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這篇文章主要講解了“java集成redis緩存的過程”，文中的講解內容簡單清晰，易于學習與理解，下面請大家跟著小編的思路慢慢深入，一起來研究和學習“java集成redis緩存的過程”吧！
1、添加依賴
2、修改配置
3、增加配置
4、增加工具類
ruoyi-common\pom.xml模塊添加整合依賴
<!-- springboot整合redis --> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId> </dependency> <!-- 阿里JSON解析器 --> <dependency> <groupId>com.alibaba</groupId> <artifactId>fastjson</artifactId> </dependency>
ruoyi-admin目錄下的application-druid.yml，添加redis配置
# 數據源配置 spring: # redis配置 redis: database: 0 host: 127.0.0.1 port: 6379 password: timeout: 6000ms # 連接超時時長（毫秒） lettuce: pool: max-active: 1000 # 連接池最大連接數（使用負值表示沒有限制） max-wait: -1ms # 連接池最大阻塞等待時間（使用負值表示沒有限制） max-idle: 10 # 連接池中的最大空閑連接 min-idle: 5 # 連接池中的最小空閑連接
ruoyi-framework目錄下的config文件里，增加RedisConfig.java和FastJson2JsonRedisSerializer.java類
import com.fasterxml.jackson.annotation.JsonAutoDetect;
import com.fasterxml.jackson.annotation.JsonTypeInfo;
import com.fasterxml.jackson.annotation.PropertyAccessor;
import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper;
import com.fasterxml.jackson.databind.jsontype.impl.LaissezFaireSubTypeValidator;
import org.springframework.cache.annotation.CachingConfigurerSupport;
import org.springframework.cache.annotation.EnableCaching;
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;
/**
* redis配置
*
* @author YangPC
*/
@Configuration
@EnableCaching
public class RedisConfig extends CachingConfigurerSupport {
@Bean
@SuppressWarnings(value = {"unchecked", "rawtypes"})
public RedisTemplate<Object, Object> redisTemplate(RedisConnectionFactory connectionFactory) {
RedisTemplate<Object, Object> template = new RedisTemplate<>();
template.setConnectionFactory(connectionFactory);
FastJson2JsonRedisSerializer serializer = new FastJson2JsonRedisSerializer(Object.class);
ObjectMapper mapper = new ObjectMapper();
mapper.setVisibility(PropertyAccessor.ALL, JsonAutoDetect.Visibility.ANY);
mapper.activateDefaultTyping(LaissezFaireSubTypeValidator.instance, ObjectMapper.DefaultTyping.NON_FINAL, JsonTypeInfo.As.PROPERTY);
serializer.setObjectMapper(mapper);
// 使用StringRedisSerializer來序列化和反序列化redis的key值
template.setKeySerializer(new StringRedisSerializer());
template.setValueSerializer(serializer);
// Hash的key也采用StringRedisSerializer的序列化方式
template.setHashKeySerializer(new StringRedisSerializer());
template.setHashValueSerializer(serializer);
template.afterPropertiesSet();
return template;
}
}import com.alibaba.fastjson.JSON;
import com.alibaba.fastjson.parser.ParserConfig;
import com.alibaba.fastjson.serializer.SerializerFeature;
import com.fasterxml.jackson.databind.JavaType;
import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper;
import com.fasterxml.jackson.databind.type.TypeFactory;
import org.springframework.data.redis.serializer.RedisSerializer;
import org.springframework.data.redis.serializer.SerializationException;
import org.springframework.util.Assert;
import java.nio.charset.Charset;
/**
* Redis使用FastJson序列化
*
* @author YangPC
*/
public class FastJson2JsonRedisSerializer<T> implements RedisSerializer<T>
{
@SuppressWarnings("unused")
private ObjectMapper objectMapper = new ObjectMapper();
public static final Charset DEFAULT_CHARSET = Charset.forName("UTF-8");
private Class<T> clazz;
static
{
ParserConfig.getGlobalInstance().setAutoTypeSupport(true);
}
public FastJson2JsonRedisSerializer(Class<T> clazz)
{
super();
this.clazz = clazz;
}
@Override
public byte[] serialize(T t) throws SerializationException
{
if (t == null)
{
return new byte[0];
}
return JSON.toJSONString(t, SerializerFeature.WriteClassName).getBytes(DEFAULT_CHARSET);
}
@Override
public T deserialize(byte[] bytes) throws SerializationException
{
if (bytes == null || bytes.length <= 0)
{
return null;
}
String str = new String(bytes, DEFAULT_CHARSET);
return JSON.parseObject(str, clazz);
}
public void setObjectMapper(ObjectMapper objectMapper)
{
Assert.notNull(objectMapper, "'objectMapper' must not be null");
this.objectMapper = objectMapper;
}
protected JavaType getJavaType(Class<?> clazz)
{
return TypeFactory.defaultInstance().constructType(clazz);
}
}ruoyi-common模塊下utils里面新增RedisCache.java類，有利于提高redis操作效率。
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.data.redis.core.BoundSetOperations;
import org.springframework.data.redis.core.HashOperations;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
import org.springframework.data.redis.core.ValueOperations;
import org.springframework.stereotype.Component;
import java.util.*;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
/**
* spring redis 工具類
*
* @author YangPC
**/
@SuppressWarnings(value = {"unchecked", "rawtypes"})
@Component
public class RedisCache {
@Autowired
public RedisTemplate redisTemplate;
/**
* 緩存基本的對象，Integer、String、實體類等
*
* @param key 緩存的鍵值
* @param value 緩存的值
*/
public <T> void setCacheObject(final String key, final T value) {
redisTemplate.opsForValue().set(key, value);
}
/**
* 緩存基本的對象，Integer、String、實體類等
*
* @param key 緩存的鍵值
* @param value 緩存的值
* @param timeout 時間
* @param timeUnit 時間顆粒度
*/
public <T> void setCacheObject(final String key, final T value, final Integer timeout, final TimeUnit timeUnit) {
redisTemplate.opsForValue().set(key, value, timeout, timeUnit);
}
/**
* 設置有效時間
*
* @param key Redis鍵
* @param timeout 超時時間
* @return true=設置成功；false=設置失敗
*/
public boolean expire(final String key, final long timeout) {
return expire(key, timeout, TimeUnit.SECONDS);
}
/**
* 設置有效時間
*
* @param key Redis鍵
* @param timeout 超時時間
* @param unit 時間單位
* @return true=設置成功；false=設置失敗
*/
public boolean expire(final String key, final long timeout, final TimeUnit unit) {
return redisTemplate.expire(key, timeout, unit);
}
/**
* 獲得緩存的基本對象。
*
* @param key 緩存鍵值
* @return 緩存鍵值對應的數據
*/
public <T> T getCacheObject(final String key) {
ValueOperations<String, T> operation = redisTemplate.opsForValue();
return operation.get(key);
}
/**
* 刪除單個對象
*
* @param key
*/
public boolean deleteObject(final String key) {
return redisTemplate.delete(key);
}
/**
* 刪除集合對象
*
* @param collection 多個對象
* @return
*/
public long deleteObject(final Collection collection) {
return redisTemplate.delete(collection);
}
/**
* 緩存List數據
*
* @param key 緩存的鍵值
* @param dataList 待緩存的List數據
* @return 緩存的對象
*/
public <T> long setCacheList(final String key, final List<T> dataList) {
Long count = redisTemplate.opsForList().rightPushAll(key, dataList);
return count == null ? 0 : count;
}
/**
* 獲得緩存的list對象
*
* @param key 緩存的鍵值
* @return 緩存鍵值對應的數據
*/
public <T> List<T> getCacheList(final String key) {
return redisTemplate.opsForList().range(key, 0, -1);
}
/**
* 緩存Set
*
* @param key 緩存鍵值
* @param dataSet 緩存的數據
* @return 緩存數據的對象
*/
public <T> BoundSetOperations<String, T> setCacheSet(final String key, final Set<T> dataSet) {
BoundSetOperations<String, T> setOperation = redisTemplate.boundSetOps(key);
Iterator<T> it = dataSet.iterator();
while (it.hasNext()) {
setOperation.add(it.next());
}
return setOperation;
}
/**
* 獲得緩存的set
*
* @param key
* @return
*/
public <T> Set<T> getCacheSet(final String key) {
return redisTemplate.opsForSet().members(key);
}
/**
* 緩存Map
*
* @param key
* @param dataMap
*/
public <T> void setCacheMap(final String key, final Map<String, T> dataMap) {
if (dataMap != null) {
redisTemplate.opsForHash().putAll(key, dataMap);
}
}
/**
* 獲得緩存的Map
*
* @param key
* @return
*/
public <T> Map<String, T> getCacheMap(final String key) {
return redisTemplate.opsForHash().entries(key);
}
/**
* 往Hash中存入數據
*
* @param key Redis鍵
* @param hKey Hash鍵
* @param value 值
*/
public <T> void setCacheMapValue(final String key, final String hKey, final T value) {
redisTemplate.opsForHash().put(key, hKey, value);
}
/**
* 獲取Hash中的數據
*
* @param key Redis鍵
* @param hKey Hash鍵
* @return Hash中的對象
*/
public <T> T getCacheMapValue(final String key, final String hKey) {
HashOperations<String, String, T> opsForHash = redisTemplate.opsForHash();
return opsForHash.get(key, hKey);
}
/**
* 獲取多個Hash中的數據
*
* @param key Redis鍵
* @param hKeys Hash鍵集合
* @return Hash對象集合
*/
public <T> List<T> getMultiCacheMapValue(final String key, final Collection<Object> hKeys) {
return redisTemplate.opsForHash().multiGet(key, hKeys);
}
/**
* 獲得緩存的基本對象列表
*
* @param pattern 字符串前綴
* @return 對象列表
*/
public Collection<String> keys(final String pattern) {
return redisTemplate.keys(pattern);
}
/**
* 判斷Key是否存在
*
* @param key
* @return
*/
public boolean hasKey(String key) {
return redisTemplate.hasKey(key);
}
/**
* 清除緩存(自定義)
*/
public void cleanCache() {
List<String> keys = new ArrayList<>();
redisTemplate.delete(keys);
}
}感謝各位的閱讀，以上就是“java集成redis緩存的過程”的內容了，經過本文的學習后，相信大家對java集成redis緩存的過程這一問題有了更深刻的體會，具體使用情況還需要大家實踐驗證。這里是億速云，小編將為大家推送更多相關知識點的文章，歡迎關注！
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