SpringBoot集成Redis

本文介绍如何在Spring Boot项目中整合Redis,包括安装配置、依赖引入、缓存管理及具体操作方法。支持多种数据结构,如字符串、哈希、列表等。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

Redis 

     是一个开源(BSD许可)的,内存中的数据结构存储系统,它可以用作数据库、缓存和消息中间件。 它支持多种类型的数据结构,如 字符串(strings), 散列(hashes), 列表(lists)集合(sets), 有序集合(sorted sets) 与范围查询, bitmaps, hyperloglogs 和 地理空间(geospatial) 索引半径查询。 Redis 内置了 复制(replication)LUA脚本(Lua scripting)LRU驱动事件(LRU eviction)事务(transactions) 和不同级别的 磁盘持久化(persistence), 并通过 Redis哨兵(Sentinel)和自动 分区(Cluster)提供高可用性(high availability)。

 

没有安装Redis的小伙伴需要先安装,在进行下面步骤

下载地址:http://www.redis.cn/download.html

 

安装后,运行起来的小伙伴就可以进行项目配置了

  一,在pom文件里引入依赖

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

二,配置properties

# Redis数据库索引(默认为0)
spring.redis.database=0
# Redis服务器地址
spring.redis.host=127.0.0.1
# Redis服务器连接端口
spring.redis.port=6379
# Redis服务器连接密码(默认为空)
spring.redis.password=
# 连接池最大连接数(使用负值表示没有限制)
spring.redis.pool.max-active=10
# 连接池最大阻塞等待时间(使用负值表示没有限制)
spring.redis.pool.max-wait=-1
# 连接池中的最大空闲连接
spring.redis.pool.max-idle=8
# 连接池中的最小空闲连接
spring.redis.pool.min-idle=0

注意:

max-active配置小的话,会产生阻塞问题

三,注册RedisCacheManager  

@Configuration
@EnableCaching //加上这个注解是的支持缓存注解
public class RedisCacheConfig extends CachingConfigurerSupport {
    /**
     * 生成key的策略
     * @return
     */
    @Bean
    public KeyGenerator keyGenerator() {
        return new KeyGenerator() {
            @Override
            public Object generate(Object target, Method method, Object... params) {
                StringBuilder sb = new StringBuilder();
                sb.append(target.getClass().getName());
                sb.append(method.getName());
                for (Object obj : params) {
                    sb.append(obj.toString());
                }
                return sb.toString();
            }
        };
    }
    /**
     * 管理缓存
     */
    @Bean
    public CacheManager cacheManager(RedisTemplate redisTemplate) {
        RedisCacheManager rcm = new RedisCacheManager(redisTemplate);
        return rcm;
    }

    @Bean
    public RedisTemplate<String, Object> redisTemplate(RedisConnectionFactory connectionFactory) {
        RedisTemplate<String, Object> template = new RedisTemplate<>();
        template.setConnectionFactory(connectionFactory);
        //使用Jackson2JsonRedisSerializer来序列化和反序列化redis的value值
        Jackson2JsonRedisSerializer serializer = new Jackson2JsonRedisSerializer(Object.class);
        ObjectMapper mapper = new ObjectMapper();
        mapper.setVisibility(PropertyAccessor.ALL, JsonAutoDetect.Visibility.ANY);
        mapper.enableDefaultTyping(ObjectMapper.DefaultTyping.NON_FINAL);
        serializer.setObjectMapper(mapper);
        template.setValueSerializer(serializer);
        //使用StringRedisSerializer来序列化和反序列化redis的key值
        template.setKeySerializer(new StringRedisSerializer());
        template.afterPropertiesSet();
        return template;
    }
}

 注:

   Cahe :提供缓存的操作,读写移除方法 https://www.cnblogs.com/junzi2099/p/8301796.html#_label0

      CaheManager:用于缓存的管理

   AbstractCacheManager implements CaheManager,InitializingBean :中执行了initializeCaches方法(初        始缓存方法)

      RedisCacheManager :继承以上接口  https://blog.youkuaiyun.com/pengdandezhi/article/details/78921792

四,创建Readisservice,进行具体操作

@Service
public class RedisServe {

    @Autowired
    private RedisTemplate redisTemplate;
    /**
     * 写入缓存
     * @param key
     * @param value
     * @return
     */
    public boolean set(final String key, Object value) {
        boolean result = false;
        try {
            //redisTemplate.opsForValue().set(key, value);
            ValueOperations<Serializable, Object> operations = redisTemplate.opsForValue();
            result = true;
           operations.set(key, value);
            System.out.println("key"+operations.get(key));
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }
        return result;
    }
    /**
     * 写入缓存设置时效时间
     * @param key
     * @param value
     * @return
     */
    public boolean set(final String key, Object value, Long expireTime) {
        boolean result = false;
        try {
            ValueOperations<Serializable, Object> operations = redisTemplate.opsForValue();
            operations.set(key, value);
            redisTemplate.expire(key, expireTime, TimeUnit.SECONDS);
            result = true;
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }
        return result;
    }
    /**
     * 批量删除对应的value
     * @param keys
     */
    public void remove(final String... keys) {
        for (String key : keys) {
            remove(key);
        }
    }

    /**
     * 批量删除key
     * @param pattern
     */
    public void removePattern(final String pattern) {
        Set<Serializable> keys = redisTemplate.keys(pattern);
        if (keys.size() > 0)
            redisTemplate.delete(keys);
    }
    /**
     * 删除对应的value
     * @param key
     */
    public void remove(final String key) {
        if (exists(key)) {
            redisTemplate.delete(key);
        }
    }
    /**
     * 判断缓存中是否有对应的value
     * @param key
     * @return
     */
    public boolean exists(final String key) {
        return redisTemplate.hasKey(key);
    }
    /**
     * 读取缓存
     * @param key
     * @return
     */
    public Object get(final String key) {
        Object result = null;
        ValueOperations<Serializable, Object> operations = redisTemplate.opsForValue();
        result = operations.get(key);
        return result;
    }
    /**
     * 哈希 添加
     * @param key
     * @param hashKey
     * @param value
     */
    public void hmSet(String key, Object hashKey, Object value){
        HashOperations<String, Object, Object> hash = redisTemplate.opsForHash();
        hash.put(key,hashKey,value);
    }

    /**
     * 哈希获取数据
     * @param key
     * @param hashKey
     * @return
     */
    public Object hmGet(String key, Object hashKey){
        HashOperations<String, Object, Object>  hash = redisTemplate.opsForHash();
        return hash.get(key,hashKey);
    }

    /**
     * 列表添加
     * @param k
     * @param v
     */
    public void lPush(String k,Object v){
        ListOperations<String, Object> list = redisTemplate.opsForList();
        list.rightPush(k,v);
    }

    /**
     * 列表获取
     * @param k
     * @param l
     * @param l1
     * @return
     */
    public List<Object> lRange(String k, long l, long l1){
        ListOperations<String, Object> list = redisTemplate.opsForList();
        return list.range(k,l,l1);
    }

    /**
     * 集合添加
     * @param key
     * @param value
     */
    public void add(String key,Object value){
        SetOperations<String, Object> set = redisTemplate.opsForSet();
        set.add(key,value);
    }

    /**
     * 集合获取
     * @param key
     * @return
     */
    public Set<Object> setMembers(String key){
        SetOperations<String, Object> set = redisTemplate.opsForSet();
        return set.members(key);
    }

    /**
     * 有序集合添加
     * @param key
     * @param value
     * @param scoure
     */
    public void zAdd(String key,Object value,double scoure){
        ZSetOperations<String, Object> zset = redisTemplate.opsForZSet();
        zset.add(key,value,scoure);
    }

    /**
     * 有序集合获取
     * @param key
     * @param scoure
     * @param scoure1
     * @return
     */
    public Set<Object> rangeByScore(String key,double scoure,double scoure1){
        ZSetOperations<String, Object> zset = redisTemplate.opsForZSet();
        return zset.rangeByScore(key, scoure, scoure1);
    }
}

注释:

 

        redisTemplate.opsForValue()   -----》对String进行操作

        redisTemplate.opsForHash()   -----》对Hash进行操作

        redisTemplate.opsForList()   -----》对List进行操作

        redisTemplate.opsForSet()   -----》对Set进行操作

        redisTemplate.opsForZset()   -----》对Zset(有序)进行操作

五,进行Readis缓存内容

   首先引入Readis

 @Autowired
    private RedisServe redisServe;
 //    @Cacheable(key = "#id",unless = "#result eq null")
    public Book query(String id){
        Book book=bookMapper.selectByPrimaryKey(id);
        boolean flag=redisServe.set("redis"+id,book);  //将数据缓存入readis
        //redisServe.get("redis"+id);   //从readis中获取数据
        System.out.println("flag"+flag);
        return book ;
    }

注:

@Cacheable(key = "#id",cacheNames = "book",unless = "#result eq null")这种是用注释进行缓存

运行结果:

 

注:book~keys里面是所有readis的key 是使用注解形式的,手动set进去的是没有的

 

 

在 Spring Boot 项目中集成 Redis 数据库,主要涉及以下几个步骤:引入依赖、配置 Redis 连接信息、使用 `RedisTemplate` 或 `StringRedisTemplate` 来操作 Redis 数据库。 ### 引入 Redis 依赖 在 `pom.xml` 文件中添加以下依赖以集成 Redis: ```xml <!-- 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> ``` 这些依赖项将帮助封装与 Redis 交互的底层操作,并提供连接池功能以优化与 Redis 的连接管理,提高性能[^1]。 ### 配置 Redis 连接 在 `application.properties` 或 `application.yml` 文件中配置 Redis 的连接信息。以下是 `application.properties` 的示例配置: ```properties # Redis 配置 spring.redis.host=localhost spring.redis.port=6379 spring.redis.lettuce.pool.max-active=8 spring.redis.lettuce.pool.max-idle=8 spring.redis.lettuce.pool.min-idle=2 spring.redis.lettuce.pool.max-wait=2000ms ``` 如果使用 `application.yml`,则配置如下: ```yaml spring: redis: host: localhost port: 6379 lettuce: pool: max-active: 8 max-idle: 8 min-idle: 2 max-wait: 2000ms ``` 这些配置项用于指定 Redis 服务器的地址、端口以及连接池的相关参数。 ### 使用 RedisTemplate 操作 Redis 在 Spring Boot 应用程序中,可以通过注入 `RedisTemplate` 来操作 Redis 数据库。下面是一个简单的示例,展示如何使用 `RedisTemplate` 设置和获取数据: ```java import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate; import org.springframework.stereotype.Service; @Service public class RedisService { private final RedisTemplate<String, Object> redisTemplate; public RedisService(RedisTemplate<String, Object> redisTemplate) { this.redisTemplate = redisTemplate; } public void set(String key, Object value) { redisTemplate.opsForValue().set(key, value); } public Object get(String key) { return redisTemplate.opsForValue().get(key); } } ``` 在这个示例中,`RedisTemplate` 被用来执行基本的键值对操作。`opsForValue()` 方法返回一个 `ValueOperations` 对象,可以用来设置和获取字符串类型的值。 ### 分布式会话场景(Redis-Session) 对于需要支持分布式会话的应用程序,可以利用 Spring Session 提供的功能,通过 Redis 来存储会话信息。这通常涉及到额外的配置和依赖项,但可以极大地简化跨多个服务实例的会话管理。 通过以上步骤,可以在 Spring Boot 项目中成功集成 Redis 数据库,并利用其提供的高性能数据访问能力。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值