连接到Redis
使用Redis和Spring时的首要任务之一是通过IoC容器连接到Redis。为此，需要Java连接器（或绑定）。无论选择哪种库，您都只需要使用一组Spring Data Redis API（在所有连接器中行为一致）：org.springframework.data.redis.connection软件包及其RedisConnection与RedisConnectionFactory接口，用于处理和检索与Redis的活动连接。
RedisConnection和RedisConnectionFactory
RedisConnection提供了Redis通信的核心构建块，因为它处理与Redis后端的通信。它还会自动将基础连接库异常转换为Spring一致的DAO异常层次结构，以便您可以在不更改任何代码的情况下切换连接器，因为操作语义保持不变。
当按照上篇文档配置好Redi后，IOC会加载ConnectionFactory，我们可以直接注入，然后创建连接操作Redis。
RedisConnection提供了Redis各大数据类型的操作API：
public interface RedisConnection extends RedisCommands, AutoCloseable {
default RedisGeoCommands geoCommands() {
return this;
}
default RedisHashCommands hashCommands() {
return this;
}
default RedisHyperLogLogCommands hyperLogLogCommands() {
return this;
}
default RedisKeyCommands keyCommands() {
return this;
}
default RedisListCommands listCommands() {
return this;
}
default RedisSetCommands setCommands() {
return this;
}
default RedisScriptingCommands scriptingCommands() {
return this;
}
default RedisServerCommands serverCommands() {
return this;
}
default RedisStreamCommands streamCommands() {
return this;
}
default RedisStringCommands stringCommands() {
return this;
}
default RedisZSetCommands zSetCommands() {
return this;
}
}
@Autowired
LettuceConnectionFactory lettuceConnectionFactory;
@Test
void lettuceConnectionFactoryTest() {
RedisConnection connection = lettuceConnectionFactory.getConnection();
Boolean result = connection.set("k".getBytes(), "1".getBytes());
System.err.println(result);
byte[] bytes = connection.get("k".getBytes());
assert bytes != null;
System.err.println("k:" + new String(bytes));
}
RedisTemplate简介
大多数用户可能会使用RedisTemplate及其相应的软件包org.springframework.data.redis.core。实际上，由于模板具有丰富的功能集，因此它是Redis模块的中心类。该模板为Redis交互提供了高级抽象。虽然RedisConnection提供了接受和返回二进制值（byte数组）的低级方法，但是模板负责序列化和连接管理，使用户无需处理此类细节。
此外，该模板提供了操作视图（根据Redis命令参考进行分组），提供了丰富的，通用的接口，用于针对某种类型或某些键（通过KeyBound接口），如下表所述：
序列化器
自带序列化器
RedisTemplate大多数操作都使用基于Java的序列化器。这意味着模板编写或读取的任何对象都将通过Java进行序列化和反序列化。您可以在模板上更改序列化机制，Redis模块提供了几种实现，可在org.springframework.data.redis.serializer软件包中找到，您还可以将任何序列化器设置为null，并通过将enableDefaultSerializer属性设置为来将RedisTemplate与原始字节数组一起使用false。请注意，模板要求所有键都不为空。但是，只要基础串行器接受这些值，它们就可以为空。
从框架的角度来看，Redis中存储的数据仅为字节。尽管Redis本身支持各种类型，但在大多数情况下，它们是指数据的存储方式而不是数据的表示方式。由用户决定是否将信息转换为字符串或任何其他对象。
在Spring Data中，用户（自定义）类型和原始数据之间的转换（反之亦然）在org.springframework.data.redis.serializer包中的Redis中进行处理。
该软件包包含两种类型的序列化器，它们负责序列化过程：
- 基于的两路串行器RedisSerializer。
- 使用RedisElementReader和的元素读取器和写入器RedisElementWriter。
框架自带各种序列化器：
| 名称 | 说明 |
|---|---|
| OxmSerializer | 通过Spring OXM支持将其用于对象/ XML映射 |
| ByteArrayRedisSerializer | Byte数组序列化 |
| GenericJackson2JsonRedisSerializer | 以JSON格式去存储数据，会保存序列化的对象的包名和类名，反序列化时以这个作为标示就可以反序列化成指定的对象。效率低，占用内存高 |
| GenericToStringSerializer | 可以将任何对象泛化为字符串并序列化 |
| StringRedisSerializer | 简单的字符串序列化 |
| JdkSerializationRedisSerializer | JDK序列化， 默认用于RedisCache和RedisTemplate |
| Jackson2JsonRedisSerializer | 以JSON格式去存储数据 ，需要指明序列化的类Class，可以使用Obejct.class |
自定义序列化器
RedisTemplate 默认使用JDK序列化，可以使用自带其他的序列化，或者自己实现第三方序列化方式，比如：
- google：Protobuf
- faceBook：Thrift
- kryo
- hessian
- fst
- Jackson
- Gson
- FastJson
Protobuf序列化
ProtoBuf （Google Protocol Buffer）是由google公司用于数据交换的序列结构化数据格式，具有跨平台、跨语言、可扩展特性，类型于常用的XML及JSON，但具有更小的传输体积、更高的编码、解码能力，特别适合于数据存储、网络数据传输等对存储体积、实时性要求高的领域。
优点：性能好，效率高。支持向后兼容和向前兼容。支持多种编程语言（java，c++，python）；
缺点：二进制格式导致可读性差（二进制格式）
RedisTemplate使用 Protobuf
1、 添加pom；
<dependency>
<groupId>io.protostuff</groupId>
<artifactId>protostuff-runtime</artifactId>
<version>1.7.4</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>io.protostuff</groupId>
<artifactId>protostuff-core</artifactId>
<version>1.7.4</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.projectlombok</groupId>
<artifactId>lombok</artifactId>
</dependency>
1、 实现RedisSerializer接口；
@Slf4j
public class ProtoStuffRedisSerializer<T> implements RedisSerializer<T> {
// RuntimeSchema是一个包含业务对象所有信息的类，包括类信息、字段信息
private static final Schema<ProtoStuffWrapper> schema = RuntimeSchema.getSchema(ProtoStuffWrapper.class);
/**
* 序列化：对象=》字节数组
*
* @param t 需要序列化的对象t
* @return 二进制
* @throws SerializationException 序列化异常
*/
@Override
public byte[] serialize(T t) throws SerializationException {
if (t == null) {
return null;
}
// 开辟了512字节缓存，用来存放业务对象序列化之后存放的地方，如果空间不足，会自动扩展扩展
LinkedBuffer buffer = LinkedBuffer.allocate(LinkedBuffer.DEFAULT_BUFFER_SIZE);
byte[] bytes;
try {
// 序列化
bytes = ProtostuffIOUtil.toByteArray(new ProtoStuffWrapper<>(t), schema, buffer);
} finally {
buffer.clear();
}
return bytes;
}
/**
* 反序列化 字节数组=》对象
*
* @param bytes 字节数组
* @return 对象
* @throws SerializationException 序列化异常
*/
@Override
public T deserialize(byte[] bytes) throws SerializationException {
if (bytes == null || bytes.length == 0) {
return null;
}
try {
ProtoStuffWrapper<T> protoStuffWrapper = new ProtoStuffWrapper<>();
// 反序列
ProtostuffIOUtil.mergeFrom(bytes, protoStuffWrapper, schema);
return protoStuffWrapper.getT();
} catch (Exception e) {
throw new RuntimeException(e);
}
}
/**
* 序列化包装类，深度克隆，避免无法获取schema
*
* @param <T> 业务对象
*/
public static class ProtoStuffWrapper<T> implements Cloneable {
private T t;
ProtoStuffWrapper() {
}
ProtoStuffWrapper(T t) {
this.t = t;
}
public T getT() {
return t;
}
public void setT(T t) {
this.t = t;
}
@Override
@SuppressWarnings("unchecked")
public ProtoStuffWrapper<T> clone() {
try {
return (ProtoStuffWrapper<T>) super.clone();
} catch (CloneNotSupportedException e) {
return new ProtoStuffWrapper<T>();
}
}
}
}
1、 创建RedisTemplate，设置序列化；
/**
* 创建RedisTemplate
*
* @param redisConnectionFactory 连接工厂
* @param <T> 值类型
* @return RedisTemplate
*/
@Bean(name = "redisTemplate")
public <T> RedisTemplate<String, T> redisTemplate(RedisConnectionFactory redisConnectionFactory) {
RedisTemplate<String, T> redisTemplate = new RedisTemplate<>();
// 设置连接工厂
redisTemplate.setConnectionFactory(redisConnectionFactory);
// String序列化对象
RedisSerializer<String> stringRedisSerializer = RedisSerializer.string();
// ProtoStuff序列化
ProtoStuffRedisSerializer<T> protoStuffRedisSerializer = new ProtoStuffRedisSerializer<>();
// 序列化配置=>Key
redisTemplate.setKeySerializer(stringRedisSerializer); // 所有Key都设置为字符串，方便阅读
redisTemplate.setHashKeySerializer(protoStuffRedisSerializer); // 设置Hash数据结构中的Key
// 序列化配置=>Value
redisTemplate.setValueSerializer(protoStuffRedisSerializer); // 所有Value
redisTemplate.setHashValueSerializer(protoStuffRedisSerializer); // Hash数据结构中的Value
redisTemplate.afterPropertiesSet();
return redisTemplate;
}
1、 添加测试实体类；
@ToString
@Data
public class User {
String userName;
String password;
int age;
}
1、 添加测试类测试；
@Test
void protoStuffTest() {
User user = new User();
user.setAge(20);
user.setUserName("韩梅梅");
user.setPassword("123456");
redisTemplate.boundValueOps("k").set(user);
User user1 = redisTemplate.boundValueOps("k").get();
redisTemplate.boundHashOps("hash").putIfAbsent("kkk","vvv");
System.err.println(user1.toString());
}
