应用场景

我们希望通过缓存来减少对关系型数据库的查询次数,减轻数据库压力。在执行DAO类的select***(), query***()方法时,先从Redis中查询有没有缓存数据,如果有则直接从Redis拿到结果,如果没有再向数据库发起查询请求取数据。

序列化问题

要把domain object做为key-value对保存在redis中,就必须要解决对象的序列化问题。Spring Data Redis给我们提供了一些现成的方案:

  • 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。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。

如果用方案一,就必须付出缓存多占用4倍内存的代价,实在承受不起。如果用方案二,则必须给每一种domain对象都配置一个Serializer,即如果我的应用里有100种domain对象,那就必须在spring配置文件中配置100个Jackson2JsonRedisSerializer,这显然是不现实的。

通过google, 发现spring data redis项目中有一个#145 pull request, 而这个提交请求的内容正是解决Jackson必须提供类型信息的问题。然而不幸的是这个请求还没有被merge。但我们可以把代码copy一下放到自己的项目中:

/**

* @author Christoph Strobl

* @since 1.6

*/

public class GenericJackson2JsonRedisSerializer implements RedisSerializer<Object> {

private final ObjectMapper mapper;

/**

* Creates {@link GenericJackson2JsonRedisSerializer} and configures {@link ObjectMapper} for default typing.

*/

public GenericJackson2JsonRedisSerializer() {

this((String) null);

}

/**

* Creates {@link GenericJackson2JsonRedisSerializer} and configures {@link ObjectMapper} for default typing using the

* given {@literal name}. In case of an {@literal empty} or {@literal null} String the default

* {@link JsonTypeInfo.Id#CLASS} will be used.

*

* @param classPropertyTypeName Name of the JSON property holding type information. Can be {@literal null}.

*/
public GenericJackson2JsonRedisSerializer(String classPropertyTypeName) {

this(new ObjectMapper());

if (StringUtils.hasText(classPropertyTypeName)) {

mapper.enableDefaultTypingAsProperty(DefaultTyping.NON_FINAL, classPropertyTypeName);

} else {

mapper.enableDefaultTyping(DefaultTyping.NON_FINAL, As.PROPERTY);

}

}

/**

* Setting a custom-configured {@link ObjectMapper} is one way to take further control of the JSON serialization

* process. For example, an extended {@link SerializerFactory} can be configured that provides custom serializers for

* specific types.

*

* @param mapper must not be {@literal null}.

*/

public GenericJackson2JsonRedisSerializer(ObjectMapper mapper) {

Assert.notNull(mapper, "ObjectMapper must not be null!");

this.mapper = mapper;

}

/*

* (non-Javadoc)

* @see org.springframework.data.redis.serializer.RedisSerializer#serialize(java.lang.Object)

*/

@Override

public byte[] serialize(Object source) throws SerializationException {

if (source == null) {

return SerializationUtils.EMPTY_ARRAY;

}

try {

return mapper.writeValueAsBytes(source);

} catch (JsonProcessingException e) {

throw new SerializationException("Could not write JSON: " + e.getMessage(), e);

}

}
/*

* (non-Javadoc)

* @see org.springframework.data.redis.serializer.RedisSerializer#deserialize(byte[])

*/

@Override

public Object deserialize(byte[] source) throws SerializationException {

return deserialize(source, Object.class);

}

/**

* @param source can be {@literal null}.

* @param type must not be {@literal null}.

* @return {@literal null} for empty source.

* @throws SerializationException
*/

public <T> T deserialize(byte[] source, Class<T> type) throws SerializationException {

Assert.notNull(type,

"Deserialization type must not be null! Pleaes provide Object.class to make use of Jackson2 default typing.");

if (SerializationUtils.isEmpty(source)) {

return null;

}

try {

return mapper.readValue(source, type);

} catch (Exception ex) {

throw new SerializationException("Could not read JSON: " + ex.getMessage(), ex);

}

}

}

然后在配置文件中使用这个GenericJackson2JsonRedisSerializer:

<bean id="jacksonSerializer" class="com.fh.taolijie.component.GenericJackson2JsonRedisSerializer">

</bean>

重新构建部署,我们发现这个serializer可以同时支持多种不同类型的domain对象,问题解决。

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