1.為什么需要緩存

為什么需要緩存，我相信搞開發(fā)的都能回答出來，無非就是為了降低數(shù)據(jù)庫壓力，節(jié)約資源，提升系統(tǒng)性能。而事實(shí)上也確實(shí)是，歸根結(jié)底就是降壓，高并發(fā)，高性能。不過，大廠里那一套高并發(fā)的東西不在本篇講述。下面我們就spring boot 整合redis ，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)緩存的demo。

2.搭建Springboot工程

搭建spring boot工程，此處就不多贅述了，大家可以自己去官網(wǎng)下載然后導(dǎo)入，或者直接用idea創(chuàng)建。引入的核心依賴如下，另外還有其他的如mybatis，thymeleaf等。

org.springframework.boot spring-boot-starter-weborg.springframework.boot spring-boot-starter-data-redis 2.3.0.RELEASE

3.Redis配置類

@Configuration@EnableCachingpublic class RedisConfig extends CachingConfigurerSupport { @Autowired private LettuceConnectionFactory lettuceConnectionFactory; @Bean public RedisTemplate redisTemplate(LettuceConnectionFactory lettuceConnectionFactory) { RedisTemplate redisTemplate = new RedisTemplate<>(); redisTemplate.setConnectionFactory(lettuceConnectionFactory); StringRedisSerializer stringRedisSerializer = new StringRedisSerializer(); Jackson2JsonRedisSerializer jackson2JsonRedisSerializer = new Jackson2JsonRedisSerializer(Object.class); ObjectMapper objectMapper = new ObjectMapper(); objectMapper.setVisibility(PropertyAccessor.ALL, JsonAutoDetect.Visibility.ANY); objectMapper.enableDefaultTyping(ObjectMapper.DefaultTyping.NON_FINAL); objectMapper.configure(DeserializationFeature.FAIL_ON_UNKNOWN_PROPERTIES, false); jackson2JsonRedisSerializer.setObjectMapper(objectMapper); // key采用String的序列化方式 redisTemplate.setKeySerializer(stringRedisSerializer); // hash的key也采用String的序列化方式 redisTemplate.setHashKeySerializer(stringRedisSerializer); // value序列化方式采用jackson redisTemplate.setValueSerializer(jackson2JsonRedisSerializer); // hash的value序列化方式采用jackson redisTemplate.setHashValueSerializer(jackson2JsonRedisSerializer); redisTemplate.afterPropertiesSet(); return redisTemplate; }}

4.Redis工具類

//大家可以根據(jù)需要再自行添加方法@Componentpublic final class RedisUtil { @Autowired private RedisTemplate redisTemplate; /** * 設(shè)置緩存:無過期時間 * @param key * @param value * @return */ public boolean set(String key, Object value) { try { redisTemplate.opsForValue().set(key,value); return true; } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); return false; } } /** * 設(shè)置緩存：有過期時間，單位：秒 * @param key * @param value * @param time * @return */ public boolean set(String key, Object value, long time) { try { if(time > 0) { redisTemplate.opsForValue().set(key,value,time, TimeUnit.SECONDS); }else { throw new RuntimeException("時間必須大于0"); } return true; }catch (Exception e) { e.printStackTrace(); return false; } } /** * 普通緩存獲取 * @param key 鍵 * @return 值 */ public Object get(String key) { return key == null ? null : redisTemplate.opsForValue().get(key); } /** * 判斷key是否存在 * @param key 鍵 * @return true 存在 false不存在 */ public boolean hasKey(String key) { try { return redisTemplate.hasKey(key); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); return false; } } /** * 指定key緩存失效時間 * @param key 鍵 * @param time 時間(秒) * @return */ public boolean expire(String key, long time) { try { if (time > 0) { redisTemplate.expire(key, time, TimeUnit.SECONDS); }else { throw new RuntimeException("時間必須大于0"); } return true; } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); return false; } } /** * 根據(jù)key 獲取過期時間 * @param key 鍵 不能為null * @return 時間(秒) 返回0代表為永久有效 */ public long getExpire(String key) { return redisTemplate.getExpire(key, TimeUnit.SECONDS); } /** * 將list放入緩存 * @param key 鍵 * @param value 值 * @return */ public boolean lSet(String key, List value) { try { redisTemplate.opsForList().rightPushAll(key, value); return true; } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); return false; } } /** * 將list放入緩存 * @param key 鍵 * @param value 值 * @param time 時間(秒) * @return */ public boolean lSet(String key, List value, long time) { try { redisTemplate.opsForList().rightPushAll(key, value); if (time > 0) { expire(key, time); } return true; } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); return false; } }}

5.測試

@Testvoid contextLoads() { if(redisTemplate.opsForValue().get("list") != null) { LOGGER.info("走緩存了============="); List list = (List) redisTemplate.opsForValue().get("list"); System.out.println(list); }else { LOGGER.info("走數(shù)據(jù)庫了============="); List list = aaaServerService.findList(); redisTemplate.opsForValue().set("list",list); }}

我們第一次運(yùn)行這個測試類，控制臺打印如下圖1，再運(yùn)行一次，控制臺打印如下圖2。可以看到查詢的數(shù)據(jù)從緩存中取了。我們還可以連接下redis，直接 get list，得到的結(jié)果如圖3，數(shù)據(jù)的確已經(jīng)存入緩存！至此，spring boot整合redis就大功告成了！

圖1

圖2

圖3

小結(jié)

本篇文章建單的介紹了spring boot如何整合redis，相對來說，沒有什么難懂的地方。對于簡單的業(yè)務(wù)層面來說，這個已經(jīng)足夠了，更深層次的還需要大家不斷的學(xué)習(xí)探索。好了，今天的文章就到這里了，喜歡的小伙伴來個關(guān)注唄[呲牙]

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的redis一般缓存什么样数据_SpringBoot+Redis轻松实现数据缓存的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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