整合springboot redis mybatis plus的一個小demo
pom檔
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<description>Demo project for Spring Boot</description>
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<!--jedis-->
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<plugins>
<plugin>
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<artifactId>maven-compiler-plugin</artifactId>
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<configuration>
<source>1.8</source>
<target>1.8</target>
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<groupId>org.springframework.boot</groupId>
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<configuration>
<mainClass>com.wlient.springboot_mq_redis.SpringbootMqRedisApplication</mainClass>
</configuration>
<executions>
<execution>
<id>repackage</id>
<goals>
<goal>repackage</goal>
</goals>
</execution>
</executions>
</plugin>
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</project>yaml檔
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;
}
}##CacheConfigpackage 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;
}
}
RedisConfigpackage 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;
}
}
}
#SpringCacheConfig@SpringBootApplication
@MapperScan("com.wlient.springboot_mq_redis.dao")
@EnableCaching
public class SpringbootMqRedisApplication {
public static void main(String[] args) {
SpringApplication.run(SpringbootMqRedisApplication.class, args);
}
}
RedisService @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);
}Application@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;
}
}主要是新增@EnableCaching註解開啟快取
快取有兩種方式:
方式一：直接使用對RedisTemplate進行封裝的RedisService進行快取操作
controller層
方式二：使用註解
作用於Service層
使用註解比較方便，但是不夠靈活。
使用封裝類別增加了程式碼量，但是可以滿足大部分需求
設定檔詳解
RedisConfig：redis cache，設定key，value的序列化方式等
SpringCacheConfig：spring cache配置
這兩個文件缺一不可，缺少SpringCacheConfig配置文件，那麼存入redis的數據會亂碼
以上是SpringBoot整合Redis開啟快取機制的方法的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！
陳述
本文轉載於：亿速云。如有侵權，請聯絡admin@php.cn刪除
REDIS：對其數據庫方法進行分類Apr 15, 2025 am 12:06 AMRedis的數據庫方法包括內存數據庫和鍵值存儲。 1）Redis將數據存儲在內存中，讀寫速度快。 2）它使用鍵值對存儲數據，支持複雜數據結構，如列表、集合、哈希表和有序集合，適用於緩存和NoSQL數據庫。
為什麼要使用redis？利益和優勢Apr 14, 2025 am 12:07 AMRedis是一個強大的數據庫解決方案，因為它提供了極速性能、豐富的數據結構、高可用性和擴展性、持久化能力以及廣泛的生態系統支持。 1）極速性能：Redis的數據存儲在內存中，讀寫速度極快，適合高並發和低延遲應用。 2）豐富的數據結構：支持多種數據類型，如列表、集合等，適用於多種場景。 3）高可用性和擴展性：支持主從復制和集群模式，實現高可用性和水平擴展。 4）持久化和數據安全：通過RDB和AOF兩種方式實現數據持久化，確保數據的完整性和可靠性。 5）廣泛的生態系統和社區支持：擁有龐大的生態系統和活躍社區，
了解NOSQL：Redis的關鍵特徵Apr 13, 2025 am 12:17 AMRedis的關鍵特性包括速度、靈活性和豐富的數據結構支持。 1）速度：Redis作為內存數據庫，讀寫操作幾乎瞬時，適用於緩存和會話管理。 2）靈活性：支持多種數據結構，如字符串、列表、集合等，適用於復雜數據處理。 3）數據結構支持：提供字符串、列表、集合、哈希表等，適合不同業務需求。
REDIS：確定其主要功能Apr 12, 2025 am 12:01 AMRedis的核心功能是高性能的內存數據存儲和處理系統。 1)高速數據訪問：Redis將數據存儲在內存中，提供微秒級別的讀寫速度。 2)豐富的數據結構：支持字符串、列表、集合等，適應多種應用場景。 3)持久化：通過RDB和AOF方式將數據持久化到磁盤。 4)發布訂閱：可用於消息隊列或實時通信系統。
REDIS：流行數據結構指南Apr 11, 2025 am 12:04 AMRedis支持多種數據結構，具體包括：1.字符串（String），適合存儲單一值數據；2.列表（List），適用於隊列和棧；3.集合（Set），用於存儲不重複數據；4.有序集合（SortedSet），適用於排行榜和優先級隊列；5.哈希表（Hash），適合存儲對像或結構化數據。
redis計數器怎麼實現Apr 10, 2025 pm 10:21 PMRedis計數器是一種使用Redis鍵值對存儲來實現計數操作的機制，包含以下步驟：創建計數器鍵、增加計數、減少計數、重置計數和獲取計數。 Redis計數器的優勢包括速度快、高並發、持久性和簡單易用。它可用於用戶訪問計數、實時指標跟踪、遊戲分數和排名以及訂單處理計數等場景。
redis命令行怎麼用Apr 10, 2025 pm 10:18 PM使用 Redis 命令行工具 (redis-cli) 可通過以下步驟管理和操作 Redis：連接到服務器，指定地址和端口。使用命令名稱和參數向服務器發送命令。使用 HELP 命令查看特定命令的幫助信息。使用 QUIT 命令退出命令行工具。
redis集群模式怎麼搭建Apr 10, 2025 pm 10:15 PMRedis集群模式通過分片將Redis實例部署到多個服務器，提高可擴展性和可用性。搭建步驟如下：創建奇數個Redis實例，端口不同；創建3個sentinel實例，監控Redis實例並進行故障轉移；配置sentinel配置文件，添加監控Redis實例信息和故障轉移設置；配置Redis實例配置文件，啟用集群模式並指定集群信息文件路徑；創建nodes.conf文件，包含各Redis實例的信息；啟動集群，執行create命令創建集群並指定副本數量；登錄集群執行CLUSTER INFO命令驗證集群狀態；使
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