Springcloud整合redis，实现天气数据的缓存存取

pom.xml引入

<!-- 整合redis -->
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
            <version>${spring.cloud.version}</version>
        </dependency> 

application.yml 

#Redis数据库索引（默认为0）
#Redis服务器地址
#Redis服务器连接端口
#Redis服务器连接密码（默认为空）
#连接池最大连接数（使用负值表示没有限制）
#连接池最大阻塞等待时间（使用负值表示没有限制）
#连接池中的最大空闲连接 
#连接池中的最小空闲连接
#连接超时时间（毫秒）
spring:
  application:
    name: weather
  redis:
    database: 0
    host: 120.22.0.142
    port: 6379
    password: 12322456
    pool:
      max-active: 200
      max-wait: -1
      max-idle: 10
      min-idle: 0
    timeout: 1000 

配置RedisTemplate Bean 

package com.example.config;

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.Jackson2JsonRedisSerializer;
import org.springframework.data.redis.serializer.StringRedisSerializer;

import com.fasterxml.jackson.annotation.JsonAutoDetect;
import com.fasterxml.jackson.annotation.PropertyAccessor;
import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper;

/**
 * 我们可以每半个小时，去拉取下第三方的天气数据，缓存在redis，每半个小时更新。
 * 这样不仅可以减少第三方api的接口压力，也可以提高我们的查询速度，毕竟很多第三方免费 查询接口，都是有次数限制的，经常查询，次数太多了，就用不了了。
 * @author Administrator
 */
@Configuration
public class RedisConfig {

    @Bean
    @SuppressWarnings("all")
    public RedisTemplate<String, Object> redisTemplate(RedisConnectionFactory factory) {

        RedisTemplate<String, Object> template = new RedisTemplate<String, Object>();

        template.setConnectionFactory(factory);

        Jackson2JsonRedisSerializer jackson2JsonRedisSerializer = new Jackson2JsonRedisSerializer(Object.class);

        ObjectMapper om = new ObjectMapper();

        om.setVisibility(PropertyAccessor.ALL, JsonAutoDetect.Visibility.ANY);

        om.enableDefaultTyping(ObjectMapper.DefaultTyping.NON_FINAL);

        jackson2JsonRedisSerializer.setObjectMapper(om);

        StringRedisSerializer stringRedisSerializer = new StringRedisSerializer();

        // key采用String的序列化方式
        template.setKeySerializer(stringRedisSerializer);

        // hash的key也采用String的序列化方式
        template.setHashKeySerializer(stringRedisSerializer);

        // value序列化方式采用jackson
        template.setValueSerializer(jackson2JsonRedisSerializer);

        // hash的value序列化方式采用jackson
        template.setHashValueSerializer(jackson2JsonRedisSerializer);
        template.afterPropertiesSet();

        return template;

    }

}
业务代码

首先从缓存中判断是否存在key，这里的key指的就是我们获取天气数据的uri。如果不存在这个key，说明没有从这个uri获取数据，就要去请求uri，取得数据，并存入缓存，下次请求，直接从缓存中取。 

@Service
public class WeatherServiceImpl implements WeatherService{

    @Autowired
    RestTemplate restTemplate;
    @Autowired
    RedisTemplate<String, String> redisTemplate;
    @Autowired
    StringRedisTemplate stringRedisTemplate;
    
    String uri = "http://wthrcdn.etouch.cn/weather_mini?city=深圳";

    @Override
    public WeatherData getWeather() {
        
        String body = null;
        ValueOperations<String, String> ops = stringRedisTemplate.opsForValue();
        //key就是uri,如果redis有这个key，就从缓存中获取，没有的话，就去请求
        if(stringRedisTemplate.hasKey(uri)){
            //redis缓存数据
            body = ops.get(uri);
            ObjectMapper objectMapper = new ObjectMapper();
            try {
                WeatherData data = objectMapper.readValue(body, WeatherData.class);
                return data;
            } catch (Exception e) {
                e.printStackTrace();
            }
        }else{
            //如果缓存中没有，需要取出数据，并存入缓存
            ResponseEntity<String> weatherData = restTemplate.getForEntity(uri, String.class);
            //使用ObjectMapper进行处理
            ObjectMapper mapper = new ObjectMapper();
            if(weatherData.getStatusCodeValue() == 200){
                body = weatherData.getBody();
                WeatherData weatherData2 = null;
                try {
                    weatherData2 = mapper.readValue(body, WeatherData.class);
                    ops.set(uri, body, 5*60*1000);
                } catch (Exception e) {
                    e.printStackTrace();
                } 
                return weatherData2;
            }
        }
        return null;
    }
}
运行请求接口，我这边的接口是http://localhost:8764/weather/getCityWeather

可以看到数据，已经存储进来了，key是对应的uri， xshell客户端访问redis的key，我们可以发现，数据已经存储成功