1. 背景
1. 考え方
これまでの研究で、文字列を Redis に保存できることがわかったので、Java オブジェクトを Redis に保存するにはどうすればよいでしょうか?
2. 解決策
Java オブジェクトを JSON オブジェクトに変換し、さらに JSON 文字列に変換して Redis に保存し、Redis からデータを取り出すときに、取り出せるのは文字列を取得してJavaオブジェクトに変換する、この一連の操作は少し面倒だと思いませんか?
2. ソース コード分析
上記は、RedisAutoConfiguration クラスのソース コードの一部です。 Redisの設定を自動で行ってくれます その際、redisTemplateとstringRedisTemplate
をコンテナに注入しました RedisTemplate
- #この @ConditionalOnMissingBean アノテーションを見ると、Spring コンテナーに RedisTemplate オブジェクトがある場合、この自動的に構成された RedisTemplate はインスタンス化されないことがわかります。したがって、RedisTemplate を構成するためのカスタム構成クラスを作成する機能があります。
<!-- redis -->
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
</dependency>
上記では Redis の依存関係を紹介しましたが、他の依存関係は自分で追加してください2. Redis 接続情報spring:
# Redis配置
redis:
host: 127.0.0.1
port: 6379
database: 10
jedis:
pool:
# 连接池最大连接数(使用负值表示没有限制)
max-active: 50
# 连接池最大阻塞等待时间(使用负值表示没有限制)
max-wait: 3000ms
# 连接池中的最大空闲连接数
max-idle: 20
# 连接池中的最小空闲连接数
min-idle: 5
# 连接超时时间(毫秒)
timeout: 5000ms
3. Redis コア構成クラスRedis のコア構成を RedisConfig.java ファイルに配置しますpackage com.zyxx.redistest.common; import com.fasterxml.jackson.annotation.JsonAutoDetect; import com.fasterxml.jackson.annotation.PropertyAccessor; import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper; import org.springframework.context.annotation.Bean; import org.springframework.context.annotation.Configuration; import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate; import org.springframework.data.redis.serializer.Jackson2JsonRedisSerializer; import org.springframework.data.redis.serializer.RedisSerializer; import org.springframework.data.redis.serializer.StringRedisSerializer; /** * @ClassName RedisConfig * @Description * @Author Lizhou * @Date 2020-10-22 9:48:48 **/ @Configuration public class RedisConfig { /** * RedisTemplate配置 */ @Bean public RedisTemplate<Object, Object> redisTemplate(RedisConnectionFactory redisConnectionFactory) { // 配置redisTemplate RedisTemplate<Object, Object> redisTemplate = new RedisTemplate<>(); redisTemplate.setConnectionFactory(redisConnectionFactory); // 设置序列化 Jackson2JsonRedisSerializer<Object> jackson2JsonRedisSerializer = new Jackson2JsonRedisSerializer<>(Object.class); ObjectMapper om = new ObjectMapper(); om.setVisibility(PropertyAccessor.ALL, JsonAutoDetect.Visibility.ANY); om.activateDefaultTyping(LaissezFaireSubTypeValidator.instance, ObjectMapper.DefaultTyping.NON_FINAL, JsonTypeInfo.As.PROPERTY); jackson2JsonRedisSerializer.setObjectMapper(om); // key序列化 redisTemplate.setKeySerializer(new StringRedisSerializer()); // value序列化 redisTemplate.setValueSerializer(jackson2JsonRedisSerializer); // Hash key序列化 redisTemplate.setHashKeySerializer(new StringRedisSerializer()); // Hash value序列化 redisTemplate.setHashValueSerializer(jackson2JsonRedisSerializer); redisTemplate.afterPropertiesSet(); return redisTemplate; } }redisTemplate という名前のファイル、RedisTemplate
package com.zyxx.redistest.common; import lombok.extern.slf4j.Slf4j; import org.apache.commons.lang3.StringUtils; import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired; import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate; import org.springframework.stereotype.Component; /** * @ClassName RedisUtils * @Description * @Author Lizhou * @Date 2020-10-22 10:10:10 **/ @Slf4j @Component public class RedisUtils { @Autowired private RedisTemplate<String, Object> redisTemplate; /** * 根据key读取数据 */ public Object get(final String key) { if (StringUtils.isBlank(key)) { return null; } try { return redisTemplate.opsForValue().get(key); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } return null; } /** * 写入数据 */ public boolean set(final String key, Object value) { if (StringUtils.isBlank(key)) { return false; } try { redisTemplate.opsForValue().set(key, value); log.info("存入redis成功,key:{},value:{}", key, value); return true; } catch (Exception e) { log.error("存入redis失败,key:{},value:{}", key, value); e.printStackTrace(); } return false; } }テスト用の get メソッドと set メソッドを作成しました4. Test 1. Java エンティティ クラス UserInfo
package com.zyxx.redistest.common;
import lombok.Data;
import java.io.Serializable;
import java.util.Date;
/**
* @ClassName UserInfo
* @Description
* @Author Lizhou
* @Date 2020-10-22 10:12:12
**/
@Data
public class UserInfo implements Serializable {
/**
* id
*/
private Integer id;
/**
* 姓名
*/
private String name;
/**
* 创建时间
*/
private Date createTime;
}
を作成します。テスト ケースpackage com.zyxx.redistest;
import com.zyxx.redistest.common.RedisUtils;
import com.zyxx.redistest.common.UserInfo;
import org.junit.jupiter.api.Test;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.boot.test.context.SpringBootTest;
import java.util.Date;
@SpringBootTest
class RedisTestApplicationTests {
@Autowired
private RedisUtils redisUtil;
@Test
void contextLoads() {
UserInfo userInfo = new UserInfo();
userInfo.setId(1);
userInfo.setName("jack");
userInfo.setCreateTime(new Date());
// 放入redis
redisUtil.set("user", userInfo);
// 从redis中获取
System.out.println("获取到数据:" + redisUtil.get("user"));
}
}
キー「user」と値を UserInfo オブジェクトとして Redis に保存し、それに基づいてデータを取得します。 key3. テスト結果
以上がSpringBoot が Redis を統合して Java オブジェクトをシリアル化および保存する方法の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

redisisclassifiedsaNosqldatabasebasesakey-valuedataModelinsteaded ofthetraditionaldatabasemodel.itoffersspeedand andffficability、makingidealforreal-timeaplications andcaching、butmaynotbesbesutable fors cenariois requiring datientiantientioniity

Redisは、データをキャッシュし、分散ロックとデータの持続性を実装することにより、アプリケーションのパフォーマンスとスケーラビリティを向上させます。 1)キャッシュデータ:Redisを使用して頻繁にアクセスしたデータをキャッシュして、データアクセス速度を向上させます。 2)分散ロック:Redisを使用して分散ロックを実装して、分散環境での操作のセキュリティを確保します。 3)データの持続性:データの損失を防ぐために、RDBおよびAOFメカニズムを介してデータセキュリティを確保します。

Redisのデータモデルと構造には、5つの主要なタイプが含まれます。1。文字列:テキストまたはバイナリデータの保存に使用され、原子操作をサポートします。 2。リスト:キューとスタックに適した注文された要素コレクション。 3.セット:順序付けられていない一意の要素セット、セット操作をサポートします。 4。注文セット(sortedset):ランキングに適したスコアを持つ一意の要素セット。 5。ハッシュテーブル(ハッシュ):オブジェクトの保存に適したキー価値ペアのコレクション。

Redisのデータベースメソッドには、メモリ内データベースとキー価値ストレージが含まれます。 1)Redisはデータをメモリに保存し、速く読み取り、書き込みます。 2)キー価値のペアを使用してデータを保存し、キャッシュやNOSQLデータベースに適したリスト、コレクション、ハッシュテーブル、注文コレクションなどの複雑なデータ構造をサポートします。

Redisは、高速パフォーマンス、リッチデータ構造、高可用性とスケーラビリティ、持続性能力、幅広いエコシステムサポートを提供するため、強力なデータベースソリューションです。 1)非常に速いパフォーマンス:Redisのデータはメモリに保存され、非常に速い読み取り速度と書き込み速度が高く、高い並行性と低レイテンシアプリケーションに適しています。 2)豊富なデータ構造:さまざまなシナリオに適したリスト、コレクションなど、複数のデータ型をサポートします。 3)高可用性とスケーラビリティ:マスタースレーブの複製とクラスターモードをサポートして、高可用性と水平スケーラビリティを実現します。 4)持続性とデータセキュリティ:データの整合性と信頼性を確保するために、データの持続性がRDBとAOFを通じて達成されます。 5)幅広い生態系とコミュニティのサポート:巨大なエコシステムとアクティブなコミュニティにより、

Redisの主な機能には、速度、柔軟性、豊富なデータ構造のサポートが含まれます。 1)速度:Redisはメモリ内データベースであり、読み取り操作はほとんど瞬間的で、キャッシュとセッション管理に適しています。 2)柔軟性:複雑なデータ処理に適した文字列、リスト、コレクションなど、複数のデータ構造をサポートします。 3)データ構造のサポート:さまざまなビジネスニーズに適した文字列、リスト、コレクション、ハッシュテーブルなどを提供します。

Redisのコア関数は、高性能のメモリ内データストレージおよび処理システムです。 1)高速データアクセス:Redisはデータをメモリに保存し、マイクロ秒レベルの読み取り速度と書き込み速度を提供します。 2)豊富なデータ構造:文字列、リスト、コレクションなどをサポートし、さまざまなアプリケーションシナリオに適応します。 3)永続性:RDBとAOFを介してディスクにデータを持続します。 4)サブスクリプションを公開:メッセージキューまたはリアルタイム通信システムで使用できます。

Redisは、次のようなさまざまなデータ構造をサポートしています。1。文字列、単一価値データの保存に適しています。 2。キューやスタックに適したリスト。 3.非重複データの保存に使用されるセット。 4。ランキングリストと優先キューに適した注文セット。 5。オブジェクトまたは構造化されたデータの保存に適したハッシュテーブル。


ホットAIツール

Undresser.AI Undress
リアルなヌード写真を作成する AI 搭載アプリ

AI Clothes Remover
写真から衣服を削除するオンライン AI ツール。

Undress AI Tool
脱衣画像を無料で

Clothoff.io
AI衣類リムーバー

AI Hentai Generator
AIヘンタイを無料で生成します。

人気の記事

ホットツール

Safe Exam Browser
Safe Exam Browser は、オンライン試験を安全に受験するための安全なブラウザ環境です。このソフトウェアは、あらゆるコンピュータを安全なワークステーションに変えます。あらゆるユーティリティへのアクセスを制御し、学生が無許可のリソースを使用するのを防ぎます。

WebStorm Mac版
便利なJavaScript開発ツール

SAP NetWeaver Server Adapter for Eclipse
Eclipse を SAP NetWeaver アプリケーション サーバーと統合します。

MinGW - Minimalist GNU for Windows
このプロジェクトは osdn.net/projects/mingw に移行中です。引き続きそこでフォローしていただけます。 MinGW: GNU Compiler Collection (GCC) のネイティブ Windows ポートであり、ネイティブ Windows アプリケーションを構築するための自由に配布可能なインポート ライブラリとヘッダー ファイルであり、C99 機能をサポートする MSVC ランタイムの拡張機能が含まれています。すべての MinGW ソフトウェアは 64 ビット Windows プラットフォームで実行できます。

AtomエディタMac版ダウンロード
最も人気のあるオープンソースエディター
