Redis 复习一

发表于 2022-08-05 阅读次数：

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Redis 复习一

NoSql发展史

Web1.0时代

主要是编辑特征

网站到用户 “单向行为”

Web1.0代表者：新浪，搜狐，网易

性能要求

简单的静态页面渲染，功能简单单一

Web2.0时代

注重用户交互作用，用户即是网站的浏览者，也是网站内容的创造者

加强网站于用户之间的互动，大数据推荐

实现了网站与用户双向的交流与参与

性能要求

数据库压力越来越大

用Redis当成缓存，来缓解数据库的压力

什么是NoSQL

NoSQL（non-relational）也称 Not Only SQL
NoSQL仅仅是一个概念，泛指非关系行数据库
区别于关系型数据库他们不保证关系数据库的ACID特征

NoSQl特点

关系型数据库的一个补充

应用场景

高并发的读写
海量数据读写
高可扩展性不限制语言 lua脚本增强
速度快

不适合的场景

需要事务支持时
基于SQL的结构化查询存储，处理复杂关系，需要即席查询(用户自定义查询条件查询)

几种NoSQL数据库简单介绍

memcache(现在有点过时了)

很早出现的NoSQL数据库
数据都在内存中，不支持持久化
支持简单的key-value模式
作为缓存数据库辅助持久化的数据库

Redis

几乎覆盖了memcache的绝大部分功能
数据存储在内存中，支持持久化，主要用作备份恢复
支持简单的key-value模式，支持多种数据结构存储，例：list、set、hash、zset等
作为缓存数据库辅助持久化的数据库

mongoDB

高性能、开源、模式自由的文档型数据库
数据存储在内存中，内存不足，把不常用的数据保存在硬盘中
key-value模式，对value(尤其json)提供丰富的查询功能
支持二进制数据及大型对象
根据数据特点替代RDBMS，成为独立的数据库，或者配合RDBMS，存储特定的数据

列式存储HBase

HBase是Hadoop项目中的数据库，对大量数据进行随机、实时读写操作，目标是处理数据量非常庞大的表，普通计算机处理超过10亿行数据，还可以处理数百万列的数据表，用于大数据

Redis介绍

一个开源的、使用ANSI C语言编写的key-value存储系统（区别于MySQL的二维表格形式存储）

Redis应用场景

取最新N个数据的操作

取网站最新文章，可以将最新的5000条评论ID放在Redis的List集合中，并将超出集合部分从数据库获取

排行榜，取TOP N操作

按顶的次数排序，可以使用Redis的sorted set，将要排序的值设置成sorted set的score，将具体的数据设置成相应的value，每次只需要执行一条ZADD命令即可

精准设定过期时间的应用

sorted set的score值设置成过期时间的时间戳，那么就可以简单地通过过期时间排序，定时清除过期数据了，不仅是清除Redis中的过期数据，你完全可以把Redis里这个过期时间当成是对数据库中数据的索引，用Redis来找出哪些数据需要过期删除，然后再精准地从数据库中删除相应的记录。

计数器应用

Redis的命令都是原子性的，可以利用INCR，DECR命令来构建计数器系统

Uniq操作，获取某段时间所有数据排重值

使用Redis的set数据结构最合适了，只需要不断地将数据往set中扔就行了，set意为集合，所以会自动排重。

实时系统，反垃圾系统

set功能可以知道一个终端用户是否进行了某个操作，可以找到其操作的集合并进行分析统计对比等

缓存

将数据直接存放到内存中

Redis特点

高效性（内存）
Redis读取的速度是30w次/s，写的速度是10w次/s
原子性 (主逻辑线程是单线程)
Redis的所有操作都是原子性的，同时Redis还支持对几个操作全并后的原子性执行。 pipline
支持多种数据结构
string（字符串） a->b 配置 name–> xiaobo
e
list（列表） a->list 消息队列 msg—>[“hello”,”name”,”xiaobo”]
hash（哈希） a->map 购物车 1—–>[“1”=>”手机”，“2”=>“电脑”]
set（集合） a->set 去重 quchong–>[“北京”，“上海”，“深圳“]
zset(有序集合) a->sorted set 排行榜 top10->[”xxx,xxx“,”xxx,xxx”]
稳定性：持久化，主从复制（集群）
其他特性：支持过期时间，支持事务，消息订阅。

Redis安装

windows版本

解压即可

Linux版本

解压

1	tar -zxvf redis-6.2.6.tar.gz -C

C程序运行环境因为下载的是源码需要编译

1	yum -y install gcc-c++

tcl

1	yum -y install tcl

编译

cd /export/server/redis-6.2.6/  
#或者使用命令 make 进行编译  
make MALLOC=libc     
make test && make install PREFIX=/export/server/redis-7.0.4

创建对应的目录以及配置对应的conf

cd  /export/server/redis-7.0.4/  
mkdir  -p /export/server/redis-7.0.4/log  
mkdir  -p /export/server/redis-7.0.4/data     

vim  redis.conf  
#  修改第61行  
bind  localhost  
#  修改第128行  后台 
daemonize  yes  
#  修改第163行  
logfile  "/export/server/redis-7.0.4/log/redis.log"  
#  修改第247行  
dir  /export/server/redis-7.0.4/data

启动

1 2	cd /export/server/redis-7.0.4/ bin/redis-server redis.conf

关闭

1	bin/redis-cli -h localhost shutdown

连接

1	bin/redis-cli -h localhost

查看是否已经启动

1	netstat -antp\|grep 6379

Redis的数据类型

对字符串string的操作

序号	命令及描述	示例
1	SET key value 设置指定 key 的值	示例：SET hello world
2	GET key 获取指定 key 的值。	示例：GET hello
4	GETSET key value 将给定 key 的值设为 value ，并返回 key 的旧值(old value)。	示例：GETSET hello world2
5	MGET key1 [key2..] 获取所有(一个或多个)给定 key 的值。	示例：MGET hello world
6	SETEX key seconds value 将值 value 关联到 key ，并将 key 的过期时间设为 seconds (以秒为单位)。	示例：SETEX hello 10 world3
7	SETNX key value 只有在 key 不存在时设置 key 的值。	示例：SETNX name xiaobo
9	STRLEN key 返回 key 所储存的字符串值的长度。	示例：STRLEN xiaobo
10	MSET key value [key value ] 同时设置一个或多个 key-value 对。	示例：MSET name1 name2 name3 name4
12	MSETNX key value key value 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。	示例：MSETNX name1 name2 name3 name4
13	PSETEX key milliseconds value这个命令和 SETEX 命令相似，但它以毫秒为单位设置 key 的生存时间，而不是像 SETEX 命令那样，以秒为单位。	示例：PSETEX money 6000 value
14	INCR key 将 key 中储存的数字值增一。	示例： set number 1 INCR number GET ydlclass7
15	INCRBY key increment 将 key 所储存的值加上给定的增量值（increment）	示例：INCRBY number 2 get number
16	INCRBYFLOAT key increment 将 key 所储存的值加上给定的浮点增量值（increment）	示例：INCRBYFLOAT number 0.8
17	DECR key 将 key 中储存的数字值减一。	示例： set number 1 DECR number GET number
18	DECRBY key decrement key 所储存的值减去给定的减量值（decrement）	示例：DECRBY number 3
19	APPEND key value 如果 key 已经存在并且是一个字符串， APPEND 命令将指定的 value 追加到该 key 原来值（value）的末尾。	示例：APPEND number hello

对hash列表的操作

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。

Redis 中每个 hash 可以存储 2的32 - 1 键值对（40多亿）

序号	命令及描述	示例
1	HSET key field value 将哈希表 key 中的字段 field 的值设为 value 。	示例：HSET key1 field1 value1
2	HSETNX key field value 只有在字段 field 不存在时，设置哈希表字段的值。	示例：HSETNX key1 field2 value2
3	HMSET key field1 value1 [field2 value2 ] 同时将多个 field-value (域-值)对设置到哈希表 key 中。	示例：HMSET key1 field3 value3 field4 value4
4	HEXISTS key field 查看哈希表 key 中，指定的字段是否存在。	示例： HEXISTS key1 field4 HEXISTS key1 field6
5	HGET key field 获取存储在哈希表中指定字段的值。	示例：HGET key1 field4
6	HGETALL key 获取在哈希表中指定 key 的所有字段和值	示例：HGETALL key1
7	HKEYS key 获取所有哈希表中的字段	示例：HKEYS key1
8	HLEN key 获取哈希表中字段的数量	示例：HLEN key1
9	HMGET key field1 [field2] 获取所有给定字段的值	示例：HMGET key1 field3 field4
10	HINCRBY key field increment 为哈希表 key 中的指定字段的整数值加上增量 increment 。	示例： HSET key2 field1 1 HINCRBY key2 field1 1 HGET key2 field1
11	HINCRBYFLOAT key field increment 为哈希表 key 中的指定字段的浮点数值加上增量 increment 。	示例：HINCRBYFLOAT key2 field1 0.8
12	HVALS key 获取哈希表中所有值	示例：HVALS key1
13	HDEL key field1 [field2] 删除一个或多个哈希表字段	示例： HDEL key1 field3 HVALS key1

对list列表的操作

Redis列表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）

一个列表最多可以包含 2的32 - 1 个元素 (4294967295, 每个列表超过40亿个元素)。

序号	命令及描述	示例
1	LPUSH key value1 [value2] 将一个或多个值插入到列表头部	示例：LPUSH list1 value1 value2
2	LRANGE key start stop 查看list当中所有的数据	示例：LRANGE list1 0 -1
3	LPUSHX key value 将一个值插入到已存在的列表头部	示例：LPUSHX list1 value3 LINDEX list1 0
4	RPUSH key value1 [value2] 在列表中添加一个或多个值到尾部	示例： RPUSH list1 value4 value5 LRANGE list1 0 -1
5	RPUSHX key value 为已存在的列表添加单个值到尾部	示例：RPUSHX list1 value6
6	LINSERT key BEFORE\|AFTER pivot value 在列表的元素前或者后插入元素	示例：LINSERT list1 BEFORE value3 beforevalue3
7	LINDEX key index 通过索引获取列表中的元素	示例：LINDEX list1 0
8	LSET key index value 通过索引设置列表元素的值	示例：LSET list1 0 hello
9	LLEN key 获取列表长度	示例：LLEN list1
10	LPOP key 移出并获取列表的第一个元素	示例：LPOP list1
11	RPOP key 移除列表的最后一个元素，返回值为移除的元素。	示例：RPOP list1
12	BLPOP key1 [key2 ] timeout 移出并获取列表的第一个元素，如果列表没有元素会阻塞列表直到等待超时或发现可弹出元素为止。	示例：BLPOP list1 2000
13	BRPOP key1 [key2 ] timeout 移出并获取列表的最后一个元素，如果列表没有元素会阻塞列表直到等待超时或发现可弹出元素为止。	示例：BRPOP list1 2000
14	RPOPLPUSH source destination 移除列表的最后一个元素，并将该元素添加到另一个列表并返回	示例：RPOPLPUSH list1 list2
15	BRPOPLPUSH source destination timeout 从列表中弹出一个值，将弹出的元素插入到另外一个列表中并返回它；如果列表没有元素会阻塞列表直到等待超时或发现可弹出元素为止。	示例：BRPOPLPUSH list1 list2 2000
16	LTRIM key start stop 对一个列表进行修剪(trim)，就是说，让列表只保留指定区间内的元素，不在指定区间之内的元素都将被删除。	示例：LTRIM list1 0 2
17	DEL key1 key2 删除指定key的列表	示例：DEL list2

对set集合的操作

Redis 的 Set 是 String 类型的无序集合。集合成员是唯一的，这就意味着集合中不能出现重复的数据

Redis 中集合是通过哈希表实现的，所以添加，删除，查找的复杂度都是 O(1)。

集合中最大的成员数为 2的32 - 1 (4294967295, 每个集合可存储40多亿个成员)。

序号	命令及描述	示例
1	SADD key member1 [member2] 向集合添加一个或多个成员	示例：SADD set1 setvalue1 setvalue2
2	SMEMBERS key 返回集合中的所有成员	示例：SMEMBERS set1
3	SCARD key 获取集合的成员数	示例：SCARD set1
4	SDIFF key1 [key2] 返回给定所有集合的差集	示例： SADD set2 setvalue2 setvalue3 SDIFF set1 set2
5	SDIFFSTORE destination key1 [key2] 返回给定所有集合的差集并存储在 destination 中	示例：SDIFFSTORE set3 set1 set2
6	SINTER key1 [key2] 返回给定所有集合的交集	示例：SINTER set1 set2
7	SINTERSTORE destination key1 [key2] 返回给定所有集合的交集并存储在 destination 中	示例：SINTERSTORE set4 set1 set2
8	SISMEMBER key member 判断 member 元素是否是集合 key 的成员	示例：SISMEMBER set1 setvalue1
9	SMOVE source destination member 将 member 元素从 source 集合移动到 destination 集合	示例：SMOVE set1 set2 setvalue1
10	SPOP key 移除并返回集合中的一个随机元素	示例：SPOP set2
11	SRANDMEMBER key [count] 返回集合中一个或多个随机数	示例：SRANDMEMBER set2 2
12	SREM key member1 [member2] 移除集合中一个或多个成员	示例：SREM set2 setvalue1
13	SUNION key1 [key2]] 返回所有给定集合的并集	示例：SUNION set1 set2
14	SUNIONSTORE destination key1 [key2] 所有给定集合的并集存储在 destination 集合中	示例：SUNIONSTORE set5 set1 set2

对key的操作

序号	命令及描述	示例
1	DEL key 该命令用于在 key 存在时删除 key。	示例：del number
2	DUMP key 序列化给定 key ，并返回被序列化的值。	示例：DUMP key1
3	EXISTS key 检查给定 key 是否存在。	示例：exists number
4	EXPIRE key seconds 为给定 key 设置过期时间，以秒计。	示例：expire number 5
6	PEXPIRE key milliseconds 设置 key 的过期时间以毫秒计。	示例：PEXPIRE set3 3000
8	KEYS pattern 查找所有符合给定模式( pattern)的 key 。	示例：keys *
10	PERSIST key 移除 key 的过期时间，key 将持久保持。	示例：persist set2
11	PTTL key 以毫秒为单位返回 key 的剩余的过期时间。	示例：pttl set2
12	TTL key 以秒为单位，返回给定 key 的剩余生存时间(TTL, time to live)。	示例：ttl set2
13	RANDOMKEY 从当前数据库中随机返回一个 key 。	示例： randomkey
14	RENAME key newkey 修改 key 的名称	示例：rename set5 set8
15	RENAMENX key newkey 仅当 newkey 不存在时，将 key 改名为 newkey 。	示例：renamenx set8 set10
16	TYPE key 返回 key 所储存的值的类型。	示例：type set10

对ZSet的操作-重要

典型例子：互联网，微博热搜，最热新闻，统计网站pv

Redis有序集合和集合一样也是string类型元素的集合,且不允许重复的成员

它用来保存需要排序的数据，例如排行榜，一个班的语文成绩，一个公司的员工工资，一个论坛的帖子等。

有序集合中，每个元素都带有score（权重），以此来对元素进行排序

它有三个元素：key、member和score。以语文成绩为例，key是考试名称（期中考试、期末考试等），member是学生名字，score是成绩。

#	命令及描述	示例
1	ZADD key score1 member1 [score2 member2] 向有序集合添加一个或多个成员，或者更新已存在成员的分数	向ZSet中添加页面的PV值 ZADD pv_zset 120 page1.html 100 page2.html 140 page3.html
2	ZCARD key 获取有序集合的成员数	获取所有的统计PV页面数量 ZCARD pv_zset
3	ZCOUNT key min max 计算在有序集合中指定区间分数的成员数	获取PV在120-140在之间的页面数量 ZCOUNT pv_zset 120 140
4	ZINCRBY key increment member 有序集合中对指定成员的分数加上增量 increment	给page1.html的PV值+1 ZINCRBY pv_zset 1 page1.html
5	ZINTERSTORE destination numkeys key [key …] 计算给定的一个或多个有序集的交集并将结果集存储在新的有序集合 key 中	创建两个保存PV的ZSET： ZADD pv_zset1 10 page1.html 20 page2.html ZADD pv_zset2 5 page1.html 10 page2.html ZINTERSTORE pv_zset_result 2 pv_zset1 pv_zset2
7	ZRANGE key start stop [WITHSCORES] 通过索引区间返回有序集合指定区间内的成员	获取所有的元素，并可以返回每个key对一个的score ZRANGE pv_zset_result 0 -1 WITHSCORES
9	ZRANGEBYSCORE key min max [WITHSCORES] [LIMIT] 通过分数返回有序集合指定区间内的成员	获取ZSET中120-140之间的所有元素 ZRANGEBYSCORE pv_zset 120 140
10	ZRANK key member 返回有序集合中指定成员的索引	获取page1.html的pv排名（升序） ZRANK pv_zset page3.html
11	ZREM key member [member …] 移除有序集合中的一个或多个成员	移除page1.html ZREM pv_zset page1.html
15	ZREVRANGE key start stop [WITHSCORES] 返回有序集中指定区间内的成员，通过索引，分数从高到低	按照PV降序获取页面 ZREVRANGE pv_zset 0 -1
17	ZREVRANK key member 返回有序集合中指定成员的排名，有序集成员按分数值递减(从大到小)排序	获取page2.html的pv排名（降序） ZREVRANK pv_zset page2.html
18	ZSCORE key member 返回有序集中，成员的分数值	获取page3.html的分数值 ZSCORE pv_zset page3.html

对位图BitMaps的操作

计算机最小的存储单位是位bit，Bitmaps是针对位的操作的，相较于String、Hash、Set等存储方式更加节省空间

Bitmaps不是一种数据结构，操作是基于String结构的，一个String最大可以存储512M，那么一个Bitmaps则可以设置2^32个位

Bitmaps单独提供了一套命令，所以在Redis中使用Bitmaps和使用字符串的方法不太相同。可以把Bitmaps想象成一个以位为单位的数组，数组的每个单元只能存储0和1，数组的下标在Bitmaps中叫做偏移量offset

itMaps 命令说明：将每个独立用户是否访问过网站存放在Bitmaps中，将访问的用户记做1，没有访问的用户记做0，用偏移量作为用户的id 。

设置值

SETBIT key offset value  

setbit unique:users:2022-08-04 0  1

setbit unique:users:2022-08-04 5  1 

setbit unique:users:2022-08-04 10  1

获取值

1	GETBIT key offset

获取Bitmaps指定范围值为1的个数

1	BITCOUNT key [start end]

Bitmaps间的运算

1	BITOP operation destkey key [key, …]

bitop是一个复合操作，它可以做多个Bitmaps的and（交集）、 or（并集）、 not（非）、 xor（异或）操作并将结果保存在destkey中。

1 2	bitop and unique:users:and:2022-08-04_05 unique:users:2022-08-03 unique:users:2022-08-04 bitcount unique:users:and:2022-04-04_05

对HyperLogLog结构的操作

HyperLogLog常用于大数据量的统计，比如页面访问量统计或者用户访问量统计。

要统计一个页面的访问量（PV），可以直接用redis计数器或者直接存数据库都可以实现，如果要统计一个页面的用户访问量（UV），一个用户一天内如果访问多次的话，也只能算一次，这样，我们可以使用SET集合来做，因为SET集合是有去重功能的，key存储页面对应的关键字，value存储对应的userid，这种方法是可行的。但如果访问量较多，假如有几千万的访问量，这就麻烦了。为了统计访问量，要频繁创建SET集合对象。

uv: 一个页面被多少个用户访问

pv：一个页面的访问量

Redis实现HyperLogLog算法，HyperLogLog 这个数据结构的发明人是Philippe Flajolet（菲利普·弗拉若莱）教授。Redis 在 2.8.9 版本添加了 HyperLogLog 结构

help @hyperloglog  

PFADD  key element [element ...]   
summary:  Adds the specified elements to the specified HyperLogLog.   
since:  2.8.9      

PFCOUNT  key [key ...]   
summary:  Return the approximated cardinality（基数） of the set(s) observed by the HyperLogLog at  key(s).   
since:  2.8.9      

PFMERGE  destkey sourcekey [sourcekey ...]   
summary:  Merge N different HyperLogLogs into a single one.   
since:  2.8.9

Redis集成的HyperLogLog使用语法主要有pfadd和pfcount，顾名思义，一个是来添加数据，一个是来统计的。

HyperLogLog算法标准误差是 0.81%

pfadd和pfcount常用于统计，需求：假如两个页面很相近，现在想统计这两个页面的用户访问量呢？这里就可以用pfmerge合并统计了

pfadd page1 user1 user2  user3 user4 user5  
 
pfadd page2 user1 user2  user3 user6 user7  
 
pfmerge page1+page2  page1 page2  

pfcount page1+page2

HyperLogLog为什么适合做大量数据的统计

Redis HyperLogLog 是用来做基数统计的算法

Redis Java API操作

pom.xml

<dependencies>
    <dependency>
        <groupId>redis.clients</groupId>
        <artifactId>jedis</artifactId>
        <version>2.9.0</version>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>junit</groupId>
        <artifactId>junit</artifactId>
        <version>4.12</version>
        <scope>test</scope>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.testng</groupId>
        <artifactId>testng</artifactId>
        <version>6.14.3</version>
        <scope>test</scope>
    </dependency>
</dependencies>
<build>
    <plugins>
        <plugin>
            <groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
            <artifactId>maven-compiler-plugin</artifactId>
            <version>3.0</version>
            <configuration>
                <source>1.8</source>
                <target>1.8</target>
                <encoding>UTF-8</encoding>
                <!--    <verbal>true</verbal>-->
            </configuration>
        </plugin>
    </plugins>
</build>

test

public class RedisTest {

    //定义JedisPoll
    private JedisPool jedisPool;

    @BeforeTest
    public void beforeTest(){

//        配置对象
        JedisPoolConfig config = new JedisPoolConfig();

//        最大空闲连接
        config.setMaxIdle(10);
//        最小空闲连接
        config.setMinIdle(5);

//        连接时最大等待时间
        config.setMaxWaitMillis(3000);

//        最大连接数
        config.setMaxTotal(100);

        jedisPool = new JedisPool(config,"localhost",6379);

    }

    @Test
    public void keysTest(){

//        获取jedis连接池连接
        Jedis jedis = jedisPool.getResource();

//        命令
        Set<String> keys = jedis.keys("*");

//        遍历
        for (String key : keys) {
            System.out.println(key);
        }

        jedis.close();
    }

    @Test
    public void stringTest(){

        Jedis jedis = jedisPool.getResource();

//        添加一个string类型数据，key为pv，用于保存pv的值，初始值为0

        jedis.set("pv","22");

//        查询该key对应的数据

        String pv = jedis.get("pv");

        System.out.println(pv);

//        修改pv为1000

        jedis.set("pv", "53");

//        实现整形数据原子自增操作 +1

        Long pv1 = jedis.incr("pv");

        System.out.println(pv1);

//        实现整形该数据原子自增操作 +1000

        Long pv2 = jedis.incrBy("pv", 100);

        System.out.println(pv2);

//        关闭jedis连接
        jedis.close();
    }

    @Test
    public void hashTest(){

        Jedis jedis = jedisPool.getResource();

//        往Hash结构中添加以下商品库存

//        a) iphone11 => 10000
//
//        b) macbookpro => 9000

        jedis.hset("goods","iphone11","10000");

        jedis.hset("goods","macbookpro","9000");

//        获取Hash中所有的商品

        Set<String> goods = jedis.hkeys("goods");

        for (String good : goods) {
            System.out.println(good);
        }

//        新增3000个macbookpro库存

        jedis.hincrBy("goods","macbookpro",3000);

        String hget = jedis.hget("goods", "macbookpro");
        System.out.println(hget);

//
//        删除整个Hash的数据

        jedis.del("goods");

//        关闭jedis连接
        jedis.close();
    }

    @Test
    public void listTest(){

        Jedis jedis = jedisPool.getResource();

//        向list的左边插入以下三个手机号码：15841018742、17612484531、13439275383

        jedis.lpush("numbers","15841018742","17612484531","13439275383");

        List<String> numbers = jedis.lrange("numbers", 0, -1);

        for (String number : numbers) {
            System.out.println(number);
        }

        System.out.println("==============");

//        从右边移除一个手机号码

        jedis.rpop("numbers");

//        获取list所有的值

        List<String> numbers1 = jedis.lrange("numbers", 0, -1);

        for (String s : numbers1) {
            System.out.println(s);
        }

//        清除numbers中数据
        jedis.del("numbers");

        //        关闭jedis连接
        jedis.close();
    }


    @Test
    public void setTest(){

        Jedis jedis = jedisPool.getResource();

//        求UV就是求独立有多少个（不重复）
//        往一个set中添加页面 page1 的uv，用户user1访问一次该页面

        jedis.sadd("uv","user1");

//        user2访问一次该页面

        jedis.sadd("uv","user2");

//        user1再次访问一次该页面

        jedis.sadd("uv","user1");

//        最后获取 page1的uv值

        System.out.println("uv:" + jedis.scard("uv"));


//        关闭jedis连接
        jedis.close();
    }


    @AfterTest
    public void afterTest(){
//        关闭jedisPool连接
        jedisPool.close();
    }

}