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
<dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId> </dependency>
如果使用redis连接池引入
<!-- redis连接池 --> <dependency> <groupId>org.apache.commons</groupId> <artifactId>commons-pool2</artifactId> </dependency>
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。
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<String, Object> redisTemplate(RedisConnectionFactory factory) { RedisTemplate<String, Object> template = new RedisTemplate<>(); template.setConnectionFactory(factory); Jackson2JsonRedisSerializer<Object> 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JsonObject ObjectMapper 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 jackson template.setValueSerializer(jackson2JsonRedisSerializer); // hash的 value序列化方式采用 jackson template.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JsonObject ObjectMapper 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
<!-- JSON工具 --> <dependency> <groupId>com.alibaba</groupId> <artifactId>fastjson</artifactId> <version>1.2.76</version> </dependency>
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<T> implements RedisSerializer<T> { public static final Charset DEFAULT_CHARSET = StandardCharsets.UTF_8; static { ParserConfig.getGlobalInstance().setAutoTypeSupport(true); } private final Class<T> clazz; public FastJson2JsonRedisSerializer(Class<T> clazz) { super(); this.clazz = clazz; /** * 序列化 */ @Override public 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 { @Bean public RedisTemplate<Object, Object> redisTemplate(RedisConnectionFactory factory) { RedisTemplate<Object, Object> template = new RedisTemplate<>(); template.setConnectionFactory(factory); FastJson2JsonRedisSerializer<Object> 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fastJson template.setValueSerializer(fastJsonRedisSerializer); // hash的value序列化方式采用fastJson template.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GenericFastJsonRedisSerializer
和FastJsonRedisSerializer
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
会出现问题无法解析,但是在程序里是可以反向序列化的
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
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<String> getAllKey(String keys) { Set<String> 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<String> keys = redisTemplate.keys(key + "*"); redisTemplate.delete(keys); } } public static void delBySuffix(String key) { if (key != null) { Set<String> keys = redisTemplate.keys("*" + key); redisTemplate.delete(keys); } } public static void clean(){ Set<String> 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
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<String, Object> 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<String> keys = redisTemplate.keys(key + "*"); redisTemplate.delete(keys); public static void delBySuffix(String key) { Set<String> keys = redisTemplate.keys("*" + key); public static void clean(){ Set<String> 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 Long public 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 null public 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<Object, Object> 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<String> 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<String, Object> 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<String, Object> 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 null public 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 Double public 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 Set public static Set<Object> 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 List public static List<Object> 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 Object public 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<Object> value) { redisTemplate.opsForList().rightPushAll(key, value); public static Boolean lSet(String key, List<Object> 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<String> getAllKey(String keys) { Set<String> key = redisTemplate.keys(keys + "*"); return key; }
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