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springboot集成redis(springboot集成kafka)

mhr18 2025-04-05 20:27 26 浏览 0 评论

1.springboot集成redis

  • 启动redis服务
  • 导入spring boot和redis的依赖包
  • org.springframework.boot spring-boot-starter-redis 1.4.1.RELEASE
  • 配置文件配置redis
  • spring: redis: host: 127.0.0.1 #配置redis主机 port: 6379 jedis: pool: max-active: 8 max-wait: -1
  • 注入RedisTemplate和StringRedisTemplate
  • @Autowired StringRedisTemplate stringRedisTemplate; @Autowired RedisTemplate redisTemplate;

StringRedisTemplate的键和值都是字符串,在传入和获取的时候都是对字符串进行操作;

RedisTemplate的键和值都是对象,在进行数据的传入和获取时会对键和值进行序列化和反序列化,传入的对象必须实现序列化接口。

@Data
@AllArgsConstructor
@NoArgsConstructor
@Accessors(chain = true)
public class User implements Serializable {  //实体类必须序列化后才可以传入到redis
    private int id;
    private String name;
    private String password;
    private String per;

}

由于 RedisTemplate 会对键和值都进行序列化操作,有着较大的局限性,所以会对其键的序列化进行操作使键直接展示,只对值进行序列化操作。

// redisTemplate的键和值默认的序列化方式是jdk序列化,而 StringRedisTemplate默认对键和值都进行String序列化,因此需要把键的序列化改为String序列化来保证使得键直接展示传入的值
redisTemplate.setKeySerializer(new StringRedisSerializer());

//针对特殊类型的哈希值,我们希望其map的键也能够直接展示,故使用string序列化
        redisTemplate.setHashKeySerializer(new StringRedisSerializer());

当频繁的对同一个key进行操作时,可以把模板与指定key进行绑定,然后直接对绑定的值进行操作就是对指定key进行操作。

 BoundValueOperations zzb = redisTemplate.boundValueOps("zzb");
//返回的值就是对zzb的绑定的值
        zzb.append("666");
        zzb.set("zzb1");
        zzb.get();

2.mybatis缓存集成redis

  • 编写工具类获取被spring管理的redisTemplate,该获取bean的工具类必须交给spring容器进行管理
  • import org.springframework.beans.BeansException; import org.springframework.context.ApplicationContext; import org.springframework.context.ApplicationContextAware; /* author:zzb 此工具类用来在获取被spring容器管理的Bean,不被spring管理的类可通过此工具类得到被管理的bean, */ @Component public class ApplicationContextUtils implements ApplicationContextAware { private static ApplicationContext applicationContext; //实现了此接口之后,spring容器在启动过后会自动调用这个方法,并且将创好的工厂以参数的形式传递进来 @Override public void setApplicationContext(ApplicationContext applicationContext) throws BeansException { this.applicationContext=applicationContext; } //调用该静态方法传入需要获取的Bean的名称,Bean在spring中管理的时候默认的名字是类名首字母小写,返回对应的Bean public static Object getBean(String beanName){ return applicationContext.getBean(beanName); } }
  • mybatis开启缓存只需要在mapper文件中添加cache标签即可,更换为redis缓存则需要实现Cache接口并重写对应方法在cache标签中指定对应的缓存类即可
package com.zzb.Cache;

import com.zzb.Utils.ApplicationContextUtils;
import org.apache.ibatis.cache.Cache;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
import org.springframework.data.redis.serializer.StringRedisSerializer;

public class RedisCache implements Cache {

    private RedisTemplate getTemplate(){
        //通过工具类获取redisTemplate,然后对键的序列化进行操作
        RedisTemplate redisTemplate= (RedisTemplate) ApplicationContextUtils.getBean("redisTemplate");
        redisTemplate.setKeySerializer(new StringRedisSerializer());
        redisTemplate.setHashKeySerializer(new StringRedisSerializer());
        return redisTemplate;
    }

//实现Cache接口需要提供一个包含id的构造函数,这个id对应的就是mapper文件里面的namespace
    private final String id;

    public  RedisCache(String id){
        this.id=id;
    }

    //此get方法的返回值就是传入的id,必须实现该方法
    @Override
    public String getId() {
        return id;
    }

    @Override
    public void putObject(Object key, Object value) {
        //程序从数据库查到数据的时候会调用此方法向缓存中写入数据
        System.out.println("努力     放入缓存中");
        getTemplate().opsForHash().put(id.toString(),key.toString(),value);
    }

    @Override
    public Object getObject(Object key) {
        //程序会在查询数据库之前向缓存中查询数据
        System.out.println("努力     获取=============");
        return getTemplate().opsForHash().get(id.toString(),key.toString());
        //return null;
    }


    @Override
    public Object removeObject(Object key) {
        //mybatis默认没有实现该方法,为保留方法
        return null;
    }

    @Override
    public void clear() {
    //当对数据库内的数据进行修改操作的时候,会调用此方法,需要在方法内进行缓存清空操作
        getTemplate().delete(id.toString());
    }

    @Override
    public int getSize() {
        return getTemplate().opsForHash().size(id.toString()).intValue();
    }
}
折叠 

2.1共享缓存

默认的缓存策略仅仅适用于单表查询,当对数据进行修改的时候仅清空当前表的对应缓存,而当表之间具有关联关系的时候这种缓存策略就会造成数据的不一致,这时候可以通过共享缓存实现数据同步。


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