在SpringBoot项目中配置Redis-Toy模板网

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了在SpringBoot项目中配置Redis。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

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

一、前言

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。

二、使用步骤

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。

1. 引入start依赖

    <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
            <version>2.7.3</version>
    </dependency>

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

 <!--fastjson依赖-->
 <dependency>
    <groupId>com.alibaba</groupId>
    <artifactId>fastjson</artifactId>
    <version>1.2.76</version>
 </dependency>

2. 在application.yml配置文件中做相应配置

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

3. 配置Redis序列化器

public class FastJson2JsonRedisSerializer<T> implements RedisSerializer<T>
{
    @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<T> 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<T> 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);
    }
}

4. 将序列化器配置到redisTemplate中

@Configuration
public class RedisConfig {

        @Bean
        @SuppressWarnings(value = { "unchecked", "rawtypes" })
        public RedisTemplate<Object, Object> redisTemplate(RedisConnectionFactory connectionFactory)
        {
            RedisTemplate<Object, Object> template = new RedisTemplate<>();
            template.setConnectionFactory(connectionFactory);

            FastJson2JsonRedisSerializer serializer = new FastJson2JsonRedisSerializer(Object.class);

            ObjectMapper mapper = new ObjectMapper();
            mapper.setVisibility(PropertyAccessor.ALL, JsonAutoDetect.Visibility.ANY);
            mapper.activateDefaultTyping(LaissezFaireSubTypeValidator.instance, ObjectMapper.DefaultTyping.NON_FINAL, JsonTypeInfo.As.PROPERTY);
            serializer.setObjectMapper(mapper);

            // 使用StringRedisSerializer来序列化和反序列化redis的key值
            template.setKeySerializer(new StringRedisSerializer());
            template.setValueSerializer(serializer);

            // Hash的key也采用StringRedisSerializer的序列化方式
            template.setHashKeySerializer(new StringRedisSerializer());
            template.setHashValueSerializer(serializer);

            template.afterPropertiesSet();
            return template;
        }
}

5. 封装Redis操作工具类

@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 <T> 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 <T> 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> T getCacheObject(final String key)
    {
        ValueOperations<String, T> 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 <T> long setCacheList(final String key, final List<T> 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 <T> List<T> 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 <T> BoundSetOperations<String, T> setCacheSet(final String key, final Set<T> dataSet)
    {
        BoundSetOperations<String, T> setOperation = redisTemplate.boundSetOps(key);
        Iterator<T> it = dataSet.iterator();
        while (it.hasNext())
        {
            setOperation.add(it.next());
        }
        return setOperation;
    }

    /**
     * 获得缓存的set
     *
     * @param key
     * @return
     */
    public <T> Set<T> getCacheSet(final String key)
    {
        return redisTemplate.opsForSet().members(key);
    }

    /**
     * 缓存Map
     *
     * @param key
     * @param dataMap
     */
    public <T> void setCacheMap(final String key, final Map<String, T> dataMap)
    {
        if (dataMap != null) {
            redisTemplate.opsForHash().putAll(key, dataMap);
        }
    }

    /**
     * 获得缓存的Map
     *
     * @param key
     * @return
     */
    public <T> Map<String, T> 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 <T> 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> T getCacheMapValue(final String key, final String hKey)
    {
        HashOperations<String, String, T> 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 <T> List<T> getMultiCacheMapValue(final String key, final Collection<Object> 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<String> 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文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-594875.html

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