Spring Boot使用redis作数据缓存

时间 2019-11-10

标签 spring boot 使用 redis 数据缓存栏目 Spring 繁體版

原文原文链接

1 添加redis支持

在pom.xml中添加html

Xml代码

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

2 redis配置

Java代码

package com.wisely.ij.config;
import com.fasterxml.jackson.annotation.JsonAutoDetect;
import com.fasterxml.jackson.annotation.PropertyAccessor;
import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper;
import org.springframework.cache.CacheManager;
import org.springframework.cache.annotation.CachingConfigurerSupport;
import org.springframework.cache.annotation.EnableCaching;
import org.springframework.cache.interceptor.KeyGenerator;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.data.redis.cache.RedisCacheManager;
import org.springframework.data.redis.connection.RedisConnectionFactory;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate;
import org.springframework.data.redis.serializer.Jackson2JsonRedisSerializer;
import java.lang.reflect.Method;
@Configuration
@EnableCaching
public class RedisConfig extends CachingConfigurerSupport{
@Bean
public KeyGenerator wiselyKeyGenerator(){
return new KeyGenerator() {
@Override
public Object generate(Object target, Method method, Object... params) {
StringBuilder sb = new StringBuilder();
sb.append(target.getClass().getName());
sb.append(method.getName());
for (Object obj : params) {
sb.append(obj.toString());
}
return sb.toString();
}
};
}
@Bean
public CacheManager cacheManager(
@SuppressWarnings("rawtypes") RedisTemplate redisTemplate) {
return new RedisCacheManager(redisTemplate);
}
@Bean
public RedisTemplate<String, String> redisTemplate(
RedisConnectionFactory factory) {
StringRedisTemplate template = new StringRedisTemplate(factory);
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);
template.setValueSerializer(jackson2JsonRedisSerializer);
template.afterPropertiesSet();
return template;
}
}

3 redis服务器配置

Properties代码

# REDIS (RedisProperties)
spring.redis.database= # database name
spring.redis.host=localhost # server host
spring.redis.password= # server password
spring.redis.port=6379 # connection port
spring.redis.pool.max-idle=8 # pool settings ...
spring.redis.pool.min-idle=0
spring.redis.pool.max-active=8
spring.redis.pool.max-wait=-1
spring.redis.sentinel.master= # name of Redis server
spring.redis.sentinel.nodes= # comma-separated list of host:port pairs

4 应用

测试两个实体类java

Java代码

package com.wisely.ij.domain;
public class Address {
private Long id;
private String province;
private String city;
public Address(Long id,String province, String city) {
this.id = id;
this.province = province;
this.city = city;
}
public Address() {
}
public Long getId() {
return id;
}
public void setId(Long id) {
this.id = id;
}
public String getProvince() {
return province;
}
public void setProvince(String province) {
this.province = province;
}
public String getCity() {
return city;
}
public void setCity(String city) {
this.city = city;
}
}

Java代码

package com.wisely.ij.domain;
public class User {
private Long id;
private String firstName;
private String lastName;
public User(Long id,String firstName, String lastName) {
this.id = id ;
this.firstName = firstName;
this.lastName = lastName;
}
public User() {
}
public Long getId() {
return id;
}
public void setId(Long id) {
this.id = id;
}
public String getFirstName() {
return firstName;
}
public void setFirstName(String firstName) {
this.firstName = firstName;
}
public String getLastName() {
return lastName;
}
public void setLastName(String lastName) {
this.lastName = lastName;
}
}

使用演示node

Java代码

package com.wisely.ij.service;
import com.wisely.ij.domain.Address;
import com.wisely.ij.domain.User;
import org.springframework.cache.annotation.Cacheable;
import org.springframework.stereotype.Service;
/**
* Created by wisely on 2015/5/25.
*/
@Service
public class DemoService {
@Cacheable(value = "usercache",keyGenerator = "wiselyKeyGenerator")
public User findUser(Long id,String firstName,String lastName){
System.out.println("无缓存的时候调用这里");
return new User(id,firstName,lastName);
}
@Cacheable(value = "addresscache",keyGenerator = "wiselyKeyGenerator")
public Address findAddress(Long id,String province,String city){
System.out.println("无缓存的时候调用这里");
return new Address(id,province,city);
}
}

Java代码

package com.wisely.ij.web;
import com.wisely.ij.domain.Address;
import com.wisely.ij.domain.User;
import com.wisely.ij.service.DemoService;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.stereotype.Controller;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.ResponseBody;
/**
* Created by wisely on 2015/5/25.
*/
@Controller
public class DemoController {
@Autowired
DemoService demoService;
@RequestMapping("/test")
@ResponseBody
public String putCache(){
demoService.findUser(1l,"wang","yunfei");
demoService.findAddress(1l,"anhui","hefei");
System.out.println("若下面没出现“无缓存的时候调用”字样且能打印出数据表示测试成功");
return "ok";
}
@RequestMapping("/test2")
@ResponseBody
public String testCache(){
User user = demoService.findUser(1l,"wang","yunfei");
Address address =demoService.findAddress(1l,"anhui","hefei");
System.out.println("我这里没执行查询");
System.out.println("user:"+"/"+user.getFirstName()+"/"+user.getLastName());
System.out.println("address:"+"/"+address.getProvince()+"/"+address.getCity());
return "ok";
}
}

5 检验

先访问http://localhost:8080/test 保存缓存git

再访问http://localhost:8080/test2 调用缓存里的数据github

http://wiselyman.iteye.com/blog/2184884web

《整合 spring 4(包括mvc、context、orm) + mybatis 3 示例》一文简要介绍了最新版本的 Spring MVC、IOC、MyBatis ORM 三者的整合以及声明式事务处理。如今咱们须要把缓存也整合进来，缓存咱们选用的是 Redis，本文将在该文示例基础上介绍 Redis 缓存 + Spring 的集成。关于 Redis 服务器的搭建请参考博客《Redhat5.8 环境下编译安装 Redis 并将其注册为系统服务》。redis

1. 依赖包安装

pom.xml 加入：spring

[html] view plain copy

print ?

<dependency>
<groupId>org.springframework.data</groupId>
<artifactId>spring-data-redis</artifactId>
<version>1.6.0.RELEASE</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>redis.clients</groupId>
<artifactId>jedis</artifactId>
<version>2.7.3</version>
</dependency>

2. Spring 项目集成进缓存支持

要启用缓存支持，咱们须要建立一个新的 CacheManager bean。CacheManager 接口有不少实现，本文演示的是和 Redis 的集成，天然就是用 RedisCacheManager 了。Redis 不是应用的共享内存，它只是一个内存服务器，就像 MySql 似的，咱们须要将应用链接到它并使用某种“语言”进行交互，所以咱们还须要一个链接工厂以及一个 Spring 和 Redis 对话要用的 RedisTemplate，这些都是 Redis 缓存所必需的配置，把它们都放在自定义的 CachingConfigurerSupport 中：数据库

[java] view plain copy

print ?

/**
* File Name：RedisCacheConfig.java
*
* Copyright Defonds Corporation 2015
* All Rights Reserved
*
*/
package com.defonds.bdp.cache.redis;
import org.springframework.cache.CacheManager;
import org.springframework.cache.annotation.CachingConfigurerSupport;
import org.springframework.cache.annotation.EnableCaching;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.data.redis.cache.RedisCacheManager;
import org.springframework.data.redis.connection.RedisConnectionFactory;
import org.springframework.data.redis.connection.jedis.JedisConnectionFactory;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
/**
*
* Project Name：bdp
* Type Name：RedisCacheConfig
* Type Description：
* Author：Defonds
* Create Date：2015-09-21
*
* @version
*
*/
@Configuration
@EnableCaching
public class RedisCacheConfig extends CachingConfigurerSupport {
@Bean
public JedisConnectionFactory redisConnectionFactory() {
JedisConnectionFactory redisConnectionFactory = new JedisConnectionFactory();
// Defaults
redisConnectionFactory.setHostName("192.168.1.166");
redisConnectionFactory.setPort(6379);
return redisConnectionFactory;
}
@Bean
public RedisTemplate<String, String> redisTemplate(RedisConnectionFactory cf) {
RedisTemplate<String, String> redisTemplate = new RedisTemplate<String, String>();
redisTemplate.setConnectionFactory(cf);
return redisTemplate;
}
@Bean
public CacheManager cacheManager(RedisTemplate redisTemplate) {
RedisCacheManager cacheManager = new RedisCacheManager(redisTemplate);
// Number of seconds before expiration. Defaults to unlimited (0)
cacheManager.setDefaultExpiration(3000); // Sets the default expire time (in seconds)
return cacheManager;
}
}

固然也别忘了把这些 bean 注入 Spring，否则配置无效。在 applicationContext.xml 中加入如下：json

[html] view plain copy

print ?

<context:component-scan base-package="com.defonds.bdp.cache.redis" />

3. 缓存某些方法的执行结果

设置好缓存配置以后咱们就可使用 @Cacheable 注解来缓存方法执行的结果了，好比根据省份名检索城市的 provinceCities 方法和根据 city_code 检索城市的 searchCity 方法：

[java] view plain copy

print ?

// R
@Cacheable("provinceCities")
public List<City> provinceCities(String province) {
logger.debug("province=" + province);
return this.cityMapper.provinceCities(province);
}
// R
@Cacheable("searchCity")
public City searchCity(String city_code){
logger.debug("city_code=" + city_code);
return this.cityMapper.searchCity(city_code);
}

4. 缓存数据一致性保证

CRUD (Create 建立，Retrieve 读取，Update 更新，Delete 删除) 操做中，除了 R 具有幂等性，其余三个发生的时候均可能会形成缓存结果和数据库不一致。为了保证缓存数据的一致性，在进行 CUD 操做的时候咱们须要对可能影响到的缓存进行更新或者清除。

[java] view plain copy

print ?

// C
@CacheEvict(value = { "provinceCities"}, allEntries = true)
public void insertCity(String city_code, String city_jb,
String province_code, String city_name,
String city, String province) {
City cityBean = new City();
cityBean.setCityCode(city_code);
cityBean.setCityJb(city_jb);
cityBean.setProvinceCode(province_code);
cityBean.setCityName(city_name);
cityBean.setCity(city);
cityBean.setProvince(province);
this.cityMapper.insertCity(cityBean);
}
// U
@CacheEvict(value = { "provinceCities", "searchCity" }, allEntries = true)
public int renameCity(String city_code, String city_name) {
City city = new City();
city.setCityCode(city_code);
city.setCityName(city_name);
this.cityMapper.renameCity(city);
return 1;
}
// D
@CacheEvict(value = { "provinceCities", "searchCity" }, allEntries = true)
public int deleteCity(String city_code) {
this.cityMapper.deleteCity(city_code);
return 1;
}

业务考虑，本示例用的都是 @CacheEvict 清除缓存。若是你的 CUD 可以返回 City 实例，也可使用 @CachePut 更新缓存策略。笔者推荐能用 @CachePut 的地方就不要用 @CacheEvict，由于后者将全部相关方法的缓存都清理掉，好比上面三个方法中的任意一个被调用了的话，provinceCities 方法的全部缓存将被清除。

5. 自定义缓存数据 key 生成策略

对于使用 @Cacheable 注解的方法，每一个缓存的 key 生成策略默认使用的是参数名+参数值，好比如下方法：

[java] view plain copy

print ?

@Cacheable("users")
public User findByUsername(String username)

这个方法的缓存将保存于 key 为 users~keys 的缓存下，对于 username 取值为 "赵德芳" 的缓存，key 为 "username-赵德芳"。通常状况下没啥问题，二般状况如方法 key 取值相等而后参数名也同样的时候就出问题了，如：

[java] view plain copy

print ?

@Cacheable("users")
public Integer getLoginCountByUsername(String username)

这个方法的缓存也将保存于 key 为 users~keys 的缓存下。对于 username 取值为 "赵德芳" 的缓存，key 也为 "username-赵德芳"，将另一个方法的缓存覆盖掉。
解决办法是使用自定义缓存策略，对于同一业务(同一业务逻辑处理的方法，哪怕是集群/分布式系统)，生成的 key 始终一致，对于不一样业务则不一致：

[java] view plain copy

print ?

@Bean
public KeyGenerator customKeyGenerator() {
return 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();
}
};
}

因而上述两个方法，对于 username 取值为 "赵德芳" 的缓存，虽然都仍是存放在 key 为 users~keys 的缓存下，但因为 key 分别为 "类名-findByUsername-username-赵德芳" 和 "类名-getLoginCountByUsername-username-赵德芳"，因此也不会有问题。
这对于集群系统、分布式系统之间共享缓存很重要，真正实现了分布式缓存。
笔者建议：缓存方法的 @Cacheable 最好使用方法名，避免不一样的方法的 @Cacheable 值一致，而后再配以以上缓存策略。

6. 缓存的验证

6.1 缓存的验证

为了肯定每一个缓存方法到底有没有走缓存，咱们打开了 MyBatis 的 SQL 日志输出，而且为了演示清楚，咱们还清空了测试用 Redis 数据库。
先来验证 provinceCities 方法缓存，Eclipse 启动 tomcat 加载项目完毕，使用 JMeter 调用 /bdp/city/province/cities.json 接口：

Eclipse 控制台输出以下：

说明这一次请求没有命中缓存，走的是 db 查询。JMeter 再次请求，Eclipse 控制台输出：

标红部分如下是这一次请求的 log，没有访问 db 的 log，缓存命中。查看本次请求的 Redis 存储状况：

一样能够验证 city_code 为 1492 的 searchCity 方法的缓存是否有效：

图中标红部分是 searchCity 的缓存存储状况。

6.2 缓存一致性的验证

先来验证 insertCity 方法的缓存配置，JMeter 调用 /bdp/city/create.json 接口：

以后看 Redis 存储：

能够看出 provinceCities 方法的缓存已被清理掉，insertCity 方法的缓存奏效。
而后验证 renameCity 方法的缓存配置，JMeter 调用 /bdp/city/rename.json 接口：

以后再看 Redis 存储：

searchCity 方法的缓存也已被清理，renameCity 方法的缓存也奏效。

7. 注意事项

要缓存的 Java 对象必须实现 Serializable 接口，由于 Spring 会将对象先序列化再存入 Redis，好比本文中的 com.defonds.bdp.city.bean.City 类，若是不实现 Serializable 的话将会遇到相似这种错误：nested exception is java.lang.IllegalArgumentException: DefaultSerializer requires a Serializable payload but received an object of type [com.defonds.bdp.city.bean.City]]。
缓存的生命周期咱们能够配置，而后托管 Spring CacheManager，不要试图经过 redis-cli 命令行去管理缓存。好比 provinceCities 方法的缓存，某个省份的查询结果会被以 key-value 的形式存放在 Redis，key 就是咱们刚才自定义生成的 key，value 是序列化后的对象，这个 key 会被放在 key 名为 provinceCities~keys key-value 存储中，参考下图"provinceCities 方法在 Redis 中的缓存状况"。能够经过 redis-cli 使用 del 命令将 provinceCities~keys 删除，但每一个省份的缓存却不会被清除。
CacheManager 必须设置缓存过时时间，不然缓存对象将永不过时，这样作的缘由如上，避免一些野数据“永久保存”。此外，设置缓存过时时间也有助于资源利用最大化，由于缓存里保留的永远是热点数据。
缓存适用于读多写少的场合，查询时缓存命中率很低、写操做很频繁等场景不适宜用缓存。

后记

本文完整 Eclipse 下的开发项目示例已上传 CSDN 资源，有兴趣的朋友能够去下载下来参考：http://download.csdn.net/detail/defonds/9137505。

参考资料

http://blog.csdn.net/defonds/article/details/48716161

本文介绍了如何使用注解的方式,将Redis缓存整合到你的Spring项目。

首先咱们将使用jedis驱动，进而开始配置咱们的Gradle。

group 'com.gkatzioura.spring'
version '1.0-SNAPSHOT'
apply plugin: 'java'
apply plugin: 'eclipse'
apply plugin: 'idea'
apply plugin: 'spring-boot'
buildscript {
    repositories {
        mavenCentral()
    }
    dependencies {
        classpath("org.springframework.boot:spring-boot-gradle-plugin:1.2.5.RELEASE")
    }
}
jar {
    baseName = 'gs-serving-web-content'
    version =  '0.1.0'
}
sourceCompatibility = 1.8
repositories {
    mavenCentral()
}
dependencies {
    compile "org.springframework.boot:spring-boot-starter-thymeleaf"
    compile 'org.slf4j:slf4j-api:1.6.6'
    compile 'ch.qos.logback:logback-classic:1.0.13'
    compile 'redis.clients:jedis:2.7.0'
    compile 'org.springframework.data:spring-data-redis:1.5.0.RELEASE'
    testCompile group: 'junit', name: 'junit', version: '4.11'
}
task wrapper(type: Wrapper) {
    gradleVersion = '2.3'
}

紧接着咱们将使用Spring注解，继续执行Redis装载配置。

package com.gkatzioura.spring.config;
import org.springframework.cache.CacheManager;
import org.springframework.cache.annotation.CachingConfigurerSupport;
import org.springframework.cache.annotation.EnableCaching;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.data.redis.cache.RedisCacheManager;
import org.springframework.data.redis.connection.RedisConnectionFactory;
import org.springframework.data.redis.connection.jedis.JedisConnectionFactory;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
import org.springframework.data.redis.serializer.RedisSerializer;
import org.springframework.data.redis.serializer.StringRedisSerializer;
@Configuration
@EnableCaching
public class RedisConfig extends CachingConfigurerSupport {
    @Bean
    public JedisConnectionFactory redisConnectionFactory() {
        JedisConnectionFactory jedisConnectionFactory = new JedisConnectionFactory();
        jedisConnectionFactory.setUsePool(true);
        return jedisConnectionFactory;
    }
    @Bean
    public RedisSerializer redisStringSerializer() {
        StringRedisSerializer stringRedisSerializer = new StringRedisSerializer();
        return stringRedisSerializer;
    }
    @Bean(name="redisTemplate")
    public RedisTemplate<String, String> redisTemplate(RedisConnectionFactory cf,RedisSerializer redisSerializer) {
        RedisTemplate<String, String> redisTemplate = new RedisTemplate<String, String>();
        redisTemplate.setConnectionFactory(cf);
        redisTemplate.setDefaultSerializer(redisSerializer);
        return redisTemplate;
    }
    @Bean
    public CacheManager cacheManager() {
        return new RedisCacheManager(redisTemplate(redisConnectionFactory(),redisStringSerializer()));
    }
}

下一步将建立缓存接口CacheService。

package com.gkatzioura.spring.cache;
import java.util.Date;
import java.util.List;
public interface CacheService {
    public void addMessage(String user,String message);
    public List<String> listMessages(String user);
}

固然用户既能够增长一条消息也能取回一条消息。所以，在实现过程当中，用户相关信息的存在时间将默认设为一分钟。

咱们用Redis来继承实现CacheService接口。

package com.gkatzioura.spring.cache.impl;
import com.gkatzioura.spring.cache.CacheService;
import org.springframework.data.redis.core.ListOperations;
import org.springframework.data.redis.core.RedisOperations;
import org.springframework.data.redis.core.SetOperations;
import org.springframework.stereotype.Service;
import javax.annotation.Resource;
import java.time.ZonedDateTime;
import java.time.temporal.ChronoUnit;
import java.util.Date;
import java.util.List;
@Service("cacheService")
public class RedisService implements CacheService {
    @Resource(name = "redisTemplate")
    private ListOperations<String, String> messageList;
    @Resource(name = "redisTemplate")
    private RedisOperations<String,String> latestMessageExpiration;
    @Override
    public void addMessage(String user,String message) {
        messageList.leftPush(user,message);
        ZonedDateTime zonedDateTime = ZonedDateTime.now();
        Date date = Date.from(zonedDateTime.plus(1, ChronoUnit.MINUTES).toInstant());
        latestMessageExpiration.expireAt(user,date);
    }
    @Override
    public List<String> listMessages(String user) {
        return messageList.range(user,0,-1);
    }
}

咱们的缓存机制将保留每一个用户发送的消息列表。为了实现这个功能咱们将调用ListOperations接口，同时将每一个user做为一个key键值。经过RedisOperations接口，咱们能够为key设置特定存在时长。在本例中，主要使用的是 user key。

下一步咱们将建立一个controller注入缓存服务。

package com.gkatzioura.spring.controller;
import com.gkatzioura.spring.cache.CacheService;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.web.bind.annotation.*;
import java.util.List;
@RestController
public class MessageController {
    @Autowired
    private CacheService cacheService;
    @RequestMapping(value = "/message",method = RequestMethod.GET)
    @ResponseBody
    public List<String> greeting(String user) {
        List<String> messages = cacheService.listMessages(user);
        return messages;
    }
    @RequestMapping(value = "/message",method = RequestMethod.POST)
    @ResponseBody
    public String saveGreeting(String user,String message) {
        cacheService.addMessage(user,message);
        return "OK";
    }
}

最后完成类Application的建立。

package com.gkatzioura.spring;
import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
@SpringBootApplication
public class Application {
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(Application.class, args);
    }
}

通过如上步骤，接下来直接运行Application便可。

原文连接：Integrate Redis into a Spring Project（译者/丘志鹏审校/朱正贵责编/仲浩）

http://www.csdn.net/article/2015-09-01/2825600

使用Spring Cache + Redis + Jackson Serializer缓存数据库查询结果中序列化问题的解决

应用场景

咱们但愿经过缓存来减小对关系型数据库的查询次数，减轻数据库压力。在执行DAO类的select***(), query***()方法时，先从Redis中查询有没有缓存数据，若是有则直接从Redis拿到结果，若是没有再向数据库发起查询请求取数据。

序列化问题

要把domain object作为key-value对保存在redis中，就必需要解决对象的序列化问题。Spring Data Redis给咱们提供了一些现成的方案：

JdkSerializationRedisSerializer. 使用JDK提供的序列化功能。优势是反序列化时不须要提供类型信息(class)，但缺点是序列化后的结果很是庞大，是JSON格式的5倍左右，这样就会消耗redis服务器的大量内存。
Jackson2JsonRedisSerializer. 使用Jackson库将对象序列化为JSON字符串。优势是速度快，序列化后的字符串短小精悍。
但缺点也很是致命，那就是此类的构造函数中有一个类型参数，必须提供要序列化对象的类型信息(.class对象)。经过查看源代码，发现其只在反序列化过程当中用到了类型信息。

若是用方案一，就必须付出缓存多占用4倍内存的代价，实在承受不起。若是用方案二，则必须给每一种domain对象都配置一个Serializer，即若是个人应用里有100种domain对象，那就必须在spring配置文件中配置100个Jackson2JsonRedisSerializer，这显然是不现实的。

经过google, 发现spring data redis项目中有一个#145 pull request, 而这个提交请求的内容正是解决Jackson必须提供类型信息的问题。然而不幸的是这个请求尚未被merge。但咱们能够把代码copy一下放到本身的项目中：

/** * @author Christoph Strobl * @since 1.6 */ public class GenericJackson2JsonRedisSerializer implements RedisSerializer<Object> { private final ObjectMapper mapper; /** * Creates {@link GenericJackson2JsonRedisSerializer} and configures {@link ObjectMapper} for default typing. */ public GenericJackson2JsonRedisSerializer() { this((String) null); } /** * Creates {@link GenericJackson2JsonRedisSerializer} and configures {@link ObjectMapper} for default typing using the * given {@literal name}. In case of an {@literal empty} or {@literal null} String the default * {@link JsonTypeInfo.Id#CLASS} will be used. * * @param classPropertyTypeName Name of the JSON property holding type information. Can be {@literal null}. */ public GenericJackson2JsonRedisSerializer(String classPropertyTypeName) { this(new ObjectMapper()); if (StringUtils.hasText(classPropertyTypeName)) { mapper.enableDefaultTypingAsProperty(DefaultTyping.NON_FINAL, classPropertyTypeName); } else { mapper.enableDefaultTyping(DefaultTyping.NON_FINAL, As.PROPERTY); } } /** * Setting a custom-configured {@link ObjectMapper} is one way to take further control of the JSON serialization * process. For example, an extended {@link SerializerFactory} can be configured that provides custom serializers for * specific types. * * @param mapper must not be {@literal null}. */ public GenericJackson2JsonRedisSerializer(ObjectMapper mapper) { Assert.notNull(mapper, "ObjectMapper must not be null!"); this.mapper = mapper; } /* * (non-Javadoc) * @see org.springframework.data.redis.serializer.RedisSerializer#serialize(java.lang.Object) */ @Override public byte[] serialize(Object source) throws SerializationException { if (source == null) { return SerializationUtils.EMPTY_ARRAY; } try { return mapper.writeValueAsBytes(source); } catch (JsonProcessingException e) { throw new SerializationException("Could not write JSON: " + e.getMessage(), e); } } /* * (non-Javadoc) * @see org.springframework.data.redis.serializer.RedisSerializer#deserialize(byte[]) */ @Override public Object deserialize(byte[] source) throws SerializationException { return deserialize(source, Object.class); } /** * @param source can be {@literal null}. * @param type must not be {@literal null}. * @return {@literal null} for empty source. * @throws SerializationException */ public <T> T deserialize(byte[] source, Class<T> type) throws SerializationException { Assert.notNull(type, "Deserialization type must not be null! Pleaes provide Object.class to make use of Jackson2 default typing."); if (SerializationUtils.isEmpty(source)) { return null; } try { return mapper.readValue(source, type); } catch (Exception ex) { throw new SerializationException("Could not read JSON: " + ex.getMessage(), ex); } } }

而后在配置文件中使用这个GenericJackson2JsonRedisSerializer:

<bean id="jacksonSerializer" class="com.fh.taolijie.component.GenericJackson2JsonRedisSerializer"> </bean>

从新构建部署，咱们发现这个serializer能够同时支持多种不一样类型的domain对象，问题解决。

http://www.myexception.cn/database/1958643.html

spring-data-redis提供了多种serializer策略，这对使用jedis的开发者而言，实在是很是便捷。sdr提供了4种内置的serializer：

JdkSerializationRedisSerializer：使用JDK的序列化手段(serializable接口，ObjectInputStrean，ObjectOutputStream)，数据以字节流存储
StringRedisSerializer：字符串编码，数据以string存储
JacksonJsonRedisSerializer：json格式存储
OxmSerializer：xml格式存储

其中JdkSerializationRedisSerializer和StringRedisSerializer是最基础的序列化策略，其中“JacksonJsonRedisSerializer”与“OxmSerializer”都是基于stirng存储，所以它们是较为“高级”的序列化(最终仍是使用string解析以及构建java对象)。

RedisTemplate中须要声明4种serializer，默认为“JdkSerializationRedisSerializer”：

    1) keySerializer ：对于普通K-V操做时，key采起的序列化策略
    2) valueSerializer：value采起的序列化策略
    3) hashKeySerializer：在hash数据结构中，hash-key的序列化策略
    4) hashValueSerializer：hash-value的序列化策略

不管如何，建议key/hashKey采用StringRedisSerializer。

接下来，经过实例描述如何使用它们,能够首先参考“spring-data-redis特性”：

http://shift-alt-ctrl.iteye.com/blog/1887370

http://www.cnblogs.com/google4y/p/3535106.html