Spring Data Redis的简介

于 2022-08-26 10:40:46 发布
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文章标签： redis spring 数据库
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版权

一、Spring Data Redis介绍

1、什么是Spring Data?

Spring Data是一个用于简化数据库访问的开源框架。其主要目标是使得对数据的访问变得方便快捷，包含多个子项目：

  • Spring Data JDBC- 对JDBC的Spring Data存储库支持。

  • Spring Data JPA - 对JPA的Spring Data存储库支持。

  • Spring Data MongoDB - 对MongoDB的基于Spring对象文档的存储库支持。

  • Spring Data Redis - 从Spring应用程序轻松配置和访问Redis。

  • ....

2、什么事Spring Data Redis?

Spring Data Redis 是属于 Spring Data 下的一个模块，作用就是简化对于 redis 的操做。

spring-data-redis针对jedis提供了如下功能：

  1. 提供了一个高度封装的“RedisTemplate”类，里面封装了对于Redis的五种数据结构的各种操作，包括：

    - 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zset

  2. SpringBoot2.x后RedisTemplate采用是lettuce(基于netty采用异步非阻塞式lO)进行通信，大并发下比jedis效率更高。

  3. RedisTemplate模板使用序列化器操作redis数据，预定义的序列化方案有：
序列化器说明
JdkSerializationRedisSerializerPOJO对象的存取场景，使用JDK本身序列化机制，将pojo类通过ObjectInputstream/ObjectOutputstream进行序列化操作，最终redis-server中将存储字节序列。是目前最常用的序列化策略。
stringRedisSerializerKey或者value为字符串的场景，根据指定的charset对数据的字节序列编码成string,是"new String(bytes,charset)"和“string.getBytes(charset)"的直接封装。是最轻量级和高效的策略。
GenericJackson2JsonRedisSerializerjackson-json工具提供了javabean与json之间的转换能力，可以将pojo实例序列化成json格式存储在redis中，也可以将json格式的数据转换成pojo实例。

3、spring data redis的启动器

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

二、Spring Data Redis入门

2.1、创建工程

2.2、pom.xml

 <dependencies>
        <!-- springBoot的启动器 -->
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
        </dependency>
        <!-- Spring Data Redis的启动器 -->
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
        </dependency>
        <!--junit 的启动器-->
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
        </dependency>
    </dependencies>

2.3、application.yml

这里是集群ip地址和端口要和前面配置的一致，redis集群搭建

spring:
  redis:
    cluster:
      nodes:
        - 192.168.238.135:7001
        - 192.168.238.135:7002
        - 192.168.238.135:7003
        - 192.168.238.135:7004
        - 192.168.238.135:7005
        - 192.168.238.135:7006
    jedis:
      pool:
        max-active: 20 #连接池最大连接数
        max-idle: 10 #连接池中的最大空闲连接
        min-idle: 5 # 连接池中的最小空闲连接

2.4、config

package com.wrs.config;
/**
 * 完成对Redis的整合的一些配置
 */
@Configuration
public class RedisConfig {

    /**
     * 创建RedisTemplate:用于执行Redis操作的方法
     */
    @Bean
    public RedisTemplate<String, Object> getRedisTemplate(RedisConnectionFactory factory)    {
        RedisTemplate<String, Object> template = new RedisTemplate<String, Object>();
        template.setConnectionFactory(factory);
        return template;
    }
}

2.5、启动类

package com.wrs;
@SpringBootApplication
public class App {
	public static void main(String[] args) {
		SpringApplication.run(App.class, args);
	}
}

2.6、pojo

package com.wrs.pojo;

import java.io.Serializable;

public class User implements Serializable {
	
	private Integer id;
	private String name;
	private Integer age;
	public Integer getId() {
		return id;
	}
	public void setId(Integer id) {
		this.id = id;
	}
	public String getName() {
		return name;
	}
	public void setName(String name) {
		this.name = name;
	}
	public Integer getAge() {
		return age;
	}
	public void setAge(Integer age) {
		this.age = age;
	}
	@Override
	public String toString() {
		return "User [id=" + id + ", name=" + name + ", age=" + age + "]";
	}
}

2.7、测试

com.wrs.test;
@RunWith(SpringJUnit4ClassRunner.class)
@SpringBootTest(classes = {RedisApp.class})
public class RedisTest {

    //默认key-value的序列化器是JdkSerializationRedisSerializer
    @Autowired
    private RedisTemplate redisTemplate;

    /**
     * 1、StringRedisSerializer：key或value是字符串时使用
     */
    @Test
    public void setStr(){
        redisTemplate.setKeySerializer(new StringRedisSerializer());
        redisTemplate.setValueSerializer(new StringRedisSerializer());
        redisTemplate.opsForValue().set("str", "张三丰");
    }

    @Test
    public void getStr(){
        redisTemplate.setKeySerializer(new StringRedisSerializer());
        redisTemplate.setValueSerializer(new StringRedisSerializer());
        String str = (String) redisTemplate.opsForValue().get("str");
        System.out.println(str);
    }

    /**
     * 2、JdkSerializationRedisSerializer：pojo<----->字节序列，大小243，乱码
     */
    @Test
    public void setPojo(){
        User user = new User();
        user.setId(1);
        user.setName("张三丰");
        user.setAge(140);

        redisTemplate.setKeySerializer(new StringRedisSerializer());
        redisTemplate.setValueSerializer(new JdkSerializationRedisSerializer());
        redisTemplate.opsForValue().set("user", user);
    }

    @Test
    public void getPojo(){
        redisTemplate.setKeySerializer(new StringRedisSerializer());
        redisTemplate.setValueSerializer(new JdkSerializationRedisSerializer());
        User user = (User) redisTemplate.opsForValue().get("user");
        System.out.println(user);
    }

    /**
     * GenericJackson2JsonRedisSerializer：pojo<------>json，大小74，不乱码
     */
    @Test
    public void setPojo2(){
        User user = new User();
        user.setId(1);
        user.setName("张三丰");
        user.setAge(140);

        redisTemplate.setKeySerializer(new StringRedisSerializer());
        redisTemplate.setValueSerializer(new GenericJackson2JsonRedisSerializer());
        redisTemplate.opsForValue().set("user2", user);
    }

    @Test
    public void getPojo2(){
        redisTemplate.setKeySerializer(new StringRedisSerializer());
        redisTemplate.setValueSerializer(new GenericJackson2JsonRedisSerializer());
        User user2 = (User) redisTemplate.opsForValue().get("user2");
        System.out.println(user2);
    }

    /**
     * GenericJackson2JsonRedisSerializer处理String
     */
    @Test
    public void setStr2(){
        redisTemplate.setKeySerializer(new StringRedisSerializer());
        redisTemplate.setValueSerializer(new GenericJackson2JsonRedisSerializer());
        redisTemplate.opsForValue().set("str2", "张三丰");
    }

    @Test
    public void getStr2(){
        redisTemplate.setKeySerializer(new StringRedisSerializer());
        redisTemplate.setValueSerializer(new GenericJackson2JsonRedisSerializer());
        String str2 = (String) redisTemplate.opsForValue().get("str2");
        System.out.println(str2);
    }

    /**
     * 使用通用的序列化器
     */
    @Test
    public void setPojo3(){
        User user = new User();
        user.setId(1);
        user.setName("张三丰");
        user.setAge(140);

        redisTemplate.opsForValue().set("user3", user);
    }

    @Test
    public void getPojo3(){
        User user3 = (User) redisTemplate.opsForValue().get("user3");
        System.out.println(user3);
    }
}

3.0、问题

3.1 为什么使用序列化器

在没有设置序列化器的时候分别运行下面两个测试方法，一个存setStr()，一个取getStr()

 

setStr()方法运行过之后，在redis客户端查看数据，如果有中文会乱码，显示该key不存在

 但是调用getStr()方法后，数据是能取到的，可以得知数据是存进去的

因此可以得知在没有设置序列化器的时候，它是默认使用的JdkSerializationRedisSerializer()序列化器。

3.2、使用JdkSerializationRedisSerializer()存储pojo对象的问题

在调用setPojo()方法后，使用的是JdkSerializationRedisSerializer()序列化器存储value，显示的是乱码，大小是235

 

 在调用setPojo2()方法，此方法中使用的GenericJackson2JsonRedisSerializer()序列化器，在存入相同的数据，它不仅不乱买，体积还小

 因此GenericJackson2JsonRedisSerializer()要比JdkSerializationRedisSerializer()的性能强，还好用。但是每次存取pojo数据都要重新设置value的序列化器，挺麻烦的，这就需要设置一个能够统一而且能够通用的配置类，来管理了。

3.3、设置通用序列化器

注意：这里的配置类名要和里面的对象名一致，不然不生效

@Configuration
public class RedisConfig {

    @Bean
    public RedisTemplate redisTemplate(RedisConnectionFactory factory){
        RedisTemplate redisTemplate = new RedisTemplate();
        redisTemplate.setConnectionFactory(factory);

        //设置通用序列化器
        redisTemplate.setKeySerializer(new StringRedisSerializer());
        redisTemplate.setValueSerializer(new GenericJackson2JsonRedisSerializer());
        redisTemplate.setHashKeySerializer(new StringRedisSerializer());
        redisTemplate.setHashValueSerializer(new GenericJackson2JsonRedisSerializer());
        return redisTemplate;
    }
}

3.4、客户端

封装一个客户端，当做工具类，里面有五种数据类型的各种方法

/**
 * redisTemplate封装
 */
@Component
public class RedisClient {

    @Autowired
    private RedisTemplate<String, Object> redisTemplate;

    /**
     * 指定缓存失效时间
     * @param key 键
     * @param time 时间(秒)
     * @return
     */
    public boolean expire(String key,long time){
        try {
            if(time>0){
                redisTemplate.expire(key, time, TimeUnit.SECONDS);
            }
            return true;
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
            return false;
        }
    }

    /**
     * 根据key 获取过期时间
     * @param key 键 不能为null
     * @return 时间(秒) 返回0代表为永久有效
     */
    public long ttl(String key){
        return redisTemplate.getExpire(key,TimeUnit.SECONDS);
    }

    /**
     * 判断key是否存在
     * @param key 键
     * @return true 存在 false不存在
     */
    public Boolean exists(String key){
        return redisTemplate.hasKey(key);
    }

    //============================String=============================
    /**
     * 普通缓存获取
     * @param key 键
     * @return 值
     */
    public Object get(String key){
        return key==null?null:redisTemplate.opsForValue().get(key);
    }

    /**
     * 普通缓存放入
     * @param key 键
     * @param value 值
     * @return true成功 false失败
     */
    public boolean set(String key,Object value) {
        try {
            redisTemplate.opsForValue().set(key, value);
            return true;
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
            return false;
        }
    }

    /**
     * 删除缓存
     * @param key 可以传一个值 或多个
     */
    public Boolean del(String key){
       return redisTemplate.delete(key);
    }

    /**
     * 递增
     * @param key 键
     * @param delta 要增加几(大于0)
     * @return
     */
    public long incr(String key, long delta){
        if(delta<0){
            throw new RuntimeException("递增因子必须大于0");
        }
        return redisTemplate.opsForValue().increment(key, delta);
    }

    /**
     * 递减
     * @param key 键
     * @param delta 要减少几(小于0)
     * @return
     */
    public long decr(String key, long delta){
        if(delta<0){
            throw new RuntimeException("递减因子必须大于0");
        }
        return redisTemplate.opsForValue().decrement(key, -delta);
    }

    //================================hash=================================
    /**
     * HashGet
     * @param key 键 不能为null
     * @param item 项 不能为null
     * @return 值
     */
    public Object hget(String key,String item){
        return redisTemplate.opsForHash().get(key, item);
    }

    /**
     * 向一张hash表中放入数据,如果不存在将创建
     * @param key 键
     * @param item 项
     * @param value 值
     * @return true 成功 false失败
     */
    public boolean hset(String key,String item,Object value) {
        try {
            redisTemplate.opsForHash().put(key, item, value);
            return true;
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
            return false;
        }
    }

    /**
     * 删除hash表中的值
     * @param key 键 不能为null
     * @param item 项 可以使多个 不能为null
     */
    public void hdel(String key, Object... item){
        redisTemplate.opsForHash().delete(key,item);
    }

    //============================set=============================
    /**
     * 根据key获取Set中的所有值
     * @param key 键
     * @return
     */
    public Set<Object> smembers(String key){
        try {
            return redisTemplate.opsForSet().members(key);
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
            return null;
        }
    }

    /**
     * 将数据放入set缓存
     * @param key 键
     * @param values 值 可以是多个
     * @return 成功个数
     */
    public long sadd(String key, Object...values) {
        try {
            return redisTemplate.opsForSet().add(key, values);
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
            return 0;
        }
    }


    /**
     * 移除值为value的
     * @param key 键
     * @param values 值 可以是多个
     * @return 移除的个数
     */
    public long srem(String key, Object ...values) {
        try {
            Long count = redisTemplate.opsForSet().remove(key, values);
            return count;
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
            return 0;
        }
    }
    //===============================list=================================

    /**
     * 获取list缓存的内容
     * @param key 键
     * @param start 开始
     * @param end 结束  0 到 -1代表所有值
     * @return
     */
    public List<Object> lrange(String key, long start, long end){
        try {
            return redisTemplate.opsForList().range(key, start, end);
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
            return null;
        }
    }

    /**
     * 将list放入缓存
     * @param key 键
     * @param value 值
     * @return
     */
    public boolean rpush(String key, Object value) {
        try {
            redisTemplate.opsForList().rightPush(key, value);
            return true;
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
            return false;
        }
    }

    /**
     * 将list放入缓存
     * @param key 键
     * @param value 值
     * @return
     */
    public boolean lpush(String key, List<Object> value) {
        try {
            redisTemplate.opsForList().rightPushAll(key, value);
            return true;
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
            return false;
        }
    }

    /**
     * 移除N个值为value
     * @param key 键
     * @param count 移除多少个
     * @param value 值
     * @return 移除的个数
     */
    public long lrem(String key,long count,Object value) {
        try {
            Long remove = redisTemplate.opsForList().remove(key, count, value);
            return remove;
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
            return 0;
        }
    }

}

到此，Spring Data Redis就可以方便的使用了。

上面所用到的软件的RedisPlus,可以方便的使用集群，查看集群的详细信息。下载地址

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