springCloud集成redis快速搭建

springcloud集成redis

优秀的麒麟

1759人浏览 · 2022-09-23 15:48:59

优秀的麒麟 · 2022-09-23 15:48:59 发布

redis集成可以将其直接进行导入RedisTemplate，或者通过封装之后直接调用，具体怎么操作根据个人喜好去开发，一下介绍一下后者方法，在开发过程中可以直接调用，开发方便

1、下载redis或者docker上进行部署

docker部署直接去docker仓库进行下载即可，接下来我介绍一下本地下载安装方法。
下载地址：https://github.com/MicrosoftArchive/redis/releases
直接解压运行redis-server.exe文件即可
演示图片
在redis.windows-service.conf中添加

requirepass 密码

这样在以后登录的时候可以通过密码进行访问

2、redis客户端

客户端可以直接通过redis-cli.exe进行访问或者可以自己下载可视化工具

3、springcloud集成redis

1、引入依赖

        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
            <version>2.7.3</version>
        </dependency>

2、配置yml文件

spring:
  redis:
  #集群部署采用这里
 	cluster:
      nodes: 127.0.0.1:7001,127.0.0.1:7002,127.0.0.1:7003,127.0.0.1:7004,127.0.0.1:7005,127.0.0.1:7006
    # Redis默认情况下有16个分片(库)，这里配置具体使用的分片，默认是0
    database: 0
    # redis服务器地址（填写自己的服务器地址）
    host: 127.0.0.1
    # redis端口（默认6379）
    port: 6379
    #redis连接超时等待,10秒
    timeout: PT10S
    # redis访问密码（默认为空）
    password: 密码
    lettuce:
      pool:
        # 连接池最大连接数（使用负值表示没有限制） 默认 8
        max-active: 50
        # 连接池中的最大空闲连接 默认 8
        max-idle: 20
        # 连接池中的最小空闲连接 默认 0
        min-idle: 1
        # 连接池最大阻塞等待时间(使用负值表示没有限制) 默认 -1，这里配置10s
        max-wait: PT10S

server:
  port: 8081

3、Redis使用FastJson序列化

import com.alibaba.fastjson2.JSON;
import com.alibaba.fastjson2.JSONReader;
import com.alibaba.fastjson2.JSONWriter;
import org.springframework.data.redis.serializer.RedisSerializer;
import org.springframework.data.redis.serializer.SerializationException;

import java.nio.charset.Charset;


public class FastJson2JsonRedisSerializer<T> implements RedisSerializer<T> {
    public static final Charset DEFAULT_CHARSET = Charset.forName("UTF-8");

    private Class<T> clazz;


    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, JSONWriter.Feature.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, JSONReader.Feature.SupportAutoType);
    }

4、redis配置

import org.springframework.boot.autoconfigure.AutoConfigureBefore;
import org.springframework.boot.autoconfigure.data.redis.RedisAutoConfiguration;
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;

@Configuration
@EnableCaching
@AutoConfigureBefore(RedisAutoConfiguration.class)
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);

        // 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;
    }
}

5、spring redis 工具类

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;

@Component
public class RedisService {
    @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 Long 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);
    }

    /**
     * 获取有效时间
     *
     * @param key Redis键
     * @return 有效时间
     */
    public long getExpire(final String key) {
        return redisTemplate.getExpire(key);
    }

    /**
     * 判断 key是否存在
     *
     * @param key 键
     * @return true 存在 false不存在
     */
    public Boolean hasKey(String key) {
        return redisTemplate.hasKey(key);
    }

    /**
     * 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);
    }
}

6、服务之间相互调用

直接通过导入即可，注意文件包名结构不一致的话可能会导致找不到服务，此时只需要在主启动类上添加需要扫描包路径即可

@SpringBootApplication(scanBasePackages = {"com.alibaba.user", "com.alibaba.admin"})

最后，本文完成源码在https://gitee.com/bingbing111/springcloud-utils.git

华为云开发者联盟

为开发者提供学习成长、分享交流、生态实践、资源工具等服务，帮助开发者快速成长。

更多推荐

解锁HDC 2024之旅：从购票到报名，全程攻略

华为云开发者联盟

从原始边列表到邻接矩阵Python实现图数据处理的完整指南

华为云开发者联盟

华为云云原生FinOps解决方案，释放云原生最大价值

华为云开发者联盟

所有评论(0)

查看更多评论

优秀的麒麟

@qq_44102963

已为社区贡献2条内容