄妨，其性能遠(yuǎn)超數(shù)據(jù)庫(kù)涂籽，并且還支持集群、分布式砸抛、主從同步等配置评雌，原則上可以無(wú)限擴(kuò)展，讓更多的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在內(nèi)存中直焙，更讓人欣慰的是它還支持一定的事務(wù)能力景东，這保證了高并發(fā)的場(chǎng)景下數(shù)據(jù)的安全和一致性。

Redis 在 Java Web 中的應(yīng)用

Redis 在 Java Web 主要有兩個(gè)應(yīng)用場(chǎng)景：

  • 存儲(chǔ) 緩存 用的數(shù)據(jù)奔誓；
  • 需要高速讀/寫的場(chǎng)合使用它快速讀/寫斤吐；

緩存

在日常對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)的訪問中，讀操作的次數(shù)遠(yuǎn)超寫操作厨喂，比例大概在 1:9 到 3:7曲初，所以需要讀的可能性是比寫的可能大得多的。當(dāng)我們使用SQL語(yǔ)句去數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行讀寫操作時(shí)杯聚，數(shù)據(jù)庫(kù)就會(huì)去磁盤把對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)索引取回來臼婆，這是一個(gè)相對(duì)較慢的過程。

如果我們把數(shù)據(jù)放在 Redis 中幌绍，也就是直接放在內(nèi)存之中颁褂，讓服務(wù)端直接去讀取內(nèi)存中的數(shù)據(jù)，那么這樣速度明顯就會(huì)快上不少傀广，并且會(huì)極大減小數(shù)據(jù)庫(kù)的壓力颁独，但是使用內(nèi)存進(jìn)行數(shù)據(jù)存儲(chǔ)開銷也是比較大的，限于成本的原因伪冰，一般我們只是使用 Redis 存儲(chǔ)一些常用和主要的數(shù)據(jù)誓酒，比如用戶登錄的信息等。

一般而言在使用 Redis 進(jìn)行存儲(chǔ)的時(shí)候，我們需要從以下幾個(gè)方面來考慮：

  • 業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)常用嗎靠柑？命中率如何寨辩？如果命中率很低，就沒有必要寫入緩存歼冰；
  • 該業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)是讀操作多靡狞，還是寫操作多？如果寫操作多隔嫡，頻繁需要寫入數(shù)據(jù)庫(kù)甸怕，也沒有必要使用緩存；
  • 業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)大小如何腮恩？如果要存儲(chǔ)幾百兆字節(jié)的文件梢杭，會(huì)給緩存帶來很大的壓力，這樣也沒有必要秸滴；

在考慮了這些問題之后武契，如果覺得有必要使用緩存，那么就使用它缸榛！使用 Redis 作為緩存的讀取邏輯如下圖所示：

從上圖我們可以知道以下兩點(diǎn)：

  1. 當(dāng)第一次讀取數(shù)據(jù)的時(shí)候吝羞，讀取 Redis 的數(shù)據(jù)就會(huì)失敗兰伤，此時(shí)就會(huì)觸發(fā)程序讀取數(shù)據(jù)庫(kù)内颗，把數(shù)據(jù)讀取出來，并且寫入 Redis 中敦腔；
  2. 當(dāng)第二次以及以后需要讀取數(shù)據(jù)時(shí)均澳，就會(huì)直接讀取 Redis，讀到數(shù)據(jù)后就結(jié)束了流程符衔，這樣速度就大大提高了找前。

從上面的分析可以知道，讀操作的可能性是遠(yuǎn)大于寫操作的判族，所以使用 Redis 來處理日常中需要經(jīng)常讀取的數(shù)據(jù)躺盛，速度提升是顯而易見的，同時(shí)也降低了對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)的依賴形帮，使得數(shù)據(jù)庫(kù)的壓力大大減少槽惫。

分析了讀操作的邏輯，下面我們來看看寫操作的流程：

從流程可以看出辩撑，更新或者寫入的操作界斜，需要多個(gè) Redis 的操作，如果業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)寫次數(shù)遠(yuǎn)大于讀次數(shù)那么就沒有必要使用 Redis合冀。

關(guān)于使用內(nèi)存存儲(chǔ)數(shù)據(jù)各薇，我知道谷歌好像就是把所有互聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)都存儲(chǔ)在內(nèi)存條的，所以才會(huì)有如此高質(zhì)量君躺、高效的搜索峭判，但它畢竟是谷歌...

高速讀/寫的場(chǎng)合

在如今的互聯(lián)網(wǎng)中开缎，越來越多的存在高并發(fā)的情況，比如天貓雙11朝抖、搶紅包啥箭、搶演唱會(huì)門票等，這些場(chǎng)合都是在某一個(gè)瞬間或者是某一個(gè)短暫的時(shí)刻有成千上萬(wàn)的請(qǐng)求到達(dá)服務(wù)器治宣，如果單純的使用數(shù)據(jù)庫(kù)來進(jìn)行處理急侥，就算不崩，也會(huì)很慢的侮邀，輕則造成用戶體驗(yàn)極差用戶量流失坏怪，重則數(shù)據(jù)庫(kù)癱瘓，服務(wù)宕機(jī)绊茧，而這樣的場(chǎng)合都是不允許的铝宵！

所以我們需要使用 Redis 來應(yīng)對(duì)這樣的高并發(fā)需求的場(chǎng)合，我們先來看看一次請(qǐng)求操作的流程圖：

我們來進(jìn)一步闡述這個(gè)過程：

  1. 當(dāng)一個(gè)請(qǐng)求到達(dá)服務(wù)器時(shí)华畏，只是把業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)在 Redis 上進(jìn)行讀寫鹏秋，而沒有對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行任何的操作，這樣就能大大提高讀寫的速度亡笑，從而滿足高速響應(yīng)的需求侣夷；
  2. 但是這些緩存的數(shù)據(jù)仍然需要持久化，也就是存入數(shù)據(jù)庫(kù)之中仑乌，所以在一個(gè)請(qǐng)求操作完 Redis 的讀/寫之后百拓，會(huì)去判斷該高速讀/寫的業(yè)務(wù)是否結(jié)束，這個(gè)判斷通常會(huì)在秒殺商品為0晰甚，紅包金額為0時(shí)成立衙传，如果不成立，則不會(huì)操作數(shù)據(jù)庫(kù)厕九；如果成立蓖捶，則觸發(fā)事件將 Redis 的緩存的數(shù)據(jù)以批量的形式一次性寫入數(shù)據(jù)庫(kù)，從而完成持久化的工作扁远。

Redis 的安裝

訪問地址：https://github.com/ServiceStack/redis-windows/tree/master/downloads

把 Redis 下載下來后找到一個(gè)合適的地方解壓俊鱼，就能得到如下圖所示的目錄（這里空格被替換成了%20...）：

為了方便啟動(dòng)，我們?cè)谠撃夸浵滦陆ㄒ粋€(gè) startup.cmd 的文件穿香，然后將以下內(nèi)容寫入文件：

redis-server redis.windows.conf

這個(gè)命令其實(shí)就是在調(diào)用 redis-server.exe 命令來讀取 redis.window.conf 的內(nèi)容亭引，我們雙擊剛才創(chuàng)建好的 startup.cmd 文件，就能成功的看到 Redis 啟動(dòng)：

上圖的提示信息告訴了我們：① Redis 當(dāng)前的版本為 3.0.503皮获；② Redis 運(yùn)行在 6379 端口焙蚓；③ Redis 進(jìn)程的 PID 為 14748；④ 64 位。

我們可以打開同一個(gè)文件夾下的 redis-cli.exe 文件购公，這是 Redis 自帶的一個(gè)客戶端工具萌京，它可以用來連接到我們當(dāng)前的 Redis 服務(wù)器，我們做以下測(cè)試：

如此宏浩，我們便在 Windows 的環(huán)境下安裝好了 Redis知残。

在 Java 中使用 Redis

第一步：添加 Jedis 依賴

想要在 Java 中使用 Redis 緩存，需要添加相關(guān)的Jar包依賴比庄，打開Maven倉(cāng)庫(kù)的網(wǎng)站：https://mvnrepository.com/ 求妹，搜索Jedis：

把它導(dǎo)入工程中去就可以啦，下面我們來對(duì)Redis的寫入性能做一下測(cè)試：

@Test
public void redisTester() {
    Jedis jedis = new Jedis("localhost", 6379, 100000);
    int i = 0;
    try {
        long start = System.currentTimeMillis();// 開始毫秒數(shù)
        while (true) {
            long end = System.currentTimeMillis();
            if (end - start >= 1000) {// 當(dāng)大于等于1000毫秒（相當(dāng)于1秒）時(shí)佳窑，結(jié)束操作
                break;
            }
            i++;
            jedis.set("test" + i, i + "");
        }
    } finally {// 關(guān)閉連接
        jedis.close();
    }
    // 打印1秒內(nèi)對(duì)Redis的操作次數(shù)
    System.out.println("redis每秒操作：" + i + "次");
}
-----------測(cè)試結(jié)果-----------
redis每秒操作：10734次

據(jù)說 Redis 的性能能達(dá)到十萬(wàn)級(jí)別制恍，我不敢相信我的臺(tái)式機(jī)電腦只有十分之一不到的性能，雖然說這里不是流水線的操作神凑，會(huì)造成一定的影響净神，但我還是不信邪，我查到了官方的性能測(cè)試方法：

首先在Redis根目錄下召喚Cmd：具體方法是按住【Shift】點(diǎn)擊右鍵

然后輸入命令：【redis-benchmark -n 100000 -q】：來同時(shí)執(zhí)行10萬(wàn)個(gè)請(qǐng)求測(cè)試性能

好吧溉委，我同時(shí)在我的筆記本上測(cè)試了一下鹃唯，結(jié)果更加慘淡...low啊low...

第二步：使用 Redis 連接池

跟數(shù)據(jù)庫(kù)連接池相同，Java Redis也同樣提供了類redis.clients.jedis.JedisPool來管理我們的Reids連接池對(duì)象瓣喊，并且我們可以使用redis.clients.jedis.JedisPoolConfig來對(duì)連接池進(jìn)行配置坡慌，代碼如下：

JedisPoolConfig poolConfig = new JedisPoolConfig();
// 最大空閑數(shù)
poolConfig.setMaxIdle(50);
// 最大連接數(shù)
poolConfig.setMaxTotal(100);
// 最大等待毫秒數(shù)
poolConfig.setMaxWaitMillis(20000);
// 使用配置創(chuàng)建連接池
JedisPool pool = new JedisPool(poolConfig, "localhost");
// 從連接池中獲取單個(gè)連接
Jedis jedis = pool.getResource();
// 如果需要密碼
//jedis.auth("password");

Redis 只能支持六種數(shù)據(jù)類型（string/hash/list/set/zset/hyperloglog）的操作，但在 Java 中我們卻通常以類對(duì)象為主型宝，所以在需要 Redis 存儲(chǔ)的五中數(shù)據(jù)類型與 Java 對(duì)象之間進(jìn)行轉(zhuǎn)換八匠，如果自己編寫一些工具類絮爷，比如一個(gè)角色對(duì)象的轉(zhuǎn)換趴酣，還是比較容易的，但是涉及到許多對(duì)象的時(shí)候坑夯，這其中無(wú)論工作量還是工作難度都是很大的岖寞，所以總體來說，就操作對(duì)象而言柜蜈，使用 Redis 還是挺難的仗谆，好在 Spring 對(duì)這些進(jìn)行了封裝和支持。

第三步：在 Spring 中使用 Redis

上面說到了 Redis 無(wú)法操作對(duì)象的問題淑履，無(wú)法在那些基礎(chǔ)類型和 Java 對(duì)象之間方便的轉(zhuǎn)換隶垮，但是在 Spring 中，這些問題都可以通過使用RedisTemplate得到解決秘噪！

想要達(dá)到這樣的效果狸吞，除了 Jedis 包以外還需要在 Spring 引入 spring-data-redis 包：https://mvnrepository.com/artifact/org.springframework.data/spring-data-redis

這里把2.0.7最新版本標(biāo)紅的意思是：別老想著使用最新的Jar包，特別是涉及到框架的一些東西，筆者用實(shí)際的操作體驗(yàn)告訴你們蹋偏，引入該版本的包是會(huì)導(dǎo)致Jar包沖突的（也就是莫名其妙的錯(cuò)誤）便斥，我乖乖換回了1.7.2的版本，代碼就通了...我們來看看怎么做吧：

（1）第一步：使用Spring配置JedisPoolConfig對(duì)象

大部分的情況下威始，我們還是會(huì)用到連接池的枢纠，于是先用 Spring 配置一個(gè) JedisPoolConfig 對(duì)象：

<bean id="poolConfig" class="redis.clients.jedis.JedisPoolConfig">
    <!--最大空閑數(shù)-->
    <property name="maxIdle" value="50"/>
    <!--最大連接數(shù)-->
    <property name="maxTotal" value="100"/>
    <!--最大等待時(shí)間-->
    <property name="maxWaitMillis" value="20000"/>
</bean>

（2）第二步：為連接池配置工廠模型

好了，我們現(xiàn)在配置好了連接池的相關(guān)屬性黎棠，那么具體使用哪種工廠實(shí)現(xiàn)呢晋渺？在Spring Data Redis中有四種可供我們選擇的工廠模型，它們分別是：

  • JredisConnectionFactory
  • JedisConnectionFactory
  • LettuceConnectionFactory
  • SrpConnectionFactory

我們這里就簡(jiǎn)單配置成JedisConnectionFactory：

<bean id="connectionFactory" class="org.springframework.data.redis.connection.jedis.JedisConnectionFactory">
    <!--Redis服務(wù)地址-->
    <property name="hostName" value="localhost"/>
    <!--端口號(hào)-->
    <property name="port" value="6379"/>
    <!--如果有密碼則需要配置密碼-->
    <!--<property name="password" value="password"/>-->
    <!--連接池配置-->
    <property name="poolConfig" ref="poolConfig"/>
</bean>

（3）第三步：配置RedisTemplate

普通的連接根本沒有辦法直接將對(duì)象直接存入 Redis 內(nèi)存中脓斩，我們需要替代的方案：將對(duì)象序列化（可以簡(jiǎn)單的理解為繼承Serializable接口）些举。我們可以把對(duì)象序列化之后存入Redis緩存中，然后在取出的時(shí)候又通過轉(zhuǎn)換器俭厚，將序列化之后的對(duì)象反序列化回對(duì)象户魏，這樣就完成了我們的要求：

RedisTemplate可以幫助我們完成這份工作，它會(huì)找到對(duì)應(yīng)的序列化器去轉(zhuǎn)換Redis的鍵值：

<bean id="redisTemplate"
      class="org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate"
      p:connection-factory-ref="connectionFactory"/>

筆者從《JavaEE互聯(lián)網(wǎng)輕量級(jí)框架整合開發(fā)》中了解到挪挤，這一步需要配置單獨(dú)的序列化器去支撐這一步的工作叼丑，但是自己在測(cè)試當(dāng)中，發(fā)現(xiàn)只要我們的POJO類實(shí)現(xiàn)了Serializable接口扛门，就不會(huì)出現(xiàn)問題...所以我直接省略掉了配置序列化器這一步...

（4）第四步：編寫測(cè)試

首先編寫好支持我們測(cè)試的POJO類：

/**
 * @author: @我沒有三顆心臟
 * @create: 2018-05-30-下午 22:31
 */
public class Student implements Serializable{

    private String name;
    private int age;

    /**
     * 給該類一個(gè)服務(wù)類用于測(cè)試
     */
    public void service() {
        System.out.println("學(xué)生名字為：" + name);
        System.out.println("學(xué)生年齡為：" + age);
    }

    public String getName() {
        return name;
    }

    public void setName(String name) {
        this.name = name;
    }

    public int getAge() {
        return age;
    }

    public void setAge(int age) {
        this.age = age;
    }
}

然后編寫測(cè)試類：

@Test
public void test() {
    ApplicationContext context =
            new ClassPathXmlApplicationContext("applicationContext.xml");
    RedisTemplate redisTemplate = context.getBean(RedisTemplate.class);
    Student student = new Student();
    student.setName("我沒有三顆心臟");
    student.setAge(21);
    redisTemplate.opsForValue().set("student_1", student);
    Student student1 = (Student) redisTemplate.opsForValue().get("student_1");
    student1.service();
}

運(yùn)行可以成功看到結(jié)果：

第四步：在 SpringBoot 中使用 Redis

（1）在SpringBoot中添加Redis依賴：

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

（2）添加配置文件：

在SpringBoot中使用.properties或者.yml都可以鸠信，這里給出.properties的例子，因?yàn)樽约旱?code>.yml文件看上去感覺亂糟糟的：

# REDIS (RedisProperties)
# Redis數(shù)據(jù)庫(kù)索引（默認(rèn)為0）
spring.redis.database=0
# Redis服務(wù)器地址
spring.redis.host=localhost
# Redis服務(wù)器連接端口
spring.redis.port=6379
# Redis服務(wù)器連接密碼（默認(rèn)為空）
spring.redis.password=
# 連接池最大連接數(shù)（使用負(fù)值表示沒有限制）
spring.redis.pool.max-active=8
# 連接池最大阻塞等待時(shí)間（使用負(fù)值表示沒有限制）
spring.redis.pool.max-wait=-1
# 連接池中的最大空閑連接
spring.redis.pool.max-idle=8
# 連接池中的最小空閑連接
spring.redis.pool.min-idle=0
# 連接超時(shí)時(shí)間（毫秒）
spring.redis.timeout=0

（3）測(cè)試訪問：

@RunWith(SpringJUnit4ClassRunner.class)
@SpringBootTest()
public class ApplicationTests {

    @Autowired
    private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;

    @Test
    public void test() throws Exception {

        // 保存字符串
        stringRedisTemplate.opsForValue().set("aaa", "111");
        Assert.assertEquals("111", stringRedisTemplate.opsForValue().get("aaa"));

    }
}

通過上面這段極為簡(jiǎn)單的測(cè)試案例演示了如何通過自動(dòng)配置的StringRedisTemplate對(duì)象進(jìn)行Redis的讀寫操作论寨，該對(duì)象從命名中就可注意到支持的是String類型星立。原本是RedisTemplate<K, V>接口，StringRedisTemplate就相當(dāng)于RedisTemplate<String, String>的實(shí)現(xiàn)葬凳。

運(yùn)行測(cè)試绰垂，如果一切成功則不會(huì)報(bào)錯(cuò)，如果我們沒有拿到或者拿到的數(shù)不是我們想要的 “111” 火焰，那么則會(huì)報(bào)錯(cuò)劲装，這是使用Assert的好處（下面是我改成112之后運(yùn)行報(bào)錯(cuò)的結(jié)果）：

（4）存儲(chǔ)對(duì)象：

這一步跟上面使用Spring一樣，只需要將POJO類實(shí)現(xiàn)Serializable接口就可以了昌简，我這里就貼一下測(cè)試代碼：

@RunWith(SpringJUnit4ClassRunner.class)
@SpringBootTest()
public class ApplicationTests {

    @Autowired
    private RedisTemplate redisTemplate;

    @Test
    public void test() throws Exception {

        User user = new User();
        user.setName("我沒有三顆心臟");
        user.setAge(21);

        redisTemplate.opsForValue().set("user_1", user);
        User user1 = (User) redisTemplate.opsForValue().get("user_1");

        System.out.println(user1.getName());
    }
}

仍然沒有任何問題：

參考文章：
1.https://www.cnblogs.com/ityouknow/p/5748830.html
2.http://blog.didispace.com/springbootredis/

在Redis中操作集合

引用文章：http://www.reibang.com/p/29aaac3172b5

直接黏上兩段簡(jiǎn)單的示例代碼：

在Redis中操作List

// list數(shù)據(jù)類型適合于消息隊(duì)列的場(chǎng)景:比如12306并發(fā)量太高占业，而同一時(shí)間段內(nèi)只能處理指定數(shù)量的數(shù)據(jù)！必須滿足先進(jìn)先出的原則纯赎，其余數(shù)據(jù)處于等待
@Test
public void listPushResitTest() {
    // leftPush依次由右邊添加
    stringRedisTemplate.opsForList().rightPush("myList", "1");
    stringRedisTemplate.opsForList().rightPush("myList", "2");
    stringRedisTemplate.opsForList().rightPush("myList", "A");
    stringRedisTemplate.opsForList().rightPush("myList", "B");
    // leftPush依次由左邊添加
    stringRedisTemplate.opsForList().leftPush("myList", "0");
}

@Test
public void listGetListResitTest() {
    // 查詢類別所有元素
    List<String> listAll = stringRedisTemplate.opsForList().range("myList", 0, -1);
    logger.info("list all {}", listAll);
    // 查詢前3個(gè)元素
    List<String> list = stringRedisTemplate.opsForList().range("myList", 0, 3);
    logger.info("list limit {}", list);
}

@Test
public void listRemoveOneResitTest() {
    // 刪除先進(jìn)入的B元素
    stringRedisTemplate.opsForList().remove("myList", 1, "B");
}

@Test
public void listRemoveAllResitTest() {
    // 刪除所有A元素
    stringRedisTemplate.opsForList().remove("myList", 0, "A");
}

在Redis中操作Hash

@Test
public void hashPutResitTest() {
    // map的key值相同谦疾，后添加的覆蓋原有的
    stringRedisTemplate.opsForHash().put("banks:12600000", "a", "b");
}

@Test
public void hashGetEntiresResitTest() {
    // 獲取map對(duì)象
    Map<Object, Object> map = stringRedisTemplate.opsForHash().entries("banks:12600000");
    logger.info("objects:{}", map);
}

@Test
public void hashGeDeleteResitTest() {
    // 根據(jù)map的key刪除這個(gè)元素
    stringRedisTemplate.opsForHash().delete("banks:12600000", "c");
}

@Test
public void hashGetKeysResitTest() {
    // 獲得map的key集合
    Set<Object> objects = stringRedisTemplate.opsForHash().keys("banks:12600000");
    logger.info("objects:{}", objects);
}

@Test
public void hashGetValueListResitTest() {
    // 獲得map的value列表
    List<Object> objects = stringRedisTemplate.opsForHash().values("banks:12600000");
    logger.info("objects:{}", objects);
}

@Test
public void hashSize() { // 獲取map對(duì)象大小
    long size = stringRedisTemplate.opsForHash().size("banks:12600000");
    logger.info("size:{}", size);
}

總結(jié)

在網(wǎng)上看到了關(guān)于MySQL的性能測(cè)試，讀寫操作大概就每秒1000以下的樣子犬金，而且這還和引擎相關(guān)念恍，所以可以看出Redis確實(shí)能在性能方面幫助許多

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