1.Redis key值操作以及RedisTemplate对应的API
本文默认使用RedisTemplate，关于RedisTemplate和StringRedisTemplate的区别如下
RedisTemplate和StringRedisTemplate
二者主要区别是他们使用的序列化类不一样，RedisTemplate使用的是JdkSerializationRedisSerializer，
StringRedisTemplate使用的是StringRedisSerializer，两者的数据是不共通的。
1.RedisTemplate：
RedisTemplate使用的是JDK的序列化策略，向Redis存入数据会将数据先序列化成字节数组然后在存入Redis数据库，这个时候打开Redis查看的时候，
你会看到你的数据不是以可读的形式展现的，而是以字节数组显示，类似下面：xACxEDx00x05tx05srx00。
所以使用RedisTemplate可以直接把一个java对象直接存储在redis里面。
2.StringRedisTemplate:
StringRedisTemplate默认采用的是String的序列化策略，保存的key和value都是采用此策略序列化保存的。
StringRedisTemplate是继承RedisTemplate的，这种对redis的操方式更优雅，
因为RedisTemplate以字节数组的形式存储不利于管理，也不通用。
如果存入的是简单的字符串使用StringRedisTemplate;
如果存入的是复杂的对象用RedisTemplate;
1.1 Key操作
1.1.1 常用的key操作
keys *查看当前库所有key (匹配：keys *1) public Set<String> keys(String pattern) { return redisTemplate.keys(pattern); }
exists key判断某个key是否存在 public Boolean hasKey(String key) { return redisTemplate.hasKey(key); }
type key 查看你的key是什么类型 public DataType type(String key) { return redisTemplate.type(key); }
del key 删除指定的key数据 public void delete(String key) { redisTemplate.delete(key); }
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操作。 public void unlink(String key) { redisTemplate.unlink(key); }
expire key 10 10秒钟：为给定的key设置过期时间 public Boolean expire(String key, long timeout, TimeUnit unit) { return redisTemplate.expire(key, timeout, unit); }
ttl key 查看还有多少秒过期，-1表示永不过期，-2表示已过期 public Long getExpire(String key) { return redisTemplate.getExpire(key); }
flushdb 清空当前库 public void flushdb() { Set<String> keys = redisTemplate.keys("*"); redisTemplate.delete(keys); }
dbsize 查看当前数据库的key的数量 // 令pattern = "*" public Set<String> keys(String pattern) { return redisTemplate.keys(pattern); }
2.Redis 五大数据类型操作以及RedisTemplate对应的API
2.1 String类型
String是Redis最基本的类型，你可以理解成与Memcached一模一样的类型，一个key对应一个value。String类型是二进制安全的。意味着Redis的string可以包含任何数据。比如jpg图片或者序列化的对象。String类型是Redis最基本的数据类型，一个Redis中字符串value最多可以是512M。
应用场景
1.缓存结构体信息： 将结构体json序列化成字符串，然后将字符串保存在redis的value中，将结构体的业务唯一标示作为key；这种保存json的用法用的最多的场景就是缓存用户信息，
将用户bean信息转成json再序列化为字符串作为value保存在redis中，将用户id作为key。从代码中获取用户缓存信息就是一个逆过程，
根据userid作为key获取到结构体json，然后将json转成java bean。 2.计数功能： 我们都知道redis是单线程模式，并且redis将很多常用的事务操作进行了封装，这里我们最常用的就是数值自增或自减，redis的作者封装了incr可以进行自增，
没调用一次自增1，因为redis是单线程运行，所以就算client是多线程调用那么也是正确自增，因为incr命令中将read和write做了事务封装。
同样可以设置incr的step，每次根据step进行自增，当然如果要达到自减的效果，那么只要将step设置为负数就可以了。 计数功能使用的场景很多，我们之前经常用在实时计数统计场景，也用在过库存场景、限流计数场景等等，而且redis的性能也是非常高的，
对于一般的并发量没那么高的系统都是适用的。
2.1.1 String的数据结构
String的数据结构为简单动态字符串(Simple Dynamic String,缩写SDS)。是可以修改的字符串，内部结构实现上类似于Java的ArrayList，采用预分配冗余空间的方式来减少内存的频繁分配.
如上图中所示，内部为当前字符串实际分配的空间capacity一般要高于实际字符串长度len。当字符串长度小于1M时，扩容都是加倍现有的空间，如果超过1M，扩容时一次只会多扩1M的空间。需要注意的是字符串最大长度为512M。
2.1.2 String常用指令
set <key><value>添加键值对 public void set(String key, String value) { redisTemplate.opsForValue().set(key, value); }
set ... nx：当数据库中key不存在时，可以将key-value添加数据库 public boolean setIfAbsent(String key, String value) { return redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(key, value); }
set ... xx：当数据库中key存在时，可以将key-value添加数据库，与nx参数互斥 public boolean setIfPresent(String key, String value) { return redisTemplate.opsForValue().setIfPresent(key, value); }
set ... ex：设置key的超时秒数 set ... px：设置key的超时毫秒数 public void setEx(String key, String value, long timeout, TimeUnit unit) { redisTemplate.opsForValue().set(key, value, timeout, unit); }
get <key>查询对应键值 public Object get(String key) { return redisTemplate.opsForValue().get(key); }
append <key><value>将给定的<value> 追加到原值的末尾 public Integer append(String key, String value) { return redisTemplate.opsForValue().append(key, value); }
strlen <key>获得值的长度 public Long size(String key) { return redisTemplate.opsForValue().size(key); }
incr <key> 将 key 中储存的数字值增1，只能对数字值操作，如果为空，新增值为1 decr <key> 将 key 中储存的数字值减1，只能对数字值操作，如果为空，新增值为-1 incrby / decrby <key><步长>将 key 中储存的数字值增减。自定义步长。 public Long incrBy(String key, long increment) { return redisTemplate.opsForValue().increment(key, increment); }
mset <key1><value1><key2><value2> ..... 同时设置一个或多个 key-value对 public void multiSet(Map<String, String> maps) { redisTemplate.opsForValue().multiSet(maps); }
mget <key1><key2><key3> ..... 同时获取一个或多个 value public List<Object> multiSet(Collection<String> keys) { return redisTemplate.opsForValue().multiGet(keys); }
msetnx <key1><value1><key2><value2> ..... 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 public boolean multiSetIfAbsent(Map<String, String> maps) { return redisTemplate.opsForValue().multiSetIfAbsent(maps); }
getrange <key><起始位置><结束位置>获得值的范围，类似java中的substring，前包，后包 public Object getRange(String key, long start, long end) { return redisTemplate.opsForValue().get(key, start, end); }
setrange <key><起始位置><value> 用 <value> 覆写<key>所储存的字符串值，从<起始位置>开始(索引从0开始)。 public void setRange(String key, String value, long offset) { redisTemplate.opsForValue().set(key, value, offset); }
getset <key><value> 以新换旧，设置了新值同时获得旧值。 public Object getAndSet(String key, String value) { return redisTemplate.opsForValue().getAndSet(key, value); }
2.2 List类型
Redis 列表List类型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，对两端的操作性能很高，通过索引下标的操作中间的节点性能会较差。
应用场景
1.list列表结构常用来做异步队列使用 将需要延后处理的任务结构体序列化成字符串塞进 Redis 的列表，另一个线程从这个列表中轮询数据进行处理。 2.list可用于秒杀抢购场景 在商品秒杀场景最怕的就是商品超卖，为了解决超卖问题，我们经常会将库存商品缓存到类似MQ的队列中，多线程的购买请求都是从队列中取，
取完了就卖完了，但是用MQ处理的化有点重，这里就可以使用redis的list数据类型来实现，在秒杀前将本场秒杀的商品放到list中，
因为list的pop操作是原子性的，所以即使有多个用户同时请求，也是依次pop，list空了pop抛出异常就代表商品卖完了。
2.2.1 List的数据结构
List的数据结构为快速链表quickList。首先在列表元素较少的情况下会使用一块连续的内存存储，这个结构是ziplist，也即是压缩列表。它将所有的元素紧挨着一起存储，分配的是一块连续的内存。当数据量比较多的时候才会改成quicklist。因为普通的链表需要的附加指针空间太大，会比较浪费空间。比如这个列表里存的只是int类型的数据，结构上还需要两个额外的指针prev和next。
Redis将链表和ziplist结合起来组成了quicklist。也就是将多个ziplist使用双向指针串起来使用。这样既满足了快速的插入删除性能，又不会出现太大的空间冗余。
2.2.2 List常用的指令
lpush/rpush <key><value1><value2><value3> .... 从左边/右边插入一个或多个值。 public Long lLeftPush(String key, String value) { return redisTemplate.opsForList().leftPush(key, value); } public Long lLeftPushAll(String key, String... value) { return redisTemplate.opsForList().leftPushAll(key, value); } public Long lLeftPushAll(String key, Collection<String> value) { return redisTemplate.opsForList().leftPushAll(key, value); }
lpop/rpop <key>从左边/右边吐出一个值。值在键在，值光键亡。 public Object lLeftPop(String key) { return redisTemplate.opsForList().leftPop(key); }
rpoplpush <key1><key2> 从<key1>列表右边吐出一个值，插到<key2>列表左边。 public Object lRightPopAndLeftPush(String sourceKey, String destinationKey) { return redisTemplate.opsForList().rightPopAndLeftPush(sourceKey, destinationKey); }
lrange <key><start><stop>按照索引下标获得元素(从左到右) lrange <key> 0 -1 0左边第一个，-1右边第一个，（0-1表示获取所有） public List<Object> lRange(String key, long start, long end) { return redisTemplate.opsForList().range(key, start, end); }
lindex <key><index>按照索引下标获得元素(从左到右) public Object lIndex(String key, long index) { return redisTemplate.opsForList().index(key, index); }
llen <key>获得列表长度 public Long lLen(String key) { return redisTemplate.opsForList().size(key); }
lset<key><index><value>将列表key下标为index的值替换成value public void lSet(String key, long index, String value) { redisTemplate.opsForList().set(key, index, value); }
linsert <key> before <value><newvalue> 在<value>的前面插入<newvalue>插入值 public Long lLeftPush(String key, String pivot, String value) { return redisTemplate.opsForList().leftPush(key, pivot, value); }
lrem <key><n><value> n>0 从左边到右删除n个value， n<0从右到左删除n个value public Long lRemove(String key, long index, String value) { return redisTemplate.opsForList().remove(key, index, value); }
2.3 Set类型
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.使用场景也是比较单一的，就是用在一些去重的场景里，例如每个用户只能参与一次活动、一个用户只能中奖一次等等去重场景。
2.3.1 Set的数据结构
Set数据结构是dict字典，字典是用哈希表实现的。
Java中HashSet的内部实现使用的是HashMap，只不过所有的value都指向同一个对象。Redis的set结构也是一样，它的内部也使用hash结构，所有的value都指向同一个内部值。
2.3.2 Set常用的指令
sadd <key><value1><value2> ..... 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 public Long sAdd(String key, String... values) { return redisTemplate.opsForSet().add(key, values); }
smembers <key> 取出该集合的所有值。 public Set<Object> setMembers(String key) { return redisTemplate.opsForSet().members(key); }
sismember <key><value> 判断集合<key>是否为含有该<value>值，有1，没有0 public Boolean sIsMember(String key, Object value) { return redisTemplate.opsForSet().isMember(key, value); }
scard<key> 返回该集合的元素个数。 public Long sSize(String key) { return redisTemplate.opsForSet().size(key); }
srem <key><value1><value2> .... 删除集合中的某个元素。 public Long sRemove(String key, Object... values) { return redisTemplate.opsForSet().remove(key, values); }
spop <key> 随机从该集合中吐出一个值。 public Object sPop(String key) { return redisTemplate.opsForSet().pop(key); }
srandmember <key><n> 随机从该集合中取出n个值。不会从集合中删除 。 public List<Object>sRandomMembers(String key, long count) { return redisTemplate.opsForSet().randomMembers(key, count); }
smove <source><destination>value 把集合中一个值从一个集合移动到另一个集合 public Boolean sMove(String key, String value, String destKey) { return redisTemplate.opsForSet().move(key, value, destKey); }
sinter <key1><key2> 返回两个集合的交集元素。 public Set<Object> sIntersect(String key, String otherKey) { return redisTemplate.opsForSet().intersect(key, otherKey); }
sunion <key1><key2> 返回两个集合的并集元素。 public Set<Object> sUnion(String key, String otherKeys) { return redisTemplate.opsForSet().union(key, otherKeys); }
sdiff <key1><key2> 返回两个集合的差集元素(key1中的，不包含key2中的) public Set<Object> sDifference(String key, String otherKey) { return redisTemplate.opsForSet().difference(key, otherKey); }
2.4 Hash类型
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<String,Object>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
主要有以下2种存储方式：
第一种方式将用户ID作为查找key,把其他信息封装成一个对象以序列化的方式存储，这种方式的缺点是，增加了序列化/反序列化的开销，并且在需要修改其中一项信息时，需要把整个对象取回，并且修改操作需要对并发进行保护，引入CAS等复杂问题。
第二种方法是这个用户信息对象有多少成员就存成多少个key-value对儿，用用户ID+对应属性的名称作为唯一标识来取得对应属性的值，虽然省去了序列化开销和并发问题，但是用户ID为重复存储，如果存在大量这样的数据，内存浪费还是非常吓人的。
那么Redis提供的Hash很好的解决了这个问题，Redis的Hash实际是内部存储的Value为一个HashMap，并提供了直接存取这个Map成员的接口，通过key(用户ID) + field(属性标签) 就可以操作对应属性数据了，既不需要重复存储数据，也不会带来序列化和并发修改控制的问题，如下图：
常用使用场景
（1）保存结构体信息
hash字典类型也是比较适合保存结构体信息的，不同于字符串一次序列化整个对象，hash可以对用户结构中的每个字段单独存储。这样当我们需要获取结构体信息时可以进行部分获取，而不用序列化所有字段，而将整个字符串保存的结构体信息只能一次性全部读取。
2.4.1 Hash的数据结构
Hash类型对应的数据结构是两种：ziplist（压缩列表），hashtable（哈希表）。当field-value长度较短且个数较少时，使用ziplist，否则使用hashtable。
2.4.2 Hash常用的指令
hset <key><field><value> 给<key>集合中的 <field>键赋值<value> public void hPut(String key, String hashKey, String value) { redisTemplate.opsForHash().put(key, hashKey, value); }
hget <key1><field> 从<key1>集合<field>取出 value public Object hGet(String key, String field) { return redisTemplate.opsForHash().get(key, field); }
hmset <key1><field1><value1><field2><value2>... 批量设置hash的值 public void hPutAll(String key, Map<String, String> maps) { redisTemplate.opsForHash().putAll(key, maps); }
hexists<key1><field> 查看哈希表 key 中，给定域 field 是否存在。 public boolean hExists(String key, String field) { return redisTemplate.opsForHash().hasKey(key, field); }
hkeys <key> 列出该hash集合的所有field public Set<Object> hKeys(String key) { return redisTemplate.opsForHash().keys(key); }
hvals <key> 列出该hash集合的所有value public List<Object> hValues(String key) { return redisTemplate.opsForHash().values(key); }
hincrby <key><field><increment> 为哈希表 key 中的域 field 的值加上增量 1 -1 public Double hIncrByFloat(String key, Object field, double delta) { return redisTemplate.opsForHash().increment(key, field, delta); }
hsetnx <key><field><value> 将哈希表 key 中的域 field 的值设置为 value ，当且仅当域 field 不存在 . public Boolean hPutIfAbsent(String key, String hashKey, String value) { return redisTemplate.opsForHash().putIfAbsent(key, hashKey, value); }
2.5 Zset类型
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。
常用使用场景
（1）各类热门排序场景
例如热门歌曲榜单列表，value值是歌曲ID，score是播放次数，这样就可以对歌曲列表按播放次数进行排序。
当然还有类似微博粉丝列表、评论列表等等，可以将value定义为用户ID、评论ID，score定义为关注时间、评论点赞次数等等。
2.5.1 Zset的数据结构
SortedSet(zset)是Redis提供的一个非常特别的数据结构，一方面它等价于Java的数据结构Map<String, Double>，可以给每一个元素value赋予一个权重score，另一方面它又类似于TreeSet，内部的元素会按照权重score进行排序，可以得到每个元素的名次，还可以通过score的范围来获取元素的列表。
zset底层使用了两个数据结构
（1）hash，hash的作用就是关联元素value和权重score，保障元素value的唯一性，可以通过元素value找到相应的score值。
（2）跳跃表，跳跃表的目的在于给元素value排序，根据score的范围获取元素列表。
2.5.2 Zset常用的指令
zadd <key><score1><value1><score2><value2>… 将一个或多个 member 元素及其 score 值加入到有序集 key 当中。 public Boolean zAdd(String key, String value, double score) { return redisTemplate.opsForZSet().add(key, value, score); } public Long zAdd(String key, Set<TypedTuple<Object>> values) { return redisTemplate.opsForZSet().add(key, values); }
zrange <key><start><stop> [WITHSCORES] 返回有序集 key 中，下标在<start><stop>之间的元素 带WITHSCORES，可以让分数一起和值返回到结果集。 public Set<TypedTuple<Object>> zRangeWithScores(String key, long start,long end) { return redisTemplate.opsForZSet().rangeWithScores(key, start, end); }
zrangebyscore key min max [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。 public Set<TypedTuple<Object>> zRangeByScoreWithScores(String key,double min, double max, long start, long end) { return redisTemplate.opsForZSet().rangeByScoreWithScores(key, min, max,start, end); }
zrevrangebyscore key max min [withscores] [limit offset count] 同上，改为从大到小排列。 public Set<TypedTuple<Object>> zReverseRangeWithScores(String key,long start, long end) { return redisTemplate.opsForZSet().reverseRangeWithScores(key, start,end); }
zincrby <key><increment><value> 为元素的score加上增量 public Double zIncrementScore(String key, String value, double delta) { return redisTemplate.opsForZSet().incrementScore(key, value, delta); }
zrem <key><value> 删除该集合下，指定值的元素 public Long zRemove(String key, Object... values) { return redisTemplate.opsForZSet().remove(key, values); }
zcount <key><min><max> 统计该集合，分数区间内的元素个数 public Long zCount(String key, double min, double max) { return redisTemplate.opsForZSet().count(key, min, max); }
zrank <key><value> 返回该值在集合中的排名，从0开始。 public Long zReverseRank(String key, Object value) { return redisTemplate.opsForZSet().reverseRank(key, value); }
全部redis指令可查看：http://www.redis.cn/commands.html