资讯

历史

科技

环境与自然

成长

游戏

财经

文学与艺术

美食

健康

家居

文化

情感

汽车

三农

军事

旅行

运动

教育

生活

星座命理

Spring Boot集成Redis：配置、序列化与持久化

创作时间:

作者:

@小白创作中心

Spring Boot集成Redis：配置、序列化与持久化

引用

CSDN

https://blog.csdn.net/FL0905/article/details/143857183

本文将详细介绍如何在Spring Boot项目中集成Redis，包括配置、序列化和持久化等关键步骤。通过本文，你将掌握Redis的基本概念、常用数据类型及其在Spring Boot中的应用，以及如何进行性能优化和确保数据一致性。

一、简介

什么是Redis

Redis是一个开源的、基于内存的高性能键值对存储数据库，支持多种数据结构如字符串、哈希、列表、集合等。它以其卓越的性能、高可用性和持久性而广受欢迎。

为什么要使用Redis

Redis的使用可以解决以下问题：

低延迟读写：提升用户体验。
支撑海量数据和流量：适用于大数据和高流量的应用。
大规模集群管理：简化分布式应用的部署和管理。
成本考量：降低硬件、软件和人力成本。

二、常用Redis类型及操作

1. String类型

介绍：最基本的数据存储类型，用于存储单个数据。
基本操作：
添加/修改数据：
```
set key value
```
获取数据：
```
get key
```
删除：
```
del key
```

2. Hash类型

介绍：存储键值对集合，适用于存储对象。
基本操作：
添加/修改数据：
```
hset key field value
```
获取数据：
```
hget key field
```
删除数据：
```
hdel key field
```

3. List类型

基本概念：存储有序的数据集合。
基本操作：
添加/修改数据：
```
lpush key value
```
（左侧添加），
```
rpush key value
```
（右侧添加）
获取数据：
```
lrange key start stop
```
获取并移除数据：
```
lpop key
```
（左侧移除），
```
rpop key
```
（右侧移除）

4. Set类型

基本介绍：存储不重复的集合。
基本操作：
添加数据：
```
sadd key member
```
获取数据：
```
smembers key
```
删除数据：
```
srem key member
```

5. Sorted Set (zset)

概念：存储可排序的集合。
基本操作：
添加数据：
```
zadd key score member
```
获取全部数据：
```
zrange key start stop
```
删除数据：
```
zrem key member
```

三、Spring Boot整合Redis

引入依赖

在pom.xml中添加以下依赖：

<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.apache.commons</groupId>
    <artifactId>commons-pool2</artifactId>
    <version>2.6.0</version>
</dependency>

配置yaml

在application.yml中配置Redis连接信息：

spring:
  redis:
    host: 自己的ip
    port: 自己的端口号  # 默认 6379
    database: 0  # Redis使用的数据库
    timeout: 18000  # 连接超时事件毫秒
    password: yourpassword  # 密码（如果需要）
    lettuce:
      pool:
        max-active: 20  # 连接池最大连接数
        max-idle: 5  # 最大阻塞等待时间
        min-idle: 0  # 连接池最小空闲连接

RedisTemplate模版序列化配置

配置RedisTemplate以使用JSON序列化：

import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.data.redis.connection.lettuce.LettuceConnectionFactory;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
import org.springframework.data.redis.serializer.GenericJackson2JsonRedisSerializer;
import org.springframework.data.redis.serializer.StringRedisSerializer;

@Configuration
public class RedisConfig {
    @Bean
    public RedisTemplate<String,Object> redisTemplate(LettuceConnectionFactory lettuceConnectionFactory){
        RedisTemplate<String, Object> redisTemplate = new RedisTemplate<>();
        redisTemplate.setConnectionFactory(lettuceConnectionFactory);
        redisTemplate.setKeySerializer(new StringRedisSerializer());
        redisTemplate.setValueSerializer(new GenericJackson2JsonRedisSerializer());
        redisTemplate.setHashKeySerializer(new StringRedisSerializer());
        redisTemplate.setHashValueSerializer(new GenericJackson2JsonRedisSerializer());
        redisTemplate.afterPropertiesSet();
        return redisTemplate;
    }
}

Redis的Demo案例

以下是一个简单的测试案例，展示如何使用RedisTemplate：

import org.junit.jupiter.api.Test;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.boot.test.context.SpringBootTest;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import java.util.concurrent.TimeUnit;

@SpringBootTest
public class RedisTest {
    @Autowired
    RedisTemplate<String, Object> redisTemplate;

    @Test
    public void testString() {
        String key = "name";
        String name = "dession";
        redisTemplate.opsForValue().set(key, name);
        redisTemplate.expire(key, 1, TimeUnit.DAYS);
        System.out.println("Retrieved from Redis: " + redisTemplate.opsForValue().get(key));
    }

    @Test
    public void testHash() {
        String key = "users";
        redisTemplate.opsForHash().put(key, "name", "zhangsan");
        redisTemplate.expire(key, 1, TimeUnit.DAYS);
        Map<String, Object> map = new HashMap<>();
        map.put("age", 12);
        map.put("sex", "男");
        redisTemplate.opsForHash().putAll(key, map);
        Object name = redisTemplate.opsForHash().get(key, "name");
        System.out.println("Name from Hash: " + name);
    }
}