SpringDataRedis入门和序列化方式解决内存占用问题小结

spring-data-redis简介

spring-data-redis是spring-data模块的一部分,专门用来支持在spring管理项目对redis的操作,使用java操作redis最常用的是使用jedis,但并不是只有jedis可以使用,像jdbc-redis jredis也都属于redis的java客户端,他们之间是无法兼容的,如果你在一个项目中使用了jedis,然后后来决定弃用掉改用jdbc-redis就比较麻烦了,spring-data-redis提供了redis的java客户端的抽象,在开发中可以忽略掉切换具体的客户端所带来的影响,而且他本身就属于spring的一部分,比起单纯的使用jedis,更加稳定.管理起来更加自动化.(当然jedis的缺点不止以上).

spring-data-redis的特性

自动管理连接池,提供了一个高度封装的RedisTemplate类
针对jedis客户端的大量api进行了归类封装,把同一类型的操作封装成了operation接口.支持redis中的五种数据类型的操作.
针对数据的"序列化与反序列化"]提供了多种可以选择的策略(RedisSerializer)
JdkSerializationRedisserializer:当需要存储java对象时使用．
stringRedisSerializer:当需要存储string类型的字符串时使用.
JacksonJsonRedisSerializer:将对象序列化成json的格式存储在redis中,需要jackson-json工具的支持(目前我还没使用过,不了解)

SpringCloud章节复习已经过去，新的章节Redis开始了，这个章节中将会回顾Redis
主要依照以下几个原则

基础+实战的Demo和Coding上传到我的代码仓库在原有基础上加入一些设计模式，stream+lamdba等新的糖通过DeBug调试，进入组件源码去分析底层运行的规则和设计模式

代码会同步在我的gitee中去，觉得不错的同学记得一键三连求关注，感谢：
自定义RedisTemplate序列化-链接: DefineRedistemplate
StringRedisTemplate解决内存占用-链接: StringRedisTemplate

可以进入去看，觉得不错的博主记得一键三连支持下

基本介绍

• 1、什么是 SpringDataRedis?

2.常用API

实例Demo

自定义RedisTemplate序列化

引入依赖

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

<dependency>
           <groupId>org.apache.commons</groupId>
           <artifactId>commons-pool2</artifactId>
       </dependency>

<!--JackSon依赖：为了手动序列化使用-->
       <dependency>
           <groupId>com.fasterxml.jackson.core</groupId>
           <artifactId>jackson-databind</artifactId>
       </dependency>

<dependency>
           <groupId>org.springframework.boot</groupId>
           <artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
           <scope>test</scope>
       </dependency>
   </dependencies>

配置yaml文件，配置连接池属性

spring:
 redis:
   host: 127.0.0.1
   port: 6379
   password:
   lettuce:
      pool:
        max-active: 8 #最大连接
        max-idle: 8  #最大空闲连接
        min-idle: 0  # 最小
        max-wait: 100ms # 连接等待时间

配置自定义的RedisTemplate

@Configuration
public class RedisConfig {

@Bean
   public RedisTemplate<String, Object> redisTemplate(RedisConnectionFactory redisConnectionFactory){
       RedisTemplate<String, Object> template = new RedisTemplate<>();

//设置连接工厂
       template.setConnectionFactory(redisConnectionFactory);
       //key和hashkey使用String序列化
       template.setKeySerializer(RedisSerializer.string());
       template.setHashKeySerializer(RedisSerializer.string());
       //设置序列化工具
       GenericJackson2JsonRedisSerializer serializer = new GenericJackson2JsonRedisSerializer();
       //value和hashValue采用JSON序列化方式
       template.setValueSerializer(serializer);
       template.setHashValueSerializer(serializer);
       return template;
   }
}

通过注入属性拿 @Autowired private RedisTemplate<String, Object> redisTemplate;

@SpringBootTest
public class RedisTest {

@Autowired
   private RedisTemplate<String, Object> redisTemplate;

@BeforeEach
   void testBefore(){
       System.out.println("开始测试");
   }

@AfterEach
   void testAfter(){
       System.out.println("结束测试");
   }

@Test
   void testString(){
       redisTemplate.opsForValue().set("name4", "li");
       Object name = redisTemplate.opsForValue().get("name1");
       System.out.println(name);
   }

@Test
   void testUser(){
       User user = new User(1, "张大树");
       redisTemplate.opsForValue().set("user1", user);
       User user1 = (User) redisTemplate.opsForValue().get("user1");
       System.out.println(user1);
   }

自定义的RestTemplate的内存占用问题

这种方式会自带类型数据，存放一万个数据，就会花费一万个类型数据的空间，是非常浪费的

@Test
   void testUser(){
       User user = new User(1, "张大树");
       redisTemplate.opsForValue().set("user1", user);
       User user1 = (User) redisTemplate.opsForValue().get("user1");
       System.out.println(user1);
   }

StringRedisTemplate解决内存占用问题

<!--JackSon依赖-->
       <dependency>
           <groupId>com.fasterxml.jackson.core</groupId>
           <artifactId>jackson-databind</artifactId>
       </dependency>

@SpringBootTest
public class RedisTest1 {

@Autowired
   private StringRedisTemplate redisTemplate1;

private static final ObjectMapper mapper = new ObjectMapper();

@BeforeEach
   void testBefore(){
       System.out.println("开始测试");
   }

@AfterEach
   void testAfter(){
       System.out.println("结束测试");
   }

@Test
   void testString(){
       redisTemplate1.opsForValue().set("name4", "li");
       Object name = redisTemplate1.opsForValue().get("name1");
       System.out.println(name);
   }

@Test
   void testUser(){
       User user = new User(1, "张大树");
       try {
           String value = mapper.writeValueAsString(user);
           redisTemplate1.opsForValue().set("user:"+ user.getName(), value);

String user1 = redisTemplate1.opsForValue().get("user:张大树");
           User readValue = mapper.readValue(user1, User.class);
           System.out.println(readValue);
       } catch (JsonProcessingException e) {
           e.printStackTrace();
       }
   }
}

来源：https://blog.csdn.net/futurn_hero/article/details/128246857