想要在SpringBoot中实现JSON数据的压缩并存储到Redis中进行数据持久化处理，我们可以通过如下的步骤来实现。
依赖配置
首先需要在POM文件中添加上Spring Data Redis 和 JSON 处理库，例如我们可以引入Jackson处理库，如下所示。
org.springframework.boot
spring-boot-starter-data-redis
com.fasterxml.jackson.core
jackson-databind
org.springframework.boot
spring-boot-starter
接下来就是配置Redis的连接，如下所示。
spring.redis.host=localhost
spring.redis.port=6379压缩 JSON 数据
基础工作准备好之后，接下来我们就来看看如何实现JSON数据的压缩，我们可以通过Jackson将对象转换成JSON字符串，然后通过Java的GZIPOutputStream操作对数据进行压缩，如下所示。
import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper;
import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate;
import org.springframework.stereotype.Service;
import java.io.ByteArrayOutputStream;
import java.io.IOException;
import java.util.zip.GZIPOutputStream;
@Service
public class RedisService {
private final StringRedisTemplate redisTemplate;
private final ObjectMapper objectMapper;
public RedisService(StringRedisTemplate redisTemplate, ObjectMapper objectMapper) {
this.redisTemplate = redisTemplate;
this.objectMapper = objectMapper;
}
public void saveCompressedJson(String key, Object data) throws IOException {
// 将对象转换为JSON字符串
String json = objectMapper.writeValueAsString(data);
// 压缩JSON数据
byte[] compressedData = compress(json);
// 将压缩后的数据保存到Redis中（需要将其转换为Base64字符串，以便存储为字符串）
String compressedBase64 = java.util.Base64.getEncoder().encodeToString(compressedData);
redisTemplate.opsForValue().set(key, compressedBase64);
}
private byte[] compress(String data) throws IOException {
ByteArrayOutputStream byteArrayOutputStream = new ByteArrayOutputStream();
try (GZIPOutputStream gzipOutputStream = new GZIPOutputStream(byteArrayOutputStream)) {
gzipOutputStream.write(data.getBytes());
}
return byteArrayOutputStream.toByteArray();
}
}
上面的实现中实现了将数据对象转换成JSON字符串，然后通过压缩存储到Redis中的操作，那么在使用的时候，我们需要从Redis中读取到相关的数据并且解压进行使用。下面我们就来看看如何实现数据的读取以及解压操作。
解压缩并从 Redis 中读取数据
要从Redis中读取数据并解压缩，可以使用以下方法，如下所示。
import java.io.ByteArrayInputStream;
import java.io.IOException;
import java.io.InputStreamReader;
import java.util.zip.GZIPInputStream;
public Object readCompressedJson(String key, Class valueType) throws IOException {
// 从Redis中获取Base64编码的压缩数据
String compressedBase64 = redisTemplate.opsForValue().get(key);
if (compressedBase64 == null) {
return null;
}
// 解压缩数据
byte[] compressedData = java.util.Base64.getDecoder().decode(compressedBase64);
String json = decompress(compressedData);
// 将JSON字符串转换回对象
return objectMapper.readValue(json, valueType);
}
private String decompress(byte[] compressedData) throws IOException {
ByteArrayInputStream byteArrayInputStream = new ByteArrayInputStream(compressedData);
try (GZIPInputStream gzipInputStream = new GZIPInputStream(byteArrayInputStream);
InputStreamReader inputStreamReader = new InputStreamReader(gzipInputStream)) {
StringBuilder outStr = new StringBuilder();
char[] buffer = new char[1024];
int len;
while ((len = inputStreamReader.read(buffer)) > 0) {
outStr.append(buffer, 0, len);
}
return outStr.toString();
}
}
使用示例
完成压缩以及解压缩操作之后，接下来我们就来看看如何使用它来完成数据的持久化操作，如下所示。
@Service
public class MyService {
private final RedisService redisService;
public MyService(RedisService redisService) {
this.redisService = redisService;
}
public void saveData() throws IOException {
MyObject obj = new MyObject("example", 123);
redisService.saveCompressedJson("mykey", obj);
}
public MyObject getData() throws IOException {
return (MyObject) redisService.readCompressedJson("mykey", MyObject.class);
}
}
class MyObject {
private String name;
private int value;
// Constructor, getters, and setters
}
总结
以上方法通过ObjectMapper将对象序列化为JSON字符串，并使用GZIP压缩JSON数据，再将其存储到Redis中。读取数据时，先解压缩再反序列化为对象。这种方式可以有效减少存储空间和网络传输的开销。