Redis - SpringDataRedis - RedisTemplate

概述

创建项目

引入依赖

配置文件

测试代码

测试结果

数据序列化器

自定义RedisTemplate的序列化方式

测试报错

添加依赖后测试

存入一个 String 类型的数据

测试存入一个对象

优化 -- 手动序列化

测试存入一个Hash

总结：

概述

SpringData 是 Spring 中数据操作的模块，包含对各种数据库的集成，其中对 Redis 的集成模块就叫做 SpringDataRedis，

官网地址：Spring Data Redis

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。并且将不同数据类型的操作 API 封装到了不同的类型中：

创建项目

引入依赖

       <!--redis依赖--><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId></dependency><!--common-pool--><dependency><groupId>org.apache.commons</groupId><artifactId>commons-pool2</artifactId></dependency><dependency><groupId>org.projectlombok</groupId><artifactId>lombok</artifactId><optional>true</optional></dependency><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId><scope>test</scope></dependency>

配置文件

spring:redis:host: 192.168.50.130port: 6379password: 123456database: 1  # 选择了1号库lettuce:pool:max-active: 8  #最大连接max-idle: 8   #最大空闲连接min-idle: 0   #最小空闲连接max-wait: 100ms #连接等待时间

测试代码

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

测试结果

数据序列化器

但是可视化软件里面显示的值是一长串 -- 这是因为序列化的问题，

这是Redis的几个序列化器

我们debug一下刚刚的程序

F7 步入

可以见到这个是默认的 JdkSerializationRedisSerializer

使用 JdkSerializationRedisSerializer 缺点：

可读性差
内存占用较大 --- 很长一大段

自定义RedisTemplate的序列化方式

    @Beanpublic RedisTemplate redisTemplate(RedisConnectionFactory connectionFactory) {// 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);return template;}

测试报错

报错原因：少了一个jackson序列化的依赖，springmvc中会有这个依赖，但是本项目中没有添加

        <!--Jackson依赖--><dependency><groupId>com.fasterxml.jackson.core</groupId><artifactId>jackson-databind</artifactId></dependency>

添加依赖后测试

存入一个 String 类型的数据

Redis可视化端查看数据正常插入，对比没有自定义序列化器，现在序列化正常。

未定义序列化器使用默认的序列化器的结果

定义了序列化器后的结果

测试存入一个对象

@Autowiredprivate RedisTemplate<String, Object> redisTemplate;@Testvoid testString() {redisTemplate.opsForValue().set("user",new User("luyuan", 18));User user = (User) redisTemplate.opsForValue().get("user");System.out.println("user == " + user);}

"@class": "com.lhd.demo.pojo.User" 这一段完全是多余的，如果数据量很大，那这个属性会占用很多额外空间，为了避免这个空间浪费，那我们可以做个优化！！！

优化 -- 手动序列化

使用 RedisTemplate 自带的 StringRedisTemplate

    @Autowiredprivate StringRedisTemplate stringRedisTemplate;// 这个是SpringMVC自带的序列化工具 也可以使用fastJson Gson 来序列化private static final ObjectMapper mapper = new ObjectMapper();@Testvoid testSaveUser() throws JsonProcessingException {// 创建user对象User user = new User("Marry", 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 json1 = stringRedisTemplate.opsForValue().get("user");	// 手动反序列化User user1 = mapper.readValue(json1, User.class);System.out.println("User == " + user1) ;}

测试结果

可视化端：

测试存入一个Hash

跟 Java 中的 map 有点像

    @Testvoid testHash(){stringRedisTemplate.opsForHash().put("user:1","name","lhd");stringRedisTemplate.opsForHash().put("user:1","age","11");Map<Object, Object> entries = stringRedisTemplate.opsForHash().entries("user:1");System.out.println("entries == " + entries);}

总结：

RedisTemplate 的两种序列化实践方案：

方案一：
自定义RedisTemplate
修改 RedisTemplate 的序列化器为 GenericJackson2JsonRedisSerializer

优点：更加方便

缺点：占用额外内存

方案二：
使用 StringRedisTemplate
写入 Redis 时，手动把对象序列化为JSON
读取 Redis 时，手动把读取到的JSON反序列化为对象

优点：不占用额外空间，数据更加纯正

缺点：需要手动操作