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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-redis
2.7.3
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
fastjson
1.2.76
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 FastJson2JsonRedisSerializer implements 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
*/
public void 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