深入理解 Redis Template及4种序列化方式__spring boot整合redis实现RedisTemplate三分钟快速入门

概述

使用Spring 提供的 Spring Data Redis 操作redis 必然要使用Spring提供的模板类 RedisTemplate， 今天我们好好的看看这个模板类 。

RedisTemplate

在这里插入图片描述

看看4个序列化相关的属性 ，主要是 用于 KEY 和 VALUE 的序列化 。 举个例子，比如说我们经常会将POJO 对象存储到 Redis 中，一般情况下会使用 JSON 方式序列化成字符串，存储到 Redis 中 。

Spring提供的Redis数据结构的操作类

  • ValueOperations 类，提供 Redis String API 操作
  • ListOperations 类，提供 Redis List API 操作
  • SetOperations 类，提供 Redis Set API 操作
  • ZSetOperations 类，提供 Redis ZSet(Sorted Set) API 操作
  • GeoOperations 类，提供 Redis Geo API 操作
  • HyperLogLogOperations 类，提供 Redis HyperLogLog API 操作

StringRedisTemplate

再看个常用的 StringRedisTemplate

RedisTemplate<K, V> 支持泛型，StringRedisTemplate K V 均为String类型。

org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate 继承 RedisTemplate 类，使用 org.springframework.data.redis.serializer.StringRedisSerializer 字符串序列化方式。

在这里插入图片描述

RedisSerializer 序列化 接口

RedisSerializer接口 是 Redis 序列化接口，用于 Redis KEY 和 VALUE 的序列化

在这里插入图片描述

RedisSerializer 接口的实现类 如下

在这里插入图片描述

归类一下

  • JDK 序列化方式 （默认）
  • String 序列化方式J
  • SON 序列化方式
  • XML 序列化方式

JDK 序列化方式 （默认）

org.springframework.data.redis.serializer.JdkSerializationRedisSerializer ，默认情况下，RedisTemplate 使用该数据列化方式。

我们来看下源码 RedisTemplate#afterPropertiesSet()

在这里插入图片描述

Spring Boot 自动化配置 RedisTemplate Bean 对象时，就未设置默认的序列化方式。

绝大多数情况下，不推荐使用 JdkSerializationRedisSerializer 进行序列化。主要是不方便人工排查数据。

我们来做个测试
在这里插入图片描述

运行单元测试

在这里插入图片描述

看不懂呀 ，老哥

KEY 前面带着奇怪的 16 进制字符 ， VALUE 也是一串奇怪的 16 进制字符 。。。。。

为什么是这样一串奇怪的 16 进制？ ObjectOutputStream#writeString(String str, boolean unshared) 实际就是标志位 + 字符串长度 + 字符串内容

KEY 被序列化成这样，线上通过 KEY 去查询对应的 VALUE非常不方便，所以 KEY 肯定是不能被这样序列化的。

VALUE 被序列化成这样，除了阅读可能困难一点，不支持跨语言外，实际上也没还OK。不过，实际线上场景，还是使用 JSON 序列化居多。

String 序列化方式

org.springframework.data.redis.serializer.StringRedisSerializer ，字符串和二进制数组的直接转换

在这里插入图片描述

绝大多数情况下，我们 KEY 和 VALUE 都会使用这种序列化方案。

JSON 序列化方式

org.springframework.data.redis.serializer.GenericJackson2JsonRedisSerializer 使用 Jackson 实现 JSON 的序列化方式，并且从 Generic 单词可以看出，是支持所有类。

public GenericJackson2JsonRedisSerializer(@Nullable String classPropertyTypeName) {.......... if (StringUtils.hasText(classPropertyTypeName)) {mapper.enableDefaultTypingAsProperty(DefaultTyping.NON_FINAL, classPropertyTypeName);} else {mapper.enableDefaultTyping(DefaultTyping.NON_FINAL, As.PROPERTY);}}

classPropertyTypeName 不为空的话，使用传入对象的 classPropertyTypeName 属性对应的值，作为默认类型（Default Typing） ，否则使用传入对象的类全名，作为默认类型（Default Typing）。

我们来思考下，在将一个对象序列化成一个字符串，怎么保证字符串反序列化成对象的类型呢？Jackson 通过 Default Typing ，会在字符串多冗余一个类型，这样反序列化就知道具体的类型了

在这里插入图片描述

先说个结论

标准JSON

{"id": 100,"name": "小工匠","sex": "Male"
}

使用 Jackson Default Typing 机制序列化

{"@class": "com.artisan.domain.Artisan","id": 100,"name": "小工匠","sex": "Male"
}

示例

测试一把

【配置类】

 @Beanpublic RedisTemplate<String, Object> redisTemplate() {// 创建 RedisTemplate 对象RedisTemplate<String, Object> template = new RedisTemplate<>();// 设置 RedisConnection 工厂。 它就是实现多种 Java Redis 客户端接入的秘密工厂template.setConnectionFactory(connectionFactory);// 使用 String 序列化方式，序列化 KEY 。template.setKeySerializer(RedisSerializer.string());// 使用 JSON 序列化方式（库是 Jackson ），序列化 VALUE 。template.setValueSerializer(RedisSerializer.json());return template;}

【单元测试】

 @Beanpublic RedisTemplate<String, Object> redisTemplate() {// 创建 RedisTemplate 对象RedisTemplate<String, Object> template = new RedisTemplate<>();// 设置 RedisConnection 工厂。 它就是实现多种 Java Redis 客户端接入的秘密工厂template.setConnectionFactory(connectionFactory);// 使用 String 序列化方式，序列化 KEY 。template.setKeySerializer(RedisSerializer.string());// 使用 JSON 序列化方式（库是 Jackson ），序列化 VALUE 。template.setValueSerializer(RedisSerializer.json());return template;}

【结果】

在这里插入图片描述

是不是多了@class 属性，反序列化的对象的类型就可以从这里获取到。

@class 属性看似完美解决了反序列化后的对象类型，但是带来 JSON 字符串占用变大，所以实际项目中，我们很少采用 Jackson2JsonRedisSerializer

XML 序列化方式

org.springframework.data.redis.serializer.OxmSerializer使用 Spring OXM 实现将对象和 String 的转换，从而 String 和二进制数组的转换。 没见过哪个项目用过，不啰嗦了

spring boot整合redis实现RedisTemplate三分钟快速入门

引入依赖

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

RedisTemplate五种数据结构的操作

  • redisTemplate.opsForValue(); //操作字符串
  • redisTemplate.opsForHash(); //操作hash
  • redisTemplate.opsForList(); //操作list
  • redisTemplate.opsForSet(); //操作set
  • redisTemplate.opsForZSet(); //操作有序zset

RedisTemplate方法讲解

判断key是否存在

 /*** 判断key是否存在*/@GetMapping("haskey")public boolean hasKey(String key) {return redisTemplate.hasKey(key);}

获取指定的key的失效时间

 /*** 指定key的失效时间*/@GetMapping("expire")public void expire(String key, long time) {//参数一：key//参数二：睡眠时间//参数三：睡眠时间单位 TimeUnit.DAYS 天 TimeUnit.HOURS 小时 。。。redisTemplate.expire(key, time, TimeUnit.MINUTES);}

根据key获取过期时间

 /*** 根据key获取过期时间*/@GetMapping("getexpire")public long getExpire(String key) {Long expire = redisTemplate.getExpire(key);return expire;}

根据key删除reids中缓存数据

 /*** 根据key删除reids中缓存数据*/@GetMapping("delredisbykey")public void delete(String key) {redisTemplate.delete(key);}

保存和读取String

 /*** 保存和读取String*/@GetMapping("stringredisdemo")public String stringredisdemo() {//设置过期时间为1分钟redisTemplate.opsForValue().set("key1", "value1", 1, TimeUnit.MINUTES);redisTemplate.opsForValue().set("key2", "value2");redisTemplate.opsForValue().set("key3", "value3");//读取redis数据String result1 = redisTemplate.opsForValue().get("key1").toString();String result2 = redisTemplate.opsForValue().get("key2").toString();String result3 = redisTemplate.opsForValue().get("key3").toString();System.out.println("缓存结果为：result：" + result1 + " " + result2 + "  " + result3);return "缓存结果为：result：" + result1 + " " + result2 + "  " + result3;}

保存和读取list

 /*** 保存和读取list*/@GetMapping("listredisdemo")public String listredisdemo() {List<String> list1 = new ArrayList<>();list1.add("a1");list1.add("a2");list1.add("a3");List<String> list2 = new ArrayList<>();list2.add("b1");list2.add("b2");list2.add("b3");redisTemplate.opsForList().leftPush("listkey1", list1);redisTemplate.opsForList().rightPush("listkey2", list2);List<String> resultList1 = (List<String>) redisTemplate.opsForList().leftPop("listkey1");List<String> resultList2 = (List<String>) redisTemplate.opsForList().rightPop("listkey2");System.out.println("resultList1:" + resultList1);System.out.println("resultList2:" + resultList2);return "成功";}

Hash结构，保存和读取map

 /*** Hash结构，保存和读取map*/@GetMapping("mapredisdemo")public String mapredisdemo() {Map<String, String> map = new HashMap<>();map.put("key1", "value1");map.put("key2", "value2");map.put("key3", "value3");map.put("key4", "value4");map.put("key5", "value5");redisTemplate.opsForHash().putAll("map1", map);Map<String, String> resultMap = redisTemplate.opsForHash().entries("map1");List<String> reslutMapList = redisTemplate.opsForHash().values("map1");Set<String> resultMapSet = redisTemplate.opsForHash().keys("map1");String value = (String) redisTemplate.opsForHash().get("map1", "key1");System.out.println("value:" + value);System.out.println("resultMapSet:" + resultMapSet);System.out.println("resultMap:" + resultMap);System.out.println("resulreslutMapListtMap:" + reslutMapList);return "成功";}

保存和读取Set

 /*** 保存和读取Set*/@GetMapping("setredisdemo")public String getredisdemo() {SetOperations<String, String> set = redisTemplate.opsForSet();set.add("key1", "value1");set.add("key1", "value2");set.add("key1", "value3");Set<String> resultSet = redisTemplate.opsForSet().members("key1");System.out.println("resultSet:" + resultSet);return "resultSet:" + resultSet;}

保存和读取zset

 /*** 保存和读取zset*/@GetMapping("zsetredisdemo")public String zsetredisdemo() {ZSetOperations.TypedTuple<Object> objectTypedTuple1 = new DefaultTypedTuple<>("zset-5", 9.6);ZSetOperations.TypedTuple<Object> objectTypedTuple2 = new DefaultTypedTuple<>("zset-6", 9.9);Set<ZSetOperations.TypedTuple<Object>> tuples = new HashSet<>();tuples.add(objectTypedTuple1);tuples.add(objectTypedTuple2);System.out.println(redisTemplate.opsForZSet().add("zset1", tuples));System.out.println(redisTemplate.opsForZSet().range("zset1", 0, -1));return "成功";}

完整示例代码

import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.data.redis.core.DefaultTypedTuple;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
import org.springframework.data.redis.core.SetOperations;
import org.springframework.data.redis.core.ZSetOperations;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;import java.util.*;
import java.util.concurrent.TimeUnit;@RestController
public class ReidsDemo {@AutowiredRedisTemplate redisTemplate;/*** 指定key的失效时间*/@GetMapping("expire")public void expire(String key, long time) {//参数一：key//参数二：睡眠时间//参数三：睡眠时间单位 TimeUnit.DAYS 天 TimeUnit.HOURS 小时 。。。redisTemplate.expire(key, time, TimeUnit.MINUTES);}/*** 根据key获取过期时间*/@GetMapping("getexpire")public long getExpire(String key) {Long expire = redisTemplate.getExpire(key);return expire;}/*** 判断key是否存在*/@GetMapping("haskey")public boolean hasKey(String key) {return redisTemplate.hasKey(key);}/*** 根据key删除reids中缓存数据*/@GetMapping("delredisbykey")public void delete(String key) {redisTemplate.delete(key);}/*** 保存和读取String*/@GetMapping("stringredisdemo")public String stringredisdemo() {//设置过期时间为1分钟redisTemplate.opsForValue().set("key1", "value1", 1, TimeUnit.MINUTES);redisTemplate.opsForValue().set("key2", "value2");redisTemplate.opsForValue().set("key3", "value3");//读取redis数据String result1 = redisTemplate.opsForValue().get("key1").toString();String result2 = redisTemplate.opsForValue().get("key2").toString();String result3 = redisTemplate.opsForValue().get("key3").toString();System.out.println("缓存结果为：result：" + result1 + " " + result2 + "  " + result3);return "缓存结果为：result：" + result1 + " " + result2 + "  " + result3;}/*** 保存和读取list*/@GetMapping("listredisdemo")public String listredisdemo() {List<String> list1 = new ArrayList<>();list1.add("a1");list1.add("a2");list1.add("a3");List<String> list2 = new ArrayList<>();list2.add("b1");list2.add("b2");list2.add("b3");redisTemplate.opsForList().leftPush("listkey1", list1);redisTemplate.opsForList().rightPush("listkey2", list2);List<String> resultList1 = (List<String>) redisTemplate.opsForList().leftPop("listkey1");List<String> resultList2 = (List<String>) redisTemplate.opsForList().rightPop("listkey2");System.out.println("resultList1:" + resultList1);System.out.println("resultList2:" + resultList2);return "成功";}/*** Hash结构，保存和读取map*/@GetMapping("mapredisdemo")public String mapredisdemo() {Map<String, String> map = new HashMap<>();map.put("key1", "value1");map.put("key2", "value2");map.put("key3", "value3");redisTemplate.opsForHash().putAll("map1", map);Map<String, String> resultMap = redisTemplate.opsForHash().entries("map1");List<String> reslutMapList = redisTemplate.opsForHash().values("map1");Set<String> resultMapSet = redisTemplate.opsForHash().keys("map1");String value = (String) redisTemplate.opsForHash().get("map1", "key1");System.out.println("value:" + value);System.out.println("resultMapSet:" + resultMapSet);System.out.println("resultMap:" + resultMap);System.out.println("resulreslutMapListtMap:" + reslutMapList);return "成功";}/*** 保存和读取Set*/@GetMapping("setredisdemo")public String getredisdemo() {SetOperations<String, String> set = redisTemplate.opsForSet();set.add("key1", "value1");set.add("key1", "value2");set.add("key1", "value3");Set<String> resultSet = redisTemplate.opsForSet().members("key1");System.out.println("resultSet:" + resultSet);return "resultSet:" + resultSet;}/*** 保存和读取zset*/@GetMapping("zsetredisdemo")public String zsetredisdemo() {ZSetOperations.TypedTuple<Object> objectTypedTuple1 = new DefaultTypedTuple<>("zset-5", 9.6);ZSetOperations.TypedTuple<Object> objectTypedTuple2 = new DefaultTypedTuple<>("zset-6", 9.9);Set<ZSetOperations.TypedTuple<Object>> tuples = new HashSet<>();tuples.add(objectTypedTuple1);tuples.add(objectTypedTuple2);System.out.println(redisTemplate.opsForZSet().add("zset1", tuples));System.out.println(redisTemplate.opsForZSet().range("zset1", 0, -1));return "成功";}
}

序列化

直接粘贴在项目中即可

import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.data.redis.connection.RedisConnectionFactory;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
import org.springframework.data.redis.serializer.GenericJackson2JsonRedisSerializer;
import org.springframework.data.redis.serializer.RedisSerializer;
import org.springframework.data.redis.serializer.StringRedisSerializer;/*
*序列化*/
@Configuration
public class MyRedisConfig {@Bean(name = "redisTemplate")public RedisTemplate<String, Object> redisTemplate(RedisConnectionFactory redisConnectionFactory){RedisTemplate<String, Object> redisTemplate = new RedisTemplate<>();//参照StringRedisTemplate内部实现指定序列化器redisTemplate.setConnectionFactory(redisConnectionFactory);redisTemplate.setKeySerializer(keySerializer());redisTemplate.setHashKeySerializer(keySerializer());redisTemplate.setValueSerializer(valueSerializer());redisTemplate.setHashValueSerializer(valueSerializer());return redisTemplate;}private RedisSerializer<String> keySerializer(){return new StringRedisSerializer();}//使用Jackson序列化器private RedisSerializer<Object> valueSerializer(){return new GenericJackson2JsonRedisSerializer();} 
}

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