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這篇文章將為大家詳細講解有關redis中怎么實現聊天記錄轉存功能，文章內容質量較高，因此小編分享給大家做個參考，希望大家閱讀完這篇文章后對相關知識有一定的了解。
我的項目是基于SpringBoot2.x搭建的，電腦已經安裝了redis，用的maven作為jar包管理工具，所以只需要在maven中添加需要的依賴包即可，如果你用的是其他管理工具，請自行查閱如何添加依賴。
<!-- Redis --> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId> </dependency> <!-- 定時任務調度 --> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-quartz</artifactId> <version>2.3.7.RELEASE</version> </dependency>
本文需要用到依賴：Redis 、quartz，在pom.xml文件的dependencies標簽下添加下述代碼。
spring: # redis配置 redis: host: 127.0.0.1 # redis地址 port: 6379 # 端口號 password: # 密碼 timeout: 3000 # 連接超時時間，單位毫秒
在websocket的服務中，收到客戶端推送的消息后，我們對數據進行解析，構造聊天記錄實體類，將其保存至redis中，最后我們使用quartz設置定時任務將redis的數據定時寫入mysql中。
我們將上述思路進行下整理：
解析客戶端數據，構造實體類
將數據保存至redis
使用quartz將redis中的數據定時寫入mysql
實現思路很簡單，難在如何將實體類數據保存至redis，我們需要把redis這一塊配置好后，才能繼續實現我們的業務需求。
redis支持的數據結構類型有：
set 集合，string類型的無序集合，元素不允許重復
hash 哈希表，鍵值對的集合，用于存儲對象
list 列表，鏈表結構
zset有序集合
string 字符串，最基本的數據類型，可以包含任何數據，比如一個序列化的對象，它的字符串大小上限是512MB
redis的客戶端分為jedis 和 lettuce，在SpringBoot2.x中默認客戶端是使用lettuce實現的，因此我們不用做過多配置，在使用的時候通過RedisTemplate.xxx來對redis進行操作即可。
在RedisTemplate中，默認是使用Java字符串序列化，將字符串存入redis后可讀性很差，因此，我們需要對他進行自定義，使用Jackson 序列化，以 JSON 方式進行存儲。
我們在項目的config包下，創建一個名為LettuceRedisConfig的Java文件，我們再此文件中配置其默認序列化規則，它的代碼如下：
package com.lk.config;
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.GenericJackson2JsonRedisSerializer;
import org.springframework.data.redis.serializer.StringRedisSerializer;
// 自定義RedisTemplate設置序列化器, 方便轉換redis中的數據與實體類互轉
@Configuration
public class LettuceRedisConfig {
/**
* Redis 序列化配置
*/
@Bean
public RedisTemplate<String, Object> redisTemplate(RedisConnectionFactory connectionFactory) {
RedisTemplate<String, Object> redisTemplate = new RedisTemplate<>();
redisTemplate.setConnectionFactory(connectionFactory);
// 使用GenericJackson2JsonRedisSerializer替換默認序列化
GenericJackson2JsonRedisSerializer jackson2JsonRedisSerializer = new GenericJackson2JsonRedisSerializer();
// 設置 Key 和 Value 的序列化規則
redisTemplate.setKeySerializer(new StringRedisSerializer());
redisTemplate.setValueSerializer(jackson2JsonRedisSerializer);
redisTemplate.setHashKeySerializer(new StringRedisSerializer());
redisTemplate.setHashValueSerializer(jackson2JsonRedisSerializer);
// 初始化 RedisTemplate 序列化完成
redisTemplate.afterPropertiesSet();
return redisTemplate;
}
}做完上述操作后，通過RedisTemplate存儲到redis中的數據就是json形式的了，接下來我們對其常用的操作封裝成工具類，方便我們在項目中使用。
在Utils包中創建一個名為RedisOperatingUtil，其代碼如下：
package com.lk.utils;
import org.springframework.data.redis.connection.DataType;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
import org.springframework.stereotype.Component;
import javax.annotation.Resource;
import java.util.Arrays;
import java.util.Collections;
import java.util.List;
import java.util.Map;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
@Component
// Redis操作工具類
public class RedisOperatingUtil {
@Resource
private RedisTemplate<Object, Object> redisTemplate;
/**
* 指定 key 的過期時間
*
* @param key 鍵
* @param time 時間(秒)
*/
public void setKeyTime(String key, long time) {
redisTemplate.expire(key, time, TimeUnit.SECONDS);
}
/**
* 根據 key 獲取過期時間（-1 即為永不過期）
*
* @param key 鍵
* @return 過期時間
*/
public Long getKeyTime(String key) {
return redisTemplate.getExpire(key, TimeUnit.SECONDS);
}
/**
* 判斷 key 是否存在
*
* @param key 鍵
* @return 如果存在 key 則返回 true，否則返回 false
*/
public Boolean hasKey(String key) {
return redisTemplate.hasKey(key);
}
/**
* 刪除 key
*
* @param key 鍵
*/
public Long delKey(String... key) {
if (key == null || key.length < 1) {
return 0L;
}
return redisTemplate.delete(Arrays.asList(key));
}
/**
* 獲取 Key 的類型
*
* @param key 鍵
*/
public String keyType(String key) {
DataType dataType = redisTemplate.type(key);
assert dataType != null;
return dataType.code();
}
/**
* 批量設置值
*
* @param map 要插入的 key value 集合
*/
public void barchSet(Map<String, Object> map) {
redisTemplate.opsForValue().multiSet(map);
}
/**
* 批量獲取值
*
* @param list 查詢的 Key 列表
* @return value 列表
*/
public List<Object> batchGet(List<String> list) {
return redisTemplate.opsForValue().multiGet(Collections.singleton(list));
}
/**
* 獲取指定對象類型key的值
*
* @param key 鍵
* @return 值
*/
public Object objectGetKey(String key) {
return redisTemplate.opsForValue().get(key);
}
/**
* 設置對象類型的數據
*
* @param key 鍵
* @param value 值
*/
public void objectSetValue(String key, Object value) {
redisTemplate.opsForValue().set(key, value);
}
/**
* 向list的頭部插入一條數據
*
* @param key 鍵
* @param value 值
*/
public Long listLeftPush(String key, Object value) {
return redisTemplate.opsForList().leftPush(key, value);
}
/**
* 向list的末尾插入一條數據
*
* @param key 鍵
* @param value 值
*/
public Long listRightPush(String key, Object value) {
return redisTemplate.opsForList().rightPush(key, value);
}
/**
* 向list頭部添加list數據
*
* @param key 鍵
* @param value 值
*/
public Long listLeftPushAll(String key, List<Object> value) {
return redisTemplate.opsForList().leftPushAll(key, value);
}
/**
* 向list末尾添加list數據
*
* @param key 鍵
* @param value 值
*/
public Long listRightPushAll(String key, List<Object> value) {
return redisTemplate.opsForList().rightPushAll(key, value);
}
/**
* 通過索引設置list元素的值
*
* @param key 鍵
* @param index 索引
* @param value 值
*/
public void listIndexSet(String key, long index, Object value) {
redisTemplate.opsForList().set(key, index, value);
}
/**
* 獲取列表指定范圍內的list元素，正數則表示正向查找，負數則倒敘查找
*
* @param key 鍵
* @param start 開始
* @param end 結束
* @return boolean
*/
public Object listRange(String key, long start, long end) {
return redisTemplate.opsForList().range(key, start, end);
}
/**
* 從列表前端開始取出數據
*
* @param key 鍵
* @return 結果數組對象
*/
public Object listPopLeftKey(String key) {
return redisTemplate.opsForList().leftPop(key);
}
/**
* 從列表末尾開始遍歷取出數據
*
* @param key 鍵
* @return 結果數組
*/
public Object listPopRightKey(String key) {
return redisTemplate.opsForList().rightPop(key);
}
/**
* 獲取list長度
*
* @param key 鍵
* @return 列表長度
*/
public Long listLen(String key) {
return redisTemplate.opsForList().size(key);
}
/**
* 通過索引獲取list中的元素
*
* @param key 鍵
* @param index 索引（index>=0時，0 表頭，1 第二個元素，依次類推；index<0時，-1，表尾，-2倒數第二個元素，依次類推）
* @return 列表中的元素
*/
public Object listIndex(String key, long index) {
return redisTemplate.opsForList().index(key, index);
}
/**
* 移除list元素
*
* @param key 鍵
* @param count 移除數量（"負數"則從列表倒敘查找刪除 count 個對應的值; "整數"則從列表正序查找刪除 count 個對應的值;）
* @param value 值
* @return 成功移除的個數
*/
public Long listRem(String key, long count, Object value) {
return redisTemplate.opsForList().remove(key, count, value);
}
/**
* 截取指定范圍內的數據, 移除不是范圍內的數據
* @param key 操作的key
* @param start 截取開始位置
* @param end 截取激素位置
*/
public void listTrim(String key, long start, long end) {
redisTemplate.opsForList().trim(key, start, end);
}
}做完上述操作后，最難弄的一關我們就已經搞定了，接下來我們來對一會需要使用的方法進行單元測試，確保其能夠正常運行。
創建一個名為RedisTest的Java文件，注入需要用到的相關類。
redisOperatingUtil為我們的redis工具類
subMessageMapper為聊天記錄表的dao層
@RunWith(SpringRunner.class)
@SpringBootTest
@Slf4j
public class RedisTest {
@Resource
private RedisOperatingUtil redisOperatingUtil;
@Resource
private SubMessageMapper subMessageMapper;
}接下來，我們看下SubMessage實體類的代碼。
package com.lk.entity;
import lombok.AllArgsConstructor;
import lombok.Getter;
import lombok.NoArgsConstructor;
import lombok.Setter;
@Getter
@Setter
@NoArgsConstructor
@AllArgsConstructor
// 聊天記錄-消息內容
public class SubMessage {
private Integer id;
private String msgText; // 消息內容
private String createTime; // 創建時間
private String userName; // 用戶名
private String userId; // 推送方用戶id
private String avatarSrc; // 推送方頭像
private String msgId; // 接收方用戶id
private Boolean status; // 消息狀態
}在單元測試類內部加入下述代碼：
@Test
public void testSerializableListRedisTemplate() {
// 構造聊天記錄實體類數據
SubMessage subMessage = new SubMessage();
subMessage.setAvatarSrc("https://www.kaisir.cn/uploads/1ece3749801d4d45933ba8b31403c685touxiang.jpeg");
subMessage.setUserId("1090192");
subMessage.setUserName("神奇的程序員");
subMessage.setMsgText("你好");
subMessage.setMsgId("2901872");
subMessage.setCreateTime("2020-12-12 18:54:06");
subMessage.setStatus(false);
// 將聊天記錄對象保存到redis中
redisOperatingUtil.listRightPush("subMessage", subMessage);
// 獲取list中的數據
Object resultObj = redisOperatingUtil.listRange("subMessage", 0, redisOperatingUtil.listLen("subMessage"));
// 將Object安全的轉為List
List<SubMessage> resultList = ObjectToOtherUtil.castList(resultObj, SubMessage.class);
// 遍歷獲取到的結果
if (resultList != null) {
for (SubMessage message : resultList) {
System.out.println(message.getUserName());
}
}
}在上述代碼中，我們從redis中取出的數據是Object類型的，我們要將它轉換為與之對應的實體類，一開始我是用的類型強轉，但是idea會報黃色警告，于是就寫了一個工具類用于將Object對象安全的轉換為與之對應的類型，代碼如下：
package com.lk.utils;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
public class ObjectToOtherUtil {
public static <T> List<T> castList(Object obj, Class<T> clazz) {
List<T> result = new ArrayList<>();
if (obj instanceof List<?>) {
for (Object o : (List<?>) obj) {
result.add(clazz.cast(o));
}
return result;
}
return null;
}
}執行后，我們看看redis是否有保存到我們寫入的數據，如下所示，已經成功保存。
我們再來看看，代碼的執行結果，看看有沒有成功獲取到數據，如下圖所示，也成功取到了。
注意：如果你的項目對websocket進行了啟動配置，可能會導致單元測試失敗，報錯java.lang.IllegalStateException: Failed to load ApplicationContext，解決方案就是注釋掉websocket配置文件中的@Configuration即可。
當我們把redis中存儲的數據遷移到mysql后，需要刪除redis中的數據，一開始我用的是它的delete方法，但是他的delete方法只能刪除與之匹配的值，不能選擇一個區間進行刪除，于是就決定用它的pop方法進行出棧操作。
我們來測試下工具類中的listPopLeftKey方法。
@Test
public void testListPop() {
long item = 0;
// 獲取存儲在redis中聊天記錄的條數
long messageListSize = redisOperatingUtil.listLen("subMessage");
for (int i = 0; i < messageListSize; i++) {
// 從頭向尾取出鏈表中的元素
SubMessage messageResult = (SubMessage) redisOperatingUtil.listPopLeftKey("subMessage");
log.info(messageResult.getMsgText());
item++;
}
log.info(item+"條數據已成功取出");
}執行結果如下所示，成功取出了redis中存儲的兩條數據。
接下來我們在redis中放入三條數據用于測試
我們測試下將redis中的數據取出，然后寫入數據庫，代碼如下：
// 測試聊天記錄轉移數據庫
@Test
public void testRedisToMysqlTask() {
// 獲取存儲在redis中聊天記錄的條數
long messageListSize = redisOperatingUtil.listLen("subMessage");
// 寫入數據庫的數據總條數
long resultCount = 0;
for (int i = 0; i < messageListSize; i++) {
// 從頭到尾取出鏈表中的元素
SubMessage subMessage= (SubMessage) redisOperatingUtil.listPopLeftKey("subMessage");
// 向數據庫寫入數據
int result = subMessageMapper.addMessageTextInfo(subMessage);
if (result > 0) {
// 寫入成功
resultCount++;
}
}
log.info(resultCount+ "條聊天記錄，已寫入數據庫");
}執行結果如下，數據已成功寫入數據庫且redis中的數據也被刪除。
完成上述操作后，我們redis那一塊的東西就搞定了，接下來就可以實現將客戶端的數據存到redis里了。
這里有個坑，因為websocket服務類中用到了@Component，會導致redis的工具類注入失敗，出現null的情況，解決這個問題需要將當前類名聲明為靜態變量，然后在init中獲取賦值redis工具類，代碼如下：
// 解決redis操作工具類注入為null的問題
public static WebSocketServer webSocketServer;
@PostConstruct
public void init() {
webSocketServer = this;
webSocketServer.redisOperatingUtil = this.redisOperatingUtil;
}在websocket服務的@OnMessage注解中，收到客戶端發送的消息，我們將其保存到redis中，代碼如下：
/**
* 收到客戶端消息后調用的方法
*
* @param message 客戶端發送過來的消息
* // @param session 客戶端會話
*/
@OnMessage
public void onMessage(String message) {
// 客戶端發送的消息
JSONObject jsReply = new JSONObject(message);
// 添加在線人數
jsReply.put("onlineUsers", getOnlineCount());
if (jsReply.has("buddyId")) {
// 獲取推送方id
String userId = jsReply.getString("userID");
// 獲取被推送方id
String buddyId = jsReply.getString("buddyId");
// 非測試數據則推送消息
if (!buddyId.equals("121710f399b84322bdecc238199d6888")) {
// 發送消息至推送方
this.sendInfo(jsReply.toString(), userId);
}
// 構造聊天記錄實體類數據
SubMessage subMessage = new SubMessage();
subMessage.setAvatarSrc(jsReply.getString("avatarSrc"));
subMessage.setUserId(jsReply.getString("userID"));
subMessage.setUserName(jsReply.getString("username"));
subMessage.setMsgText(jsReply.getString("msg"));
subMessage.setMsgId(jsReply.getString("msgId"));
subMessage.setCreateTime(DateUtil.getThisTime());
subMessage.setStatus(false);
// 將聊天記錄對象保存到redis中
webSocketServer.redisOperatingUtil.listRightPush("subMessage", subMessage);
// 發送消息至被推送方
this.sendInfo(jsReply.toString(), buddyId);
}
}做完上述操作后，收到客戶端發送的消息就會自動寫入redis。
接下來，我們使用quartz定時向mysql中寫入數據，他執行定時任務的步驟分為2步：
創建任務類編寫任務內容
在QuartzConfig文件中設置定時，執行第一步創建的任務。
首先，創建quartzServer包，在其下創建RedisToMysqlTask.java文件，在此文件內實現redis寫入mysql的代碼
package com.lk.quartzServer;
import com.lk.dao.SubMessageMapper;
import com.lk.entity.SubMessage;
import com.lk.utils.RedisOperatingUtil;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.quartz.JobExecutionContext;
import org.quartz.JobExecutionException;
import org.springframework.scheduling.quartz.QuartzJobBean;
import javax.annotation.Resource;
// 將redis數據放進mysql中
@Slf4j
public class RedisToMysqlTask extends QuartzJobBean {
@Resource
private RedisOperatingUtil redisOperatingUtil;
@Resource
private SubMessageMapper subMessageMapper;
@Override
protected void executeInternal(JobExecutionContext jobExecutionContext) throws JobExecutionException {
// 獲取存儲在redis中聊天記錄的條數
long messageListSize = redisOperatingUtil.listLen("subMessage");
// 寫入數據庫的數據總條數
long resultCount = 0;
for (int i = 0; i < messageListSize; i++) {
// 從頭到尾取出鏈表中的元素
SubMessage subMessage= (SubMessage) redisOperatingUtil.listPopLeftKey("subMessage");
// 向數據庫寫入數據
int result = subMessageMapper.addMessageTextInfo(subMessage);
if (result > 0) {
// 寫入成功
resultCount++;
}
}
log.info(resultCount+ "條聊天記錄，已寫入數據庫");
}
}在config包下創建QuartzConfig.java文件，創建定時任務
package com.lk.config;
import com.lk.quartzServer.RedisToMysqlTask;
import org.quartz.*;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
/**
* Quartz定時任務配置
*/
@Configuration
public class QuartzConfig {
@Bean
public JobDetail RedisToMysqlQuartz() {
// 執行定時任務
return JobBuilder.newJob(RedisToMysqlTask.class).withIdentity("CallPayQuartzTask").storeDurably().build();
}
@Bean
public Trigger CallPayQuartzTaskTrigger() {
//cron方式，從每月1號開始，每隔三天就執行一次
return TriggerBuilder.newTrigger().forJob(RedisToMysqlQuartz())
.withIdentity("CallPayQuartzTask")
.withSchedule(CronScheduleBuilder.cronSchedule("* * 4 1/3 * ?"))
.build();
}
}關于redis中怎么實現聊天記錄轉存功能就分享到這里了，希望以上內容可以對大家有一定的幫助，可以學到更多知識。如果覺得文章不錯，可以把它分享出去讓更多的人看到。
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