摘要
Spring Data Redis 是Spring 框架提供的用於操作Redis的方式，最近整理了下它的用法，解決了使用過程中遇到的一些難點與坑點，希望對大家有所幫助。本文涵蓋了Redis的安裝、Spring Cache結合Redis的使用、Redis連接池的使用和RedisTemplate的使用等內容。
Redis安裝
這裡提供Linux和Windows兩種安裝方式，由於Windows下的版本最高只有3.2版本，所以推薦使用Linux下的版本，目前最新穩定版本為5.0，也是本文中使用的版本。
Linux
這裡我們使用Docker環境下的安裝方式。
- 下載Redis5.0的Docker鏡像；
<code>docker pull redis:5.0/<code>
- 使用Docker命令啟動Redis容器；
<code>docker run -p 6379:6379 --name redis \\
-v /mydata/redis/data:/data \\
-d redis:5.0 redis-server --appendonly yes/<code>
Windows
想使用Windows版本的朋友可以使用以下安裝方式。
- 下載Windows版本的Redis,下載地址：github.com/MicrosoftAr…
- 下載完後解壓到指定目錄；
- 在當前地址欄輸入cmd後，執行redis的啟動命令：redis-server.exe redis.windows.conf
Spring Cache 操作Redis
Spring Cache 簡介
當Spring Boot 結合Redis來作為緩存使用時，最簡單的方式就是使用Spring Cache了，使用它我們無需知道Spring中對Redis的各種操作，僅僅通過它提供的@Cacheable 、@CachePut 、@CacheEvict 、@EnableCaching等註解就可以實現緩存功能。
常用註解
@EnableCaching
開啟緩存功能，一般放在啟動類上。
@Cacheable
使用該註解的方法當緩存存在時，會從緩存中獲取數據而不執行方法，當緩存不存在時，會執行方法並把返回結果存入緩存中。一般使用在查詢方法上，可以設置如下屬性：
- value：緩存名稱（必填），指定緩存的命名空間；
- key：用於設置在命名空間中的緩存key值，可以使用SpEL表達式定義；
- unless：條件符合則不緩存；
- condition：條件符合則緩存。
@CachePut
使用該註解的方法每次執行時都會把返回結果存入緩存中。一般使用在新增方法上，可以設置如下屬性：
- value：緩存名稱（必填），指定緩存的命名空間；
- key：用於設置在命名空間中的緩存key值，可以使用SpEL表達式定義；
- unless：條件符合則不緩存；
- condition：條件符合則緩存。
@CacheEvict
使用該註解的方法執行時會清空指定的緩存。一般使用在更新或刪除方法上，可以設置如下屬性：
- value：緩存名稱（必填），指定緩存的命名空間；
- key：用於設置在命名空間中的緩存key值，可以使用SpEL表達式定義；
- condition：條件符合則緩存。
使用步驟
- 在pom.xml中添加項目依賴：
<code>
<dependency>
<groupid>org.springframework.boot/<groupid>
<artifactid>spring-boot-starter-data-redis/<artifactid>
/<dependency>/<code>
- 修改配置文件application.yml，添加Redis的連接配置；
<code>spring:
redis:
host: 192.168.6.139 # Redis服務器地址
database: 0 # Redis數據庫索引（默認為0）
port: 6379 # Redis服務器連接端口
password: # Redis服務器連接密碼（默認為空）
timeout: 1000ms # 連接超時時間/<code>
- 在啟動類上添加@EnableCaching註解啟動緩存功能；
<code>@EnableCaching
@SpringBootApplication
public class MallTinyApplication {
public static void main(String[] args) {
SpringApplication.run(MallTinyApplication.class, args);
}
}/<code>
- 接下來在PmsBrandServiceImpl類中使用相關注解來實現緩存功能，可以發現我們獲取品牌詳情的方法中使用了@Cacheable註解，在修改和刪除品牌的方法上使用了@CacheEvict註解；
<code>/**
* PmsBrandService實現類
* Created by macro on 2019/4/19.
*/
@Service
public class PmsBrandServiceImpl implements PmsBrandService {
@Autowired
private PmsBrandMapper brandMapper;
@CacheEvict(value = RedisConfig.REDIS_KEY_DATABASE, key = "'pms:brand:'+#id")
@Override
public int update(Long id, PmsBrand brand) {
brand.setId(id);
return brandMapper.updateByPrimaryKeySelective(brand);
}
@CacheEvict(value = RedisConfig.REDIS_KEY_DATABASE, key = "'pms:brand:'+#id")
@Override
public int delete(Long id) {
return brandMapper.deleteByPrimaryKey(id);
}
@Cacheable(value = RedisConfig.REDIS_KEY_DATABASE, key = "'pms:brand:'+#id", unless = "#result==null")
@Override
public PmsBrand getItem(Long id) {
return brandMapper.selectByPrimaryKey(id);
}
}/<code>
- 我們可以調用獲取品牌詳情的接口測試下效果，此時發現Redis中存儲的數據有點像亂碼，並且沒有設置過期時間；
存儲JSON格式數據
此時我們就會想到有沒有什麼辦法讓Redis中存儲的數據變成標準的JSON格式，然後可以設置一定的過期時間，不設置過期時間容易產生很多不必要的緩存數據。
- 我們可以通過給RedisTemplate設置JSON格式的序列化器，並通過配置RedisCacheConfiguration設置超時時間來實現以上需求，此時別忘了去除啟動類上的@EnableCaching註解，具體配置類RedisConfig代碼如下；
<code>/**
* Redis配置類
* Created by macro on 2020/3/2.
*/
@EnableCaching
@Configuration
public class RedisConfig extends CachingConfigurerSupport {
/**
* redis數據庫自定義key
*/
public static final String REDIS_KEY_DATABASE="mall";
@Bean
public RedisTemplate<string> redisTemplate(RedisConnectionFactory redisConnectionFactory) {
RedisSerializer<object> serializer = redisSerializer();
RedisTemplate<string> redisTemplate = new RedisTemplate<>();
redisTemplate.setConnectionFactory(redisConnectionFactory);
redisTemplate.setKeySerializer(new StringRedisSerializer());
redisTemplate.setValueSerializer(serializer);
redisTemplate.setHashKeySerializer(new StringRedisSerializer());
redisTemplate.setHashValueSerializer(serializer);
redisTemplate.afterPropertiesSet();
return redisTemplate;
}
@Bean
public RedisSerializer<object> redisSerializer() {
//創建JSON序列化器
Jackson2JsonRedisSerializer<object> serializer = new Jackson2JsonRedisSerializer<>(Object.class);
ObjectMapper objectMapper = new ObjectMapper();
objectMapper.setVisibility(PropertyAccessor.ALL, JsonAutoDetect.Visibility.ANY);
objectMapper.enableDefaultTyping(ObjectMapper.DefaultTyping.NON_FINAL);
serializer.setObjectMapper(objectMapper);
return serializer;
}
@Bean
public RedisCacheManager redisCacheManager(RedisConnectionFactory redisConnectionFactory) {
RedisCacheWriter redisCacheWriter = RedisCacheWriter.nonLockingRedisCacheWriter(redisConnectionFactory);
//設置Redis緩存有效期為1天
RedisCacheConfiguration redisCacheConfiguration = RedisCacheConfiguration.defaultCacheConfig()
.serializeValuesWith(RedisSerializationContext.SerializationPair.fromSerializer(redisSerializer())).entryTtl(Duration.ofDays(1));
return new RedisCacheManager(redisCacheWriter, redisCacheConfiguration);
}
}/<object>/<object>/<string>/<object>/<string>/<code>
- 此時我們再次調用獲取商品詳情的接口進行測試，會發現Redis中已經緩存了標準的JSON格式數據，並且超時時間被設置為了1天。
使用Redis連接池
SpringBoot 1.5.x版本Redis客戶端默認是Jedis實現的，SpringBoot 2.x版本中默認客戶端是用Lettuce實現的，我們先來了解下Jedis和Lettuce客戶端。
Jedis vs Lettuce
Jedis在實現上是直連Redis服務，多線程環境下非線程安全，除非使用連接池，為每個 RedisConnection 實例增加物理連接。
Lettuce是一種可伸縮，線程安全，完全非阻塞的Redis客戶端，多個線程可以共享一個RedisConnection，它利用Netty NIO框架來高效地管理多個連接，從而提供了異步和同步數據訪問方式，用於構建非阻塞的反應性應用程序。
使用步驟
- 修改application.yml添加Lettuce連接池配置，用於配置線程數量和阻塞等待時間；
<code>spring:
redis:
lettuce:
pool:
max-active: 8 # 連接池最大連接數
max-idle: 8 # 連接池最大空閒連接數
min-idle: 0 # 連接池最小空閒連接數
max-wait: -1ms # 連接池最大阻塞等待時間，負值表示沒有限制/<code>
- 由於SpringBoot 2.x中默認並沒有使用Redis連接池，所以需要在pom.xml中添加commons-pool2的依賴；
<code><dependency>
<groupid>org.apache.commons/<groupid>
<artifactid>commons-pool2/<artifactid>
/<dependency>/<code>
- 如果你沒添加以上依賴的話，啟動應用的時候就會產生如下錯誤；
<code>Caused by: java.lang.NoClassDefFoundError: org/apache/commons/pool2/impl/GenericObjectPoolConfig
\tat org.springframework.data.redis.connection.lettuce.LettucePoolingClientConfiguration$LettucePoolingClientConfigurationBuilder.<init>(LettucePoolingClientConfiguration.java:84) ~[spring-data-redis-2.1.5.RELEASE.jar:2.1.5.RELEASE]
\tat org.springframework.data.redis.connection.lettuce.LettucePoolingClientConfiguration.builder(LettucePoolingClientConfiguration.java:48) ~[spring-data-redis-2.1.5.RELEASE.jar:2.1.5.RELEASE]
\tat org.springframework.boot.autoconfigure.data.redis.LettuceConnectionConfiguration$PoolBuilderFactory.createBuilder(LettuceConnectionConfiguration.java:149) ~[spring-boot-autoconfigure-2.1.3.RELEASE.jar:2.1.3.RELEASE]
\tat org.springframework.boot.autoconfigure.data.redis.LettuceConnectionConfiguration.createBuilder(LettuceConnectionConfiguration.java:107) ~[spring-boot-autoconfigure-2.1.3.RELEASE.jar:2.1.3.RELEASE]
\tat org.springframework.boot.autoconfigure.data.redis.LettuceConnectionConfiguration.getLettuceClientConfiguration(LettuceConnectionConfiguration.java:93) ~[spring-boot-autoconfigure-2.1.3.RELEASE.jar:2.1.3.RELEASE]
\tat org.springframework.boot.autoconfigure.data.redis.LettuceConnectionConfiguration.redisConnectionFactory(LettuceConnectionConfiguration.java:74) ~[spring-boot-autoconfigure-2.1.3.RELEASE.jar:2.1.3.RELEASE]
\tat org.springframework.boot.autoconfigure.data.redis.LettuceConnectionConfiguration$$EnhancerBySpringCGLIB$$5caa7e47.CGLIB$redisConnectionFactory$0(<generated>) ~[spring-boot-autoconfigure-2.1.3.RELEASE.jar:2.1.3.RELEASE]
\tat org.springframework.boot.autoconfigure.data.redis.LettuceConnectionConfiguration$$EnhancerBySpringCGLIB$$5caa7e47$$FastClassBySpringCGLIB$$b8ae2813.invoke(<generated>) ~[spring-boot-autoconfigure-2.1.3.RELEASE.jar:2.1.3.RELEASE]
\tat org.springframework.cglib.proxy.MethodProxy.invokeSuper(MethodProxy.java:244) ~[spring-core-5.1.5.RELEASE.jar:5.1.5.RELEASE]
\tat org.springframework.context.annotation.ConfigurationClassEnhancer$BeanMethodInterceptor.intercept(ConfigurationClassEnhancer.java:363) ~[spring-context-5.1.5.RELEASE.jar:5.1.5.RELEASE]
\tat org.springframework.boot.autoconfigure.data.redis.LettuceConnectionConfiguration$$EnhancerBySpringCGLIB$$5caa7e47.redisConnectionFactory(<generated>) ~[spring-boot-autoconfigure-2.1.3.RELEASE.jar:2.1.3.RELEASE]
\tat sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke0(Native Method) ~[na:1.8.0_91]
\tat sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke(NativeMethodAccessorImpl.java:62) ~[na:1.8.0_91]
\tat sun.reflect.DelegatingMethodAccessorImpl.invoke(DelegatingMethodAccessorImpl.java:43) ~[na:1.8.0_91]
\tat java.lang.reflect.Method.invoke(Method.java:498) ~[na:1.8.0_91]
\tat org.springframework.beans.factory.support.SimpleInstantiationStrategy.instantiate(SimpleInstantiationStrategy.java:154) ~[spring-beans-5.1.5.RELEASE.jar:5.1.5.RELEASE]
\t... 111 common frames omitted/<generated>/<generated>/<generated>/<init>/<code>
自由操作Redis
Spring Cache 給我們提供了操作Redis緩存的便捷方法，但是也有很多侷限性。比如說我們想單獨設置一個緩存值的有效期怎麼辦？我們並不想緩存方法的返回值，我們想緩存方法中產生的中間值怎麼辦？此時我們就需要用到RedisTemplate這個類了，接下來我們來講下如何通過RedisTemplate來自由操作Redis中的緩存。
RedisService
定義Redis操作業務類，在Redis中有幾種數據結構，比如普通結構（對象），Hash結構、Set結構、List結構，該接口中定義了大多數常用操作方法。
<code>/**
* redis操作Service
* Created by macro on 2020/3/3.
*/
public interface RedisService {
/**
* 保存屬性
*/
void set(String key, Object value, long time);
/**
* 保存屬性
*/
void set(String key, Object value);
/**
* 獲取屬性
*/
Object get(String key);
/**
* 刪除屬性
*/
Boolean del(String key);
/**
* 批量刪除屬性
*/
Long del(List<string> keys);
/**
* 設置過期時間
*/
Boolean expire(String key, long time);
/**
* 獲取過期時間
*/
Long getExpire(String key);
/**
* 判斷是否有該屬性
*/
Boolean hasKey(String key);
/**
* 按delta遞增
*/
Long incr(String key, long delta);
/**
* 按delta遞減
*/
Long decr(String key, long delta);
/**
* 獲取Hash結構中的屬性
*/
Object hGet(String key, String hashKey);
/**
* 向Hash結構中放入一個屬性
*/
Boolean hSet(String key, String hashKey, Object value, long time);
/**
* 向Hash結構中放入一個屬性
*/
void hSet(String key, String hashKey, Object value);
/**
* 直接獲取整個Hash結構
*/
Map<object> hGetAll(String key);
/**
* 直接設置整個Hash結構
*/
Boolean hSetAll(String key, Map<string> map, long time);
/**
* 直接設置整個Hash結構
*/
void hSetAll(String key, Map<string> map);
/**
* 刪除Hash結構中的屬性
*/
void hDel(String key, Object... hashKey);
/**
* 判斷Hash結構中是否有該屬性
*/
Boolean hHasKey(String key, String hashKey);
/**
* Hash結構中屬性遞增
*/
Long hIncr(String key, String hashKey, Long delta);
/**
* Hash結構中屬性遞減
*/
Long hDecr(String key, String hashKey, Long delta);
/**
* 獲取Set結構
*/
Set<object> sMembers(String key);
/**
* 向Set結構中添加屬性
*/
Long sAdd(String key, Object... values);
/**
* 向Set結構中添加屬性
*/
Long sAdd(String key, long time, Object... values);
/**
* 是否為Set中的屬性
*/
Boolean sIsMember(String key, Object value);
/**
* 獲取Set結構的長度
*/
Long sSize(String key);
/**
* 刪除Set結構中的屬性
*/
Long sRemove(String key, Object... values);
/**
* 獲取List結構中的屬性
*/
List<object> lRange(String key, long start, long end);
/**
* 獲取List結構的長度
*/
Long lSize(String key);
/**
* 根據索引獲取List中的屬性
*/
Object lIndex(String key, long index);
/**
* 向List結構中添加屬性
*/
Long lPush(String key, Object value);
/**
* 向List結構中添加屬性
*/
Long lPush(String key, Object value, long time);
/**
* 向List結構中批量添加屬性
*/
Long lPushAll(String key, Object... values);
/**
* 向List結構中批量添加屬性
*/
Long lPushAll(String key, Long time, Object... values);
/**
* 從List結構中移除屬性
*/
Long lRemove(String key, long count, Object value);
}/<object>/<object>/<string>/<string>/<object>/<string>/<code>
RedisServiceImpl
RedisService的實現類，使用RedisTemplate來自由操作Redis中的緩存數據。
<code>/**
* redis操作實現類
* Created by macro on 2020/3/3.
*/
@Service
public class RedisServiceImpl implements RedisService {
@Autowired
private RedisTemplate<string> redisTemplate;
@Override
public void set(String key, Object value, long time) {
redisTemplate.opsForValue().set(key, value, time, TimeUnit.SECONDS);
}
@Override
public void set(String key, Object value) {
redisTemplate.opsForValue().set(key, value);
}
@Override
public Object get(String key) {
return redisTemplate.opsForValue().get(key);
}
@Override
public Boolean del(String key) {
return redisTemplate.delete(key);
}
@Override
public Long del(List<string> keys) {
return redisTemplate.delete(keys);
}
@Override
public Boolean expire(String key, long time) {
return redisTemplate.expire(key, time, TimeUnit.SECONDS);
}
@Override
public Long getExpire(String key) {
return redisTemplate.getExpire(key, TimeUnit.SECONDS);
}
@Override
public Boolean hasKey(String key) {
return redisTemplate.hasKey(key);
}
@Override
public Long incr(String key, long delta) {
return redisTemplate.opsForValue().increment(key, delta);
}
@Override
public Long decr(String key, long delta) {
return redisTemplate.opsForValue().increment(key, -delta);
}
@Override
public Object hGet(String key, String hashKey) {
return redisTemplate.opsForHash().get(key, hashKey);
}
@Override
public Boolean hSet(String key, String hashKey, Object value, long time) {
redisTemplate.opsForHash().put(key, hashKey, value);
return expire(key, time);
}
@Override
public void hSet(String key, String hashKey, Object value) {
redisTemplate.opsForHash().put(key, hashKey, value);
}
@Override
public Map<object> hGetAll(String key) {
return redisTemplate.opsForHash().entries(key);
}
@Override
public Boolean hSetAll(String key, Map<string> map, long time) {
redisTemplate.opsForHash().putAll(key, map);
return expire(key, time);
}
@Override
public void hSetAll(String key, Map<string> map) {
redisTemplate.opsForHash().putAll(key, map);
}
@Override
public void hDel(String key, Object... hashKey) {
redisTemplate.opsForHash().delete(key, hashKey);
}
@Override
public Boolean hHasKey(String key, String hashKey) {
return redisTemplate.opsForHash().hasKey(key, hashKey);
}
@Override
public Long hIncr(String key, String hashKey, Long delta) {
return redisTemplate.opsForHash().increment(key, hashKey, delta);
}
@Override
public Long hDecr(String key, String hashKey, Long delta) {
return redisTemplate.opsForHash().increment(key, hashKey, -delta);
}
@Override
public Set<object> sMembers(String key) {
return redisTemplate.opsForSet().members(key);
}
@Override
public Long sAdd(String key, Object... values) {
return redisTemplate.opsForSet().add(key, values);
}
@Override
public Long sAdd(String key, long time, Object... values) {
Long count = redisTemplate.opsForSet().add(key, values);
expire(key, time);
return count;
}
@Override
public Boolean sIsMember(String key, Object value) {
return redisTemplate.opsForSet().isMember(key, value);
}
@Override
public Long sSize(String key) {
return redisTemplate.opsForSet().size(key);
}
@Override
public Long sRemove(String key, Object... values) {
return redisTemplate.opsForSet().remove(key, values);
}
@Override
public List<object> lRange(String key, long start, long end) {
return redisTemplate.opsForList().range(key, start, end);
}
@Override
public Long lSize(String key) {
return redisTemplate.opsForList().size(key);
}
@Override
public Object lIndex(String key, long index) {
return redisTemplate.opsForList().index(key, index);
}
@Override
public Long lPush(String key, Object value) {
return redisTemplate.opsForList().rightPush(key, value);
}
@Override
public Long lPush(String key, Object value, long time) {
Long index = redisTemplate.opsForList().rightPush(key, value);
expire(key, time);
return index;
}
@Override
public Long lPushAll(String key, Object... values) {
return redisTemplate.opsForList().rightPushAll(key, values);
}
@Override
public Long lPushAll(String key, Long time, Object... values) {
Long count = redisTemplate.opsForList().rightPushAll(key, values);
expire(key, time);
return count;
}
@Override
public Long lRemove(String key, long count, Object value) {
return redisTemplate.opsForList().remove(key, count, value);
}
}/<object>/<object>/<string>/<string>/<object>/<string>/<string>/<code>
RedisController
測試RedisService中緩存操作的Controller，大家可以調用測試下。
<code>/**
* Redis測試Controller
* Created by macro on 2020/3/3.
*/
@Api(tags = "RedisController", description = "Redis測試")
@Controller
@RequestMapping("/redis")
public class RedisController {
@Autowired
private RedisService redisService;
@Autowired
private PmsBrandService brandService;
@ApiOperation("測試簡單緩存")
@RequestMapping(value = "/simpleTest", method = RequestMethod.GET)
@ResponseBody
public CommonResult<pmsbrand> simpleTest() {
List<pmsbrand> brandList = brandService.list(1, 5);
PmsBrand brand = brandList.get(0);
String key = "redis:simple:" + brand.getId();
redisService.set(key, brand);
PmsBrand cacheBrand = (PmsBrand) redisService.get(key);
return CommonResult.success(cacheBrand);
}
@ApiOperation("測試Hash結構的緩存")
@RequestMapping(value = "/hashTest", method = RequestMethod.GET)
@ResponseBody
public CommonResult<pmsbrand> hashTest() {
List<pmsbrand> brandList = brandService.list(1, 5);
PmsBrand brand = brandList.get(0);
String key = "redis:hash:" + brand.getId();
Map<string> value = BeanUtil.beanToMap(brand);
redisService.hSetAll(key, value);
Map<object> cacheValue = redisService.hGetAll(key);
PmsBrand cacheBrand = BeanUtil.mapToBean(cacheValue, PmsBrand.class, true);
return CommonResult.success(cacheBrand);
}
@ApiOperation("測試Set結構的緩存")
@RequestMapping(value = "/setTest", method = RequestMethod.GET)
@ResponseBody
public CommonResult> setTest() { /<object>/<string>/<pmsbrand>/<pmsbrand>/<pmsbrand>/<pmsbrand>/<code>
List<pmsbrand> brandList = brandService.list(1, 5);
String key = "redis:set:all";
redisService.sAdd(key, (Object[]) ArrayUtil.toArray(brandList, PmsBrand.class));
redisService.sRemove(key, brandList.get(0));
Set<object> cachedBrandList = redisService.sMembers(key);
return CommonResult.success(cachedBrandList);
}
@ApiOperation("測試List結構的緩存")
@RequestMapping(value = "/listTest", method = RequestMethod.GET)
@ResponseBody
public CommonResult<list>> listTest() {
List<pmsbrand> brandList = brandService.list(1, 5);
String key = "redis:list:all";
redisService.lPushAll(key, (Object[]) ArrayUtil.toArray(brandList, PmsBrand.class));
redisService.lRemove(key, 1, brandList.get(0));
List<object> cachedBrandList = redisService.lRange(key, 0, 3);
return CommonResult.success(cachedBrandList);
}
}/<object>/<pmsbrand>/<list>/<object>/<pmsbrand>
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