【第二十三篇】Spring Boot集成redis

1.1 简介

REmote DIctionary Server(Redis)是一个由Salvatore Sanfilippo写的key-value存储系统。

Redis是一个开源的使用ANSI C语言编写、遵守BSD协议、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、Key-Value数据库，并提供多种语言的API。

它通常被称为数据结构服务器，因为值（value）可以是 字符串(String), 哈希(Map), 列表(list), 集合(sets)和 有序集合(sorted sets)等类型。

reids的优点

• 异常快 - Redis非常快，每秒可执行大约110000次的设置(SET)操作，每秒大约可执行81000次的读取/获取(GET)操作。
• 支持丰富的数据类型 - Redis支持开发人员常用的大多数数据类型，例如列表，集合，排序集和散列等等。这使得Redis很容易被用来解决各种问题，因为我们知道哪些问题可以更好使用地哪些数据类型来处理解决。
• 操作具有原子性 - 所有Redis操作都是原子操作，这确保如果两个客户端并发访问，Redis服务器能接收更新的值。
• 多实用工具 -Redis是一个多实用工具，可用于多种用例，如：缓存，消息队列(Redis本地支持发布/订阅)，应用程序中的任何短期数据，例如，web应用程序中的会话，网页命中计数等。

1.2 Redis 安装

1.2.1 Linux安装

本课程是在vmvare 虚拟机中来安装的 redis （centos 7），学习的时候如果有自己的阿里云服务器，也可以在阿里云中来安装redis，都可以。只要能 ping 的通云主机或者虚拟机的 ip，然后在虚拟机或者云主机中放行对应的端口（或者关掉防火墙）即可访问 redis。下面来介绍一下 redis 的安装过程：

1.2.1.1 安装 gcc 编译

因为后面安装redis的时候需要编译，所以事先得先安装gcc编译。阿里云主机已经默认安装了 gcc，如果是自己安装的虚拟机，那么需要先安装一下gcc：

yum install gcc-c++

1.2.1.2 下载redis

有两种方式下载安装包，一种是去官网上下载（https://redis.io），然后将安装包拷到 centos中，另种方法是直接使用 wget来下载：

wget http://download.redis.io/releases/redis-3.2.8.tar.gz

如果没有安装过 wget，可以通过如下命令安装：

yum install wget

1.2.1.3 解压安装

解压安装包：

tar –vzxf redis-3.2.8.tar.gz

然后将解压的文件夹redis-3.2.8放到 /usr/local/下，一般安装软件都放在/usr/local下。然后进入 /usr/local/redis-3.2.8/文件夹下，执行 make 命令即可完成安装。
【注】如果 make失败，可以尝试如下命令：

make MALLOC=libc
make install

1.2.1.4 修改配置文件

安装成功之后，需要修改一下配置文件，包括允许接入的ip，允许后台执行，设置密码等等。
打开redis配置文件：vi redis.conf
在命令模式下输入/bind来查找 bind配置，按n来查找下一个，找到配置后，将 bind配置成 0.0.0.0，允许任意服务器来访问redis，即：

bind 0.0.0.0

使用同样的方法，将 daemonize改成yes（默认为no），允许redis在后台执行。
将 requirepass注释打开，并设置密码为 123456（密码自己设置）。

1.2.1.5 启动redis

在redis-3.2.8目录下，指定刚刚修改好的配置文件redis.conf来启动 redis：

redis-server ./redis.conf

再启动redis 客户端：

redis-cli

由于我们设置了密码，在启动客户端之后，输入 auth 123456即可登录进入客户端。
然后我们来测试一下，往 redis中插入一个数据：

set name CSDN

然后来获取 name

get name

如果正常获取到 CSDN，则说明没有问题。

1.2.2 Windows安装

下载地址：https://github.com/MSOpenTech/redis/releases
Redis 支持 32位和64位。这个需要根据你系统平台的实际情况选择，这里我们下载 Redis-x64-xxx.zip压缩包到C盘，解压后，将文件夹重新命名为redis。

打开一个 cmd窗口 使用cd命令切换目录到C:\redis
运行 redis-server.exe redis.windows.conf
如果想方便的话，可以把redis的路径加到系统的环境变量里，这样就省得再输路径了，后面的那个 redis.windows.conf可以省略，如果省略，会启用默认的。输入之后，会显示如下界面：

1.3 集成redis

Spring Boot对 redis的支持已经非常完善了，丰富的api 已经足够我们日常的开发。

有两个redis模板：RedisTemplate和 StringRedisTemplate。
RedisTemplate提供给我们操作对象，操作对象的时候，我们通常是以 json 格式存储，但在存储的时候，会使用 Redis默认的内部序列化器；导致我们存进里面的是乱码之类的东西。当然了，我们可以自己定义序列化。
StringRedisTemplate主要给我们提供字符串操作，我们可以将实体类等转成json 字符串即可，在取出来后，也可以转成相应的对象，所以很有必要导入fastjson 的原因。

1.3.1 添加依赖

• 如果你的spring boot的版本号是1.4.0 到1.5.0之间，添加redis的jar包的时候 添加成 spring-boot-starter-data-redis 和 spring-boot-starter-redis 都是都可以的。
• 但是如果你的spring boot的版本号 是1.4.0以前 也就是1.3.8 版本以前，添加redis的jar包 就必须是spring-boot-starter-redis 的jar包。
• 如果你的spring boot的版本号在1.5.0以后的，添加redis的jar包就必须是spring-boot-starter-data-redis。

1.3.2 SpringBoot 1.4 整合redis

1.3.2.1 依赖

采用的是spring-boot-starter-redis，也可以添加成spring-boot-starter-data-redis

<!--集成redis-->
<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-redis</artifactId>
    <version>1.4.1.RELEASE</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>com.alibaba</groupId>
    <artifactId>fastjson</artifactId>
    <version>1.2.3</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>com.fasterxml.jackson.core</groupId>
    <artifactId>jackson-databind</artifactId>
</dependency>

1.3.2.2 添加配置

spring.redis.host=127.0.0.1
#Redis服务器连接端口
spring.redis.port=6379
#Redis服务器连接密码（默认为空）
spring.redis.password=
#连接池最大连接数（使用负值表示没有限制）
spring.redis.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）
spring.redis.pool.max-wait=-1
#连接池中的最大空闲连接
spring.redis.pool.max-idle=8
#连接池中的最小空闲连接
spring.redis.pool.min-idle=0
#连接超时时间（毫秒）
spring.redis.timeout=30000

1.3.2.3 配置类RedisConfig

@RefreshScope
动态配置刷新的我们要配置一个@RefreshScope在类上才可以实现对象属性的的动态更新。
我们来总结下@RefreshScope实现流程

1、需要动态刷新的类标注@RefreshScope 注解
2、@RefreshScope 注解标注了@Scope注解，并默认了ScopedProxyMode.TARGET_CLASS; 属性，此属性的功能就是在创建一个代理，在每次调用的时候都用它来调用GenericScope get方法来获取对象
3、如属性发生变更会调用 ContextRefresher refresh() -》RefreshScope refreshAll()进行缓存清理方法调用，并发送刷新事件通知 -》GenericScope真正的 清理方法destroy()实现清理缓存
4、在下一次使用对象的时候，会调用GenericScope get(String name, ObjectFactory objectFactory)方法创建一个新的对象，并存入缓存中，此时新对象因为Spring的装配机制就是新的属性了。

@Configuration
@EnableCaching
@RefreshScope
public class RedisConfig extends CachingConfigurerSupport{
    @Value("${spring.redis.host}")
    private String host;
    @Value("${spring.redis.port}")
    private int port;
    @Value("${spring.redis.timeout}")
    private int timeout;
    @Value("${spring.redis.password}")
    private String password;
    @Value("${spring.redis.pool.max-active}")
    private int maxActive;
    @Value("${spring.redis.pool.max-wait}")
    private int maxWait;
    @Value("${spring.redis.pool.max-idle}")
    private int maxIdle;
    @Value("${spring.redis.pool.min-idle}")
    private int minIdle;
    
    @RefreshScope
    @Bean
    public KeyGenerator wiselyKeyGenerator(){
        return new KeyGenerator() {
            @Override
            public Object generate(Object target, Method method, Object... params) {
                StringBuilder sb = new StringBuilder();
                sb.append(target.getClass().getName());
                sb.append(method.getName());
                for (Object obj : params) {
                    sb.append(obj.toString());
                }
                return sb.toString();
            }
        };
    }
    
    @RefreshScope
    @Bean
    public JedisConnectionFactory redisConnectionFactory() {
        JedisConnectionFactory factory = new JedisConnectionFactory();
        factory.setHostName(host);
        factory.setPort(port);
        factory.setTimeout(timeout); //设置连接超时时间
        factory.setPassword(password);
        factory.getPoolConfig().setMaxIdle(maxIdle);
        factory.getPoolConfig().setMinIdle(minIdle);
        factory.getPoolConfig().setMaxTotal(maxActive);
        factory.getPoolConfig().setMaxWaitMillis(maxWait);
        return factory;
    }
    
    @RefreshScope
    @Bean
    public CacheManager cacheManager(RedisTemplate redisTemplate) {
        RedisCacheManager cacheManager = new RedisCacheManager(redisTemplate);
        // Number of seconds before expiration. Defaults to unlimited (0)
        cacheManager.setDefaultExpiration(10); //设置key-value超时时间
        return cacheManager;
    }
    
    @RefreshScope
    @Bean
    public RedisTemplate<String, String> redisTemplate(RedisConnectionFactory factory) {
        StringRedisTemplate template = new StringRedisTemplate(factory);
        setSerializer(template); //设置序列化工具，这样ReportBean不需要实现Serializable接口
        template.afterPropertiesSet();
        return template;
    }
    
    @RefreshScope
    private void setSerializer(StringRedisTemplate template) {
        Jackson2JsonRedisSerializer jackson2JsonRedisSerializer = new Jackson2JsonRedisSerializer(Object.class);
        ObjectMapper om = new ObjectMapper();
        om.setVisibility(PropertyAccessor.ALL, JsonAutoDetect.Visibility.ANY);
        om.enableDefaultTyping(ObjectMapper.DefaultTyping.NON_FINAL);
        jackson2JsonRedisSerializer.setObjectMapper(om);
        template.setValueSerializer(jackson2JsonRedisSerializer);
    }
}

1.3.2.4 RedisUtils类

import java.io.Serializable;
import java.util.List;
import java.util.Set;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
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.SetOperations;
import org.springframework.data.redis.core.ValueOperations;
import org.springframework.data.redis.core.ZSetOperations;
import org.springframework.stereotype.Service;
@Service
public class RedisUtils {
    @Autowired
    private RedisTemplate redisTemplate;
    /**
     * 写入缓存
     * @param key
     * @param value
     * @return
     */
    public boolean set(final String key, Object value) {
        boolean result = false;
        try {
            ValueOperations<Serializable, Object> operations = redisTemplate.opsForValue();
            operations.set(key, value);
            result = true;
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }
        return result;
    }
    /**
     * 写入缓存设置时效时间
     * @param key
     * @param value
     * @return
     */
    public boolean set(final String key, Object value, Long expireTime ,TimeUnit timeUnit) {
        boolean result = false;
        try {
            ValueOperations<Serializable, Object> operations = redisTemplate.opsForValue();
            operations.set(key, value);
            redisTemplate.expire(key, expireTime, timeUnit);
            result = true;
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }
        return result;
    }
    /**
     * 批量删除对应的value
     * @param keys
     */
    public void remove(final String... keys) {
        for (String key : keys) {
            remove(key);
        }
    }
    /**
     * 批量删除key
     * @param pattern
     */
    public void removePattern(final String pattern) {
        Set<Serializable> keys = redisTemplate.keys(pattern);
        if (keys.size() > 0){
            redisTemplate.delete(keys);
        }
    }
    /**
     * 删除对应的value
     * @param key
     */
    public void remove(final 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(final String key) {
        return redisTemplate.hasKey(key);
    }
    /**
     * 读取缓存
     * @param key
     * @return
     */
    public Object get(final String key) {
        Object result = null;
        ValueOperations<Serializable, Object> 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<String, Object, Object> 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<String, Object, Object>  hash = redisTemplate.opsForHash();
        return hash.get(key,hashKey);
    }
    /**
     * 列表添加
     * @param k
     * @param v
     */
    public void lPush(String k,Object v){
        ListOperations<String, Object> list = redisTemplate.opsForList();
        list.rightPush(k,v);
    }
    /**
     * 列表获取
     * @param k
     * @param l
     * @param l1
     * @return
     */
    public List<Object> lRange(String k, long l, long l1){
        ListOperations<String, Object> list = redisTemplate.opsForList();
        return list.range(k,l,l1);
    }
    /**
     * 集合添加
     * @param key
     * @param value
     */
    public void add(String key,Object value){
        SetOperations<String, Object> set = redisTemplate.opsForSet();
        set.add(key,value);
    }
    /**
     * 集合获取
     * @param key
     * @return
     */
    public Set<Object> setMembers(String key){
        SetOperations<String, Object> set = redisTemplate.opsForSet();
        return set.members(key);
    }
    /**
     * 有序集合添加
     * @param key
     * @param value
     * @param scoure
     */
    public void zAdd(String key,Object value,double scoure){
        ZSetOperations<String, Object> zset = redisTemplate.opsForZSet();
        zset.add(key,value,scoure);
    }
    /**
     * 有序集合获取
     * @param key
     * @param scoure
     * @param scoure1
     * @return
     */
    public Set<Object> rangeByScore(String key,double scoure,double scoure1){
        ZSetOperations<String, Object> zset = redisTemplate.opsForZSet();
        return zset.rangeByScore(key, scoure, scoure1);
    }

1.3.2.5 测试controller

@RestController
public class SpringBootController {
    
    public static final Logger log = LoggerFactory.getLogger(SpringBootController.class);
    
    @Autowired
    TestService testService;
    
    @Autowired
    private RedisUtils redisUtils;
    @RequestMapping(value = "/hello/{id}")
    public String hello(@PathVariable(value = "id") String id){
        //查询缓存中是否存在
        boolean hasKey = redisUtils.exists(id);
        String str = "";
        if(hasKey){
            //获取缓存
            Object object =  redisUtils.get(id);
            log.info("从缓存获取的数据"+ object);
            str = object.toString();
        }else{
            //从数据库中获取信息
            log.info("从数据库中获取数据");
            str = testService.test();
            //数据插入缓存（set中的参数含义：key值，user对象，缓存存在时间10（long类型），时间单位）
            redisUtils.set(id,str,10L,TimeUnit.MINUTES);
            log.info("数据插入缓存" + str);
        }
        return str;
    }
}

通过控制台输出，我们可以看到是从数据库中获取的数据，并且存入了redis缓存中。

可以看到，第二次是从缓存中读取的，我们试试不断刷新浏览器
可以看到，之后都是从缓存中获取的。

1.3.3 SpringBoot 2.x整合redis

1.3.3.1 依赖

<parent>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId>
    <version>2.1.7.RELEASE</version>
    <relativePath/> <!-- lookup parent from repository -->
</parent>
.........
<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
</dependency>

1.3.3.2 application.yml中加入redis依赖

spring:
  datasource:
    url: jdbc:mysql://localhost:3306/spring_cache?useUnicode=true&characterEncoding=utf-8&serverTimezone=GMT
    driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver
    username: root
    password: 123456
  redis:
    host: 39.107.250.174
    port: 6379
    database: 0
    timeout: 1000s  # 数据库连接超时时间，2.0 中该参数的类型为Duration，这里在配置的时候需要指明单位
    # 连接池配置，2.0中直接使用jedis或者lettuce配置连接池
    jedis:
      pool:
        # 最大空闲连接数
        max-idle: 500
        # 最小空闲连接数
        min-idle: 50
        # 等待可用连接的最大时间，负数为不限制
        max-wait: -1
        # 最大活跃连接数，负数为不限制
        max-active: -1
  cache:
    redis:
      time-to-live: -1 #毫秒
      
#以下可忽略
mybatis:
  configuration:
    #开启驼峰命名
    map-underscore-to-camel-case: true
logging:
  level:
    com.scitc.cache.mapper : debug

1.3.3.3 redis配置类

package com.scitc.cache.config;

import com.fasterxml.jackson.annotation.JsonAutoDetect;
import com.fasterxml.jackson.annotation.PropertyAccessor;
import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Value;
import org.springframework.boot.context.properties.ConfigurationProperties;
import org.springframework.cache.CacheManager;
import org.springframework.cache.annotation.CachingConfigurerSupport;
import org.springframework.cache.annotation.EnableCaching;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.data.redis.cache.RedisCacheConfiguration;
import org.springframework.data.redis.cache.RedisCacheManager;
import org.springframework.data.redis.connection.RedisConnectionFactory;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
import org.springframework.data.redis.serializer.Jackson2JsonRedisSerializer;
import org.springframework.data.redis.serializer.RedisSerializationContext;
import org.springframework.data.redis.serializer.RedisSerializer;
import org.springframework.data.redis.serializer.StringRedisSerializer;

import java.time.Duration;

@Configuration
@EnableCaching//启用缓存，这个注解很重要；
//继承CachingConfigurerSupport，为了自定义生成KEY的策略。可以不继承。
public class RedisConfig extends CachingConfigurerSupport {
    @Value("${spring.cache.redis.time-to-live}")
    private Duration timeToLive = Duration.ZERO;
    
    @Bean(name = "redisTemplate")
    public RedisTemplate<String,Object> redisTemplate(RedisConnectionFactory redisConnectionFactory) {
        RedisTemplate<String, Object> template = new RedisTemplate<>();
        template.setConnectionFactory(redisConnectionFactory);
        //使用Jackson2JsonRedisSerializer来序列化和反序列化redis的value值
        Jackson2JsonRedisSerializer<Object> jackson2JsonRedisSerializer = new Jackson2JsonRedisSerializer<>(Object.class);
        ObjectMapper mapper = new ObjectMapper();
        mapper.setVisibility(PropertyAccessor.ALL, JsonAutoDetect.Visibility.ANY);
        mapper.enableDefaultTyping(ObjectMapper.DefaultTyping.NON_FINAL);
        jackson2JsonRedisSerializer.setObjectMapper(mapper);
        template.setValueSerializer(jackson2JsonRedisSerializer);
        
        StringRedisSerializer stringRedisSerializer = new StringRedisSerializer();
        //使用StringRedisSerializer来序列化和反序列化redis的key值
        template.setKeySerializer(stringRedisSerializer);
        template.setKeySerializer(stringRedisSerializer);
        // hash的key也采用String的序列化方式
        template.setHashKeySerializer(stringRedisSerializer);
        // value序列化方式采用jackson
        template.setValueSerializer(jackson2JsonRedisSerializer);
        // hash的value序列化方式采用jackson
        template.setHashValueSerializer(jackson2JsonRedisSerializer);
        template.afterPropertiesSet();
        return template;
    }
    
    @Bean
    public CacheManager cacheManager(RedisConnectionFactory factory) {
        RedisSerializer<String> redisSerializer = new StringRedisSerializer();
        Jackson2JsonRedisSerializer jackson2JsonRedisSerializer = new Jackson2JsonRedisSerializer(Object.class);

        //解决查询缓存转换异常的问题
        ObjectMapper om = new ObjectMapper();
        om.setVisibility(PropertyAccessor.ALL, JsonAutoDetect.Visibility.ANY);
        om.enableDefaultTyping(ObjectMapper.DefaultTyping.NON_FINAL);
        jackson2JsonRedisSerializer.setObjectMapper(om);

        // 配置序列化（解决乱码的问题）
        RedisCacheConfiguration config = RedisCacheConfiguration.defaultCacheConfig()
                .entryTtl(timeToLive)
                .serializeKeysWith(RedisSerializationContext.SerializationPair.fromSerializer(redisSerializer))
                .serializeValuesWith(RedisSerializationContext.SerializationPair.fromSerializer(jackson2JsonRedisSerializer))
                .disableCachingNullValues();

        RedisCacheManager cacheManager = RedisCacheManager.builder(factory)
                .cacheDefaults(config)
                .build();
        return cacheManager;
    }

}

然后我发现有好几篇文章配置 CacheManager采用的是如下配置：

    @Bean
    public CacheManager cacheManager(RedisConnectionFactory factory) {
        // 生成一个默认配置，通过config对象即可对缓存进行自定义配置
        RedisCacheConfiguration config = RedisCacheConfiguration.defaultCacheConfig();
        // 设置缓存的默认过期时间，也是使用Duration设置
        config = config.entryTtl(Duration.ofMinutes(1))
                .disableCachingNullValues();     // 不缓存空值

        // 设置一个初始化的缓存空间set集合
        Set<String> cacheNames = new HashSet<>();
        cacheNames.add("my-redis-cache1");
        cacheNames.add("my-redis-cache2");

        // 对每个缓存空间应用不同的配置
        Map<String, RedisCacheConfiguration> configMap = new HashMap<>();
        configMap.put("my-redis-cache1", config);
        configMap.put("my-redis-cache2", config.entryTtl(Duration.ofSeconds(120)));

        // 使用自定义的缓存配置初始化一个cacheManager
        RedisCacheManager cacheManager = RedisCacheManager.builder(factory)
                .initialCacheNames(cacheNames)  // 注意这两句的调用顺序，一定要先调用该方法设置初始化的缓存名，再初始化相关的配置
                .withInitialCacheConfigurations(configMap)
                .build();
        return cacheManager;
    }

但经过我使用测试发现，他在redis中保存的数据是这样的，并不是json

后面又找到一篇文章，重新配置 CacheManager （就是我直接贴出来的完整配置代码）
经过测试访问保存的数据格式为 json（下方有图片）

到此配置完成，正常运行

1.3.3.4 RedisUtils工具类

package com.scitc.cache.utils;

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

import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
import org.springframework.stereotype.Component;
import org.springframework.util.CollectionUtils;

@Component
public class RedisUtil {

    @Autowired
    private RedisTemplate<String, Object> redisTemplate;
    /**
     * 指定缓存失效时间
     * @param key 键
     * @param time 时间(秒)
     * @return
     */
    public boolean expire(String key,long time){
        try {
            if(time>0){
                redisTemplate.expire(key, time, TimeUnit.SECONDS);
            }
            return true;
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
            return false;
        }
    }

    /**
     * 根据key 获取过期时间
     * @param key 键 不能为null
     * @return 时间(秒) 返回0代表为永久有效
     */
    public long getExpire(String key){
        return redisTemplate.getExpire(key,TimeUnit.SECONDS);
    }

    /**
     * 判断key是否存在
     * @param key 键
     * @return true 存在 false不存在
     */
    public boolean hasKey(String key){
        try {
            return redisTemplate.hasKey(key);
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
            return false;
        }
    }

    /**
     * 删除缓存
     * @param key 可以传一个值 或多个
     */
    @SuppressWarnings("unchecked")
    public void del(String ... key){
        if(key!=null&&key.length>0){
            if(key.length==1){
                redisTemplate.delete(key[0]);
            }else{
                redisTemplate.delete(CollectionUtils.arrayToList(key));
            }
        }
    }

    //============================String=============================
    /**
     * 普通缓存获取
     * @param key 键
     * @return 值
     */
    public Object get(String key){
        return key==null?null:redisTemplate.opsForValue().get(key);
    }

    /**
     * 普通缓存放入
     * @param key 键
     * @param value 值
     * @return true成功 false失败
     */
    public boolean set(String key,Object value) {
        try {
            redisTemplate.opsForValue().set(key, value);
            return true;
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
            return false;
        }

    }

    /**
     * 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
     * @return true成功 false 失败
     */
    public boolean set(String key,Object value,long time){
        try {
            if(time>0){
                redisTemplate.opsForValue().set(key, value, time, TimeUnit.SECONDS);
            }else{
                set(key, value);
            }
            return true;
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
            return false;
        }
    }

    /**
     * 递增
     * @param key 键
     * @param by 要增加几(大于0)
     * @return
     */
    public long incr(String key, long delta){
        if(delta<0){
            throw new RuntimeException("递增因子必须大于0");
        }
        return redisTemplate.opsForValue().increment(key, delta);
    }

    /**
     * 递减
     * @param key 键
     * @param by 要减少几(小于0)
     * @return
     */
    public long decr(String key, long delta){
        if(delta<0){
            throw new RuntimeException("递减因子必须大于0");
        }
        return redisTemplate.opsForValue().increment(key, -delta);
    }

    //================================Map=================================
    /**
     * HashGet
     * @param key 键 不能为null
     * @param item 项 不能为null
     * @return 值
     */
    public Object hget(String key,String item){
        return redisTemplate.opsForHash().get(key, item);
    }

    /**
     * 获取hashKey对应的所有键值
     * @param key 键
     * @return 对应的多个键值
     */
    public Map<Object,Object> hmget(String key){
        return redisTemplate.opsForHash().entries(key);
    }

    /**
     * HashSet
     * @param key 键
     * @param map 对应多个键值
     * @return true 成功 false 失败
     */
    public boolean hmset(String key, Map<String,Object> map){
        try {
            redisTemplate.opsForHash().putAll(key, map);
            return true;
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
            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<String,Object> map, long time){
        try {
            redisTemplate.opsForHash().putAll(key, map);
            if(time>0){
                expire(key, time);
            }
            return true;
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
            return false;
        }
    }

    /**
     * 向一张hash表中放入数据,如果不存在将创建
     * @param key 键
     * @param item 项
     * @param value 值
     * @return true 成功 false失败
     */
    public boolean hset(String key,String item,Object value) {
        try {
            redisTemplate.opsForHash().put(key, item, value);
            return true;
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
            return false;
        }
    }

    /**
     * 向一张hash表中放入数据,如果不存在将创建
     * @param key 键
     * @param item 项
     * @param value 值
     * @param time 时间(秒)  注意:如果已存在的hash表有时间,这里将会替换原有的时间
     * @return true 成功 false失败
     */
    public boolean hset(String key,String item,Object value,long time) {
        try {
            redisTemplate.opsForHash().put(key, item, value);
            if(time>0){
                expire(key, time);
            }
            return true;
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
            return false;
        }
    }

    /**
     * 删除hash表中的值
     * @param key 键 不能为null
     * @param item 项 可以使多个 不能为null
     */
    public void hdel(String key, Object... item){
        redisTemplate.opsForHash().delete(key,item);
    }

    /**
     * 判断hash表中是否有该项的值
     * @param key 键 不能为null
     * @param item 项 不能为null
     * @return true 存在 false不存在
     */
    public boolean hHasKey(String key, String item){
        return redisTemplate.opsForHash().hasKey(key, item);
    }

    /**
     * hash递增 如果不存在,就会创建一个 并把新增后的值返回
     * @param key 键
     * @param item 项
     * @param by 要增加几(大于0)
     * @return
     */
    public double hincr(String key, String item,double by){
        return redisTemplate.opsForHash().increment(key, item, by);
    }

    /**
     * hash递减
     * @param key 键
     * @param item 项
     * @param by 要减少记(小于0)
     * @return
     */
    public double hdecr(String key, String item,double by){
        return redisTemplate.opsForHash().increment(key, item,-by);
    }

    //============================set=============================
    /**
     * 根据key获取Set中的所有值
     * @param key 键
     * @return
     */
    public Set<Object> sGet(String key){
        try {
            return redisTemplate.opsForSet().members(key);
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
            return null;
        }
    }

    /**
     * 根据value从一个set中查询,是否存在
     * @param key 键
     * @param value 值
     * @return true 存在 false不存在
     */
    public boolean sHasKey(String key,Object value){
        try {
            return redisTemplate.opsForSet().isMember(key, value);
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
            return false;
        }
    }

    /**
     * 将数据放入set缓存
     * @param key 键
     * @param values 值 可以是多个
     * @return 成功个数
     */
    public long sSet(String key, Object...values) {
        try {
            return redisTemplate.opsForSet().add(key, values);
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
            return 0;
        }
    }

    /**
     * 将set数据放入缓存
     * @param key 键
     * @param time 时间(秒)
     * @param values 值 可以是多个
     * @return 成功个数
     */
    public long sSetAndTime(String key,long time,Object...values) {
        try {
            Long count = redisTemplate.opsForSet().add(key, values);
            if(time>0) expire(key, time);
            return count;
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
            return 0;
        }
    }

    /**
     * 获取set缓存的长度
     * @param key 键
     * @return
     */
    public long sGetSetSize(String key){
        try {
            return redisTemplate.opsForSet().size(key);
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
            return 0;
        }
    }

    /**
     * 移除值为value的
     * @param key 键
     * @param values 值 可以是多个
     * @return 移除的个数
     */
    public long setRemove(String key, Object ...values) {
        try {
            Long count = redisTemplate.opsForSet().remove(key, values);
            return count;
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
            return 0;
        }
    }
    //===============================list=================================

    /**
     * 获取list缓存的内容
     * @param key 键
     * @param start 开始
     * @param end 结束  0 到 -1代表所有值
     * @return
     */
    public List<Object> lGet(String key,long start, long end){
        try {
            return redisTemplate.opsForList().range(key, start, end);
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
            return null;
        }
    }

    /**
     * 获取list缓存的长度
     * @param key 键
     * @return
     */
    public long lGetListSize(String key){
        try {
            return redisTemplate.opsForList().size(key);
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
            return 0;
        }
    }

    /**
     * 通过索引 获取list中的值
     * @param key 键
     * @param index 索引  index>=0时， 0 表头，1 第二个元素，依次类推；index<0时，-1，表尾，-2倒数第二个元素，依次类推
     * @return
     */
    public Object lGetIndex(String key,long index){
        try {
            return redisTemplate.opsForList().index(key, index);
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
            return null;
        }
    }

    /**
     * 将list放入缓存
     * @param key 键
     * @param value 值
     * @param time 时间(秒)
     * @return
     */
    public boolean lSet(String key, Object value) {
        try {
            redisTemplate.opsForList().rightPush(key, value);
            return true;
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
            return false;
        }
    }

    /**
     * 将list放入缓存
     * @param key 键
     * @param value 值
     * @param time 时间(秒)
     * @return
     */
    public boolean lSet(String key, Object value, long time) {
        try {
            redisTemplate.opsForList().rightPush(key, value);
            if (time > 0) expire(key, time);
            return true;
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
            return false;
        }
    }

    /**
     * 将list放入缓存
     * @param key 键
     * @param value 值
     * @param time 时间(秒)
     * @return
     */
    public boolean lSet(String key, List<Object> value) {
        try {
            redisTemplate.opsForList().rightPushAll(key, value);
            return true;
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
            return false;
        }
    }

    /**
     * 将list放入缓存
     * @param key 键
     * @param value 值
     * @param time 时间(秒)
     * @return
     */
    public boolean lSet(String key, List<Object> value, long time) {
        try {
            redisTemplate.opsForList().rightPushAll(key, value);
            if (time > 0) expire(key, time);
            return true;
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
            return false;
        }
    }

    /**
     * 根据索引修改list中的某条数据
     * @param key 键
     * @param index 索引
     * @param value 值
     * @return
     */
    public boolean lUpdateIndex(String key, long index,Object value) {
        try {
            redisTemplate.opsForList().set(key, index, value);
            return true;
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
            return false;
        }
    }

    /**
     * 移除N个值为value
     * @param key 键
     * @param count 移除多少个
     * @param value 值
     * @return 移除的个数
     */
    public long lRemove(String key,long count,Object value) {
        try {
            Long remove = redisTemplate.opsForList().remove(key, count, value);
            return remove;
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
            return 0;
        }
    }
}

1.3.3.5 自己遇到的问题

发现了个问题（不是配置文件的问题），我的对象实体类是这样的

@Data
public class Employee implements Serializable {
    
    private Integer id;
    private String lastName;
    private String email;
    private Integer gender; //性别 1男  0女
//    private Integer userId;
    private Integer dId;
}

在json数据中多了一个did,

这次userId居然不重复，后面把dId换成了uId，依旧重复。。。

最开始不知道集成redis怎么在业务中使用，根据自己理解发现，当你配置了redis，SpringBoot会自动把缓存加到redis中，并不使用默认的

    @Cacheable(value = {"emp"},key = "#id")
    public Employee getEmp(Integer id){
        log.info("查询" + id + "号员工");
        Employee employee = employeeMapper.getEmpById(id);
        return employee;
    }

因为配置了redis所以使用redis缓存不使用默认的