Redis的Windows端开发连接Linux端以及相应的代码实现

在Windows端开发连接需要进行配置文件的配置：

在redis.conf配置文件中

将protected-mode yes，修改为protected-mode no；不保护redis

# By default protected mode is enabled. You should disable it only if

# you are sure you want clients from other hosts to connect to Redis

# even if no authentication is configured, nor a specific set of interfaces

# are explicitly listed using the "bind" directive.

protected-mode no

将bind 127.0.0.1加上注释，（#bind 127.0.0.1），允许出本机外的IP访问redis

# IF YOU ARE SURE YOU WANT YOUR INSTANCE TO LISTEN TO ALL THE INTERFACES

# JUST COMMENT THE FOLLOWING LINE.

# ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~

#bind 0.0.0.0:

#bind 127.0.0.1

将daemonize no，修改为daemonize yes；允许redis服务后台运行

简单来说我们不用看到点心的那个页面

# By default Redis does not run as a daemon. Use 'yes' if you need it.

# Note that Redis will write a pid file in /var/run/redis.pid when daemonized.

daemonize yes

修改防火墙端口号

命令：/sbin/iptables -I INPUT -p tcp --dport 6379 -j ACCEPT

保存防火墙修改命令：/etc/rc.d/init.d/iptables save

修改完成后，需要重新启动redis服务。

redis-server /xxxx/redis.conf

通过iptables 允许指定的外网ip访问

修改 Linux 的防火墙(iptables)，开启你的redis服务端口，默认是6379

//只允许127.0.0.1访问6379

iptables -A INPUT -s 127.0.0.1 -p tcp --dport 6379 -j ACCEPT

//其他ip访问全部拒绝

iptables -A INPUT -p TCP --dport 6379 -j REJECT

一些命令的代码测试：

使用maven工程进行

<dependency>

          <groupId>junit</groupId>

          <artifactId>junit</artifactId>

          <version>4.12</version>

</dependency>

<dependency>

          <groupId>org.springframework.data</groupId>

          <artifactId>spring-data-redis</artifactId>

          <version>1.7..RELEASE</version>

 </dependency>

<dependency>

        <groupId>redis.clients</groupId>

        <artifactId>jedis</artifactId>

        <version>2.9.</version>

</dependency>

<dependency>

    <groupId>org.apache.commons</groupId>

    <artifactId>commons-pool2</artifactId>

    <version>2.5.</version>

</dependency>

Redis的使用

1.默认直接使用

    //首次进行册数的测试

    @Test

    public void testSpeed(){

        Jedis jedis = new Jedis("192.168.42.153", 6379);try {

                jedis.set("key", "value");

            }

        } finally {

            jedis.close();

        }

    }

2.使用连接池

    @Test

    public void RedisConfigPool(){

        JedisPoolConfig pool = new JedisPoolConfig();

        //最大空闲数

        pool.setMaxIdle();

        //连接数

        pool.setMaxTotal();

        //等待毫秒数

        pool.setMaxWaitMillis();

        //使用配置的连接池

        JedisPool jedisPool = new JedisPool(pool, "192.168.42.153");

        //从连接池中获取单个连接

        Jedis jedis = jedisPool.getResource();

        jedis.set("ts","1234");

    }

使用spring：

基本配置条件如下

User类

//对象需要可序列化，实现接口

public class User implements Serializable{

    private static final long serialVersionUID =  6977402643848374753L;

    private long id;

    private String name;
　　//........
}

spring的配置类

<!-- 连接池 -->

<bean id="poolConfig" class="redis.clients.jedis.JedisPoolConfig">

    <!-- 空闲数 -->

    <property name="maxIdle" value=""></property>

    <!-- 连接数 -->

    <property name="maxTotal" value=""></property>

    <!-- 最大等待时间 -->

    <property name="maxWaitMillis" value=""></property>

</bean>

<!-- 连接配置 -->

<bean id="connectionFactory" class="org.springframework.data.redis.connection.jedis.JedisConnectionFactory">

    <property name="hostName" value="192.168.42.153"></property>

    <property name="port" value=""></property>

    <!-- 连接池 -->

    <property name="poolConfig" ref="poolConfig"></property>

</bean>

<!-- 配置spring-date-Template -->

<!-- 序列化 -->

<bean id="jdkSerializationRedisSerializer"

class="org.springframework.data.redis.serializer.JdkSerializationRedisSerializer"></bean>

<bean id="stringRedisSerializer"

class="org.springframework.data.redis.serializer.StringRedisSerializer"></bean>

<bean id="redisTemplate" class="org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate">

    <property name="connectionFactory" ref="connectionFactory"></property>

    <property name="keySerializer" ref="stringRedisSerializer"></property>

    <property name="valueSerializer" ref="jdkSerializationRedisSerializer"></property>

</bean>

<bean id="redisTemplate1" class="org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate">

    <property name="connectionFactory" ref="connectionFactory"></property>

    <property name="keySerializer" ref="stringRedisSerializer"></property>

    <property name="valueSerializer" ref="stringRedisSerializer"></property>

</bean>

<bean id="redisTemplate2" class="org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate">

    <property name="connectionFactory" ref="connectionFactory"></property>

    <property name="keySerializer" ref="stringRedisSerializer"></property>

    <property name="defaultSerializer" ref="stringRedisSerializer"></property>

    <property name="valueSerializer" ref="stringRedisSerializer"></property>

</bean>

    @Test

    public void testResisString(){

        ApplicationContext app = new

                ClassPathXmlApplicationContext("classpath:/applicationContext.xml");

        RedisTemplate redisTemplate = (RedisTemplate) app.getBean("redisTemplate");

        User user = new User();

        user.setId(1L);

        user.setName("Mr");

        //设置键值对

        redisTemplate.opsForValue().set("user", user);

        //获取键值对

        User u = (User) redisTemplate.opsForValue().get("user");

        System.out.println(u);

    }

//以上的使用都是基于 RedisTemplate 基于连接池的操作，换句话说，并不能保
//证每次使用 RedisTemplate 是操作同一个对 Redis 连接

为了使得操作都来自于同连接可以使用 SessionCallback & RedisCallback
RedisCallback是比较底层封装使用不是很友好
更多的时候会使SessionCallback 接口
Redis 同时执行多个命令，那么还是采用 SessionCallback 接口进行操作，从而保证多个命令在同 Redis接操作中。

前后使用的都是同个连接,对资源消耗小

    @Test

    public void testResisString1(){

        ApplicationContext app = new

                ClassPathXmlApplicationContext("classpath:/applicationContext.xml");

        RedisTemplate redisTemplate = (RedisTemplate) app.getBean("redisTemplate");

        User user = new User();

        user.setId(1L);

        user.setName("Mr");

        SessionCallback callback = new SessionCallback() {

            @Override

            public Object execute(RedisOperations operations) throws DataAccessException {

                //设置  key = user1  值 = user

                operations.boundValueOps("user1").set(user);

                return (User)operations.boundValueOps("user1").get();

            }

        };

        //获取键值对

        User u = (User) redisTemplate.execute(callback);

        System.out.println(u);

    }

数据类型：

1.String

//注意此时的RedisTemplate的配置序列化
//首先配置 Spring关于 Redis 字符串运行环境
//这里给 Spring RedisTemplate 的键值序列器设置为了 String 类型
//所以就是种字符串的操作

@Test

    public void StringTest(){

        ApplicationContext app = new

                ClassPathXmlApplicationContext("classpath:/applicationContext.xml");

        RedisTemplate redisTemplate = (RedisTemplate) app.getBean("redisTemplate1");

        //设置值

        //set key name   设置键值对

        redisTemplate.opsForValue().set("k1", "v1");

        redisTemplate.opsForValue().set("k2", "v2");

        //通过key获取值

        //get key 通过键获取值

        String value1 = (String) redisTemplate.opsForValue().get("k1");

        System.out.println("value1" + value1);

        //删除键值对

        redisTemplate.delete("k1");

        //字符串长度

        //strlen key

        Long length = redisTemplate.opsForValue().size("k2");

        System.out.println("length:" + length);

        //设置新值返回旧值

        String oldVal = (String) redisTemplate.opsForValue().getAndSet("k2", "k222333444");

        System.out.println("oldVal:"+ oldVal);

        String value2 = (String) redisTemplate.opsForValue().get("k2");

        System.out.println("value2" + value2);

        //求子串

        //getrange key st end   [0 ...]

        String rangString = redisTemplate.opsForValue().get("k2", , );

        System.out.println("rangString:"+rangString);

        //追加内容在末尾

        //append key value   返回新字符串的长度

        int newSize = redisTemplate.opsForValue().append("k2", "_new");

        System.out.println("newSize:" + newSize);

        String newVal = (String) redisTemplate.opsForValue().get("k2");

        System.out.println("value1" + newVal);

    }

//redisTemplate.opsForValu() 所返回的对象可以操作简单的键值对
//可以是字符串，也可以是对象，具体依据你所配置的序列化方案

    //关于运算

    @Test

    public void StringTestCal(){

        ApplicationContext app = new

                ClassPathXmlApplicationContext("classpath:/applicationContext.xml");

        RedisTemplate redisTemplate = (RedisTemplate) app.getBean("redisTemplate1");

        //设值

        redisTemplate.opsForValue().set("cal", "");

        //初始化的值

        String initValue = (String) redisTemplate.opsForValue().get("cal");

        System.out.println("initValue:" + initValue);

        //加1

        //还可以加其他的数

        redisTemplate.opsForValue().increment("cal", );

        String AddOneVal = (String) redisTemplate.opsForValue().get("cal");

        System.out.println("AddOneVal:" + AddOneVal);

        //减一

        redisTemplate.getConnectionFactory().getConnection().decr(redisTemplate.

                getKeySerializer().serialize("cal"));

        String MinOneVal = (String) redisTemplate.opsForValue().get("cal");

        System.out.println("MinOneVal:" + MinOneVal);

        //减3

        redisTemplate.getConnectionFactory().getConnection().decrBy(

           redisTemplate.getKeySerializer().serialize("cal"), );

        String MinThreeVal = (String) redisTemplate.opsForValue().get("cal");

        System.out.println("MinThreeVal:" + MinThreeVal);

        //加浮点数

        redisTemplate.opsForValue().increment("cal", 4.2);

        String floatVal = (String) redisTemplate.opsForValue().get("cal");

        System.out.println("floatVal:" + floatVal);

    }

// increment 方法可支持长整形 long 双精度double的加法
//对于减法而言,RedisTemplate 并没有进行支持
//通过获得连接工厂再获得连接从而得到底 Redis 连接对象
//redisTemplate.getConnectionFactory().getConnection().decr(redisTemplate.
// getKeySerializer().serialize("cal"));
//所有关于减法的方法，原有值都必须是整数，否则就会引发异常

2.Set

//集合不是个线性结构
//它的内部会根据 hash 分子来存储和查找数据
// Redis 集合的插入、删除和查找的复杂度都是 0(1 ）
//对于集合而言，它的每个元素都是不能重复的，当插入相同记录的时候都会失败
//集合是无序的。
//集合的每个元素都是 String 数据结构类型。

@Test

    public void test(){

    ApplicationContext app = new

            ClassPathXmlApplicationContext("classpath:/applicationContext.xml");

    RedisTemplate redisTemplate = (RedisTemplate) app.getBean("redisTemplate2");

    Set set = null;

    //将元素加入列表

    //sadd key menber [menber1 ...]  给键为key的集合添加成员

    redisTemplate.boundSetOps("set1").add("v1","v2","v3","v4","v5","v6");

    redisTemplate.boundSetOps("set2").add("v0","v5","v6","v7","v8","v9");

    //求集合长度

    Long size = redisTemplate.opsForSet().size("set1");

    System.out.println("size:" + size);

    //求差集

    //sdif key key2

    set  = redisTemplate.opsForSet().difference("set1", "set2");

    System.out.println("差集：" + set);

    //并集

    //sunion key1 [key2]   求两个集合的并集

    set =redisTemplate.opsForSet().intersect("set1", "set2");

    System.out.println("并集：" + set);

    //判断集合中的元素

    //sismember key menber  判断menber是否为键为key的集合成员

    boolean exist = redisTemplate.opsForSet().isMember("set1", "v3");

    System.out.println("exist:" + exist);

    //获取集合所有元素

    //smembers key   返回集合所有成员

    set =redisTemplate.opsForSet().members("set1");

    System.out.println("集合所有元素："  + set);

    //随机从集合中弹出一个元素

    //spop key  随机弹出一个元素

    String val = (String)redisTemplate.opsForSet().pop("set1");

    System.out.println("随机弹出：" + val);

    //随机获取一个集合的元素

    //srandmember key [count]  随机返回一个或多个

    val = (String)redisTemplate.opsForSet().randomMember("set1");

    System.out.println("随机返回一个数：" + val);

    //随机返回两个

    List list = redisTemplate.opsForSet().randomMembers("set1", );

    System.out.println("随机获取集合中两个数：" + list);

    //删除一个集合的元素，参数可以是多个

    //srem key member[member2 ...] 移除集合中的元素，可以多个

    //    redisTemplate.opsForSet().remove("set1", "v3","v2"....);

    Long e = redisTemplate.opsForSet().remove("set1", "v3");

    System.out.println("e:" + e);

    //并集

    //sunion key [key1]

    set = redisTemplate.opsForSet().union("set1", "set2");

    System.out.println("并集：" + set);

    //求差集并且保存到新的集合中

    //sdiffstore des key1 [key2] 保存到des中

    redisTemplate.opsForSet().differenceAndStore("set1",

            "set2", "new_set");

    System.out.println("new_set"+redisTemplate.opsForSet().members("new_set"));

    //求两个集合的交集，并保存到集合 inter_set

    //sinterstore des key1 key2

    redisTemplate.opsForSet().intersectAndStore("set1", "set2", "inter_set");

    System.out.println("新集合交集："+ redisTemplate.opsForSet().members("inter_set"));

    //求两个集合的并集，并保存到集合 union_set

    redisTemplate.opsForSet().unionAndStore("set1", "set2", "union_set");

    System.out.println("新并集集合union_set:" + redisTemplate.opsForSet().members("union_set"));

    }

3.链表

//可以存储多个字符串
//它是有序的
//Redis 链表是双向的
//使用链表结构就意味着读性能的丧失
//链表结构的优势在于插入和删除的便利:，因为链表的数据节点是分配在不同的内存域的，并不连续

//由此可见，链表结构的使用是需要注意场景的，对于那些经常需要对数据进行插入和
//删除的列表数据使用它是十分方便的，因为它可以在不移动其他节点的情况下完成插入和
//删除。而对于需要经常查找的，使用它性能并不佳，它只能从左到右或者从右到左的查找
//和比对。

@Test

    public void test() throws Exception{

        ApplicationContext app = new

                ClassPathXmlApplicationContext("classpath:/applicationContext.xml");

        RedisTemplate redisTemplate = (RedisTemplate) app.getBean("redisTemplate2");

        //删除链表

        redisTemplate.delete("list");

        //创建新的链表

        //lpush key node1[node2...] 把节点从左边插入      此时单个节点插入

        redisTemplate.opsForList().leftPush("list","node3");

        //测试同时插入多个节点

        List<String> nodeList = new ArrayList<String>();

        for(int i = ;i >=;i--){

            nodeList.add("node"+i);

        }

        //lpush key node1[node2...]     此时同时插入多个节点    从左边插入到key中

        redisTemplate.opsForList().leftPushAll("list", nodeList);

        //rpush key node1[node2...]

        //从右侧插入节点可一个或多个

        redisTemplate.opsForList().rightPush("list", "node4");

        //获取链表的长度

        Long size = redisTemplate.opsForList().size("list");

        System.out.println("size：" + size);

        List listValue = redisTemplate.opsForList().range("list", , size);

        System.out.println("listValue:" + listValue);

        //获取下表为0的节点

        //index key  index  index从0开始，返回节点的字符串，读取下表为index的节点

        String indexZero = (String)redisTemplate.opsForList().index("list", );

        System.out.println("下表为0的节点：" + indexZero);

        //从左边弹出一个节点

        //lpop key  删除左边的一个节点，并且返回给节点

        String leftPop = (String)redisTemplate.opsForList().leftPop("list");

        System.out.println("leftpop:" + leftPop);

        //从右边弹出一个节点

        //rpop key  删除左边的一个节点，并且返回给节点

        String rightPop = (String)redisTemplate.opsForList().rightPop("list");

        System.out.println("rightPop:" + rightPop);

        //插入节点

        //linsert key before | after pivot node 插入一个节点，并且可以指定在职位pivot的前面或者后面

        //若list不存在，则报错，没有对应的pivot值，也会插入失败返回 -1

        //在node2的前后各插入一个节点

        //注意，需要使用更为底层的命令才能操 linsert 命令

        //redisTemplate.getConnectionFactory().getConnection().lInsert(key, where, pivot, value);

        redisTemplate.getConnectionFactory().getConnection().lInsert(

                "list".getBytes("utf-8"), RedisListCommands.Position.BEFORE, "node2".getBytes("utf-8"),

                "before_node2".getBytes("utf-8"));

        redisTemplate.getConnectionFactory().getConnection().lInsert(

                "list".getBytes("utf-8"), RedisListCommands.Position.AFTER, "node2".getBytes("utf-8"),

                "after_node2".getBytes("utf-8"));

        //lpushx list node   若存在key为list的链表，    则插入节点node  否则失败       从左边插入

        redisTemplate.opsForList().leftPushIfPresent("list", "head");

        //rpushx list node   若存在key为list的链表，    则插入节点node  否则失败       从右边插入

        redisTemplate.opsForList().rightPushIfPresent("list", "end");

        //lrange list start end  获取从start-end下边的节点值   [start ,end]

        listValue = redisTemplate.opsForList().range("list", , );

        System.out.println("listValue:" + listValue);

        //lrem list count value  count=0删除所有的值为value的节点，否则删除绝对值为count个value的节点值

        nodeList.clear();

        for(int i =  ;i <= ;i++){

            nodeList.add("node");

        }

        //左边插入nodeList

        redisTemplate.opsForList().leftPushAll("list", nodeList);

        System.out.println("删除node节点之前的list：");

        size = redisTemplate.opsForList().size("list");

        listValue = redisTemplate.opsForList().range("list", , size);

        System.out.println("listValue:" + listValue);

        //从左到右删除6个node节点

        redisTemplate.opsForList().remove("list", , "node");

        System.out.println("");

        System.out.println("删除node节点之后的list：");

        size = redisTemplate.opsForList().size("list");

        listValue = redisTemplate.opsForList().range("list", , size);

        System.out.println("listValue:" + listValue);

        //修改下表指定节点的值，设置新值

        //lset key index value  设置index节点处的新值，设为value

        redisTemplate.opsForList().set("list", , "new_head");

        indexZero = (String)redisTemplate.opsForList().index("list", );

        System.out.println("index=0处的新值：" + indexZero);

    }

//上面这些操作链表的命令都是进程不安全的，因为我们操作这些命令的时候，
//其他 Redis 的客户端也可能操作同个链表，这样就会造成并发数据安全和一致性的问题
//Redis 提供了链表的阻塞命令，它在运行的时候会给链表加锁，以保证操作链表的命令安全性
//加锁的结果就是其他的进程不能再读取或者写入该链，只能等待命令结束

@Test

    public void testBlock(){

        ApplicationContext app = new

                ClassPathXmlApplicationContext("classpath:/applicationContext.xml");

        RedisTemplate redisTemplate = (RedisTemplate) app.getBean("redisTemplate2");

        //清空数据

        //redisTemplate.delete("list1");

        //redisTemplate.delete("list2");

        List<String> nodeList = new ArrayList<String>();

        for(int i = ;i <= ;i++){

            nodeList.add("node"+i);

        }

        //放入数据

        redisTemplate.opsForList().leftPushAll("list1", nodeList);

        //blpop移除并获取列表的第一个元素，如果没有元素会阻塞列表直到等待超时或者发现可弹出元素

        //Spring 使用参数超时时间作为阻塞命令区分，等价于 blpop 命令，并且可以设置时间参数

        //redisTemplate.opsForList().leftPop(key, timeout, unit)

        redisTemplate.opsForList().leftPop("list1", , TimeUnit.SECONDS);

        //Spring 使用参数超时时间作为阻塞命令区分，等价于 brpop 命令，并且可以设置时间参数

        redisTemplate.opsForList().rightPop("list1", , TimeUnit.SECONDS);

        Long size = redisTemplate.opsForList().size("list1");

        List listValue = redisTemplate.opsForList().range("list1", , size);

        System.out.println("listValue:" + listValue);

        System.out.println("");

        nodeList.clear();

        for(int i = ;i <= ;i++){

            nodeList.add("date"+i);

        }

        redisTemplate.opsForList() .leftPushAll ("list2", nodeList); 

        //rpoplpush key src dest 将src的最右边的删除，然后将src追加在dest后面

        //不可设置时间

        //相当于 rpoplpush 命令，弹出 listl 最右边的节点，插入到 list2 最左边

        redisTemplate .opsForList().rightPopAndLeftPush("list1", "list2");

        size = redisTemplate.opsForList().size("list2");

        listValue = redisTemplate.opsForList().range("list2", , size);

        System.out.println("listValue:" + listValue);

        //brpoplpush key src dest timeout

        //相当于 brpoplpush 命令，注意在 Spring 中使用超时参数区分

        redisTemplate.opsForList().rightPopAndLeftPush("list1",

                "list2", , TimeUnit.SECONDS);

        size = redisTemplate.opsForList().size("list2");

        listValue = redisTemplate.opsForList().range("list2", , size);

        System.out.println("listValue:" + listValue);

    }

4.Hash

//Redis中哈希结构就如同 Java的 map 一样
//一个对象里面有许多键值对
//特别适合存储对象的
// 要对 RedisTemplate 的配置项进行修改

//Spring 提供的RedisTemplate 序列 defaultSerializer的默认修改为了字符串序列器
//因为在 Spring对hash结构的作中会涉及 map 等其类的操作所以需要明确它的规则

//如果想为 hash 结构指定序列化器，可以使用 di mplate 提供的两个
//属性 hashKeySerializer和hashValueSerializer ，来为 hash 结构的 field和value 指定序列化器。

@Test

    public void testHash(){

        ApplicationContext app = new

                ClassPathXmlApplicationContext("classpath:/applicationContext.xml");

        RedisTemplate redisTemplate = (RedisTemplate) app.getBean("redisTemplate2");

        //设置key

        String key = "hash";

        Map<String,String> map = new HashMap<String,String>();

        map.put("name", "MrChengs");

        map.put("age","");

        //hmset   设置键值对（可多个）

        //hmset key filed1[filed2....]

        redisTemplate.opsForHash().putAll(key, map);

        //hset   在结构体中键值对

        //hset key filed

        redisTemplate.opsForHash().put(key, "hobby", "game");

        pringtValehash(redisTemplate, key, "hobby");

        //hexists key field

        //判断是否存在field字段

        boolean exists = redisTemplate.opsForHash().hasKey(key, "hobby");

        System.out.println("exitsts:" + exists);

        //hgetall  key

        //获取key中的所有字段

        map=redisTemplate.opsForHash().entries(key);

        System.out.println("hgetall:" + map);

        //hincrby key field increment

        //给某一字段加以整数

        //还可以double

        redisTemplate.opsForHash().increment(key, "age", );

        pringtValehash(redisTemplate, key, "age");

        //hvals  key

        //获取hash结构中的所有值

        List keyList = new ArrayList();

        keyList = redisTemplate.opsForHash().values(key);

        System.out.println("value:"+ keyList);

        //hkeys key 返回key中的所有键

        Set set = redisTemplate.opsForHash().keys(key);

        System.out.println("keys:" + set);

        //hmget key filed1[2...]

        //返回指定键中的值

        List listVal = redisTemplate.opsForHash().multiGet(key, set);

        System.out.println("listVal:" + listVal);

        //hmsetnx key field value

        //设置键值对，在不存在field时才进行设置

        boolean su = redisTemplate.opsForHash().putIfAbsent(key, "wight", "");

        System.out.println(su);

        pringtValehash(redisTemplate, key, "wight");

        //hdel

        Long size = redisTemplate.opsForHash().delete(key, "age");

        System.out.println("size" + size);

    }

    private static void pringtValehash(RedisTemplate redisTemplate , String key

            ,String field){

        //hget  获取属性值  单个

        Object value = redisTemplate.opsForHash().get(key, field);

        System.out.println(value);

    }

//hmset在 JavaAPI中，是使用 map保存多个键值对在先的。
//getall 命令会返回所有的键值对，并保存到 map 对象中，如果 hash 结构很大，那么要考虑它对JVM 的内存影响。
// hincrby hincrbyFloat 令都采用 ncrement 方法， Spring 会识别它具体使用何种方法。

巴特西

Redis的Windows端开发连接Linux端以及相应的代码实现

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