Spring整合Redis

前言

在Spring项目中整合Redis，能显著提升数据缓存、分布式锁、会话管理等操作的效率。Jedis作为轻量级的Java Redis客户端，搭配Spring Data Redis模块，能够简化Redis的连接和数据操作，实现更高性能的读写与灵活的缓存管理。本文将简要介绍如何在Spring中集成Jedis，配置连接池、数据序列化等内容，并通过封装工具类来优化Redis的使用体验。

[!NOTE]

Spring版本：5.3.27

JDK版本：1.8

本文基于Jedis在Spring中整合Redis

一、redis客户端分类

1.1客户端对比

特性JedisLettuceRedisson
线程安全×√√
支持集群√√√
支持哨兵√√√
支持发布/订阅√√√
支持管道√√√
支持异步操作×√√
支持响应式编程×√√
API直观性√（API简单易用）×（API较复杂）×（API较复杂，丰富的功能）
社区支持√√√
性能性能较低（同步阻塞）高性能（异步非阻塞）高性能（异步非阻塞）
资源消耗较高（频繁创建连接）较低（连接复用）较低（连接复用）
高级功能支持××√（支持分布式锁、布隆过滤器等）
易用性高（简单易用）中等（需要更多配置）高（封装良好，功能丰富）
学习曲线低中等陡峭（功能丰富，学习成本高）
文档完善度√√√
客户端实例创建简单较复杂（需要配置）较复杂（需要配置）
连接池支持需要外部支持（如Apache Commons Pool）内置连接池内置连接池
跨语言支持×××
商业支持有社区版本支持有社区版本支持有社区版本支持，有商业支持

1.2客户端简要说明

Jedis：传统的Redis客户端，基于同步阻塞模型，不支持异步操作，在高并发场景下性能受限。使用起来比较简单，API直观，适合轻量级应用和快速开发。

Lettuce：基于Netty实现的异步非阻塞客户端，支持异步、响应式编程，性能较高，尤其适用于高并发应用。需要一些额外的配置，相较于Jedis，学习曲线略陡。

Redisson：功能最为丰富，除了基本的Redis操作外，还封装了分布式锁、布隆过滤器等高级功能，适合大型、分布式应用。其API相对复杂，学习成本较高，但提供了较强的扩展性和便捷的高级特性支持。

二、依赖项

2.1依赖项说明

spring-data-redis:

  • 这是Spring Data Redis模块的核心依赖，提供了对Redis的支持，简化Redis操作。
  • 封装了对Redis的连接、数据访问以及常用操作的API（如RedisTemplate、StringRedisTemplate），并且兼容多种Redis客户端，包括Jedis和Lettuce。
  • 通过它可以轻松实现与Redis的交互，并支持连接池管理、事务支持和缓存抽象等功能。

jedis:

  • Jedis是一个轻量级的Java Redis客户端，用于直接操作Redis。
  • spring-data-redis虽然提供了对Redis操作的抽象，但并不包含Redis客户端，因此需要Jedis作为Redis的具体实现。
  • Jedis提供了同步的、简单易用的API，使得与Redis交互更加便捷。
  • 在RedisConnectionFactory中可以配置Jedis作为连接池，为RedisTemplate提供连接。

jackson-databind:

  • Jackson是Java中的一种常用JSON处理工具库，jackson-databind依赖提供了将Java对象和JSON之间互相序列化和反序列化的功能。
  • 在Redis中通常需要将复杂数据结构序列化为JSON格式存储，Jackson能够帮助实现对象到JSON的转换，特别适用于RedisTemplate的GenericJackson2JsonRedisSerializer。
  • jackson-databind结合RedisTemplate使用，可以方便地将Java对象转换成JSON格式存储到Redis中，以及从Redis中取出JSON字符串时将其反序列化为Java对象。

2.2pom文件

<dependency><groupId>org.springframework.data</groupId><artifactId>spring-data-redis</artifactId><version>2.6.10</version>
</dependency><dependency><groupId>redis.clients</groupId><artifactId>jedis</artifactId><version>3.7.0</version>
</dependency><dependency><groupId>com.fasterxml.jackson.core</groupId><artifactId>jackson-databind</artifactId><version>2.13.4</version>
</dependency>

三、配置文件

  • host：redis服务地址
  • port：redis服务端口（默认6379）
  • password：密码（如果设置了）
  • timeout：处理客户端请求超时时间
  • pool.max-total：连接池最大连接数（包括空闲连接和正在使用的连接。当连接池中的连接数量达到 maxTotal 时，如果有新的请求想要连接，连接池将会等待，直到有连接被释放为止）
  • pool.max-idle：连接池最大空闲连接数（当连接池中空闲连接的数量超过 maxIdle 所设置的值时，连接池会尽量释放多余的连接。这样可以避免资源的浪费，确保系统的性能和稳定性。）
  • pool.min-idle：连接池最小空闲连接数
redis.host=*.*.*.*
redis.port=6379
redis.password=123456
redis.timeout=60000
redis.pool.max-total=8
redis.pool.max-idle=8
redis.pool.min-idle=0

3.1配置类

3.1.1配置类说明

  • 客户端及连接池配置属性使用@Value注入

  • 定义了两个Spring管理的bean，分别是redisConnectionFactory和redisTemplate。

  • redisConnectionFactory用于创建和配置RedisConnectionFactory实例，以便为应用程序提供与Redis数据库的连接。

3.1.2redisConnectionFactory

Redis服务器地址配置：
RedisStandaloneConfiguration config = new RedisStandaloneConfiguration(host, port);
config.setPassword(password);
  • RedisStandaloneConfiguration用于指定Redis的主机地址（host）和端口（port）。确保应用程序可以正确地连接到指定的Redis服务器。
  • 如果Redis设置了密码保护，config.setPassword(password)配置会将连接密码添加到连接配置中，以实现安全连接。
Jedis连接池配置：
JedisPoolConfig poolConfig = new JedisPoolConfig();
poolConfig.setMaxTotal(maxTotal);
poolConfig.setMaxIdle(maxIdle);
poolConfig.setMinIdle(minIdle);

用于设置连接池的参数，以优化Redis连接的性能：

  • setMaxTotal(maxTotal)：设置最大连接数，以确保高并发访问时，系统能承受足够的连接。
  • setMaxIdle(maxIdle)：设置连接池中的最大空闲连接数。闲置的连接可以快速被重用，减少重新创建连接的开销。
  • setMinIdle(minIdle)：设置连接池中的最小空闲连接数，以便在连接池变空时保留一些空闲连接，保障连接的可用性。
Jedis客户端配置：
JedisClientConfiguration clientConfig = JedisClientConfiguration.builder().usePooling().poolConfig(poolConfig).and().readTimeout(java.time.Duration.ofMillis(timeout)).build();

配置了Jedis客户端的特定设置：

  • .usePooling()启用连接池，提升资源管理效率。
  • .poolConfig(poolConfig)将先前设置的poolConfig应用于Jedis的连接池。
  • .readTimeout(java.time.Duration.ofMillis(timeout))设置了Redis的读取超时时间，确保应用程序在与Redis通信时不会因等待过久而阻塞。
小结

创建一个配置完善的RedisConnectionFactory实例，它将连接信息、连接池、客户端参数等封装起来，便于整个应用与Redis交互时高效、安全地使用连接池，提高资源利用率，保障Redis服务的稳定性。

3.1.3redisTemplate

创建RedisTemplate实例并配置连接工厂:

RedisTemplate<String, Object> template = new RedisTemplate<>();
template.setConnectionFactory(redisConnectionFactory);
  • RedisTemplate<String, Object>：定义了键为String类型、值为Object类型的模板实例，可以灵活存储任意Java对象。
  • template.setConnectionFactory(redisConnectionFactory)：将RedisConnectionFactory注入RedisTemplate，使其具备与Redis服务器通信的能力。通过该连接工厂，RedisTemplate可以根据配置好的连接池、连接地址和超时设置来访问Redis。
配置键的序列化方式:
template.setKeySerializer(new StringRedisSerializer());
  • setKeySerializer(new StringRedisSerializer())：将键的序列化方式设为StringRedisSerializer，确保键以字符串形式存储在Redis中。字符串序列化通常便于调试和维护，适合大多数场景。
配置值的序列化方式:
template.setValueSerializer(new GenericJackson2JsonRedisSerializer());
  • setValueSerializer(new GenericJackson2JsonRedisSerializer())：设置值的序列化方式为GenericJackson2JsonRedisSerializer，该序列化器将Java对象序列化为JSON格式。这样可以直观地将复杂对象序列化为JSON字符串，便于存储和读取。JSON格式也能在不同语言中通用，提高了数据的可读性和可移植性。
配置哈希类型键值对的序列化方式:
template.setHashKeySerializer(new StringRedisSerializer());
template.setHashValueSerializer(new GenericJackson2JsonRedisSerializer());
  • setHashKeySerializer和setHashValueSerializer分别为哈希类型键和值指定序列化方式。Redis支持哈希结构（类似于字典），其中HashKey用于指定字段，HashValue用于指定字段的值。
  • StringRedisSerializer使得哈希键可以更易读地以字符串形式存储。
  • GenericJackson2JsonRedisSerializer使得哈希值也可以存储为JSON格式的字符串，适合复杂数据类型。
小结
  1. 便捷的Redis操作接口：封装了操作Redis常用方法，如opsForValue()（字符串操作）、opsForHash()（哈希操作）等，使得代码逻辑更加清晰。
  2. 序列化配置增强兼容性：RedisTemplate支持灵活的序列化设置，使得Redis可以存储任意Java对象而不失去可读性。
  3. 集中管理Redis连接：通过注入的RedisConnectionFactory，RedisTemplate能够高效、可靠地管理连接池，提高Redis交互效率。

3.1.4完整配置类

package com.lazy.snail.config;import org.springframework.beans.factory.annotation.Value;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.data.redis.connection.RedisConnectionFactory;
import org.springframework.data.redis.connection.RedisStandaloneConfiguration;
import org.springframework.data.redis.connection.jedis.JedisClientConfiguration;
import org.springframework.data.redis.connection.jedis.JedisConnectionFactory;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
import org.springframework.data.redis.serializer.GenericJackson2JsonRedisSerializer;
import org.springframework.data.redis.serializer.StringRedisSerializer;
import redis.clients.jedis.JedisPoolConfig;/*** @ClassName RedisConfig* @Description TODO* @Author lazysnail* @Date 2024/11/11 15:07* @Version 1.0*/
@Configuration
public class RedisConfig {@Value("${redis.host}")private String host;@Value("${redis.port}")private int port;@Value("${redis.password}")private String password;@Value("${redis.timeout}")private int timeout;@Value("${redis.pool.max-total}")private int maxTotal;@Value("${redis.pool.max-idle}")private int maxIdle;@Value("${redis.pool.min-idle}")private int minIdle;@Beanpublic RedisConnectionFactory redisConnectionFactory() {// 配置Redis服务器地址RedisStandaloneConfiguration config = new RedisStandaloneConfiguration(host, port);config.setPassword(password);// 配置Jedis连接池JedisPoolConfig poolConfig = new JedisPoolConfig();poolConfig.setMaxTotal(maxTotal);poolConfig.setMaxIdle(maxIdle);poolConfig.setMinIdle(minIdle);JedisClientConfiguration clientConfig = JedisClientConfiguration.builder().usePooling().poolConfig(poolConfig).and().readTimeout(java.time.Duration.ofMillis(timeout)).build();return new JedisConnectionFactory(config, clientConfig);}@Beanpublic RedisTemplate<String, Object> redisTemplate(RedisConnectionFactory redisConnectionFactory) {RedisTemplate<String, Object> template = new RedisTemplate<>();template.setConnectionFactory(redisConnectionFactory);// 设置key的序列化方式template.setKeySerializer(new StringRedisSerializer());// 设置value的序列化方式template.setValueSerializer(new GenericJackson2JsonRedisSerializer());template.setHashKeySerializer(new StringRedisSerializer());template.setHashValueSerializer(new GenericJackson2JsonRedisSerializer());return template;}
}

四、redis工具类

4.1工具类作用

  • 封装通用操作，简化调用：RedisUtil将Redis的常用操作方法（如set、get、delete等）进行封装，简化了调用逻辑。无需直接操作RedisTemplate的API，而是通过工具类的方法进行更直观的操作。例如，set方法统一了过期时间的设置，get方法直接获取值，代码更加清晰易读。

  • 提升代码复用性：在项目中，操作Redis的代码可能会散布在各个业务模块中。通过RedisUtil工具类，将Redis操作集中管理，可以避免重复的代码，提升复用性，并且在需要更改Redis操作时，只需修改工具类即可，维护性更强。

  • 方便扩展和管理：通过工具类，可以轻松扩展更多的Redis操作方法，如设置集合、哈希、列表等数据结构的操作。如果需要增加更多的Redis配置（如不同的序列化方式），也可以通过工具类实现集中管理。

  • 增强代码可读性：直接调用RedisTemplate的API会显得代码复杂和难以理解。使用RedisUtil的封装方法后，操作描述更直观，有助于增强代码的可读性，更容易理解Redis的操作逻辑。

  • 便于统一异常处理和业务逻辑封装：工具类可以将一些异常捕获逻辑集中在一起进行处理。例如，如果Redis连接超时，可以在工具类中进行处理，避免各个模块中都添加重复的异常捕获代码，统一了异常处理的逻辑。

4.2工具类代码

package com.lazy.snail.util;import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
import org.springframework.stereotype.Component;import java.util.concurrent.TimeUnit;/*** @ClassName RedisUtil* @Description TODO* @Author lazysnail* @Date 2024/11/11 16:47* @Version 1.0*/
@Component
public class RedisUtil {@Autowiredprivate RedisTemplate<String, Object> redisTemplate;public void set(String key, Object value, long timeout) {redisTemplate.opsForValue().set(key, value, timeout, TimeUnit.SECONDS);}public Object get(String key) {return redisTemplate.opsForValue().get(key);}public boolean delete(String key) {return Boolean.TRUE.equals(redisTemplate.delete(key));}public boolean hasKey(String key) {return Boolean.TRUE.equals(redisTemplate.hasKey(key));}public boolean expire(String key, long timeout) {return Boolean.TRUE.equals(redisTemplate.expire(key, timeout, TimeUnit.SECONDS));}
}

五、测试类

5.1测试类代码

package com.lazy.snail;import com.lazy.snail.config.AppConfig;
import com.lazy.snail.util.RedisUtil;
import org.junit.jupiter.api.Test;
import org.junit.jupiter.api.extension.ExtendWith;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.test.context.ContextConfiguration;
import org.springframework.test.context.TestPropertySource;
import org.springframework.test.context.junit.jupiter.SpringExtension;@ExtendWith(SpringExtension.class)
@ContextConfiguration(classes = AppConfig.class)
@TestPropertySource("classpath:application.properties")
public class SpringTest {@Autowiredprivate RedisUtil redisUtil;@Testvoid test() {redisUtil.set("test", "test", 60);redisUtil.delete("test");}
}

5.2测试结果：

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