目录
一、前言
二、使用步骤
1. 引入start依赖
2. 在application.yml配置文件中做相应配置
3. 配置Redis序列化器
4. 将序列化器配置到redisTemplate中
5. 封装Redis操作工具类
我们知道Redis适用于存储频繁使用的数据,因为Redis数据库是基于缓存的非关系数据库,相比较关系型数据库,查询的速度更快,但不适合表示复杂关系,那知道它这一特性,就会明白在实际项目中,会经常使用到Redis,就比如我最近做的博客项目,就是将文章浏览量存储到Redis中,因为每次都从数据库中去查询浏览量,肯定效率就不是很高了,所以我就在最开始就将文章的浏览量数据放到Redis中,每次也是更新的浏览量中的数据,再使用定时框架,定时的更新到数据库即可,另外秒杀的时候也要用到Redis,既然Redis使用这么频繁,那么该怎样使用Java语言操作Redis呢?接下来,我就讲一下在SpringBoot项目中如何配置Redis,下面我就简单说明步骤。
其实配置Redis和配置其它东西都差不多,既然使用了SpringBoot,基于自动配置,使用无非就是引依赖、然后在yml配置文件中做相应的配置即可,或者还可以使用配置类进行配置,有个时候可能还要启动一下,在启动类上面加个启动注解,使用Redis不需要这一步。
org.springframework.boot spring-boot-starter-data-redis2.7.3
由于序列化方式依靠的是fastjson序列化框架,因此也要有fastjson依赖,如果没有使用自定义序列化,则这个不是必须的,另外如果基于的是其它第三方序列化框架,则添加对应的依赖即可
com.alibaba fastjson1.2.76
spring: redis: # Redis本地服务器地址,注意要开启redis服务,即那个redis-server.exe host: localhost # Redis服务器端口,默认为6379.若有改动按改动后的来 port: 6379 #Redis服务器连接密码,默认为空,若有设置按设置的来 password: lettuce: pool: # 连接池最大连接数,若为负数则表示没有任何限制 max-active: 8 # 连接池最大阻塞等待时间,若为负数则表示没有任何限制 max-wait: -1 # 连接池中的最大空闲连接 max-idle: 8
public class FastJson2JsonRedisSerializerimplements RedisSerializer { @SuppressWarnings("unused") private ObjectMapper objectMapper = new ObjectMapper(); //配置序列化与反序列化字符集 public static final Charset DEFAULT_CHARSET = Charset.forName("UTF-8"); private Class clazz; //开启 fastjson 序列化库的自动类型支持功能,开启后,会在序列化或反序列化过程中自动添加类型信息,确保序列化与反序列化成功 static { ParserConfig.getGlobalInstance().setAutoTypeSupport(true); } public FastJson2JsonRedisSerializer(Class clazz) { super(); this.clazz = clazz; } //序列化过程,使用fastjson将对象转为字节数组 @Override public byte[] serialize(T t) throws SerializationException { if (t == null) { return new byte[0]; } //添加SerializerFeature.WriteClassName可以在序列化时,添加类型信息 return JSON.toJSONString(t, SerializerFeature.WriteClassName).getBytes(DEFAULT_CHARSET); } //反序列化过程,将字节数组转为Java对象 @Override public T deserialize(byte[] bytes) throws SerializationException { if (bytes == null || bytes.length <= 0) { return null; } String str = new String(bytes, DEFAULT_CHARSET); //解析为clazz类型的对象 return JSON.parseObject(str, clazz); } public void setObjectMapper(ObjectMapper objectMapper) { Assert.notNull(objectMapper, "'objectMapper' must not be null"); this.objectMapper = objectMapper; } protected JavaType getJavaType(Class> clazz) { return TypeFactory.defaultInstance().constructType(clazz); } }
@Configuration public class RedisConfig { @Bean @SuppressWarnings(value = { "unchecked", "rawtypes" }) public RedisTemplate
@Component public class RedisCache { @Autowired public RedisTemplate redisTemplate; /** * 缓存基本的对象,Integer、String、实体类等 * * @param key 缓存的键值 * @param value 缓存的值 */ publicvoid setCacheObject(final String key, final T value) { redisTemplate.opsForValue().set(key, value); } /** * 缓存基本的对象,Integer、String、实体类等 * * @param key 缓存的键值 * @param value 缓存的值 * @param timeout 时间 * @param timeUnit 时间颗粒度 */ public void setCacheObject(final String key, final T value, final Integer timeout, final TimeUnit timeUnit) { redisTemplate.opsForValue().set(key, value, timeout, timeUnit); } /** * 设置有效时间 * * @param key Redis键 * @param timeout 超时时间 * @return true=设置成功;false=设置失败 */ public boolean expire(final String key, final long timeout) { return expire(key, timeout, TimeUnit.SECONDS); } /** * 设置有效时间 * * @param key Redis键 * @param timeout 超时时间 * @param unit 时间单位 * @return true=设置成功;false=设置失败 */ public boolean expire(final String key, final long timeout, final TimeUnit unit) { return redisTemplate.expire(key, timeout, unit); } /** * 获得缓存的基本对象。 * * @param key 缓存键值 * @return 缓存键值对应的数据 */ public T getCacheObject(final String key) { ValueOperations operation = redisTemplate.opsForValue(); return operation.get(key); } /** * 删除单个对象 * * @param key */ public boolean deleteObject(final String key) { return redisTemplate.delete(key); } /** * 删除集合对象 * * @param collection 多个对象 * @return */ public long deleteObject(final Collection collection) { return redisTemplate.delete(collection); } /** * 缓存List数据 * * @param key 缓存的键值 * @param dataList 待缓存的List数据 * @return 缓存的对象 */ public long setCacheList(final String key, final List dataList) { Long count = redisTemplate.opsForList().rightPushAll(key, dataList); return count == null ? 0 : count; } /** * 获得缓存的list对象 * * @param key 缓存的键值 * @return 缓存键值对应的数据 */ public List getCacheList(final String key) { return redisTemplate.opsForList().range(key, 0, -1); } /** * 缓存Set * * @param key 缓存键值 * @param dataSet 缓存的数据 * @return 缓存数据的对象 */ public BoundSetOperations setCacheSet(final String key, final Set dataSet) { BoundSetOperations setOperation = redisTemplate.boundSetOps(key); Iterator it = dataSet.iterator(); while (it.hasNext()) { setOperation.add(it.next()); } return setOperation; } /** * 获得缓存的set * * @param key * @return */ public Set getCacheSet(final String key) { return redisTemplate.opsForSet().members(key); } /** * 缓存Map * * @param key * @param dataMap */ public void setCacheMap(final String key, final Map dataMap) { if (dataMap != null) { redisTemplate.opsForHash().putAll(key, dataMap); } } /** * 获得缓存的Map * * @param key * @return */ public Map getCacheMap(final String key) { return redisTemplate.opsForHash().entries(key); } /** * 往Hash中存入数据 * * @param key Redis键 * @param hKey Hash键 * @param value 值 */ public void setCacheMapValue(final String key, final String hKey, final T value) { redisTemplate.opsForHash().put(key, hKey, value); } /** * 获取Hash中的数据 * * @param key Redis键 * @param hKey Hash键 * @return Hash中的对象 */ public T getCacheMapValue(final String key, final String hKey) { HashOperations opsForHash = redisTemplate.opsForHash(); return opsForHash.get(key, hKey); } /** * 删除Hash中的数据 * * @param key * @param hkey */ public void delCacheMapValue(final String key, final String hkey) { HashOperations hashOperations = redisTemplate.opsForHash(); hashOperations.delete(key, hkey); } /** * 获取多个Hash中的数据 * * @param key Redis键 * @param hKeys Hash键集合 * @return Hash对象集合 */ public List getMultiCacheMapValue(final String key, final Collection hKeys) { return redisTemplate.opsForHash().multiGet(key, hKeys); } /** * 获得缓存的基本对象列表 * * @param pattern 字符串前缀 * @return 对象列表 */ public Collection keys(final String pattern) { return redisTemplate.keys(pattern); } /** * 为Redis中value对应的map增加value * @param key 键值 * @param hKey value-map对应的键值 * @param v value-map 对应的value值 */ public void incrementCacheMapValue(String key,String hKey,int v){ redisTemplate.boundHashOps(key).increment(hKey, v); } }
如果大家对Redis的序列化还想进一步了解的化,可以参考我的另外一篇文章
https://blog.csdn.net/m0_63445035/article/details/130371592?spm=1001.2014.3001.5502