Spring 提供了对缓存功能的抽象:即允许绑定不同的缓存解决方案(如Caffeine、Ehcache等),但本身不直接提供缓存功能的实现。它支持注解方式使用缓存,非常方便。

SpringBoot在annotation的层面实现了数据缓存的功能,基于Spring的AOP技术。所有的缓存配置只是在annotation层面配置,像声明式事务一样。

Spring定义了CacheManager和Cache接口统一不同的缓存技术。其中CacheManager是Spring提供的各种缓存技术的抽象接口。而Cache接口包含缓存的各种操作。

Cache接口下Spring提供了各种xxxCache的实现,如RedisCache,EhCacheCache ,ConcurrentMapCache等;

一,缓存技术类型与CacheManger

针对不同的缓存技术,需要实现不同的cacheManager,Spring定义了如下的cacheManger实现。

CacheManger 描述
SimpleCacheManager 使用简单的Collection来存储缓存,主要用于测试
ConcurrentMapCacheManager 使用ConcurrentMap作为缓存技术(默认),需要显式的删除缓存,无过期机制
NoOpCacheManager 仅测试用途,不会实际存储缓存
EhCacheCacheManager 使用EhCache作为缓存技术,以前在hibernate的时候经常用
GuavaCacheManager 使用google guava的GuavaCache作为缓存技术(1.5版本已不建议使用)
CaffeineCacheManager 是使用Java8对Guava缓存的重写,spring5(springboot2)开始用Caffeine取代guava
HazelcastCacheManager 使用Hazelcast作为缓存技术
JCacheCacheManager 使用JCache标准的实现作为缓存技术,如Apache Commons JCS
RedisCacheManager 使用Redis作为缓存技术

常规的SpringBoot已经为我们自动配置了EhCache、Collection、Guava、ConcurrentMap等缓存,默认使用ConcurrentMapCacheManager。SpringBoot的application.properties配置文件,使用spring.cache前缀的属性进行配置。

二,缓存依赖

开始使用前需要导入依赖

spring-boot-starter-cache 为基础依赖,其他依赖根据使用不同的缓存技术选择加入,默认情况下使用 ConcurrentMapCache不需要引用任何依赖

        <!-- 基础依赖 -->
     <dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-cache</artifactId>
</dependency>
        <!-- 使用 ehcache -->
<dependency>
<groupId>net.sf.ehcache</groupId>
<artifactId>ehcache</artifactId>
</dependency>
<!-- 使用 caffeine https://mvnrepository.com/artifact/com.github.ben-manes.caffeine/caffeine -->
<dependency>
<groupId>com.github.ben-manes.caffeine</groupId>
<artifactId>caffeine</artifactId>
<version>2.6.0</version>
</dependency>
<!-- 使用 redis -->
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
</dependency>

三、application配置

spring.cache.type= #缓存的技术类型,可选 generic,ehcache,hazelcast,infinispan,jcache,redis,guava,simple,none
spring.cache.cache-names= #应用程序启动创建缓存的名称,必须将所有注释为@Cacheable缓存name(或value)罗列在这里,否者:Cannot find cache named 'xxx' for Builder[xx] caches=[sysItem] | key='' | keyGenerator='' | cacheManager='' | cacheResolver='' | condition='' | unless='' | sync='false'
#以下根据不同缓存技术选择配置
spring.cache.ehcache.config= #EHCache的配置文件位置
spring.caffeine.spec= #caffeine类型创建缓存的规范。查看CaffeineSpec了解更多关于规格格式的细节
spring.cache.infinispan.config= #infinispan的配置文件位置
spring.cache.jcache.config= #jcache配置文件位置
spring.cache.jcache.provider= #当多个jcache实现类时,指定选择jcache的实现类

四、缓存注解

下面是缓存公用接口注释,使用与任何缓存技术

1,@EnableCaching:在启动类注解@EnableCaching开启缓存  

@SpringBootApplication
@EnableCaching //开启缓存
public class DemoApplication{ public static void main(String[] args) {
SpringApplication.run(DemoApplication.class, args);
} }

2,@Cacheable:配置了findByName函数的返回值将被加入缓存。同时在查询时,会先从缓存中获取,若不存在才再发起对数据库的访问。

该注解主要有下面几个参数:

  • value、cacheNames:两个等同的参数(cacheNames为Spring 4新增,作为value的别名),用于指定缓存存储的集合名。由于Spring 4中新增了@CacheConfig,因此在Spring 3中原本必须有的value属性,也成为非必需项了
  • key:缓存对象存储在Map集合中的key值,非必需,缺省按照函数的所有参数组合作为key值,若自己配置需使用SpEL表达式,比如:@Cacheable(key = “#p0”):使用函数第一个参数作为缓存的key值
  • condition:缓存对象的条件,非必需,也需使用SpEL表达式,只有满足表达式条件的内容才会被缓存,比如:@Cacheable(key = “#p0”, condition = “#p0.length() < 3”),表示只有当第一个参数的长度小于3的时候才会被缓存
  • unless:另外一个缓存条件参数,非必需,需使用SpEL表达式。它不同于condition参数的地方在于它的判断时机,该条件是在函数被调用之后才做判断的,所以它可以通过对result进行判断。
  • keyGenerator:用于指定key生成器,非必需。若需要指定一个自定义的key生成器,我们需要去实现org.springframework.cache.interceptor.KeyGenerator接口,并使用该参数来指定。需要注意的是:该参数与key是互斥的
  • cacheManager:用于指定使用哪个缓存管理器,非必需。只有当有多个时才需要使用
  • cacheResolver:用于指定使用那个缓存解析器,非必需。需通过org.springframework.cache.interceptor.CacheResolver接口来实现自己的缓存解析器,并用该参数指定。
public class BotRelationServiceImpl implements BotRelationService {
@Override
@Cacheable(value = {"newJob"},key = "#p0")
public List<NewJob> findAllLimit(int num) {
return botRelationRepository.findAllLimit(num);
}
.....
}

3,@CachePut:主要针对方法配置,能够根据方法的请求参数对其结果进行缓存,和 @Cacheable 不同的是,它每次都会触发真实方法的调用 。简单来说就是用户更新缓存数据。但需要注意的是该注解的value 和 key 必须与要更新的缓存相同,也就是与@Cacheable 相同。示例:

    @CachePut(value = "newJob", key = "#p0")  //按条件更新缓存
public NewJob updata(NewJob job) {
NewJob newJob = newJobDao.findAllById(job.getId());
newJob.updata(job);
return job;
}

4,@CacheEvict:配置于函数上,通常用在删除方法上,用来从缓存中移除相应数据。除了同@Cacheable一样的参数之外,它还有下面两个参数:

  • allEntries:非必需,默认为false。当为true时,会移除所有数据。如:@CachEvict(value=”testcache”,allEntries=true)
  • beforeInvocation:非必需,默认为false,会在调用方法之后移除数据。当为true时,会在调用方法之前移除数据。 如:@CachEvict(value=”testcache”,beforeInvocation=true)
    @Cacheable(value = "emp",key = "#p0.id")
public NewJob save(NewJob job) {
newJobDao.save(job);
return job;
} //清除一条缓存,key为要清空的数据
@CacheEvict(value="emp",key="#id")
public void delect(int id) {
newJobDao.deleteAllById(id);
} //方法调用后清空所有缓存
@CacheEvict(value="accountCache",allEntries=true)
public void delectAll() {
newJobDao.deleteAll();
} //方法调用前清空所有缓存
@CacheEvict(value="accountCache",beforeInvocation=true)
public void delectAll() {
newJobDao.deleteAll();
}

5,@CacheConfig: 统一配置本类的缓存注解的属性,在类上面统一定义缓存的名字,方法上面就不用标注了,当标记在一个类上时则表示该类所有的方法都是支持缓存的

@CacheConfig(cacheNames = {"myCache"})
public class BotRelationServiceImpl implements BotRelationService {
@Override
@Cacheable(key = "targetClass + methodName +#p0")//此处没写value
public List<BotRelation> findAllLimit(int num) {
return botRelationRepository.findAllLimit(num);
}
.....
}

五:SpEL上下文数据

Spring Cache提供了一些供我们使用的SpEL上下文数据,下表直接摘自Spring官方文档:

名称 位置 描述 示例
methodName root对象 当前被调用的方法名 #root.methodname
method root对象 当前被调用的方法 #root.method.name
target root对象 当前被调用的目标对象实例 #root.target
targetClass root对象 当前被调用的目标对象的类 #root.targetClass
args root对象 当前被调用的方法的参数列表 #root.args[0]
caches root对象 当前方法调用使用的缓存列表 #root.caches[0].name
Argument Name 执行上下文 当前被调用的方法的参数,如findArtisan(Artisan artisan),可以通过#artsian.id获得参数 #artsian.id
result 执行上下文 方法执行后的返回值(仅当方法执行后的判断有效,如 unless cacheEvict的beforeInvocation=false) #result

注意:

1.当我们要使用root对象的属性作为key时我们也可以将“#root”省略,因为Spring默认使用的就是root对象的属性。 如

@Cacheable(key = "targetClass + methodName +#p0")

2.使用方法参数时我们可以直接使用“#参数名”或者“#p参数index”。 如:

@Cacheable(value="users", key="#id")

@Cacheable(value="users", key="#p0")

SpEL提供了多种运算符

类型 运算符
关系 <,>,<=,>=,==,!=,lt,gt,le,ge,eq,ne
算术 +,- ,* ,/,%,^
逻辑 &&,||,!,and,or,not,between,instanceof
条件 ?: (ternary),?: (elvis)
正则表达式 matches
其他类型 ?.,?[…],![…],^[…],$[…]

以上的知识点适合你遗忘的时候来查阅,下面正式进入学习!

六:ConcurrentMap Cache

Spring boot默认使用的是SimpleCacheConfiguration,即使用ConcurrentMapCacheManager来实现缓存,ConcurrentMapCache实质是一个ConcurrentHashMap集合对象java内置,所以无需引入其他依赖,也没有额外的配置

ConcurrentMapCache的自动装配声明在SimpleCacheConfiguration中,如果需要也可对它进行额外的装配

//注册1个id为cacheManager,类型为ConcurrentMapCacheManager的bean
@Bean
public ConcurrentMapCacheManager cacheManager() {
ConcurrentMapCacheManager cacheManager = new ConcurrentMapCacheManager(); //实例化ConcurrentMapCacheManager
List<String> cacheNames = this.cacheProperties.getCacheNames(); //读取配置文件,如果配置有spring.cache.cache-names=xx,xx,则进行配置cacheNames,默认是没有配置的
if (!cacheNames.isEmpty()) {
cacheManager.setCacheNames(cacheNames);
}
return this.customizerInvoker.customize(cacheManager); //调用CacheManagerCustomizers#customize 进行个性化设置,在该方法中是遍历其持有的List
}

七:Caffeine Cache

Caffeine是使用Java8对Guava缓存的重写版本,在Spring Boot 2.0中将取代,基于LRU算法实现,支持多种缓存过期策略。具体查看这里 https://www.cnblogs.com/liujinhua306/p/9808500.html

1,Caffeine参数说明:

  • initialCapacity=[integer]: 初始的缓存空间大小
  • maximumSize=[long]: 缓存的最大条数
  • maximumWeight=[long]: 缓存的最大权重
  • expireAfterAccess=[duration]: 最后一次写入或访问后经过固定时间过期
  • expireAfterWrite=[duration]: 最后一次写入后经过固定时间过期
  • refreshAfterWrite=[duration]: 创建缓存或者最近一次更新缓存后经过固定的时间间隔,刷新缓存 refreshAfterWrite requires a LoadingCache
  • weakKeys: 打开key的弱引用
  • weakValues:打开value的弱引用
  • softValues:打开value的软引用
  • recordStats:开发统计功能

#注意:

  • refreshAfterWrite必须实现LoadingCache,跟expire的区别是,指定时间过后,expire是remove该key,下次访问是同步去获取返回新值,而refresh则是指定时间后,不会remove该key,下次访问会触发刷新,新值没有回来时返回旧值
  • expireAfterWrite和expireAfterAccess同事存在时,以expireAfterWrite为准。
  • maximumSize和maximumWeight不可以同时使用
  • weakValues和softValues不可以同时使用

2,导入依赖

        <!-- 使用  caffeine https://mvnrepository.com/artifact/com.github.ben-manes.caffeine/caffeine -->
<dependency>
<groupId>com.github.ben-manes.caffeine</groupId>
<artifactId>caffeine</artifactId>
<version>2.6.0</version>
</dependency>

 3、Caffeine配置

(1)通过配置文件来设置Caffeine

spring:
cache:
cache-names: outLimit,notOutLimit
caffeine:
spec: initialCapacity=50,maximumSize=500,expireAfterWrite=5s,refreshAfterWrite=7s #
type: caffeine 

(2)通过bean装配

@Bean()
@Primary
public CacheManager cacheManagerWithCaffeine() {
CaffeineCacheManager cacheManager = new CaffeineCacheManager();
Caffeine caffeine = Caffeine.newBuilder()
.initialCapacity() //cache的初始容量值
.maximumSize() //maximumSize用来控制cache的最大缓存数量,maximumSize和maximumWeight不可以同时使用,
.maximumWeight() //控制最大权重
.expireAfter(customExpireAfter) //自定义过期
.refreshAfterWrite(, TimeUnit.SECONDS); //使用refreshAfterWrite必须要设置cacheLoader
cacheManager.setCaffeine(caffeine);
cacheManager.setCacheLoader(cacheLoader); //缓存加载方案
cacheManager.setCacheNames(getNames()); //缓存名称列表
cacheManager.setAllowNullValues(false);
return cacheManager;
}

(3)配置文件结合Bean装配

@Value("${caffeine.spec}")
private String caffeineSpec;
@Bean(name = "caffeineSpec")
public CacheManager cacheManagerWithCaffeineFromSpec(){
  CaffeineSpec spec = CaffeineSpec.parse(caffeineSpec);
  Caffeine caffeine = Caffeine.from(spec); // 或使用 Caffeine caffeine = Caffeine.from(caffeineSpec);
  CaffeineCacheManager cacheManager = new CaffeineCacheManager();
  cacheManager.setCaffeine(caffeine);
  cacheManager.setCacheNames(getNames());
  return cacheManager;
}

4,实现cacheLoader

CacheLoader是cache的一种加载策略,key不存在或者key过期之类的都可以通过CacheLoader来自定义获得/重新获得数据。使用refreshAfterWrite必须要设置cacheLoader

@Configuration
public class CacheConfig {
@Bean
public CacheLoader<Object, Object> cacheLoader() {
CacheLoader<Object, Object> cacheLoader = new CacheLoader<Object, Object>() {
@Override
public Object load(Object key) throws Exception {
return null;
}
// 达到配置文件中的refreshAfterWrite所指定的时候回处罚这个事件方法
@Override
public Object reload(Object key, Object oldValue) throws Exception {
return oldValue; //可以在这里处理重新加载策略,本例子,没有处理重新加载,只是返回旧值。
}
};
return cacheLoader;
}
}

CacheLoader实质是一个监听,处上述load与reload还包含,expireAfterCreate,expireAfterUpdate,expireAfterRead等可以很灵活的配置CacheLoader,具体详细配置可查看这里 https://www.jianshu.com/p/15d0a9ce37dd,详细原理查看:https://www.cnblogs.com/liujinhua306/p/9808500.html

八:EHCache

EhCache 是一个纯Java的进程内缓存框架,具有快速、精干等特点,是Hibernate中默认CacheProvider。Ehcache是一种广泛使用的开源Java分布式缓存。主要面向通用缓存,Java EE和轻量级容器。它具有内存和磁盘存储,缓存加载器,缓存扩展,缓存异常处理程序,一个gzip缓存servlet过滤器,支持REST和SOAP api等特点。

1,导入依赖

引入springboot-cacheehcache。需要注意,EhCache不需要配置version,SpringBoot的根pom已经集成了。

<dependency>
<groupId>net.sf.ehcache</groupId>
<artifactId>ehcache</artifactId>
</dependency>

2,加入配置:

spring.cache.type=ehcache # 配置ehcache缓存
spring.cache.ehcache.config=classpath:/ehcache.xml # 指定ehcache配置文件路径 ,可以不用写,因为默认就是这个路径,SpringBoot会自动扫描

3,ehcache配置文件

EhCache的配置文件ehcache.xml只需要放到类路径下面,SpringBoot会自动扫描

<ehcache>

    <!--
磁盘存储:指定一个文件目录,当EHCache把数据写到硬盘上时,将把数据写到这个文件目录下
path:指定在硬盘上存储对象的路径
path可以配置的目录有:
user.home(用户的家目录)
user.dir(用户当前的工作目录)
java.io.tmpdir(默认的临时目录)
ehcache.disk.store.dir(ehcache的配置目录)
绝对路径(如:d:\\ehcache)
查看路径方法:String tmpDir = System.getProperty("java.io.tmpdir");
-->
<diskStore path="java.io.tmpdir" /> <!--
defaultCache:默认的缓存配置信息,如果不加特殊说明,则所有对象按照此配置项处理
maxElementsInMemory:设置了缓存的上限,最多存储多少个记录对象
eternal:代表对象是否永不过期 (指定true则下面两项配置需为0无限期)
timeToIdleSeconds:最大的发呆时间 /秒
timeToLiveSeconds:最大的存活时间 /秒
overflowToDisk:是否允许对象被写入到磁盘
说明:下列配置自缓存建立起600秒(10分钟)有效 。
在有效的600秒(10分钟)内,如果连续120秒(2分钟)未访问缓存,则缓存失效。
就算有访问,也只会存活600秒。
-->
<defaultCache maxElementsInMemory="10000" eternal="false"
timeToIdleSeconds="600" timeToLiveSeconds="600" overflowToDisk="true" />
<!-- 按缓存名称的不同管理策略 -->
<cache name="myCache" maxElementsInMemory="10000" eternal="false"
timeToIdleSeconds="120" timeToLiveSeconds="600" overflowToDisk="true" /> </ehcache>

4,装配

SpringBoot会为我们自动配置 EhCacheCacheManager 这个Bean,如果想自定义设置一些个性化参数时,通过Java Config形式配置。

@Configuration
@EnableCaching
public class CacheConfig { @Bean
public CacheManager cacheManager() {
return new EhCacheCacheManager(ehCacheCacheManager().getObject());
} @Bean
public EhCacheManagerFactoryBean ehCacheCacheManager() {
EhCacheManagerFactoryBean cmfb = new EhCacheManagerFactoryBean();
cmfb.setConfigLocation(new ClassPathResource("ehcache.xml"));
cmfb.setShared(true);
return cmfb;
} }

九:Redis

1,Redis 优势

  • 分布式
  • 性能极高 – Redis能读的速度是110000次/s,写的速度是81000次/s 。
  • 丰富的数据类型 – Redis支持二进制案例的 Strings, Lists, Hashes, Sets 及 Ordered Sets 数据类型操作。
  • 原子 – Redis的所有操作都是原子性的,意思就是要么成功执行要么失败完全不执行。单个操作是原子性的。多个操作也支持事务,即原子性,通过MULTI和EXEC指令包起来。
  • 丰富的特性 – Redis还支持 publish/subscribe, 通知, key 过期等等特性

2, 导入依赖

就只需要这一个依赖!不需要spring-boot-starter-cache

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

当你导入这一个依赖时,SpringBoot的CacheManager就会使用RedisCache。

Redis使用模式使用pool2连接池,在需要时引用下面的依赖

<!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.commons/commons-pool2 -->
<dependency>
<groupId>org.apache.commons</groupId>
<artifactId>commons-pool2</artifactId>
<version>2.6.2</version>
</dependency>

4,配置Redis

spring.redis.database=1 # Redis数据库索引(默认为0)
spring.redis.host=127.0.0.1 # Redis服务器地址
spring.redis.port=6379 # Redis服务器连接端口
spring.redis.password= # Redis服务器连接密码(默认为空)
spring.redis.pool.max-active=1000 # 连接池最大连接数(使用负值表示没有限制)
spring.redis.pool.max-wait=-1 # 连接池最大阻塞等待时间(使用负值表示没有限制)
spring.redis.pool.max-idle=10 # 连接池中的最大空闲连接
spring.redis.pool.min-idle=2 # 连接池中的最小空闲连接
spring.redis.timeout=0 # 连接超时时间(毫秒)

如果你的Redis这时候已经可以启动程序了。

5,装配

如果需要自定义缓存配置可以通过,继承CachingConfigurerSupport类,手动装配,如果一切使用默认配置可不必

(1) 装配序列化类型

    @Bean
public RedisTemplate<String, Object> redisTemplate(LettuceConnectionFactory connectionFactory) {
// 配置redisTemplate
RedisTemplate<String, Object> redisTemplate = new RedisTemplate<>();
redisTemplate.setConnectionFactory(connectionFactory);
redisTemplate.setKeySerializer(new StringRedisSerializer());//key序列化
redisTemplate.setValueSerializer(new GenericJackson2JsonRedisSerializer());//value序列化
redisTemplate.afterPropertiesSet();
return redisTemplate;
}

(2) 装配过期时间  

 /**
* 通过RedisCacheManager配置过期时间
*
* @param redisConnectionFactory
* @return
*/
@Bean
public RedisCacheManager cacheManager(RedisConnectionFactory redisConnectionFactory) {
RedisCacheConfiguration redisCacheConfiguration = RedisCacheConfiguration.defaultCacheConfig()
.entryTtl(Duration.ofHours()); // 设置缓存有效期一小时
return RedisCacheManager
.builder(RedisCacheWriter.nonLockingRedisCacheWriter(redisConnectionFactory))
.cacheDefaults(redisCacheConfiguration).build();
}

(3) 一个比较完整的装配类 demo

/**
* 自定义缓存配置文件,继承 CachingConfigurerSupport
* Created by huanl on 2017/8/22.
*/
@Configuration
@EnableCaching
public class RedisConfig extends CachingConfigurerSupport{
public RedisConfig() {
super();
} /**
* 指定使用哪一种缓存
* @param redisTemplate
* @return
*/
@Bean
public CacheManager cacheManager(RedisTemplate<?,?> redisTemplate) {
RedisCacheManager rcm = new RedisCacheManager(redisTemplate);
return rcm;
} /**
* 指定默认的key生成方式
* @return
*/
@Override
public KeyGenerator keyGenerator() {
KeyGenerator keyGenerator = new KeyGenerator() {
@Override
public Object generate(Object o, Method method, Object... objects) {
StringBuilder sb = new StringBuilder();
sb.append(o.getClass().getName());
sb.append(method.getName());
for (Object obj : objects) {
sb.append(obj.toString());
}
return sb.toString();
}
};
return keyGenerator;
} @Override
public CacheResolver cacheResolver() {
return super.cacheResolver();
} @Override
public CacheErrorHandler errorHandler() {
return super.errorHandler();
} /**
* redis 序列化策略 ,通常情况下key值采用String序列化策略
* StringRedisTemplate默认采用的是String的序列化策略,保存的key和value都是采用此策略序列化保存的。StringRedisSerializer
* RedisTemplate默认采用的是JDK的序列化策略,保存的key和value都是采用此策略序列化保存的。JdkSerializationRedisSerializer
* @param factory
* @return
*/
@Bean
public RedisTemplate<Object, Object> redisTemplate(RedisConnectionFactory factory){
RedisTemplate<Object, Object> redisTemplate = new RedisTemplate<>();
redisTemplate.setConnectionFactory(factory); // // 使用Jackson2JsonRedisSerialize 替换默认序列化
// 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);
//
//
// //设置value的序列化方式
// redisTemplate.setValueSerializer(jackson2JsonRedisSerializer);
// //设置key的序列化方式
// redisTemplate.setKeySerializer(new StringRedisSerializer());
// redisTemplate.setHashKeySerializer(new StringRedisSerializer());
// redisTemplate.setHashValueSerializer(jackson2JsonRedisSerializer); //使用fastJson作为默认的序列化方式
GenericFastJsonRedisSerializer genericFastJsonRedisSerializer = new GenericFastJsonRedisSerializer();
redisTemplate.setDefaultSerializer(genericFastJsonRedisSerializer);
redisTemplate.setValueSerializer(genericFastJsonRedisSerializer);
redisTemplate.setKeySerializer(new StringRedisSerializer());
redisTemplate.setHashValueSerializer(genericFastJsonRedisSerializer);
redisTemplate.setHashKeySerializer(new StringRedisSerializer());
redisTemplate.afterPropertiesSet(); return redisTemplate; } /**
* 转换返回的object为json
* @return
*/
@Bean
public HttpMessageConverters fastJsonHttpMessageConverters(){
// 1、需要先定义一个converter 转换器
FastJsonHttpMessageConverter fastConverter = new FastJsonHttpMessageConverter();
// 2、添加fastJson 的配置信息,比如:是否要格式化返回的json数据
FastJsonConfig fastJsonConfig = new FastJsonConfig();
fastJsonConfig.setSerializerFeatures(SerializerFeature.PrettyFormat);
// 3、在convert 中添加配置信息
fastConverter.setFastJsonConfig(fastJsonConfig);
// 4、将convert 添加到converters当中
HttpMessageConverter<?> converter = fastConverter;
return new HttpMessageConverters(converter);
} }

6,模板编程

除了使用注解,Spring boot集成 Redis 客户端jedis。封装Redis 连接池,以及操作模板,可以方便的显示的在方法的代码中处理缓存对象

@Autowired
private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;//操作key-value都是字符串 @Autowired
private RedisTemplate redisTemplate;//操作key-value都是对象 @Autowired
private RedisCacheManager redisCacheManager;
/**
* Redis常见的五大数据类型:
* stringRedisTemplate.opsForValue();[String(字符串)]
* stringRedisTemplate.opsForList();[List(列表)]
* stringRedisTemplate.opsForSet();[Set(集合)]
* stringRedisTemplate.opsForHash();[Hash(散列)]
* stringRedisTemplate.opsForZSet();[ZSet(有序集合)]
*/
public void test(){
stringRedisTemplate.opsForValue().append("msg","hello");
Cache emp = redisCacheManager.getCache("emp");
emp.put("", "");
}

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