springboot2.1.7-整合redis
在springboot1.x
系列中,其中使用的是jedis
,但是到了springboot2.x
其中使用的是Lettuce
。 此处springboot2.x
,所以使用的是Lettuce
。
关于jedis
跟lettuce
的区别:
- Lettuce 和 Jedis 的定位都是Redis的client,所以他们当然可以直接连接redis server。
- Jedis在实现上是直接连接的redis server,如果在多线程环境下是非线程安全的,这个时候只有使用连接池,为每个Jedis实例增加物理连接
- Lettuce的连接是基于Netty的,连接实例(StatefulRedisConnection)可以在多个线程间并发访问,应为StatefulRedisConnection是线程安全的,所以一个连接实例(StatefulRedisConnection)就可以满足多线程环境下的并发访问,当然这个也是可伸缩的设计,一个连接实例不够的情况也可以按需增加连接实例。
- Maven的依赖
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
</dependency> <dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
</dependency> <dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
<scope>test</scope>
</dependency> <!-- redis依赖commons-pool 这个依赖一定要添加 -->
<dependency>
<groupId>org.apache.commons</groupId>
<artifactId>commons-pool2</artifactId>
</dependency>yml中redis的配置
spring:
redis:
database: 0
host: 127.0.0.1
port: 6379
password:
timeout: 10000
lettuce:
pool:
max-active: 8 #连接池的最大数据库连接数。
max-idle: 300 #最大空闲数
max-wait: 5000 #最大建立连接等待时间。如果超过此时间将接到异常
min-idle: 0 # 连接池中的最小空闲连接好了以上配置搞定了,接着就来写配置类,主要是自定义redis操作的序列化;文中使用string序列化,若用对象的方式则会出现包名限定,将对象转化为jsonstring,然后反序列化得到对象即可;
ps:序列化和反序列化一定用要同一种数据类型,否则报错;还有转换异常等:转换异常也可能是包名限定;具体情况视异常而定;
- redisconfig
@Configuration
public class RedisConfigurations { private static final Logger lg = LoggerFactory.getLogger(RedisConfigurations.class); //lettuce客户端连接工厂
@Resource
private LettuceConnectionFactory lettuceConnectionFactory; /**
* 设置RedisTemplate的序列化方式
*/
public void setSerializer(RedisTemplate<String, Object> template) { StringRedisSerializer stringRedisSerializer = new StringRedisSerializer(); // key采用String的序列化方式
template.setKeySerializer(stringRedisSerializer); // value序列化方式采用jackson
template.setValueSerializer(stringRedisSerializer); // hash的key也采用String的序列化方式
template.setHashKeySerializer(stringRedisSerializer); // hash的value序列化方式采用jackson
template.setHashValueSerializer(stringRedisSerializer); template.afterPropertiesSet();
} /**
* 配置redisTemplate 注入方式使用@Resource(name="") 方式注入
*/
@SuppressWarnings({ "rawtypes", "unchecked" })
@Bean
public RedisUtil defaultRedisTemplate() {
RedisTemplate <String,Object> template = new RedisTemplate<String,Object>();
template.setConnectionFactory(lettuceConnectionFactory);
setSerializer(template);
template.afterPropertiesSet();
return new RedisUtil(template);
}RedisUtil工具类:
import java.util.List;
import java.util.Map;
import java.util.Set;
import java.util.concurrent.TimeUnit; import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
import org.springframework.util.CollectionUtils; public class RedisUtil { private RedisTemplate<String, Object> redisTemplate; public void setRedisTemplate(RedisTemplate<String, Object> redisTemplate) {
this.redisTemplate = redisTemplate;
}
//=============================common============================
/**
* 指定缓存失效时间
* @param key 键
* @param time 时间(秒)
* @return
*/
public 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 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 boolean hasKey(String key){
try {
return redisTemplate.hasKey(key);
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
return false;
}
} /**
* 删除缓存
* @param key 可以传一个值 或多个
*/
@SuppressWarnings("unchecked")
public void del(String ... key){
if(key!=null&&key.length>0){
if(key.length==1){
redisTemplate.delete(key[0]);
}else{
redisTemplate.delete(CollectionUtils.arrayToList(key));
}
}
} //============================String=============================
/**
* 普通缓存获取
* @param key 键
* @return 值
*/
public 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 boolean set(String key,Object value) {
try {
redisTemplate.opsForValue().set(key, value);
return true;
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
return false;
} } /**
* 普通缓存放入并设置时间
* @param key 键
* @param value 值
* @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 boolean set(String key,Object value,long time){
try {
if(time>0){
redisTemplate.opsForValue().set(key, value, time, TimeUnit.SECONDS);
}else{
set(key, value);
}
return true;
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
return false;
}
} /**
* 递增
* @param key 键
* @param by 要增加几(大于0)
* @return
*/
public 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 key 键
* @param by 要减少几(小于0)
* @return
*/
public long decr(String key, long delta){
if(delta<0){
throw new RuntimeException("递减因子必须大于0");
}
return redisTemplate.opsForValue().increment(key, -delta);
} //================================Map=================================
/**
* HashGet
* @param key 键 不能为null
* @param item 项 不能为null
* @return 值
*/
public Object hget(String key,String item){
return redisTemplate.opsForHash().get(key, item);
} /**
* 获取hashKey对应的所有键值
* @param key 键
* @return 对应的多个键值
*/
public Map<Object,Object> hmget(String key){
return redisTemplate.opsForHash().entries(key);
} /**
* HashSet
* @param key 键
* @param map 对应多个键值
* @return true 成功 false 失败
*/
public boolean hmset(String key, Map<String,Object> map){
try {
redisTemplate.opsForHash().putAll(key, map);
return true;
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
return false;
}
} /**
* HashSet 并设置时间
* @param key 键
* @param map 对应多个键值
* @param time 时间(秒)
* @return true成功 false失败
*/
public boolean hmset(String key, Map<String,Object> map, long time){
try {
redisTemplate.opsForHash().putAll(key, map);
if(time>0){
expire(key, time);
}
return true;
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
return false;
}
} /**
* 向一张hash表中放入数据,如果不存在将创建
* @param key 键
* @param item 项
* @param value 值
* @return true 成功 false失败
*/
public boolean hset(String key,String item,Object value) {
try {
redisTemplate.opsForHash().put(key, item, value);
return true;
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
return false;
}
} /**
* 向一张hash表中放入数据,如果不存在将创建
* @param key 键
* @param item 项
* @param value 值
* @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
* @return true 成功 false失败
*/
public boolean hset(String key,String item,Object value,long time) {
try {
redisTemplate.opsForHash().put(key, item, value);
if(time>0){
expire(key, time);
}
return true;
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
return false;
}
} /**
* 删除hash表中的值
* @param key 键 不能为null
* @param item 项 可以使多个 不能为null
*/
public void hdel(String key, Object... item){
redisTemplate.opsForHash().delete(key,item);
} /**
* 判断hash表中是否有该项的值
* @param key 键 不能为null
* @param item 项 不能为null
* @return true 存在 false不存在
*/
public 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 key 键
* @param item 项
* @param by 要增加几(大于0)
* @return
*/
public double hincr(String key, String item,double by){
return redisTemplate.opsForHash().increment(key, item, by);
} /**
* hash递减
* @param key 键
* @param item 项
* @param by 要减少记(小于0)
* @return
*/
public double hdecr(String key, String item,double by){
return redisTemplate.opsForHash().increment(key, item,-by);
} //============================set=============================
/**
* 根据key获取Set中的所有值
* @param key 键
* @return
*/
public Set<Object> sGet(String key){
try {
return redisTemplate.opsForSet().members(key);
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
return null;
}
} /**
* 根据value从一个set中查询,是否存在
* @param key 键
* @param value 值
* @return true 存在 false不存在
*/
public boolean sHasKey(String key,Object value){
try {
return redisTemplate.opsForSet().isMember(key, value);
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
return false;
}
} /**
* 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 long sSet(String key, Object...values) {
try {
return redisTemplate.opsForSet().add(key, values);
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
return 0;
}
} /**
* 将set数据放入缓存
* @param key 键
* @param time 时间(秒)
* @param values 值 可以是多个
* @return 成功个数
*/
public long sSetAndTime(String key,long time,Object...values) {
try {
Long count = redisTemplate.opsForSet().add(key, values);
if(time>0) expire(key, time);
return count;
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
return 0;
}
} /**
* 获取set缓存的长度
* @param key 键
* @return
*/
public long sGetSetSize(String key){
try {
return redisTemplate.opsForSet().size(key);
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
return 0;
}
} /**
* 移除值为value的
* @param key 键
* @param values 值 可以是多个
* @return 移除的个数
*/
public long setRemove(String key, Object ...values) {
try {
Long count = redisTemplate.opsForSet().remove(key, values);
return count;
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
return 0;
}
}
//===============================list================================= /**
* 获取list缓存的内容
* @param key 键
* @param start 开始
* @param end 结束 0 到 -1代表所有值
* @return
*/
public List<Object> lGet(String key,long start, long end){
try {
return redisTemplate.opsForList().range(key, start, end);
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
return null;
}
} /**
* 获取list缓存的长度
* @param key 键
* @return
*/
public long lGetListSize(String key){
try {
return redisTemplate.opsForList().size(key);
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
return 0;
}
} /**
* 通过索引 获取list中的值
* @param key 键
* @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
*/
public Object lGetIndex(String key,long index){
try {
return redisTemplate.opsForList().index(key, index);
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
return null;
}
} /**
* 将list放入缓存
* @param key 键
* @param value 值
* @param time 时间(秒)
* @return
*/
public boolean lSet(String key, Object value) {
try {
redisTemplate.opsForList().rightPush(key, value);
return true;
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
return false;
}
} /**
* 将list放入缓存
* @param key 键
* @param value 值
* @param time 时间(秒)
* @return
*/
public boolean lSet(String key, Object value, long time) {
try {
redisTemplate.opsForList().rightPush(key, value);
if (time > 0) expire(key, time);
return true;
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
return false;
}
} /**
* 将list放入缓存
* @param key 键
* @param value 值
* @param time 时间(秒)
* @return
*/
public boolean lSet(String key, List<Object> value) {
try {
redisTemplate.opsForList().rightPushAll(key, value);
return true;
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
return false;
}
} /**
* 将list放入缓存
* @param key 键
* @param value 值
* @param time 时间(秒)
* @return
*/
public boolean lSet(String key, List<Object> value, long time) {
try {
redisTemplate.opsForList().rightPushAll(key, value);
if (time > 0) expire(key, time);
return true;
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
return false;
}
} /**
* 根据索引修改list中的某条数据
* @param key 键
* @param index 索引
* @param value 值
* @return
*/
public boolean lUpdateIndex(String key, long index,Object value) {
try {
redisTemplate.opsForList().set(key, index, value);
return true;
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
return false;
}
} /**
* 移除N个值为value
* @param key 键
* @param count 移除多少个
* @param value 值
* @return 移除的个数
*/
public long lRemove(String key,long count,Object value) {
try {
Long remove = redisTemplate.opsForList().remove(key, count, value);
return remove;
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
return 0;
}
}
}以上就搞定了,现在进行测试;
@RestController
@RequestMapping("/redisController")
public class RedisController { @Autowired
DeptMapper deptmapper; @Resource
RedisUtil<Dept> redisUtil; @GetMapping("set")
public Msg setKey(Integer deptno) { // redisUtil.set(key, deptno); Dept dept= deptmapper.selectDepAndEmp(deptno); redisUtil.set("dept", dept); dept =redisUtil.get("dept", Dept.class); return ResultUtil.success(dept);
}
}最后来访问以下数据,校验是否成功有效
springboot2.1.7-整合redis的更多相关文章
- springboot2.x版本整合redis(单机/集群)(使用lettuce)
在springboot1.x系列中,其中使用的是jedis,但是到了springboot2.x其中使用的是Lettuce. 此处springboot2.x,所以使用的是Lettuce.关于jedis跟 ...
- springboot2.2.2企业级项目整合redis与redis 工具类大全
1.springboot2.2.2整合redis教程很多,为此编写了比较完整的redis工具类,符合企业级开发使用的工具类 2.springboot与redis maven相关的依赖 <depe ...
- (六)SpringBoot2.0基础篇- Redis整合(JedisCluster集群连接)
一.环境 Redis:4.0.9 SpringBoot:2.0.1 Redis安装:Linux(Redhat)安装Redis 二.SpringBoot整合Redis 1.项目基本搭建: 我们基于(五) ...
- SpringBoot2.x整合Redis实战 4节课
1.分布式缓存Redis介绍 简介:讲解为什么要用缓存和介绍什么是Redis,新手练习工具 1.redis官网 https://redis.io/download 2.新手 ...
- 小D课堂 - 零基础入门SpringBoot2.X到实战_第9节 SpringBoot2.x整合Redis实战_39、SpringBoot2.x整合redis实战讲解
笔记 3.SpringBoot2.x整合redis实战讲解 简介:使用springboot-starter整合reids实战 1.官网:https://docs.spring.io/spring-bo ...
- Springboot2.0整合Redis(注解开发)
一. pom.xm文件引入对应jar包 <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <a ...
- SpringBoot2.0整合Redis
Spring Boot2.0在2018年3月份正式发布,相比1.0还是有比较多的改动,例如SpringBoot 自2.0起支持jdk1.8及以上的版本.第三方类库升级.响应式 Spring 编程支持等 ...
- Springboot2.x整合Redis(一)
备注: springboto整合redis依赖于spring-boot-starter-data-redis这个jar 一,项目环境和依赖 1.POM.xml配置 <parent> < ...
- 【SpringBoot】Springboot2.x整合Redis(一)
备注: springboto整合redis依赖于spring-boot-starter-data-redis这个jar 一,项目环境和依赖 1.POM.xml配置 <parent> < ...
- 【SpringBoot】整合Redis实战
========================9.SpringBoot2.x整合Redis实战 ================================ 1.分布式缓存Redis介绍 简介: ...
随机推荐
- Exchange2010---反垃圾邮件配置
Exchange2010---反垃圾邮件配置 Exchange2010---反垃圾邮件配置 本文以Exchange Server 2010作为反垃圾邮件配置实例为例. 其实,在微软发布的Exc ...
- 【计算机视觉】UCLA开源图像检测器
UCLA (加州大学洛杉矶分校)发布了一个强大的图像检测软件的源码 ,该软件可以非常高速的检测每个图像的细节,例如可用于检测指纹和虹膜,或者用于自动驾驶.通过识别物体的边界进行提取.首先确定一个物体的 ...
- 零零散散的python笔记 2
python2和python3的兼容性方面 工具 2to3 python3中自带的工具,可以检查python2升级到python3的diff: 2to3 x.py 2to3 -w x.py # ...
- js放到head中失效的原因与解决方法
1.今天写js碰到一个奇怪的问题,写好的js放到body里面执行,但是放到head中没有任何效果,为什么导致这种原因呢? 看失效代码: ? 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 ...
- linux系统目录权限实践及结论
总结测试结论:Linux目录的读.写.执行权限说明:
- linux 静态库 ar命令用法
当我们的程序中有经常使用的模块,而且这种模块在其他程序中也会用到,这时按照软件重用的思想,我们应该将它们生成库,使得以后编程可以减少开发代码量.这里介绍命令ar,用来对库操作. 1.ar基本用法 ar ...
- 【3.3】mysql中的Federated存储引擎,远程表,相当于sql server的linked server
MySQL中针对不同的功能需求提供了不同的存储引擎.所谓的存储引擎也就是MySQL下特定接口的具体实现. FEDERATED是其中一个专门针对远程数据库的实现.一般情况下在本地数据库中建表会在数据库目 ...
- linux:date 计算一组命令所花费的执行时间
date 命令可以用于计算一组命令所花费的执行时间 可以以不同的格式来读取.设置日期. (1) 读取日期: $ date Thu May 20 23:09:04 IST 2010 (2) 打印纪元时: ...
- SQL Server 数据备份存储过程
原文:SQL Server 数据备份存储过程 今天开园,分享一下我一直在使用的数据备份存储过程,欢迎转载!!! ? 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 ...
- Vue--理解非prop特性
所谓非 prop 特性,就是指它可以直接传入组件,而不需要定义相应的 prop. 尽管为组件定义明确的 prop 是推荐的传参方式,组件的作者却并不总能预见到组件被使用的场景.所以,组件可以接收任意传 ...