SpringDataRedis 使用

  • 1. SpringDataRedis 特点
  • 2. 使用 SpringDataRedis 步骤
  • 3. 自定义 RedisTemplate 序列化
  • 4. SpringDataRedis 操作对象

1. SpringDataRedis 特点

  • 提供了对不同 Redis 客户端的整合(Lettuce 和 Jedis)
  • 提供了 RedisTemplate 统一 API 来操作 Redis
  • 支持 Redis 的发布订阅模型
  • 支持 Redis 哨兵和 Redis 集群
  • 支持基于 Lettuce 的响应式编程
  • 支持基于 JDK、JSON、字符串、Spring 对象的数据序列化及反序列化
  • 支持基于 Redis 的 JDKCollection 实现

SpringDataRedis 中提供了 RedisTemplate 工具类,其中封装了各种对 Redis 的操作。并将不同数据类型的操作 API 封装到了不同的类型中:

API返回值类型说明
redisTemplate.opsForvalue()valueOperations操作 String 类型数据
redisTemplate.opsForHash()HashOperations操作 Hash 类型数据
redisTemplate.opsForList()ListOperations操作 List 类型数据
redisTemplate.opsForSet()SetOperations操作 Set 类型数据
redisTemplate.opsForZSet()ZSetOperations操作 SortedSet 类型数据

2. 使用 SpringDataRedis 步骤

1. 创建项目

在这里插入图片描述

这里注意选2的版本

在这里插入图片描述

2. 引入依赖

<dependency><groupId>org.apache.commons</groupId><artifactId>commons-pool2</artifactId></dependency>

在这里插入图片描述

3. 配置 Redis

spring:redis:host: 140.210.207.112port: 6379password: 123456lettuce:pool:max-active: 8max-idle: 8min-idle: 0max-wait: 100ms

在这里插入图片描述

4. 注入 RedisTemplate,编写测试用例

@Autowiredprivate RedisTemplate redisTemplate;@Testvoid testString() {//写入一条 string 数据redisTemplate.opsForValue().set("name","李四");//获取 string 数据Object name = redisTemplate.opsForValue().get("name");//打印System.out.println("name = "+name);}

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

但我们发现 redis 里面没有存进去

在这里插入图片描述

用可视化工具查看一下:

在这里插入图片描述

这个是序列化的问题,RedisTemplate 可以接收任意 Object 作为值写入 Redis,只不过写入前会把 Object 序列化为字节形式,默认就是采用 JDK 序列化。

在这里插入图片描述

3. 自定义 RedisTemplate 序列化

先引入 Jackson 依赖:

<dependency><groupId>com.fasterxml.jackson.core</groupId><artifactId>jackson-databind</artifactId></dependency>
@Configuration
public class RedisConfig {@ResourceRedisConnectionFactory connectionFactory;@Beanpublic RedisTemplate<String, Object> redisTemplate(){// 创建RedisTemplate对象RedisTemplate<String, Object> template = new RedisTemplate<>();// 设置连接工厂template.setConnectionFactory(connectionFactory);// 创建JSON序列化工具GenericJackson2JsonRedisSerializer jsonRedisSerializer =new GenericJackson2JsonRedisSerializer();// 设置Key的序列化template.setKeySerializer(RedisSerializer.string());template.setHashKeySerializer(RedisSerializer.string());// 设置Value的序列化template.setValueSerializer(jsonRedisSerializer);template.setHashValueSerializer(jsonRedisSerializer);// 返回return template;}
}

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

这样就可以读取到了:

在这里插入图片描述

但在服务器上值还是乱码:

在这里插入图片描述

我们启动服务器命令在后面加上 --raw就好了

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

redisTemplate 可以操作着不同的数据类型,api 和我们的指令是一样的。
opsForValue:操作字符串 -> String
opsForList:操作 List -> List
opsForSet:操作 Set -> Set
opsForHash:操作 Hash
opsForZSet:操作 ZSet
opsForGeo:操作 Geospatial
opsForHyperLogLog: 操作 HyperLogLog
除了基本的操作,我们常用的方法都可以直接通过 redisTemplate 操作,比如事务,和基本的 CRUD。

在这里插入图片描述

4. SpringDataRedis 操作对象

在这里插入图片描述

这里不使用无参构造方法会报错,注意一下:

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

这里采用了 JSON 序列化来代替默认的 JDK 序列化方式:

在这里插入图片描述

整体可读性有了很大提升,并且能将Java对象自动的序列化为 JSON 字符串,并且查询时能自动把 JSON 反序列化为 Java 对象。不过,其中记录了序列化时对应的 class 名称,目的是为了查询时实现自动反序列化。这会带来额外的内存开销。

所以我们为了节省内存空间,我们可以不使用 JSON 序列化器来处理 value,而是统一使用 String 序列化器,要求只能存储 String 类型的 key 和 value。当需要存储 Java 对象时,手动完成对象的序列化和反序列化。

在这里插入图片描述

这样我们存入和读取时的序列化及反序列化都是我们自己实现的,SpringDataRedis 就不会将 class 信息写入Redis了。

这种用法比较普遍,因此 SpringDataRedis 就提供了 RedisTemplate 的子类:StringRedisTemplate,它的 key 和 value 的序列化方式默认就是 String 方式。
在这里插入图片描述

@Autowiredprivate StringRedisTemplate stringRedisTemplate;// JSON序列化工具private static final ObjectMapper mapper = new ObjectMapper();@Testvoid testSaveUser2() throws JsonProcessingException {// 创建对象User user = new User("张三", 22);// 手动序列化String JSON = mapper.writeValueAsString(user);// 写入数据stringRedisTemplate.opsForValue().set("user", JSON);// 获取数据String jsonUser = stringRedisTemplate.opsForValue().get("user");// 手动反序列化User user1 = mapper.readValue(jsonUser, User.class);System.out.println("user1 = " + user1);}

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.rhkb.cn/news/111253.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系长河编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

【附安装包】Vm虚拟机安装Linux系统教程

软件下载 软件&#xff1a;Linux版本&#xff1a;18.0.4语言&#xff1a;简体中文大小&#xff1a;1.82G安装环境&#xff1a;VMware硬件要求&#xff1a;CPU2.0GHz 内存4G(或更高&#xff09;下载通道①丨百度网盘&#xff1a;1.Vm虚拟机15.5下载链接&#xff1a;https://pan…

Ansible学习笔记(一)

1.什么是Ansible 官方网站&#xff1a;https://docs.ansible.com/ansible/latest/installation_guide/intro_installation.html Ansible是一个配置管理和配置工具&#xff0c;类似于Chef&#xff0c;Puppet或Salt。这是一款很简单也很容易入门的部署工具&#xff0c;它使用SS…

【USRP】集成化仪器系列1 :信号源,基于labview实现

USRP 信号源 1、设备IP地址&#xff1a;默认为192.168.10.2&#xff0c;请勿 修改&#xff0c;运行阶段无法修改。 2、天线输出端口是TX1&#xff0c;请勿修改。 3、通道&#xff1a;0 对应RF A、1 对应 RF B&#xff0c;运行 阶段无法修改。 4、中心频率&#xff1a;当需要…

MySQL的共享锁和排他锁

锁定读 Locking Reads 有过编程语言并发学习经验的同学&#xff0c;应该都了解过读写锁的概念。读写锁主要是为了解决多读少写条件下&#xff0c;程序的并发性能问题。它的特点即是&#xff1a;如果一个线程持有了读锁&#xff0c;那么其他线程也是可以继续读取它锁定的数据&a…

CANOCO5.0实现冗余分析(RDA)最详细步骤

在地理及生态领域会常使用RDA分析&#xff0c;RDA的实现路径也有很多&#xff0c;今天介绍一下CANOCO软件的实现方法。 1.软件安装 时间调整到2010年 2.数据处理 得有不同的物种或者样点数值&#xff0c;再加上环境因子数据。 3.软件运行 4.结果解读 结果解读主要把握这几点…

Pytorch-以数字识别更好地入门深度学习

目录 一、数据介绍 二、下载数据 三、可视化数据 四、模型构建 五、模型训练 六、模型预测 一、数据介绍 MNIST数据集是深度学习入门的经典案例&#xff0c;因为它具有以下优点&#xff1a; 1. 数据量小&#xff0c;计算速度快。MNIST数据集包含60000个训练样本和1000…

【复杂网络建模】——ER网络和SF网络的阈值分析

目录 1、介绍ER网络和SF网络 2、计算网络阈值 2.1 ER&#xff08;Erdős-Rnyi&#xff09;网络 2.2 SF&#xff08;Scale-Free&#xff09;网络 3、 研究网络阈值的意义 1、介绍ER网络和SF网络 在复杂网络理论中&#xff0c;ER网络&#xff08;Erdős-Rnyi网络&#xff…

mybatis:动态sql【2】+转义符+缓存

目录 一、动态sql 1.set、if 2.foreach 二、转义符 三、缓存cache 1. 一级缓存 2. 二级缓存 一、动态sql 1.set、if 在update语句中使用set标签&#xff0c;动态更新set后的sql语句&#xff0c;&#xff0c;if作为判断条件。 <update id"updateStuent" pa…

【USRP】集成化仪器系列3 :频谱仪,基于labview实现

USRP 频谱仪 1、设备IP地址&#xff1a;默认为192.168.10.2&#xff0c;请勿 修改&#xff0c;运行阶段无法修改。 2、天线输出端口是TX1&#xff0c;请勿修改。 3、通道&#xff1a;0 对应RF A、1 对应 RF B&#xff0c;运行 阶段无法修改。 4、中心频率&#xff1a;当需要…

Unity 结构少继承多组合

为什么不推荐使用继承&#xff1f; 继承是面向对象的四大特性之一&#xff0c;用来表示类之间的 is-a 关系&#xff0c;可以解决代码复用的问题。虽然继承有诸多作用&#xff0c;但继承层次过深、过复杂&#xff0c;也会影响到代码的可维护性。所以&#xff0c;对于是否应该在…

程序员为什么要写bug,不能一次性写好吗?

仅仅听到“Bug”这个词就会让你作为一个开发人员感到畏缩。我们相信&#xff0c;优秀的程序员是那些编写无错误代码的人。随着一些开发人员强调要成为一名零错误程序员&#xff0c;我们进行了更深刻的思考&#xff0c;并发现事实的准确性。 所有制作的软件都应该没有错误。对此…

强化学习笔记

马尔科夫决策过程 markov chain&#xff1a; S \mathcal{S} S MRP&#xff1a; S &#xff0c; R \mathcal{S&#xff0c;R} S&#xff0c;R MDP&#xff1a; S &#xff0c; A ( s ) &#xff0c; R &#xff0c; P \mathcal{S&#xff0c;A(s)&#xff0c;R&#xff0c;P} …

在 Redis 中处理键值 | Navicat

Redis 是一个键值存储系统&#xff0c;允许我们将值与键相关联起来。与关系型数据库不同的是&#xff0c; 在Redis 中&#xff0c;不需要使用数据操作语言 &#xff08;DML&#xff09; 和查询语法&#xff0c;那么我们如何进行数据的写入、读取、更新和删除操作呢&#xff1f;…

怎么检测UI卡顿?(线上及线下)

什么是UI卡顿&#xff1f; 在Android系统中&#xff0c;我们知道UI线程负责我们所有视图的布局&#xff0c;渲染工作&#xff0c;UI在更新期间&#xff0c;如果UI线程的执行时间超过16ms&#xff0c;则会产生丢帧的现象&#xff0c;而大量的丢帧就会造成卡顿&#xff0c;影响用…

prometheus + grafana进行服务器资源监控

在性能测试中&#xff0c;服务器资源是值得关注一项内容&#xff0c;目前&#xff0c;市面上已经有很多的服务器资 源监控方法和各种不同的监控工具&#xff0c;方便在各个项目中使用。 但是&#xff0c;在性能测试中&#xff0c;究竟哪些指标值得被关注呢&#xff1f; 监控有…

springcloud-gateway简述

Spring Cloud Gateway 是一个用于构建 API 网关的项目&#xff0c;它是 Spring Cloud 生态系统中的一部分&#xff0c;旨在为微服务架构提供动态路由、负载均衡、安全性和监控等功能。 网关工程对应pom文件 <?xml version"1.0" encoding"UTF-8"?>…

【ag-grid-vue】基本使用

ag-grid是一款功能和性能强大外观漂亮的表格插件&#xff0c;ag-grid几乎能满足你对数据表格所有需求。固定列、拖动列大小和位置、多表头、自定义排序等等各种常用又必不可少功能。关于收费的问题&#xff0c;绝大部分应用用免费的社区版就够了&#xff0c;ag-grid-community社…

在线设计APP ui的网站,分享这7款

在数字时代&#xff0c;用户界面&#xff08;UI&#xff09;设计变得非常重要&#xff0c;因为良好的UI设计可以改善用户体验&#xff0c;增强产品吸引力。随着科学技术的发展&#xff0c;越来越多的应用在线设计网站出现&#xff0c;为设计师和团队提供了一种新的创作方式。本…

【大数据知识】大数据平台和数据中台的定义、区别以及联系

数据行业有太多数据名词&#xff0c;例如大数据、大数据平台、数据中台、数据仓库等等。但大家很容易混淆&#xff0c;也很容易产生疑问&#xff0c;今天我们就来简单聊聊大数据平台和数据中台的定义、区别以及联系。 大数据平台和数据中台的定义 大数据平台&#xff1a;一个…