springboot redis mybatis plus を統合する小さなデモ
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<description>Demo project for Spring Boot</description>
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<!--jedis-->
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<version>${spring-boot.version}</version>
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<build>
<plugins>
<plugin>
<groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
<artifactId>maven-compiler-plugin</artifactId>
<version>3.8.1</version>
<configuration>
<source>1.8</source>
<target>1.8</target>
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</configuration>
</plugin>
<plugin>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-maven-plugin</artifactId>
<version>2.3.7.RELEASE</version>
<configuration>
<mainClass>com.wlient.springboot_mq_redis.SpringbootMqRedisApplication</mainClass>
</configuration>
<executions>
<execution>
<id>repackage</id>
<goals>
<goal>repackage</goal>
</goals>
</execution>
</executions>
</plugin>
</plugins>
</build>
</project>yaml ファイル
spring:
redis:
host: 1.117.89.11
port: 6378
password: Terry123456.
timeout: 60s
database: 2
lettuce:
pool:
# 连接池中的最小空闲连接
min-idle: 0
# 连接池中的最大空闲连接
max-idle: 8
# 连接池的最大数据库连接数
max-active: 8
# #连接池最大阻塞等待时间（使用负值表示没有限制）
max-wait: -1ms
#spring cache 配置
cache:
type: redis
redis:
# key过期时间 半小时
time-to-live: 1800000 #毫秒CacheConfig
@Configuration
public class CacheConfig {
@Bean
CacheManager cacheManager(RedisConnectionFactory connectionFactory) {
RedisCacheConfiguration defaultCacheConfig = RedisCacheConfiguration.defaultCacheConfig();
//common信息缓存配置
RedisCacheConfiguration userCacheConfiguration = defaultCacheConfig
// 设置 key为string序列化
.serializeKeysWith(RedisSerializationContext.SerializationPair.fromSerializer(new StringRedisSerializer()))
// 设置value为json序列化
.serializeValuesWith(RedisSerializationContext.SerializationPair.fromSerializer(new GenericJackson2JsonRedisSerializer())).disableCachingNullValues();
Map<String, RedisCacheConfiguration> redisCacheConfigurationMap = new HashMap<>();
//entryTtl设置缓存失效时间，单位是秒
redisCacheConfigurationMap.put("common", userCacheConfiguration.entryTtl(Duration.ofSeconds(30)));
//设置CacheManager的值序列化方式为JdkSerializationRedisSerializer,但其实RedisCacheConfiguration默认就是使用StringRedisSerializer序列化key，JdkSerializationRedisSerializer序列化value,所以以下注释代码为默认实现
//ClassLoader loader = this.getClass().getClassLoader();
//JdkSerializationRedisSerializer jdkSerializer = new JdkSerializationRedisSerializer(loader);
//RedisSerializationContext.SerializationPair<Object> pair = RedisSerializationContext.SerializationPair.fromSerializer(jdkSerializer);
//RedisCacheConfiguration defaultCacheConfig=RedisCacheConfiguration.defaultCacheConfig().serializeValuesWith(pair);
Set<String> cacheNames = new HashSet<>();
cacheNames.add("common");
//初始化RedisCacheManager
RedisCacheManager cacheManager = RedisCacheManager.builder(connectionFactory).cacheDefaults(defaultCacheConfig).initialCacheNames(cacheNames).withInitialCacheConfigurations(redisCacheConfigurationMap).build();
return cacheManager;
}
}RedisConfig
package com.wlient.springboot_mq_redis.Configuar;
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.connection.RedisConnectionFactory;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
import org.springframework.data.redis.serializer.Jackson2JsonRedisSerializer;
import org.springframework.data.redis.serializer.StringRedisSerializer;
@Configuration
public class RedisConfig {
@Bean
@SuppressWarnings("all")
public RedisTemplate<String, Object> redisTemplate(RedisConnectionFactory factory) {
RedisTemplate<String, Object> template = new RedisTemplate<String, Object>();
template.setConnectionFactory(factory);
Jackson2JsonRedisSerializer jackson2JsonRedisSerializer = new Jackson2JsonRedisSerializer(Object.class);
ObjectMapper om = new ObjectMapper();
om.setVisibility(PropertyAccessor.ALL, JsonAutoDetect.Visibility.ANY);
om.enableDefaultTyping(ObjectMapper.DefaultTyping.NON_FINAL);
jackson2JsonRedisSerializer.setObjectMapper(om);
StringRedisSerializer stringRedisSerializer = new StringRedisSerializer();
// key采用String的序列化方式
template.setKeySerializer(stringRedisSerializer);
// hash的key也采用String的序列化方式
template.setHashKeySerializer(stringRedisSerializer);
// value序列化方式采用jackson
template.setValueSerializer(jackson2JsonRedisSerializer);
// hash的value序列化方式采用jackson
template.setHashValueSerializer(jackson2JsonRedisSerializer);
template.afterPropertiesSet();
return template;
}
}SpringCacheConfig
package com.wlient.springboot_mq_redis.Configuar;
import org.springframework.boot.autoconfigure.cache.CacheProperties;
import org.springframework.boot.context.properties.EnableConfigurationProperties;
import org.springframework.cache.annotation.EnableCaching;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.data.redis.cache.RedisCacheConfiguration;
import org.springframework.data.redis.serializer.RedisSerializationContext;
import org.springframework.data.redis.serializer.RedisSerializer;
/**
* spring cache 配置
*/
@EnableConfigurationProperties(CacheProperties.class)
@Configuration
@EnableCaching
public class SpringCacheConfig {
@Bean
public RedisCacheConfiguration redisCacheConfiguration(CacheProperties cacheProperties) {
RedisCacheConfiguration config = RedisCacheConfiguration.defaultCacheConfig()
.serializeKeysWith(RedisSerializationContext.SerializationPair.fromSerializer(RedisSerializer.string()))
.serializeValuesWith(RedisSerializationContext.SerializationPair.fromSerializer(RedisSerializer.json()));
CacheProperties.Redis redisProperties = cacheProperties.getRedis();
//将配置文件中所有的配置都生效
if (redisProperties.getTimeToLive() != null) {
config = config.entryTtl(redisProperties.getTimeToLive());
}
if (redisProperties.getKeyPrefix() != null) {
config = config.prefixKeysWith(redisProperties.getKeyPrefix());
}
if (!redisProperties.isCacheNullValues()) {
config = config.disableCachingNullValues();
}
if (!redisProperties.isUseKeyPrefix()) {
config = config.disableKeyPrefix();
}
return config;
}
}RedisService
package com.wlient.springboot_mq_redis.service;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
import org.springframework.stereotype.Service;
import org.springframework.util.CollectionUtils;
import javax.annotation.Resource;
import java.util.Collection;
import java.util.List;
import java.util.Map;
import java.util.Set;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
@Service
public class RedisService {
@Resource
private RedisTemplate<String, Object> 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 delta 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 delta 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);
}
/**
* 删除hash表中的值
* @param key 键 不能为null
* @param items 项 可以使多个 不能为null
*/
public void hdel(String key, Collection items) {
redisTemplate.opsForHash().delete(key, items.toArray());
}
/**
* 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 delta 要增加几(大于0)
* @return
*/
public double hincr(String key, String item, double delta) {
if (delta < 0) {
throw new RuntimeException("递增因子必须大于0");
}
return redisTemplate.opsForHash().increment(key, item, delta);
}
/**
* hash递减
* @param key 键
* @param item 项
* @param delta 要减少记(小于0)
* @return
*/
public double hdecr(String key, String item, double delta) {
if (delta < 0) {
throw new RuntimeException("递减因子必须大于0");
}
return redisTemplate.opsForHash().increment(key, item, -delta);
}
// ============================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, Collection values) {
try {
return redisTemplate.opsForSet().add(key, values.toArray());
} 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
* @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
* @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;
}
}
}Application
@SpringBootApplication
@MapperScan("com.wlient.springboot_mq_redis.dao")
@EnableCaching
public class SpringbootMqRedisApplication {
public static void main(String[] args) {
SpringApplication.run(SpringbootMqRedisApplication.class, args);
}
}主に @EnableCaching アノテーションを追加してキャッシュを有効にします
キャッシュには 2 つの方法があります:
方法 1: RedisTemplate をカプセル化する RedisService を直接使用してキャッシュ操作を実行する
コントローラー層
@Autowired
RedisService redisService;
@GetMapping("selectOne2")
public ServiceResult<User> selectOne2(Integer id) {
User user = (User) redisService.get("selectOne2::"+id);
if (user == null){
user = userService.queryById2(id);
redisService.set("selectOne2::"+id,user);
}
System.out.println(user);
return ServiceResult.ok(user);
}方法 2: アノテーションを使用する
サービス層で操作
@Service("userService")
@CacheConfig(cacheNames = "departmentsService")
public class UserServiceImpl implements UserService {
@Resource
private UserDao userDao;
/**
* 通过ID查询单条数据
*
* @param id 主键
* @return 实例对象
*/
@Override
@Cacheable(key = "#root.methodName+':'+#id")
public User queryById(Integer id) {
User user = this.userDao.selectById(id);
return user;
}
}Use比較するための注釈 便利ですが、柔軟性が十分ではありません。
カプセル化クラスを使用するとコードの量は増加しますが、ほとんどのニーズを満たすことができます
設定ファイルの詳細な説明
RedisConfig: Redis キャッシュ、設定キー、値のシリアル化メソッドなど。
SpringCacheConfig : Spring Cache Configuration
これらの 2 つのファイルは必須です SpringCacheConfig 設定ファイルが欠落している場合、redis に格納されたデータが文字化けします
CacheConfig: 必要に応じて採用される設定のみ (プロジェクトからコピー) は必要ありません
以上がSpringBoot が Redis を統合してキャッシュ メカニズムを有効に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。
声明
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NOSQLの理解：Redisの重要な機能Apr 13, 2025 am 12:17 AMRedis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：主要な機能を特定しますApr 12, 2025 am 12:01 AMRedis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：一般的なデータ構造のガイドApr 11, 2025 am 12:04 AMRedis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。
Redisカウンターを実装する方法Apr 10, 2025 pm 10:21 PMRedisカウンターは、Redisキー価値ペアストレージを使用して、カウンターキーの作成、カウントの増加、カウントの減少、カウントのリセット、およびカウントの取得など、カウント操作を実装するメカニズムです。 Redisカウンターの利点には、高速速度、高い並行性、耐久性、シンプルさと使いやすさが含まれます。ユーザーアクセスカウント、リアルタイムメトリック追跡、ゲームのスコアとランキング、注文処理などのシナリオで使用できます。
Redisコマンドラインの使用方法Apr 10, 2025 pm 10:18 PMRedisコマンドラインツール（Redis-Cli）を使用して、次の手順を使用してRedisを管理および操作します。サーバーに接続し、アドレスとポートを指定します。コマンド名とパラメーターを使用して、コマンドをサーバーに送信します。ヘルプコマンドを使用して、特定のコマンドのヘルプ情報を表示します。 QUITコマンドを使用して、コマンドラインツールを終了します。
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