Springboot2.0x整合redis lettuce 和并且进行数据缓存机制。经过多问题方面的整合（单机模式）

整合策略参考https://blog.csdn.net/weixin_36586564/article/details/86002413

缓存策略参考https://blog.csdn.net/zhangcongyi420/article/details/82686702

问题异常参考https://blog.csdn.net/zhaoheng314/article/details/81564166

根据多方面的精华 整合好redis 代码如下

1. 配置文件

# Redis服务器地址
spring.redis.host=
# Redis服务器连接密码（默认为空）
spring.redis.password=
# Redis服务器连接端口 默认6379
spring.redis.port=
# 连接超时时间（10毫秒）
spring.redis.timeout=
# Redis默认情况下有16个分片，这里配置具体使用的分片，默认是0  1是dev环境参数
spring.redis.database=
# 连接池最大连接数（使用负值表示没有限制） 默认 8
spring.redis.lettuce.pool.max-active=8
# 连接池最大阻塞等待时间（使用负值表示没有限制） 默认 -1
spring.redis.lettuce.pool.max-wait=-1
# 连接池中的最大空闲连接 默认 8
spring.redis.lettuce.pool.max-idle=8
# 连接池中的最小空闲连接 默认 0
spring.redis.lettuce.pool.min-idle=0

1. 配置依赖

    org.springframework.boot
    spring-boot-starter-data-redis



    org.apache.commons
    commons-pool2
    2.5.0



    com.alibaba
    fastjson
    1.2.47

1. 配置类

import org.springframework.boot.autoconfigure.AutoConfigureAfter;
import org.springframework.boot.autoconfigure.data.redis.RedisAutoConfiguration;
import org.springframework.cache.CacheManager;
import org.springframework.cache.annotation.EnableCaching;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.data.redis.cache.RedisCacheManager;
import org.springframework.data.redis.connection.RedisConnectionFactory;
import org.springframework.data.redis.connection.lettuce.LettuceConnectionFactory;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
import org.springframework.data.redis.serializer.StringRedisSerializer;

import com.alibaba.fastjson.support.spring.FastJsonRedisSerializer;

/**
 * 自定义Template
 * 默认情况下的模板只能支持RedisTemplate，
 * 也就是只能存入字符串，这在开发中是不友好的，所以自定义模板是很有必要的，
 * 当自定义了模板又想使用String存储这时候就可以使用StringRedisTemplate的方式，它们并不冲突…
 *
 * @author king
 * @since 2019/8/8
 */

@EnableCaching
@Configuration
@AutoConfigureAfter(RedisAutoConfiguration.class)
public class RedisCacheAutoConfiguration {

	@SuppressWarnings("rawtypes")
	@Bean
    public RedisTemplate redisCacheTemplate(LettuceConnectionFactory redisConnectionFactory) {
    	RedisTemplate template = new RedisTemplate<>();
    	 
        //使用fastjson序列化
        FastJsonRedisSerializer fastJsonRedisSerializer = new FastJsonRedisSerializer(Object.class);
        // key的序列化采用StringRedisSerializer key 必须先设置
        template.setKeySerializer(new StringRedisSerializer());
        template.setHashKeySerializer(new StringRedisSerializer());
        // value值的序列化采用fastJsonRedisSerializer
        template.setValueSerializer(fastJsonRedisSerializer);
        template.setHashValueSerializer(fastJsonRedisSerializer);
        
 
        template.setConnectionFactory(redisConnectionFactory);
        return template;

    }
    //缓存管理器
    @Bean
    public CacheManager cacheManager(RedisConnectionFactory redisConnectionFactory) {
        RedisCacheManager.RedisCacheManagerBuilder builder = RedisCacheManager
                .RedisCacheManagerBuilder
                .fromConnectionFactory(redisConnectionFactory);
        return builder.build();
    }
}

1. 工具类

import org.springframework.data.redis.core.*;
import org.springframework.stereotype.Component;






import java.util.List;
import java.util.Set;
import java.util.concurrent.TimeUnit;

import javax.annotation.Resource;
/**
 * redis 操作类
 * @author kingxt
 * @date  2019年8月9日
 *
 */
@Component
public class RedisComponentUtils{

	@Resource
    private RedisTemplate redisTemplate;


    /**
     * 写入缓存
     * @param key
     * @param value
     * @return boolean
     */
    
    public boolean set(String key, Object value) {
        boolean result = false;
        redisTemplate.opsForValue().set(key, value);

        result = true;
        return result;
    }

    /**
     * 写入缓存设置时效时间
     * @param key
     * @param value
     * @return boolean
     */
    
    public boolean set(String key, Object value, Long expireTime) {
        boolean result = false;
        ValueOperations operations = redisTemplate.opsForValue();
        operations.set(key, value);
        redisTemplate.expire(key, expireTime, TimeUnit.SECONDS);
        result = true;
        return result;
    }

    /**
     * 批量删除对应的value
     * @param keys
     */
    
    public void remove(String... keys) {
        for (String key : keys) {
            remove(key);
        }
    }

    /**
     * 批量删除key
     * @param pattern
     */
    
    public void removePattern(String pattern) {
        Set keys = redisTemplate.keys(pattern);
        if (keys.size() > 0)
            redisTemplate.delete(keys);
    }

    /**
     * 删除对应的value
     * @param key
     */
    
    public void remove(String key) {
        if (exists(key)) {
            redisTemplate.delete(key);
        }
    }

    /**
     * 判断缓存中是否有对应的value
     * @param key
     * @return
     */
    
    public boolean exists(String key) {
        return redisTemplate.hasKey(key);
    }

    /**
     * 读取缓存
     * @param key
     * @return
     */
    
    public Object get(String key) {
        Object result = null;
        ValueOperations operations = redisTemplate.opsForValue();
        result = operations.get(key);
        return result;
    }
    /**
     * 哈希 添加
     * @param key
     * @param hashKey
     * @param value
     */
    
    public void hmSet(String key, Object hashKey, Object value){
        HashOperations hash = redisTemplate.opsForHash();
        hash.put(key,hashKey,value);
    }

    /**
     * 哈希获取数据
     * @param key
     * @param hashKey
     * @return
     */
    
    public Object hmGet(String key, Object hashKey){
        HashOperations hash = redisTemplate.opsForHash();
        return hash.get(key,hashKey);
    }

    /**
     * 列表添加
     * @param k
     * @param v
     */
    
    public void lPush(String k,Object v){
        ListOperations list = redisTemplate.opsForList();
        list.rightPush(k,v);
    }

    /**
     * 列表获取
     * @param k
     * @param l
     * @param l1
     * @return
     */
    
    public List