SpringDataRedis
SpringData是Spring中数据操作的模块,包含对各种数据库的集成,其中对Redis集成模块就叫做SpringDataRedis,
官方地址:https://spring.io/projects/spring-data-redis
特性:
- 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的响应式变成
- 支持基于JDK、JSON、字符串、Spring对象的数据序列化及反序列化
- 支持基于Redis的JDK Collection实现
文章目录
- SpringDataRedis
- 一、SpringDataRedis快速入门
- 1.引入依赖
- 2.配置文件
- 3.注入RedisTemplate
- 4.编写测试
- 二、SpringDataRedis的序列化方式
- RedisTemplate序列化器源码分析
- 方式一:自定义RedisTemplate的序列化方式
- 编写RedisTemplate序列化器的配置
- 方式二: StringRedisTemplate
- 1. 依赖注入
- 2. 编写测试
一、SpringDataRedis快速入门
API | 返回值类型 | 说明 |
---|---|---|
redisTemplate.opsForValue() | ValueOperations | 操作String类型数据 |
redisTemplate.opsForHash | HashOperations | 操作Hash类型数据 |
redisTemplate.opsForList | ListOperations | 操作List类型数据 |
redisTemplate.opsForSet | SetOperations | 操作Set类型数据 |
redisTemplate.opsForZSet | ZSetOperations | 操作SortedSet类型数据 |
redisTemplate | 通用的命令 |
1.引入依赖
<!-- Redis依赖 --><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId></dependency><!-- 连接池依赖 --><dependency><groupId>org.apache.commons</groupId><artifactId>commons-pool2</artifactId></dependency><!-- Jackson依赖(如果使用了SpringMVC则无需引入) --><dependency><groupId>com.fasterxml.jackson.core</groupId><artifactId>jackson-databind</artifactId></dependency>
2.配置文件
spring:redis:host: 127.0.0.1port: 6379password:database: 2lettuce:pool: # 默认使用lettuce连接池,如需切换为jedis,请注释掉此部分,并加入对jedis的依赖max-active: 8 # 最大连接数max-idle: 8 # 最大空闲连接数min-idle: 0 # 最小空闲连接数max-wait: 1000 # 最大等待时间
3.注入RedisTemplate
@Autowiredprivate RedisTemplate<String, String> redisTemplate;
4.编写测试
@Testvoid testString() {// 写入一条String数据redisTemplate.opsForValue().set("name", "查理布朗");// 获取String数据String name = redisTemplate.opsForValue().get("name");System.out.println("name = " + name);}
二、SpringDataRedis的序列化方式
当自动注入写作@Autowired private RedisTemplate redisTemplate;
时,
未指定RedisTemplate<K, V>
的key和value类型,默认key和value都为Object,写入redis时redisTemplate
会根据RedisSerializer
自动完成对象的序列化操作(默认使用JdkSerializationRedisSerializer
完成对对象的序列化操作),
因此会存在:当key和value为String时,存入的key和value显示乱码(修改为String序列化器后即可恢复正常)
可读性差、内存占用较大
RedisTemplate序列化器源码分析
RedisTemplate可以接收任意Object作为值写入Redis,写入前会把Object通过不同的RedisSerializer
序列化为字节形式。
如果 key
、valuie
、hashKey
、hashValue
的序列化器没有初始值,则会使用默认序列化器defaultSerializer
在RedisTemplate.java
源码中,我们可以看到默认的序列化器defaultSerializer
是JdkSerializationRedisSerializer
通过对redisTemplate.opsForValue().set("name", "查理布朗")
的set
方法debug,底层使用ObjectOutPutStream
将Java对象写为字节后存入Redis
方式一:自定义RedisTemplate的序列化方式
- 自定义RedisTemplate
- 修改RedisTemplate的序列化器为GenericJackson2JsonRedisSerializer
编写RedisTemplate序列化器的配置
@Configuration
public class RedisConfig {@Beanpublic RedisTemplate<String, Object> redisTemplate(RedisConnectionFactory connectionFactory) {// 创建RedisTemplate对象RedisTemplate<String, Object> template = new RedisTemplate<>();// 设置连接工厂template.setConnectionFactory(connectionFactory);// 创建JSON序列化器GenericJackson2JsonRedisSerializer jsonRedisSerializer = new GenericJackson2JsonRedisSerializer();// 设置Key的序列化器template.setKeySerializer(RedisSerializer.string());template.setHashKeySerializer(RedisSerializer.string());// 设置Value的序列化器template.setValueSerializer(jsonRedisSerializer);template.setHashValueSerializer(jsonRedisSerializer);// 返回return template;}}
尽管Json的序列化方式可以满足我们的需求,但依然存在一些问题,如图:
为了在反序列化时直到对象的类型,JSON序列化器会将类的class类型写入json结果中,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和value。当需要存储Java对象时,手动完成对象的序列化和反序列化。
方式二: StringRedisTemplate
- 使用StringRedisTemplate
- 写入Redis时,手动把对血啊ing序列化为JSON
- 读取Redis时,手动把读取到的JSON反序列化为对象
在Spring中,默认提供了一个StringRedisTemplate类,它的key和value的序列化方式默认都是String方式。省去了我们自定义RedisTemplate的过程:
1. 依赖注入
@Autowiredprivate StringRedisTemplate stringRedisTemplate;
2. 编写测试
import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper;// JSON工具private static final ObjectMapper mapper = new ObjectMapper();@Testvoid testStringTemplate() throws JsonProcessingException {// 准备对象User user = new User("查理二世", 30);// 手动序列化String json = mapper.writeValueAsString(user);// 写入到redisstringRedisTemplate.opsForValue().set("user:200", json);// 读取数据String val = stringRedisTemplate.opsForValue().get("user:200");// 反序列化User user1 = mapper.readValue(val, User.class);System.out.println("user1 = " + user1);}@Testvoid testHash() {// 写入数据stringRedisTemplate.opsForHash().put("user:400", "name", "查理三世");stringRedisTemplate.opsForHash().put("user:400", "age", "40");// 获取数据Map<Object, Object> entries = stringRedisTemplate.opsForHash().entries("user:400");System.out.println("entries = " + entries); // entries = {name=查理三世, age=40}}
该方式消除了@class
,节约了存储空间。