SpringBoot整合redis中的JSON序列化文件夹操作小结

目录

  • 前言
  • 快速配置
  • JSON序列化
    • jackson序列化
    • Fastjson序列化
    • 分析参考对比
    • 更多问题参考
  • redis数据库操作

    前言 最近在开发项目,用到了redis作为缓存,来提高系统访问速度和缓解系统压力,提高用户响应和访问速度,这里遇到几个问题做一下总结和整理

    快速配置 SpringBoot整合redis有专门的场景启动器整合起来还是非常方便的
    org.springframework.bootspring-boot-starter-data-redis

    如果使用redis连接池引入
    org.apache.commonscommons-pool2

    集成配置文件
    #------------------redis缓存配置------------# Redis数据库索引(默认为 0)spring.redis.database=1# 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 密码spring.redis.password# 连接超时时间(毫秒)spring.redis.timeout= 5000# redis连接池# 连接池中的最小空闲连接spring.redis.lettuce.pool.min-idle=10# 连接池中的最大空闲连接spring.redis.lettuce.pool.max-idle= 500# 连接池最大连接数(使用负值表示没有限制)spring.redis.lettuce.pool.max-active=2000# 连接池最大阻塞等待时间(使用负值表示没有限制)spring.redis.lettuce.pool.max-wait=10000


    JSON序列化 由于缓存数据默认使用的是jdk自带的序列化 二进制
    需要序列化的实体类继承Serializable接口。而且序列化后的内容在redis中看起来也不是很方便。
    \xAC\xED\x00\x05sr\x00Lorg.springframework.security.oauth2.common.DefaultExpiringOAuth2RefreshToken/\xDFGc\x9D\xD0\xC9\xB7\x02\x00\x01L\x00\x0Aexpirationt\x00\x10Ljava/util/Date; xr\x00Dorg.springframework.security.oauth2.common.DefaultOAuth2RefreshTokens\xE1\x0E\x0AcT\xD4^\x02\x00\x01L\x00\x05valuet\x00\x12Ljava/lang/String; xpt\x00$805a75f7-2ee2-4a27-a598-591bfa1cf17dsr\x00\x0Ejava.util.Datehj\x81\x01KYt\x19\x03\x00\x00xpw\x08\x00\x00\x01}y\x81\xDB\x9Ax
    于是萌生了需要将数据序列化成json的想法。
    【SpringBoot整合redis中的JSON序列化文件夹操作小结】
    jackson序列化
    在使用spring-data-redis,默认情况下是使用org.springframework.data.redis.serializer.JdkSerializationRedisSerializer这个类来做序列化,Jackson redis序列化是spring中自带的.我们使用jackson方式
    @Bean@ConditionalOnClass(RedisOperations.class)public RedisTemplate redisTemplate(RedisConnectionFactory factory) {RedisTemplate template = new RedisTemplate<>(); template.setConnectionFactory(factory); Jackson2JsonRedisSerializer jackson2JsonRedisSerializer = new Jackson2JsonRedisSerializer<>(Object.class); //序列化包括类型描述 否则反向序列化实体会报错,一律都为JsonObjectObjectMapper mapper = new ObjectMapper(); mapper.setVisibility(PropertyAccessor.ALL, JsonAutoDetect.Visibility.ANY); mapper.activateDefaultTyping(mapper.getPolymorphicTypeValidator(), ObjectMapper.DefaultTyping.NON_FINAL); jackson2JsonRedisSerializer.setObjectMapper(mapper); 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 jacksontemplate.setValueSerializer(jackson2JsonRedisSerializer); // hash的 value序列化方式采用 jacksontemplate.setHashValueSerializer(jackson2JsonRedisSerializer); template.afterPropertiesSet(); return template; }
    序列化后存储在redis后内容
    ["com.qhong.test.dependBean.Person",{"age": 20,"name": "name0","iss": true}]

    ["java.util.ArrayList",[["com.qhong.test.dependBean.Person",{"age": 20,"name": "name0","iss": true}],["com.qhong.test.dependBean.Person",{"age": 21,"name": "name1","iss": true}],["com.qhong.test.dependBean.Person",{"age": 22,"name": "name2","iss": true}]]]

    上面的不是严格符合json格式规范,虽然比默认二进制好
    注意这里序列化json代类型 "com.qhong.test.dependBean.Person" 如果没有这个反序列化会报类型转换异常错误
    也就是代码中这一段必须设置,我之前就是没有设置,反序列化都是JsonObject必须自己转换类型,否则会报错
    //序列化包括类型描述 否则反向序列化实体会报错,一律都为JsonObjectObjectMapper mapper = new ObjectMapper(); mapper.setVisibility(PropertyAccessor.ALL, JsonAutoDetect.Visibility.ANY); mapper.activateDefaultTyping(mapper.getPolymorphicTypeValidator(), ObjectMapper.DefaultTyping.NON_FINAL); jackson2JsonRedisSerializer.setObjectMapper(mapper);


    Fastjson序列化
    需要倒入Fastjson到依赖
    com.alibabafastjson1.2.76

    实现RedisSerializer接口
    import com.alibaba.fastjson.JSON; import com.alibaba.fastjson.parser.ParserConfig; import com.alibaba.fastjson.serializer.SerializerFeature; import org.springframework.data.redis.serializer.RedisSerializer; import org.springframework.data.redis.serializer.SerializationException; import java.nio.charset.Charset; import java.nio.charset.StandardCharsets; public class FastJson2JsonRedisSerializer implements RedisSerializer {public static final Charset DEFAULT_CHARSET = StandardCharsets.UTF_8; static {ParserConfig.getGlobalInstance().setAutoTypeSupport(true); }private final Class clazz; public FastJson2JsonRedisSerializer(Class clazz) {super(); this.clazz = clazz; /*** 序列化*/@Overridepublic byte[] serialize(T t) throws SerializationException {if (null == t) {return new byte[0]; }return JSON.toJSONString(t, SerializerFeature.WriteClassName).getBytes(DEFAULT_CHARSET); * 反序列化public T deserialize(byte[] bytes) throws SerializationException {if (null == bytes || bytes.length <= 0) {return null; String str = new String(bytes, DEFAULT_CHARSET); return (T) JSON.parseObject(str, clazz); }

    配置redisTemplate
    import org.springframework.boot.autoconfigure.AutoConfigureAfter; import org.springframework.boot.autoconfigure.data.redis.RedisAutoConfiguration; 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.StringRedisSerializer; @Configuration@AutoConfigureAfter(RedisAutoConfiguration.class)public class RedisCacheAutoConfiguration {@Beanpublic RedisTemplate redisTemplate(RedisConnectionFactory factory) {RedisTemplate template = new RedisTemplate<>(); template.setConnectionFactory(factory); FastJson2JsonRedisSerializer fastJsonRedisSerializer = new FastJson2JsonRedisSerializer<>(Object.class); 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fastJsontemplate.setValueSerializer(fastJsonRedisSerializer); // hash的value序列化方式采用fastJsontemplate.setHashValueSerializer(fastJsonRedisSerializer); template.afterPropertiesSet(); return template; }}
    注意这是一种方式自己实现RedisSerializer 序列化接口
    但是FastJson 1.2.36版本以后不需要自己实现RedisSerializer
    为我们提供序列化支持在com.alibaba.fastjson.support.spring中 有GenericFastJsonRedisSerializerFastJsonRedisSerializer 两个实现类 ,
    区别在于GenericFastJsonRedisSerializer 可以自动转换对象类型,FastJsonRedisSerializer 需要自定义转换需要的类型。
    通常使用 GenericFastJsonRedisSerializer 即可满足大部分场景,如果你想定义特定类型专用的 RedisTemplate 可以使用 FastJsonRedisSerializer 来代替 GenericFastJsonRedisSerializer”
    FastJson github有对应问题描述lssues 我已入坑 ,刚开始一直使用FastJsonRedisSerializer****无法自动反向序列化
    序列化后存储在redis后内容
    {"@type": "com.qhong.test.dependBean.Person","age": 20,"iss": true,"name": "name0"}

    [{"@type": "com.qhong.test.dependBean.Person","age": 20,"iss": true,"name": "name0"},{"@type": "com.qhong.test.dependBean.Person","age": 21,"iss": true,"name": "name1"},{"@type": "com.qhong.test.dependBean.Person","age": 22,"iss": true,"name": "name2"}]

    正常情况是格式是正确的,但是如果你存储内容出现set或者doubble类型,会带上Set,D类型描述如下
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    会出现问题无法解析,但是在程序里是可以反向序列化的
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    分析参考对比
    • jdkSerializationRedisSerializer: 使用JDK提供的序列化功能。 优点是反序列化时不需要提供类型信息(class),但缺点是需要实现Serializable接口,还有序列化后的结果非常庞大,是JSON格式的5倍左右,这样就会消耗redis服务器的大量内存。
    • Jackson2JsonRedisSerializer: 使用Jackson库将对象序列化为JSON字符串。优点是速度快,序列化后的字符串短小精悍,不需要实现Serializable接口。但缺点也非常致命,那就是此类的构造函数中有一个类型参数,必须提供要序列化对象的类型信息(.class对象)。 通过查看源代码,发现其只在反序列化过程中用到了类型信息。
    • FastJsonRedisSerializer 性能最优号称最快的json解析库,但是反序列化后类字段顺序和原来实体类不一致发生改变,在某些set,double字段情况下json格式不正确,但是在程序可以解析

    更多问题参考
    RedisTemplate序列化方式解读

    redis数据库操作 在整合了spring-boot-starter-data-redis后会自动帮我们注入redisTemplate 对象,专门用来操作reids数据库的
    在reids中如果想用文件夹方式存储key的话类似这样
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    我们只需要在存储使用使用::表示文件夹就可以了
    redisTemplate.opsForValue().set("userLoginCache::Kenx_6003783582be4c368af14daf3495559c", "user");

    如果需要模糊查询key话使用*来表示 如
    获取所有key
    public static Set getAllKey(String keys) {Set key = redisTemplate.keys(keys + "*"); return key; }

    模糊批量删除
    /*** 删除缓存** @param key 可以传一个值 或多个*/public static void del(String... key) {if (key != null && key.length > 0) {if (key.length == 1) {redisTemplate.delete(key[0]); } else {redisTemplate.delete(Arrays.asList(key)); }}}

    public static void delByPrefix(String key) {if (key != null) {Set keys = redisTemplate.keys(key + "*"); redisTemplate.delete(keys); }}public static void delBySuffix(String key) {if (key != null) {Set keys = redisTemplate.keys("*" + key); redisTemplate.delete(keys); }}public staticvoid clean(){Set keys = redisTemplate.keys("*"); redisTemplate.delete(keys); }

    因为使用很频繁所以我写成工具库RedisUtil 通过静态方法方式去调用就可以了
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    基本上包含工作中用到的所有方法, 这里附上源码
    package cn.soboys.kmall.cache.utils; import cn.hutool.extra.spring.SpringUtil; import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate; import java.util.Arrays; import java.util.List; import java.util.Map; import java.util.Set; import java.util.concurrent.TimeUnit; /** * 定义常用的 Redis操作 * * @author kenx */public class RedisUtil {private static final RedisTemplate redisTemplate = SpringUtil.getBean("redisTemplate", RedisTemplate.class); /*** 指定缓存失效时间** @param key键* @param time 时间(秒)* @return Boolean*/public static 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 static Long getExpire(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 static Boolean hasKey(String key) {return redisTemplate.hasKey(key); * 删除缓存* @param key 可以传一个值 或多个public static void del(String... key) {if (key != null && key.length > 0) {if (key.length == 1) {redisTemplate.delete(key[0]); } else {redisTemplate.delete(Arrays.asList(key)); public static void delByPrefix(String key) {if (key != null) {Set keys = redisTemplate.keys(key + "*"); redisTemplate.delete(keys); public static void delBySuffix(String key) {Set keys = redisTemplate.keys("*" + key); public staticvoid clean(){Set keys = redisTemplate.keys("*"); redisTemplate.delete(keys); * 普通缓存获取* @return 值public static 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 static Boolean set(String key, Object value) {redisTemplate.opsForValue().set(key, value); * 普通缓存放入并设置时间* @param time时间(秒) time要大于0 如果time小于等于0 将设置无限期* @return true成功 false 失败public static Boolean set(String key, Object value, Long time) {redisTemplate.opsForValue().set(key, value, time, TimeUnit.SECONDS); set(key, value); * 递增* @param delta 要增加几(大于0)* @return Longpublic static 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 delta 要减少几public static Long decr(String key, Long delta) {throw new RuntimeException("递减因子必须大于0"); return redisTemplate.opsForValue().increment(key, -delta); * HashGet* @param key键 不能为 null* @param item 项 不能为 nullpublic static Object hget(String key, String item) {return redisTemplate.opsForHash().get(key, item); * 获取 hashKey对应的所有键值* @return 对应的多个键值public static Map hmget(String key) {return redisTemplate.opsForHash().entries(key); * 获取 hashKey对应的所有键* @return 对应的多个键public static Set hmgetKey(String key) {Map map = redisTemplate.opsForHash().entries(key); return map.keySet(); * HashSet* @param map 对应多个键值* @return true 成功 false 失败public static Boolean hmset(String key, Map map) {redisTemplate.opsForHash().putAll(key, map); * HashSet 并设置时间* @param map对应多个键值public static Boolean hmset(String key, Map map, Long time) {expire(key, time); * 向一张hash表中放入数据,如果不存在将创建* @param item项* @return true 成功 false失败public static Boolean hset(String key, String item, Object value) {redisTemplate.opsForHash().put(key, item, value); * @param time时间(秒) 注意:如果已存在的hash表有时间,这里将会替换原有的时间public static Boolean hset(String key, String item, Object value, Long time) {* 删除hash表中的值* @param item 项 可以使多个不能为 nullpublic static void hdel(String key, Object... item) {redisTemplate.opsForHash().delete(key, item); * 判断hash表中是否有该项的值public static Boolean hHasKey(String key, String item) {return redisTemplate.opsForHash().hasKey(key, item); * hash递增 如果不存在,就会创建一个 并把新增后的值返回* @param item 项* @param by要增加几(大于0)* @return Doublepublic static Double hincr(String key, String item, Double by) {return redisTemplate.opsForHash().increment(key, item, by); * hash递减* @param by要减少记(小于0)public static Double hdecr(String key, String item, Double by) {return redisTemplate.opsForHash().increment(key, item, -by); * 根据 key获取 Set中的所有值* @return Setpublic static Set sGet(String key) {return redisTemplate.opsForSet().members(key); return null; * 根据value从一个set中查询,是否存在public static Boolean sHasKey(String key, Object value) {return redisTemplate.opsForSet().isMember(key, value); * 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 static Long sSet(String key, Object... values) {return redisTemplate.opsForSet().add(key, values); return 0L; * 将set数据放入缓存* @param time时间(秒)public static Long sSetAndTime(String key, Long time, Object... values) {Long count = redisTemplate.opsForSet().add(key, values); return count; * 获取set缓存的长度public static Long sGetSetSize(String key) {return redisTemplate.opsForSet().size(key); * 移除值为value的* @return 移除的个数public static Long setRemove(String key, Object... values) {return redisTemplate.opsForSet().remove(key, values); * 获取list缓存的内容* @param start 开始* @param end结束 0 到 -1代表所有值* @return Listpublic static List lGet(String key, Long start, Long end) {return redisTemplate.opsForList().range(key, start, end); * 获取list缓存的长度public static Long lGetListSize(String key) {return redisTemplate.opsForList().size(key); * 通过索引 获取list中的值* @param index 索引 index>=0时, 0 表头,1 第二个元素,依次类推;*index<0时,-1,表尾,-2倒数第二个元素,依次类推* @return Objectpublic static Object lGetIndex(String key, Long index) {return redisTemplate.opsForList().index(key, index); * 将list放入缓存public static Boolean lSet(String key, Object value) {redisTemplate.opsForList().rightPush(key, value); * @param time时间(秒)public static Boolean lSet(String key, Object value, Long time) {public static Boolean lSet(String key, List value) {redisTemplate.opsForList().rightPushAll(key, value); public static Boolean lSet(String key, List value, Long time) {* 根据索引修改list中的某条数据* @param index 索引public static Boolean lUpdateIndex(String key, Long index, Object value) {redisTemplate.opsForList().set(key, index, value); * 移除N个值为value* @param count 移除多少个public static Long lRemove(String key, Long count, Object value) {return redisTemplate.opsForList().remove(key, count, value); public static Set getAllKey(String keys) {Set key = redisTemplate.keys(keys + "*"); return key; }
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