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news 2025/8/6 0:40:37

昆明网站建设公司,seo代理,十年经验网站开发公司,网站开发专业的领军人物Redis中如何的去存放一个Java对象？ 直接存放Json类型即可，因为我们Json类型最终就是一个String类型。 Redis的Java客户端 Redis的常用命令是我们操作Redis的基础，那么我们在Java程序当中如何来操作Redis呢？ 要想基于Java语言…

Redis中如何的去存放一个Java对象？

直接存放Json类型即可，因为我们Json类型最终就是一个String类型。

Redis的Java客户端

Redis的常用命令是我们操作Redis的基础，那么我们在Java程序当中如何来操作Redis呢？

要想基于Java语言来操作Redis数据库，这就需要使用到Redis的Java客户端，就如同我们使用JDBC操作MySQL数据库一样。

Redis的Java客户端很多，常用的几种：

Jedis
Lettuce
Spring Data Redis

像Jedis和Lettuce其实相对来说是比较底层的或者说比较原始的方式来操作，而Spring Data Redis它是Spirng家族的一个框架，对Redis底层的这两个开发包进行了高度的封装，在Spring项目当中，可以使用Spring Data Redis来简化操作。

Spring对Redis客户端进行了整合，提供了Spring Data Redis，在Spring Boot项目当中还提供了对应的 Starter，即spring-boot-starter-data-redis。

Spring Data框架：

Spring Data框架它里面就封装了操作各种各样数据库的技术！

Spring Data Redis环境准备及介绍

网址：https://spring.io/projects/spring-data-redis

介绍

Spring Data Redis是Spring的一部分，提供了在Spring应用中通过简单的配置就可以访问Redis服务，对Redis底层开发包进行了高度封装，在Spring项目中，可以使用Spring Data Redis来简化Redis操作。

Spring Data Redis的使用方式：Spring Boot整合Redis

操作步骤：

创建SpringBoot工程，勾选起步依赖：Lombok + Spring Web(Web开发的起步依赖) + Spring Data Redis(Acess+Driver) => 在NoSQL里面勾选
在application.yml中配置Redis的连接信息
在单元测试中，直接注入RedisTemplate对象
通过RedisTemplate对象操作Redis

因为在Spring Data Redis当中，它就给我们提供了一个操作Redis的一个模版对象：RedisTemplate，RedisTemplate为执行各种Redis操作、异常转换和序列化支持提供了高级抽象！Template - 模版

1. Spring Boot提供了对应的Starter，Maven坐标：引入spring-boot-starter-data-redis依赖

        <!-- Redis的起步依赖--><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId></dependency>

2. 在application.yml中配置Redis的连接信息：配置Redis数据源

# 配置Redis的连接信息
spring:data:redis:host: 127.0.0.1port: 6379password: 123456database: 0

database：指定使用Redis的哪个数据库，Redis服务启动后默认有16个数据库，编号分别是从0到15，可以通过修改Redis的配置文件来指定数据库的数量。

lettuce是Java用来操作Redis的一个Jar包！

3. 在单元测试类当中注入RedisTemplate

为什么可以直接注入呢？

因为引入了Redis的起步依赖，所以Spring Boot框架会自动装配RedisTemplate对象！
RedisAutoConfiguration：RedisTemplate的自动配置类 => SpringBoot自动装配的原理
底层还会再声明一个Bean：StringRedisTemplate，它继承了RedisTemplate，并且限制了泛型为<String，String>！

Spring Data Redis中提供了一个高度封装的类：RedisTemplate，RedisTemplate针对大量相关的API进行了归类封装，将同一数据类型的操作封装为对应的Operation接口，具体分类如下：

ValueOperations：String数据操作
SetOperations：Set类型数据操作
ZSetOperations：ZSet类型数据操作
HashOperations：Hash类型的数据操作
ListOperations：List类型的数据操作

package com.gch;import org.junit.jupiter.api.Test;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.boot.test.context.SpringBootTest;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;import java.util.concurrent.TimeUnit;@SpringBootTest
class SpringDataRedisQuickStartApplicationTests {// 注入RedisTemplate对象@Autowiredprivate RedisTemplate redisTemplate;/*** 往Redis当中写入String类型的数据并设置过期时间* @param key* @param value* @param timeout Key的过期时间* @return 返回写入的Value*/public Object setString(String key, Object value, Long timeout) {// 往Redis当中写入String类型的数据redisTemplate.opsForValue().set(key, value);// 如果时限不为nullif (timeout != null) {/*** 则对该Key设置有效期 / 过期时间* 补充:在Redis里面默认是会开启这个持久化机制的,相当于每个数据都会持久化到硬盘里面去的* 每次把Redis当成数据库用:对Key不设置有效期,每次查询都会把它放在Redis里面(内存)* 如果对Key不设置有效期,它就会一直存储在内存里面,而内存又是非常有限的,最终有一天会把内存撑爆* 直接就导致Redis服务崩了,所以,注意事项:对我们的Redis的Key一定要去设置一个有效期*/redisTemplate.expire(key, timeout, TimeUnit.SECONDS);}// 获取写入的Value并返回return redisTemplate.opsForValue().get(key);}@Testpublic void testRedis() {// 查找返回所有的Key,返回值是一个Set集合System.out.println(redisTemplate.keys("*"));// 往Redis当中写入String类型的数据System.out.println("name = " + setString("name", "Redis", 1000L));}
}

我们会发现我们存到Redis中的数据和原始数据有差别，这是为什么呢？

我们来看以下RedisTemplate的源码：

通过上面源码我们发现，Spring Boot框架会自动装配RedisTemplate对象，但是默认的Key和Value的序列化器为JdkSerializationRedisSerializer，默认是采用JDK序列化器，虽然说RedisTemplate可以接收任意Object作为值写入到Redis，但是写入前会把Object序列化为字节形式，从而导致我们存到Redis中的数据和原始数据有差别，因为我们要进行设置，我们可以自己定义声明了一个名为redisTemplate的Bean，自己来手动定义序列化方式，从而让源码中的RedisTemplate不声明，以此来覆盖掉源码当中的Bean。

JDK序列化器的缺点：

可读性差
内存占用较大，但是JDK的序列化方式效率要高一些

SpringDataRedis - 序列化方式配置

package com.gch.config;import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
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;/*** 声明当前类是一个配置类* @Configuration里面封装了@Component,@Service里面封装的也是@Component*/
@Slf4j
@Configuration
public class RedisConfig {/*** 自定义RedisTemplate* @param redisConnectionFactory* @return*/@Beanpublic RedisTemplate<Object, Object> redisTemplate(RedisConnectionFactory redisConnectionFactory) {log.info("开始创建Redis模板对象....");RedisTemplate<Object, Object> template = new RedisTemplate<>();// 设置redis的连接工厂对象template.setConnectionFactory(redisConnectionFactory);/*** 设置redis key的序列化器* 指定大Key以及Hash中的小Key的序列化方式* 建议只去设置Key的序列化范式,因为Value的形式多种多样,因为不同类型的数据它的序列化方式是不一样的* 等价于template.setKeySerializer(RedisSerializer.string()); => 按照字符串的方式来序列化*/template.setKeySerializer(new StringRedisSerializer()); // 设置Key的序列化方式template.setHashKeySerializer(new StringRedisSerializer()); // 设置Hash Key的序列化方式return template;}
}

操作常见类型数据

1. 操作String字符串类型数据

    /*** 操作String字符串类型的数据*/@Testvoid testString() {// 存数据,并设置过期时间redisTemplate.opsForValue().set("name","Jerry",300L,TimeUnit.SECONDS);// 取数据,并打印输出Object name = redisTemplate.opsForValue().get("name");System.out.println("name = " + name);// 当该数据不存在时才写入/存数据(setnx),Absent:不存在,该方法返回值类型为Boolean,返回true代表执行成功(成功写入)Boolean result = redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent("count","528",528L,TimeUnit.SECONDS);System.out.println(result == true ? "写入成功,count = " + redisTemplate.opsForValue().get("count") : "该数据存在,无法写入");}

2. 操作List列表类型数据

    /*** 操作List列表类型的数据:lpush,lpop,rpush,rpop*/@Testvoid testList() {// lpushredisTemplate.opsForList().leftPushAll("list01","A","B","C","D","E","F");// 获取List列表中元素的个数Long list01Size = redisTemplate.opsForList().size("list01");System.out.println("list01列表中元素的个数为:" + list01Size);// range-获取List list01 = redisTemplate.opsForList().range("list01",0L,-1L);System.out.println("lpush后list01列表中出元素的顺序为:" + list01);// lpop-leftPop(K key):删除并返回存储在Key列表中的第一个元素Object firstObj = redisTemplate.opsForList().leftPop("list01");System.out.println("存储在list01列表中的第一个元素为:" + firstObj);System.out.println("-------------------分割线条--------------------");// rpushredisTemplate.opsForList().rightPushAll("list02","A","B","C","D","E","F");// 获取List列表中元素的个数Long list02Size = redisTemplate.opsForList().size("list02");System.out.println("list02列表中元素的个数为:" + list02Size);// range-获取List list02 = redisTemplate.opsForList().range("list02",0L,-1L);System.out.println("rpush后list02列表中取出元素的顺序为:" + list02);// rpop-rightPop(K key):删除并返回存储在Key列表中的最后一个元素Object lastObj = redisTemplate.opsForList().rightPop("list02");System.out.println("存储在list02列表中的最后一个元素为:" + lastObj);}

3. 操作Set集合类型数据

    /*** 操作Set集合类型的元素:sadd,smembers,scard*/@Testvoid testSet() {// saddredisTemplate.opsForSet().add("set01","A","B","C","D","E","F","A","B","C");// sizeLong set01Size = redisTemplate.opsForSet().size("set01");System.out.println("set01集合中元素的个数为:" + set01Size);// smembersSet<Object> set01 = redisTemplate.opsForSet().members("set01");System.out.println("set01集合中元素的顺序为:" + set01);System.out.println("-----------分割线-----------");// saddredisTemplate.opsForSet().add("set02","C","D","E","G","H","I");// sizeLong set02Size = redisTemplate.opsForSet().size("set02");System.out.println("set02集合中元素的个数为:" + set02Size);// smembersSet<Object> set02 = redisTemplate.opsForSet().members("set02");System.out.println("set02集合中元素的顺序为:" + set02);// sinter:获取两个集合的交集   union:求并集   diff:求差集Set<Object> sinterSet = redisTemplate.opsForSet().intersect("set01","set02");System.out.println("set01集合与set02集合的交集为:" + sinterSet);}

4. 操作Hash哈希类型数据

    /*** 操作Hash类型的数据:hset,hget,hmset,hmget,hkeys,hvals*/@Testvoid testHash() {// hset = put()redisTemplate.opsForHash().put("tb_user","name","Rose");// hmset:批量操作 - putAll()Map<String,Object> map = new HashMap<>();map.put("age","6");map.put("year","2008");redisTemplate.opsForHash().putAll("tb_user",map);// hgetObject value = redisTemplate.opsForHash().get("tb_user","year");System.out.println("year = " + value);// hmget:取多个Field的值List<Object> valueList = redisTemplate.opsForHash().multiGet("tb_user", Arrays.asList("name","age","year"));System.out.println(valueList);// hkeys Key:获取指定哈希键所有的FieldSet<Object> allField = redisTemplate.opsForHash().keys("tb_user");System.out.println("哈希表中所有的Field为:" + allField);// hvals Key:获取哈希表中所有的ValueList allValue = redisTemplate.opsForHash().values("tb_user");System.out.println("哈希表中所有的Value为:" + allValue);// hgetall key:获取所有的Field和Value entries()Map<String,Object> all = redisTemplate.opsForHash().entries("tb_user");System.out.println("哈希表中所有的Field和Value为:" + all);}

5. 操作ZSet有序集合类型数据

    /*** ZSet有序集合类型数据的操作*/@Testvoid testZSet() {// zaddredisTemplate.opsForZSet().add("ZSetType","Java",80);redisTemplate.opsForZSet().add("ZSetType","Web",75);redisTemplate.opsForZSet().add("ZSetType","Go",90);redisTemplate.opsForZSet().add("ZSetType","Python",85);redisTemplate.opsForZSet().add("ZSetType","Rust",98);// 按分数从小到大,升序排序 => zrangeSet<Object> range = redisTemplate.opsForZSet().range("ZSetType",0,-1);System.out.println("编程语言按分数从小到大,升序排序为:" + range);// 按分数从大到小,降序排序 => zreverangeSet<Object> reverseRange = redisTemplate.opsForZSet().reverseRange("ZSetType",0,-1);System.out.println("编程语言按分数从大到小,降序排序为:" + reverseRange);// rangeByScore(key,min,max)  获取按照指定分数区间的Value并按照从小到大,升序排序,返回值类型为Set// reverseRangeByScore(key,min,max) 获取指定分数区间的Value并按照从大到小,降序顺序,返回值类型为Set}

通用命令操作

    /*** 通用命令的操作* 补充:要使用同一格式来进行序列化与反序列化*/@Testvoid testCommon() {// 1. 获取所有的KeySet<Object> allKeys = redisTemplate.keys("*");System.out.println("所有的Key为:" + allKeys);// 2. 删除KeyBoolean result = redisTemplate.delete("key");System.out.println(result == true ? "删除成功" : "删除失败");}

在项目当中的真实应用是要保存对象：使用Redis的二进制形式存放对象（序列化）

方案1：在Redis当中存放一个对象，使用JSON序列化与反序列化（太Low了~！）

方案2：直接使用Redis自带的序列化方式存储对象~！

注意：保存在Redis当中的数据是要被序列化的(存放二进制的时候必须要把对象序列化的)，因此一个对象要想能够成功的保存到Redis当中，那么该对象所归属的类就必须要实现一个接口：Serializable序列化接口，否则直接存放运行后程序会报错！
因此，在后续的项目当中，所有的实体类都要实现Serializable序列化接口！
注意：需要序列化的对象一定要实现Serializable序列化接口！

package com.gch.pojo;import lombok.AllArgsConstructor;
import lombok.Data;
import lombok.NoArgsConstructor;import java.io.Serializable;@Data
@AllArgsConstructor
@NoArgsConstructor
/*** 该实体类想要存放到Redis当中,就必须被序列化,因此要实现Serializable接口*/
public class User implements Serializable {private String name;private Integer age;
}

    /*** 保存对象:保存在Redis当中的数据是要被序列化的*/@Testvoid testObject() {// 保存对象redisTemplate.opsForValue().set("tb_user",new User("Jerry",6));// 获取对象Object obj = redisTemplate.opsForValue().get("tb_user");System.out.println("保存的对象数据为:" + obj.toString());}