关于Redis的解释网上有很多,可以自行查阅,Redis与SpringBoot整合有两种方式,第一种是使用Jedis,它是Redis官方推荐的面向Java的操作Redis的客户端,第二种是使用RedisTemplate,它是SpringDataRedis中对JedisApi的高度封装。我此次使用的是RedisTemplate,并整理了redis工具类方便大家使用,GitHub地址文末给出,需要的话可以留言,留下QQ邮箱号,我会发给你。
org.springframework.boot
spring-boot-starter-data-redis
自定义序列化器Jackson2JsonRedisSerializer是解决序列号乱码问题
package com.example.demo.config;
import com.fasterxml.jackson.annotation.JsonAutoDetect;
import com.fasterxml.jackson.annotation.PropertyAccessor;
import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
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.core.HashOperations;
import org.springframework.data.redis.core.ListOperations;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
import org.springframework.data.redis.listener.RedisMessageListenerContainer;
import org.springframework.data.redis.serializer.Jackson2JsonRedisSerializer;
import org.springframework.data.redis.serializer.StringRedisSerializer;
/**
* @ClassName: RedisCacheConfig
* @Description: redis 缓存配置;
* 注意:RedisCacheConfig这里也可以不用继承:CachingConfigurerSupport,
* 也就是直接一个普通的Class就好了 这里主要我们之后要重新实现
* key的生成策略,只要这里修改KeyGenerator,其它位置不用修改就生效了。
* 普通使用普通类的方式的话,那么在使用@Cacheable的时候还需要指定KeyGenerator的名称;
* 这样编码的时候比较麻烦。
* @author: lst
* @date: 2019年12月25日 下午3:30:19
*/
@Configuration
@EnableCaching // 启用缓存,这个注解很重要;
public class RedisCacheConfig {
@Autowired
private RedisConnectionFactory redisConnectionFactory;
/**
* 缓存配置初始化一个cacheManager
* @param connectionFactory
* @return
*/
@Bean
public CacheManager cacheManager(RedisConnectionFactory connectionFactory) {
RedisCacheManager redisCacheManager = RedisCacheManager.builder(connectionFactory).build();
return redisCacheManager;
}
/**
* 防止redis入库序列化乱码的问题
* @param redisConnectionFactory
* @return RedisTemplate
*/
@Bean
public RedisTemplate redisTemplate(RedisConnectionFactory redisConnectionFactory) {
RedisTemplate redisTemplate = new RedisTemplate<>();
redisTemplate.setConnectionFactory(redisConnectionFactory);
// 使用Jackson2JsonRedisSerialize 替换默认序列化
Jackson2JsonRedisSerializer jackson2JsonRedisSerializer = new Jackson2JsonRedisSerializer(Object.class);
ObjectMapper objectMapper = new ObjectMapper();
objectMapper.setVisibility(PropertyAccessor.ALL, JsonAutoDetect.Visibility.ANY);
objectMapper.enableDefaultTyping(ObjectMapper.DefaultTyping.NON_FINAL);
jackson2JsonRedisSerializer.setObjectMapper(objectMapper);
// 设置value的序列化规则和 key的序列化规则
redisTemplate.setValueSerializer(jackson2JsonRedisSerializer);
redisTemplate.setHashKeySerializer(new StringRedisSerializer());
redisTemplate.setHashValueSerializer(new StringRedisSerializer());
redisTemplate.setKeySerializer(new StringRedisSerializer());
redisTemplate.afterPropertiesSet();
return redisTemplate;
}
/**
* 重写hashOperations
* @param redisTemplate
* @return
*/
@Bean
public HashOperations hashOperations(RedisTemplate redisTemplate) {
return redisTemplate.opsForHash();
}
/**
* 重写listOperations
* @param redisTemplate
* @return
*/
@Bean
public ListOperations listOperations(RedisTemplate redisTemplate) {
return redisTemplate.opsForList();
}
/**
* redisMessageListenerContainer
* @return
*/
@Bean
public RedisMessageListenerContainer redisMessageListenerContainer() {
RedisMessageListenerContainer redisMessageListenerContainer = new RedisMessageListenerContainer();
redisMessageListenerContainer.setConnectionFactory(redisConnectionFactory);
return redisMessageListenerContainer;
}
}
package com.example.demo.utils;
import com.alibaba.fastjson.JSONObject;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.data.redis.core.HashOperations;
import org.springframework.data.redis.core.ListOperations;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
import org.springframework.data.redis.core.ValueOperations;
import org.springframework.stereotype.Component;
import java.util.Arrays;
import java.util.List;
import java.util.Map;
import java.util.Optional;
import java.util.concurrent.ConcurrentHashMap;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
import java.util.function.Function;
import java.util.function.Predicate;
import java.util.stream.Collectors;
/**
* @author LST
* @version 1.0
* @Description: redis工具类
* @date 2019-12-25 16:52
*/
@Component
public class RedisUtil {
@Autowired
private RedisTemplate redisTemplate;
@Autowired
private HashOperations hashOperations;
@Autowired
private ListOperations listOperations;
/**
* 默认过期时长,单位:秒/ 三十分钟
*/
public final static long DEFAULT_EXPIRE = 180 * 10;
/**
* 不设置过期时长
*/
public final static long NOT_EXPIRE = -1;
/**
* 普通缓存放入
* @param key 键
* @param value 值
*/
public void setValue(String key, T value) {
redisTemplate.opsForValue().set(key, value);
}
/**
* 普通缓存放入并设置时间
* @param key 键
* @param value 值
* @param time 时间(秒) time要大于0 如果time小于等于0 将设置无限期
*/
public void setValue(String key, T value, Long time) {
setValue(key, value);
if(time > 0){
redisTemplate.expire(key, time, TimeUnit.SECONDS);
}
}
/**
* 普通缓存放入并设置时间和单位
* @param key 键
* @param value 值
* @param time 时间(秒) time要大于0 如果time小于等于0 将设置无限期
* @param unit 缓存设置的时间单位
*/
public void setValue(String key, T value, Long time, TimeUnit unit) {
setValue(key, value);
redisTemplate.expire(key, time, unit);
}
/**
* 普通缓存获取
* @param key 键
* @return 值
*/
public T getValue(String key) {
ValueOperations valueOperations = redisTemplate.opsForValue();
return valueOperations.get(key);
}
/**
* 删除缓存
* @param key 键
*/
public void deleteValue(String key) {
redisTemplate.delete(key);
}
/**
* 判断key是否存在
* @param key 键
* @return true 存在 false 不存在
*/
public boolean exists(String key) {
if (getValue(key) == null) {
return false;
} else {
return true;
}
}
/**
* 放入一个map对象
* @param key 键
* @param map 对象
* @return true 存在 false 不存在
*/
public boolean hmset(String key, Map map) {
try {
redisTemplate.opsForHash().putAll(key, map);
return true;
} catch (Exception e) {
return false;
}
}
/**
* HashSet 并设置时间
* @param key 键
* @param map 对应多个键值
* @param time 时间(秒)
* @return true成功 false失败
*/
public boolean hmset(String key, Map map, long time) {
try {
redisTemplate.opsForHash().putAll(key, map);
if (time > 0) {
redisTemplate.expire(key, time, TimeUnit.SECONDS);
}
return true;
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
return false;
}
}
/**
* Map缓存获取
* @param key 键
* @return map
*/
public Map
spring:
datasource:
url: jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/test?autoReconnect=true&useUnicode=true&characterEncoding=utf8&serverTimezone=GMT%2B8&useSSL=false
username: root
password: root1234
# 使用Druid数据源
type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver
druid:
filters: stat
maxActive: 20
initialSize: 1
maxWait: 60000
minIdle: 1
timeBetweenEvictionRunsMillis: 60000
minEvictableIdleTimeMillis: 300000
validationQuery: select 'x'
testWhileIdle: true
testOnBorrow: false
testOnReturn: false
poolPreparedStatements: true
maxOpenPreparedStatements: 20
data:
redis:
repositories:
enabled: false
redis:
database: 0 # redis数据库索引(默认为0),我们使用索引为其他(0-15)的数据库,避免和其他数 据库冲突
host: 127.0.0.1
port: 6379
password: 12345678
UserController类
/**
* 获取用户详情
* @param userId 用户id
* @return
*/
@GetMapping(value = "/{userId}", produces = "application/json; charset=utf-8")
@ApiOperation(value = "获取用户详情", notes = "获取用户详情", code = 200, produces = "application/json")
public RestResponse> getUser(@PathVariable("userId") String userId) {
return ResultGenerator.genSuccessResult(userService.getUser(userId));
}
UserServiceImpl实现类
/**
* 获取用户详情
* @param userId 用户id
* @return
*/
@Override
public User getUser(String userId) {
//先查询redis缓存
User user = (User) redisUtil.getValue(userId);
if(user == null){
user = userMapper.selectOne(new QueryWrapper().lambda().eq(User::getId, userId));
if(user == null){
throw new SXException(ServiceExceptionEnum.DATA_NOT_REQUESTED);
}
//放入缓存中
redisUtil.setValue(userId, user);
}
return user;
}
每次查询会先查询redis里面有没有,没有的话,就查询数据库,然后放入redis缓存中,以后查询就直接查询redis中即可。
第一次查询:
第二次查询:
因为整合的其实不复杂,只要把本文章的RedisCacheConfig和RedisUtil拷贝进自己的项目可以直接使用。或者需要源码的小伙伴可直接留言。