SpringBoot整合Redis

张小驰出没

发布于 2021-12-06 16:07:17

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发布于 2021-12-06 16:07:17

SpringBoot整合Redis

整合Redis

在SpringBoot2.x之后，原来使用的jedis被替换为了lettuce **jedis：**采用的直连，多个线程操作的话，是不安全的，如果想要避免不安全的，使用jedis pool连接池 , 更像BIO模式 **lettuce：**采用netty，实例可以再多个线程中进行共享，不存在线程不安全的情况！可以减少线程数据了，更像NO模式

1.创建项目

首先创建一个SpringBoot项目，注入依赖如下：

2.配置redis信息

spring.redis.host=127.0.0.1
spring.redis.port=6379
# 一共16个数据库，0-15 可以自行选择 或者不配置
# spring.redis.database=1

3.Redis操作

首先注入 RedisTemplate

@Autowired
private RedisTemplate redisTemplate;

3.1 基本操作

对于常用的基本操作，可以使用 redisTemplate 直接调用方法，例如：

//移除一个元素
redisTemplate.move();
//开启事务
redisTemplate.multi();
//结束事务
redisTemplate.discard();
//执行事务
redisTemplate.exec();
//等等等.....

3.2 redis数据类型命令

// 操作String字符串
ValueOperations String = redisTemplate.opsForValue();
// 操作List列表
ListOperations list = redisTemplate.opsForList();
// 操作Hash哈希
HashOperations hash = redisTemplate.opsForHash();
// 操作Set集合
SetOperations set = redisTemplate.opsForSet();
// 操作Zset有序集合
ZSetOperations zSet = redisTemplate.opsForZSet();
// 操作Geospatial地理位置
GeoOperations geospatial  = redisTemplate.opsForGeo();
// 操作HyperLogLog基数统计
HyperLogLogOperations hyperLogLog = redisTemplate.opsForHyperLogLog();

3.3 清空数据库

RedisConnection connection = redisTemplate.getConnectionFactory().getConnection();
//清空本数据库
connection.flushDb();
//清空全部数据库
connection.flushAll();

4.测试类运行

@Autowired
private RedisTemplate redisTemplate;

@Test
void contextLoads() {
    RedisConnection connection = redisTemplate.getConnectionFactory().getConnection();
    connection.flushDb();
    redisTemplate.opsForValue().set("k", "v");
    redisTemplate.opsForValue().set("z", "c");
    System.out.println(redisTemplate.opsForValue().get("k"));
    Set keys = redisTemplate.keys("*");
    for (Object key : keys) {
        System.out.print(key+"、");
    }
}

出现问题： Unable to connect to Redis; nested exception is io.lettuce.core.RedisConnectionException: Unable to connect to 127.0.0.1:6379 这是因为：你的 redis-server 没有开启，开启之后再试试

序列化问题

上面我们已经初步SpringBoot整合好了Redis，也可以正常运行出结果，看似没什么问题

但是，这个时候我们使用Redis自带的redis-cli查看下：

会发现出现了乱码，这就是序列化问题，也说明我们需要自己编写一个redisTemplate配置类

1.查看原有配置类

查看RedisAutoConfiguration类：

@Bean
@ConditionalOnMissingBean(
    name = {"redisTemplate"}
)
@ConditionalOnSingleCandidate(RedisConnectionFactory.class)
public RedisTemplate<Object, Object> redisTemplate(RedisConnectionFactory redisConnectionFactory) {
    RedisTemplate<Object, Object> template = new RedisTemplate();
    template.setConnectionFactory(redisConnectionFactory);
    return template;
}

可以看出它的返回类型为 RedisTemplate<Object, Object> ，而我们需要的是<String, Object>，所以我们进行改写

2.Dome测试

2.1 创建实体类

该类用于测试对象的传递与获取

@Component
@Data
@AllArgsConstructor
@NoArgsConstructor
public class User {
    private String name;
    private int age;
}

2.2 存取测试

@Test
void test()  {
    RedisConnection connection = redisTemplate.getConnectionFactory().getConnection();
    connection.flushDb();

    User user = new User("zc", 18);
    redisTemplate.opsForValue().set("user",jsonUser);
    System.out.println(redisTemplate.opsForValue().get("user"));
}

很明显这是，这是没有序列化问题，我们用方法将其序列化

@Test
void test() throws JsonProcessingException {
    RedisConnection connection = redisTemplate.getConnectionFactory().getConnection();
    connection.flushDb();

    User user = new User("zc", 18);
    //转化为json对象，进行序列化
    String jsonUser = new ObjectMapper().writeValueAsString(user);
    redisTemplate.opsForValue().set("user",jsonUser);
    System.out.println(redisTemplate.opsForValue().get("user"));
}

也可以单纯修改实体类

@Component
@Data
@AllArgsConstructor
@NoArgsConstructor
public class User implements Serializable {
    private String name;
    private int age;
}

这时候，使用 redis-cli 进行查看

3.创建配置类

@Configuration
public class RedisConfig {
    @Bean
    public RedisTemplate<String, Object> redisTemplate(RedisConnectionFactory factory) {
        //我们为了自己开发方便，一般直接使用<String，object
        RedisTemplate<String,Object> template = new RedisTemplate<String,Object>();
        template.setConnectionFactory(factory);
        //序列化配置
        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);
        //String的序列化
        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iackson
        template.setHashValueSerializer(jackson2JsonRedisSerializer);
        template.afterPropertiesSet();

        return template;
    }
}

这时候运行测试，是正常的，然后我们打开redis-cli查看

Redis.conf详解

这个文件我们可以使用Linux查看最新版的：

正常安装的redis，应该在/usr/local/bin中

cd /usr/local/bin       #进入该路径下

cd config               #这里我是安装时就将redis.conf移动到了该文件夹下，进入

vim redis.conf          #查看该文件，也可以进行修改

单位：单位对大小写不敏感

**包含：**可以包含多个配置文件

网络

bind 127.0.0.1      #绑定ip

protected-mode yes  #保护模式

port 6379           #端口号

通用 GENERAL

daemonize yes            #以守护进程的方式运行，默认是no，我们需要自己开启为yes

pidfile /var/run/redis_6379.pid  #如果以后台的方式运行，我们就需要指定一个pid文件

#日志
# debug (a lot of information, useful for development/testing)
# verbose (many rarely useful info, but not a mess like the debug level)
# notice (moderately verbose, what you want in production probably)
# warning (only very important / critical messages are logged)
loglevel notice
logfile ""       #日志的文件位置名

databases 16     #数据库的数量，默认是16个数据库

always-show-logo yes  #是否显示logo

快照

持久化，在规定的时间内，执行了多少次操作，则会持久化到文件.rdb.aof

redis是内存数据库，如果没有持久化，那么数据断电立刻失去

#如果900s内，如果至少有一个1 key进行了修改，我们及进行持久化操作
save 900 1
#如果300s内，如果至少10 key进行了修改，我们及进行持久化操作
save 300 10
#如果605内，如果至少10000 key行了修改，我们及进行持久化操作
save 60 10000

stop-writes-on-bgsave-error yes     #持久化出错，是否继续工作

rdbcompression yes      #是否压缩 rdb 文件 ， 需要消耗一些cpu资源

rdbchecksum yes         #保存rdb文件的时候，进行错误的检查校验

dir ./                   #rdb文件保存的目录

SECURITY 安全

127.0.0.1:6379> ping                         #正常默认没有密码
PONG
127.0.0.1:6379> config get requirepass       #查看现在的密码
1) "requirepass"
2) ""
127.0.0.1:6379> config set requirepass 123456 #设置密码为123456
OK
127.0.0.1:6379> ping                         #新开一个窗口，无法连接
(error) NOAUTH Authentication required.
127.0.0.1:6379> auth 123456                  #登录账号密码
OK
127.0.0.1:6379> ping                         #可以连接
PONG
127.0.0.1:6379> config set requirepass ''    #取消密码
OK
127.0.0.1:6379> config get requirepass       #查看当面当前
1) "requirepass"
2) ""

CLIENTS 限制

maxclients 10000              #设置能连接上redis的最大客户端的数量
maxmemory <bytes>             #redis配置最大的内存容量
maxmemory-policy noeviction   #内存到达上限之后的处理策略

1.volatile-1ru：只对设置了过期时间的key进行LRU（默认值）
2.allkeys-Tru：删除1ru算法的key
3.volatile-random：随机删除即将过期key
4.al1keys-random：随机删除
5.volatile-ttl：删除即将过期的
6.noeviction：永不过期，返回错误

APPEND ONLY模式 aof配置

appendonly no        #默认是不开启aof模式的，默认是使用rdb方式持久化的，在大部分所有的情况下，rdb完全够用！

appendfilename" appendonly.aof"   #持久化的文件的名字

#appendfsync always      #每次修改都会sync。消耗性能
appendfsync everysec     #每秒执行一次sync，可能会损失这1s的数据
#appendfsync no          #不执行sync，这个时候操作系统自己同步数据，速度最快