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服务器之家 - 编程语言 - Java教程 - java若依框架集成redis缓存详解

java若依框架集成redis缓存详解

2021-12-07 14:02Roc-xb Java教程

今天小编就为大家分享一篇关于java若依框架集成redis缓存的实现,小编觉得内容挺不错的,现在分享给大家,具有很好的参考价值,需要的朋友一起跟随小编来看看吧

1、添加依赖

ruoyi-common\pom.xml模块添加整合依赖

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<!-- 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>

2、修改配置

ruoyi-admin目录下的application-druid.yml,添加redis配置

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# 数据源配置
spring:
    # redis配置
    redis:
      database: 0
      host: 127.0.0.1
      port: 6379
      password:
      timeout: 6000ms           # 连接超时时长(毫秒)
      lettuce:
        pool:
          max-active: 1000  # 连接池最大连接数(使用负值表示没有限制)
          max-wait: -1ms    # 连接池最大阻塞等待时间(使用负值表示没有限制)
          max-idle: 10      # 连接池中的最大空闲连接
          min-idle: 5       # 连接池中的最小空闲连接

3、增加配置

ruoyi-framework目录下的config文件里,增加RedisConfig.java和FastJson2JsonRedisSerializer.java类

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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来序列化和反序列化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;
    }
}
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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);
    }
}

4、增加工具类

ruoyi-common模块下utils里面新增RedisCache.java类,有利于提高redis操作效率。

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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 工具类
 *
 * @author YangPC
 **/
@SuppressWarnings(value = {"unchecked", "rawtypes"})
@Component
public class RedisCache {
    @Autowired
    public RedisTemplate redisTemplate;
    /**
     * 缓存基本的对象,Integer、String、实体类等
     *
     * @param key   缓存的键值
     * @param value 缓存的值
     */
    public <T> void setCacheObject(final String key, final T value) {
        redisTemplate.opsForValue().set(key, value);
    }
    /**
     * 缓存基本的对象,Integer、String、实体类等
     *
     * @param key      缓存的键值
     * @param value    缓存的值
     * @param timeout  时间
     * @param timeUnit 时间颗粒度
     */
    public <T> void setCacheObject(final String key, final T value, final Integer timeout, final TimeUnit timeUnit) {
        redisTemplate.opsForValue().set(key, value, timeout, timeUnit);
    }
    /**
     * 设置有效时间
     *
     * @param key     Redis键
     * @param timeout 超时时间
     * @return true=设置成功;false=设置失败
     */
    public boolean expire(final String key, final long timeout) {
        return expire(key, timeout, TimeUnit.SECONDS);
    }
    /**
     * 设置有效时间
     *
     * @param key     Redis键
     * @param timeout 超时时间
     * @param unit    时间单位
     * @return true=设置成功;false=设置失败
     */
    public boolean expire(final String key, final long timeout, final TimeUnit unit) {
        return redisTemplate.expire(key, timeout, unit);
    }
    /**
     * 获得缓存的基本对象。
     *
     * @param key 缓存键值
     * @return 缓存键值对应的数据
     */
    public <T> T getCacheObject(final String key) {
        ValueOperations<String, T> operation = redisTemplate.opsForValue();
        return operation.get(key);
    }
    /**
     * 删除单个对象
     *
     * @param key
     */
    public boolean deleteObject(final String key) {
        return redisTemplate.delete(key);
    }
    /**
     * 删除集合对象
     *
     * @param collection 多个对象
     * @return
     */
    public long deleteObject(final Collection collection) {
        return redisTemplate.delete(collection);
    }
    /**
     * 缓存List数据
     *
     * @param key      缓存的键值
     * @param dataList 待缓存的List数据
     * @return 缓存的对象
     */
    public <T> long setCacheList(final String key, final List<T> dataList) {
        Long count = redisTemplate.opsForList().rightPushAll(key, dataList);
        return count == null ? 0 : count;
    }
    /**
     * 获得缓存的list对象
     *
     * @param key 缓存的键值
     * @return 缓存键值对应的数据
     */
    public <T> List<T> getCacheList(final String key) {
        return redisTemplate.opsForList().range(key, 0, -1);
    }
    /**
     * 缓存Set
     *
     * @param key     缓存键值
     * @param dataSet 缓存的数据
     * @return 缓存数据的对象
     */
    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;
    }
    /**
     * 获得缓存的set
     *
     * @param key
     * @return
     */
    public <T> Set<T> getCacheSet(final String key) {
        return redisTemplate.opsForSet().members(key);
    }
    /**
     * 缓存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);
        }
    }
    /**
     * 获得缓存的Map
     *
     * @param key
     * @return
     */
    public <T> Map<String, T> getCacheMap(final String key) {
        return redisTemplate.opsForHash().entries(key);
    }
    /**
     * 往Hash中存入数据
     *
     * @param key   Redis键
     * @param hKey  Hash键
     * @param value 值
     */
    public <T> void setCacheMapValue(final String key, final String hKey, final T value) {
        redisTemplate.opsForHash().put(key, hKey, value);
    }
    /**
     * 获取Hash中的数据
     *
     * @param key  Redis键
     * @param hKey Hash键
     * @return Hash中的对象
     */
    public <T> T getCacheMapValue(final String key, final String hKey) {
        HashOperations<String, String, T> opsForHash = redisTemplate.opsForHash();
        return opsForHash.get(key, hKey);
    }
    /**
     * 获取多个Hash中的数据
     *
     * @param key   Redis键
     * @param hKeys Hash键集合
     * @return Hash对象集合
     */
    public <T> List<T> getMultiCacheMapValue(final String key, final Collection<Object> hKeys) {
        return redisTemplate.opsForHash().multiGet(key, hKeys);
    }
    /**
     * 获得缓存的基本对象列表
     *
     * @param pattern 字符串前缀
     * @return 对象列表
     */
    public Collection<String> keys(final String pattern) {
        return redisTemplate.keys(pattern);
    }
 
    /**
     * 判断Key是否存在
     *
     * @param key
     * @return
     */
    public boolean hasKey(String key) {
        return redisTemplate.hasKey(key);
    }
    /**
     * 清除缓存(自定义)
     */
    public void cleanCache() {
        List<String> keys = new ArrayList<>();
        redisTemplate.delete(keys);
    }
}

总结

本篇文章就到这里了,希望能给你带来帮助,也希望您能够多多关注服务器之家的更多内容!

原文链接:https://blog.csdn.net/qq_19309473/article/details/119923279

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