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写在前面的话

博主所在公司近期线上环境，某天遇到某服务大批量异常，查看异常堆栈指向 StringRedisSerializer#serialize，具体错误如下：java.lang.ClassCastException: class com.alibaba.fastjson.JSONArray cannot be cast to class java.lang.String
经排查发现，问题起因是该服务的开发人员，在某段业务代码修改了 redisTemplate 的序列化器导致该服务全局操作缓存异常，在解决问题并故障复盘后，这边也分享一下缓存序列化器的一些知识。

Tips：近期在更新程序猿入职必会系列（还在进行中），先更换一个知识点，调剂一下，每天都有新东西。

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缓存序列化器

技术简介

Redis 数据序列化器，用于将数据在存储到 Redis 中时进行序列化（编码）和反序列化（解码）。
通俗来说，存数据的时候，需要先进行序列化，例如 Java 对象转为 JSON 字符串，再存到 Redis。
反过来，取数据的时候，需要先进行反序列化，例如 JSON 字符串转为 Java 对象，得到结果。

Tips：不一定是 Java 对象和 JSON 字符串的互相转换，也可以是和字节码、XML等多种格式。

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RedisSerializer 接口

Spring-Redis 把上述逻辑封闭在redis序列化器中，接口为 RedisSerializer，完整类路径：

org.springframework.data.redis.serializer.RedisSerializer

该接口内容主要如下，主要关注序列化 serialize 和反序列化 deserialize 两个接口；

//**把对象序列化为byte数组
byte[] serialize(@Nullable T t) throws SerializationException;//**把byte数组反序列化为对象
T deserialize(@Nullable byte[] bytes) throws SerializationException;//**静态方法，java格式序列化器
static RedisSerializer<Object> java() {return java(null);
}//**静态方法，java格式序列化器
static RedisSerializer<Object> java(@Nullable ClassLoader classLoader) {return new JdkSerializationRedisSerializer(classLoader);
}//**静态方法，json格式序列化器
static RedisSerializer<Object> json() {return new GenericJackson2JsonRedisSerializer();
}//**静态方法，string数据类型序列化器
static RedisSerializer<String> string() {return StringRedisSerializer.UTF_8;
}//**静态方法，byte数据类型序列化器
static RedisSerializer<byte[]> byteArray() {return ByteArrayRedisSerializer.INSTANCE;
}//**检查是此序列化器否能够序列化指定数据类型
default boolean canSerialize(Class<?> type) {return ClassUtils.isAssignable(getTargetType(), type);
}//**此序列化器针对的数据类型，默认object
default Class<?> getTargetType() {return Object.class;
}

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常用序列化器

常用的序列化器，包含但不限于如下：

• JdkSerializationRedisSerializer
• StringRedisSerializer
• JacksonJsonRedisSerializer
• GenericFastJsonRedisSerializer

另外按用途序列化器又分两种，Key 和 Value的，用代码表示比较清楚：

redisTemplate.setKeySerializer(stringRedisSerializer);
redisTemplate.setValueSerializer(jdkSerializationRedisSerializer);

Tips：一般 Key 都采用 StringRedisSerializer，Value 才需要讨论使用哪种策略。

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方案比较

这四种 Redis 序列化器各有其优势和劣势，适用于不同的场景。
1、JdkSerializationRedisSerializer
优势：默认方案，不需要特别配置；可以序列化 Java 的任何对象，只要这些对象实现了 Serializable 接口。
劣势：性能相对较慢，序列化后的数据是二进制格式，可读性差。
过程：序列化是利用 ByteArrayOutputStream 将 Java 对象转换为 byte，反序列化就不赘述了。
2、StringRedisSerializer
优势：简单高效，适合处理字符串数据，序列化和反序列化速度快，序列化后的数据是字符串格式，易于调试和查看。
劣势：仅支持字符串类型，不适合复杂对象，在读取时需要手动转换为正确的类型，容易出错。
过程：序列化是使用指定的字符集直接把 String 类型转换为 byte。
3、JacksonJsonRedisSerializer
优势：序列化后的数据是 JSON 格式，易于调试和查看，兼容性强：支持多种 Java 对象，能够处理复杂对象和集合类型，也支持不同的配置选项，可以自定义序列化和反序列化过程。
劣势：需要引入 Jackson 库，增加了项目的依赖，速度低于 GenericFastJsonRedisSerializer。
过程：序列化时使用 jackson#ObjectMapper 把对象转换为 JSON 字符串，再转换为 byte。
4、GenericFastJsonRedisSerializer
优势：基于 FastJSON 实现，序列化和反序列化速度较快，适合处理大数据量，同时序列化后的数据为 JSON 格式，易于查看和调试，也支持泛型，能够处理不同类型的对象。
劣势：需要引入 FastJSON 库，增加了项目的依赖。
过程：序列化时使用 fastjson的JSON.toJSONBytes 把对象转换为 JSON 字符串，再转换为 byte。

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使用示例

使用 JdkSerializationRedisSerializer
博主所在公司的旧框架封装的RedisTemplate采用JdkSerializationRedisSerializer作为值序列化器。
它的特点就是存的值如下所示，通过缓存客户端工具，难以阅读和直接修改。

使用 GenericFastJsonRedisSerializer
博主所在公司最新框架封装的RedisTemplate采用GenericFastJsonRedisSerializer作为值序列化器。
采用它的主要目的应该是解决可读性差的问题，如下所示，同时性能和兼容性方面都不错。
当存入的是一个对象，能将Java对象自动的序列化为JSON字符串，并且查询时能自动把JSON反序列化为Java对象。

手动序列化
这种方案仅供参考，就是自己用代码实现序列化和反序列化，就挺麻烦的。

private static final ObjectMapper mapper = new ObjectMapper();@Resource
private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;@Test
void testSaveUser() throws JsonProcessingException {// 创建对象Student student = new Student("李白",28);// 手动序列化String json = mapper.writeValueAsString(student);// 写入数据stringRedisTemplate.opsForValue().set("student", json);// 获取数据String jsonUser = stringRedisTemplate.opsForValue().get("user:200");// 手动反序列化Student user1 = mapper.readValue(jsonUser, Student.class);System.out.println("user1 = " + user1);
}

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故障说明

开发人员在新框架公用服务，编写了如下代码，凭一己之力修改了全局的 redisTemplate 的缓存策略。
最终可能实现了功能，但却本末倒置、因小失大了，替换回了不太合适的StringRedisSerializer，也带来了更多的影响。

@Transactional
public List<Map<String,String>> getSCHData(BasicDict dict) throws Exception {redisTemplate.setHashValueSerializer(new StringRedisSerializer());。。。省略业务代码
}

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模拟异常

参考下方代码，可以看到，通过 setValueSerializer 修改序列化器之后，再次操作设置缓存的语句，就出现了异常。

try {ResultVO a = new ResultVO();a.setMessage("message");a.setCode("123");redisTemplate.opsForValue().set("PARAMS:PORTAL:0", a);Object o = redisTemplate.opsForValue().get("PARAMS:PORTAL:0");System.out.println(o);redisTemplate.setValueSerializer(new StringRedisSerializer());Object o2 = redisTemplate.opsForValue().get("PARAMS:PORTAL:0");//这句出现异常redisTemplate.opsForValue().set("PARAMS:PORTAL:0", a);
} catch (Exception e) {//异常信息如下：//java.lang.ClassCastException: class com.zoe.onelink.common.entity.ResultVO cannot be cast to class java.lang.String (com.zoe.onelink.common.entity.ResultVO is in unnamed module of loader 'app'; java.lang.String is in module java.base of loader 'bootstrap')//at org.springframework.data.redis.serializer.StringRedisSerializer.serialize(StringRedisSerializer.java:36)e.printStackTrace();
}

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总结陈词

此篇文章介绍了@Value在项目中得常见用法，仅供学习参考。
💗 后续会逐步分享企业实际开发中的实战经验，有需要交流的可以联系博主。