Redis的Java客户端——SpringDataRedis、RedisTemplate、StringRedisTemplate

目录

一、初步了解SpringDataRedis

 1.1 特点：

二、快速入门SpringDataRedis

2.1  引入依赖

2.2 配置文件

2.3 注入RedisTemplate

2.4 编写测试

三、RedisTemplate的RedisSerializer

 3.1  分析RedisTemplate的问题

3.2  自定义RedisTemplate序列化方案

四、StringRedisTemplate序列化方案

4.1 RedisTemplate序列化的问题

4.2 StringRedisTemplate序列化演示

五、StringRedisTemplate操作Hash结构

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一、初步了解SpringDataRedis

SpringData是Spring中数据操作的模块，包括对各种数据库的集成，其中对Redis的集成模块就叫SpringDataRedis

官网地址：https://spring.io/projects/spring-data-redis

 1.1 特点：

• 提供了对不同Redis客户端的整合（Lettuce和Jedis）
• 提供了RedisTemplate统一API来操作Redis
• 支持Redis的发布订阅模型
• 支持Redis哨兵和Redis集群
• 支持基于Lettuce的响应式编程
• 支持基于JDK、JSON、字符串、Spring独享的数据序列化及反序列化
• 支持基于Redis的JDKCollection实现

SpringDataRedis中提供了RedisTemplate工具类，其中封装了各种对Redis的操作。并且将不同的数据类型的操作API封装到了不同的类型中：

二、快速入门SpringDataRedis

2.1  引入依赖

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

        
            org.apache.commons
            commons-pool2
        

2.2 配置文件

配置Redis地址信息，其中使用的是lettuce连接池，如果不手动配置lettuce的连接池，是不会生效的

#我们不用再自己写编码了，直接配置就好了
spring:
  redis:
    host: 127.0.0.1
    port: 6379
#   database: 0   #默认就是0号库
#   password: 有密码的就可以设置 我这里没有设置密码
    lettuce:
      pool:
        max-active: 8 #最大连接
        max-idle: 8   #最大控线连接
        min-idle: 0   #最小空闲连接
        max-wait: 100 #连接等待时间

2.3 注入RedisTemplate

    @Autowired
    private RedisTemplate redisTemplate;

2.4 编写测试

//     这个地方set里面的参数写字符串也可以，写Object也可以，底层有一个自动序列化机制
//     写入一条String数据
       redisTemplate.opsForValue().set("name","虎哥");

       Object name =redisTemplate.opsForValue().get("name");
        System.out.println(name);

三、RedisTemplate 的 RedisSerializer

 3.1  分析RedisTemplate的问题

接下来会发生一个很神奇的事情，我们运行窗口获取一下“name”，看看是什么

为什么是“Rose”？我们不是已经修改成了“虎哥”了么？

 我们查看一下所有的key，通过下面的表我们发现有两个“name”，一个就是“name”，另一个是 "\xac\xed\x00\x05t\x00\x04name"，这两个有什么区别么？

 我们来获取一下，发现是一串奇奇怪怪的东西，看不太懂

 

原因：

  我们这里这个set方法值得注意的地方就是，参数是Object，并不是字符串。我们可以看看下图是不是Object

因为SpringDataRedis可以接受任何类型的对象，然后帮我们转化成Redis可以处理的字节

所以我们存进去的“name”与“虎哥” 都被当做了Java对象，而RedisTemplate底层对这些对象的处理方式就是使用JDK的序列化工具，序列化为字节字节形式

然后在我们表中的内容就如下图所示：

这样是存在很大的缺点

• 可读性差
• 内存占用较大

3.2  自定义RedisTemplate序列化方案

        
            com.fasterxml.jackson.core
            jackson-databind
        

修改默认的序列化方式 

@Configuration
public class RedisConfig {
    @Bean     //RedisConnectionFactory不需要我们创建Spring会帮助我们创建
    public RedisTemplate redisTemplate(RedisConnectionFactory connectionFactory){
//        1.创建RedisTemplate对象
          RedisTemplate template = new RedisTemplate<>();
//        2.设置连接工厂
          template.setConnectionFactory(connectionFactory);
//        3.创建JSON序列化工具
          GenericJackson2JsonRedisSerializer jsonRedisSerializer = new GenericJackson2JsonRedisSerializer();
//        4.设置Key的序列化
          template.setKeySerializer(RedisSerializer.string());
          template.setHashKeySerializer(RedisSerializer.string());
//        5.设置Value的序列化   jsonRedisSerializer使我们第三步new出来的
          template.setValueSerializer(jsonRedisSerializer);
          template.setHashValueSerializer(jsonRedisSerializer);
//        6.返回
        return template;
        
    }
}

上图中配置的内容就是下图中的属性

但是上图都是null，在哪个地方做序列化呢？

   在下图这个位置会做一个默认的序列化器，也就是JDK的序列化器JdkSerializationRedisSerializer

  如果是普通字符串的话，取决于下面

    @Nullable
    private RedisSerializer keySerializer = null;
    @Nullable
    private RedisSerializer valueSerializer = null;

下面进行测试

@SpringBootTest
class JedisDemoApplicationTests {

    @Autowired
    private RedisTemplate redisTemplate;

    @Test
    void testString1(){
//     这个地方set里面的参数写字符串也可以，写Object也可以，底层有一个自动序列化机制
//     写入一条String数据
       redisTemplate.opsForValue().set("name","虎哥");

       Object name =redisTemplate.opsForValue().get("name");
        System.out.println(name);
    }

}

然后我们再看一下可视化界面怎么个情况，确实是发生了变化

四、StringRedisTemplate序列化方案

StringRedisTemplate 是专门用来处理字符串的

4.1 RedisTemplate序列化的问题

尽管JSON的序列化方式可以满足我们的需求，但依然存在着下图的问题：

      当我们向Redis数据库存入一个实体类型的数据后

@Data
@AllArgsConstructor
@NoArgsConstructor
public class User {
    private String name;
    private Integer age;
}

     向Redis中存一下数据

    @Test
    void testSaveUser(){
//      写入数据
        redisTemplate.opsForValue().set("user:100",new User("虎哥",21));
//      获取数据
        User o = (User) redisTemplate.opsForValue().get("user:100");
        System.out.println(o);
    }

     为了在反序列化时知道对象的类型，JSON序列化器会将类的class类型写入到JSON结果中并存入Redis，会带来额外的内存开销

为了节省内存空间，我们并不会使用JSON序列化器来处理value，而是统一使用String序列化器，要求只能存储String类型的key哈value，当要存储Java对象时，手动完成对象的序列化和反序列化

4.2 StringRedisTemplate序列化演示

好消息：

   Spring默认提供了一个StringRedisTemplate类，它的key和value的序列化方式默认就是String方式，省去了我们自定义RedisTemplate的过程

（测试的时候记得把所有有关自定义RedisTemplate注释掉，否则无法验证这一条好消息）

之前我们定义的那个配置文件也完全可以删除不要了

下面的程序比RedisTemplate多了一个序列化和反序列化，其他四一个样子的（前提value存储的是对象）

private static final ObjectMapper mapper = new ObjectMapper();
是SpringMVC中默认使用的JSON工具

    @Autowired
    private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;
//  JSON工具
    private static final ObjectMapper mapper = new ObjectMapper();

    @Test
    void testStringTemplate() throws JsonProcessingException {
//      准备对象
        User user = new User("虎哥", 18);
//      手动序列化
        String json = mapper.writeValueAsString(user);
//      写入一条数据到Redis
        stringRedisTemplate.opsForValue().set("user:200",json);

//      读取数据
        String s = stringRedisTemplate.opsForValue().get("user:200");
//      反序列化
        User user1 = mapper.readValue(s,User.class);
        System.out.println(user1);
    }

4.3 总结

RedisTemplate的两种序列化实践方案：

方案一：

• 自定义RedisTemplate
• 修改RedisTemplate的序列化器为GenericJackson2JsonRedisSerializer

方案二：

• 使用StringRedisTemplate
• 写入Redis时，手动把对象序列化为JSON
• 读取Redis时，手动把读取到的JSON反序列化为对象

五、StringRedisTemplate操作Hash结构

我们可以看一下参数列表： key ,  kashKey字段名 ,  value字段值  三个参数

   @Autowired
    private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;

   @Test
   void testHash(){
       stringRedisTemplate.opsForHash().put("user:400","name","虎哥");
       stringRedisTemplate.opsForHash().put("user:400","age","21");

       Map entries= stringRedisTemplate.opsForHash().entries("user:400");
       System.out.println(entries);
   }