SpringBoot集成Redis

本文涉及的产品
云数据库 Tair(兼容Redis),内存型 2GB
Redis 开源版,标准版 2GB
推荐场景:
搭建游戏排行榜
简介: SpringBoot集成Redis

依赖

<!-- redis -->
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.session</groupId>
            <artifactId>spring-session-data-redis</artifactId>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
        </dependency>
        <!-- pool 对象池 -->
        <dependency>
            <groupId>org.apache.commons</groupId>
            <artifactId>commons-pool2</artifactId>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>com.alibaba.fastjson2</groupId>
            <artifactId>fastjson2</artifactId>
            <version>2.0.43</version>
        </dependency>

配置yml

spring:
  # redis 配置
  redis:
    # 地址
    host: xxx.xxx.xxx.xxx
    # 端口,默认为6379
    port: 6379
    # 数据库索引
    database: 3
    # 密码
    password:
    # 连接超时时间
    timeout: 10s
    lettuce:
      pool:
        # 连接池中的最小空闲连接
        min-idle: 0
        # 连接池中的最大空闲连接
        max-idle: 8
        # 连接池的最大数据库连接数
        max-active: 8
        #连接池最大阻塞等待时间(使用负值表示没有限制)
        max-wait: -1ms

配置类

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.connection.RedisConnectionFactory;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
import org.springframework.data.redis.core.script.DefaultRedisScript;
import org.springframework.data.redis.serializer.StringRedisSerializer;
@Configuration
@EnableCaching
public class RedisConfig extends CachingConfigurerSupport
{
    @Bean
    @SuppressWarnings(value = { "unchecked", "rawtypes" })
    public RedisTemplate<Object, Object> redisTemplate(RedisConnectionFactory connectionFactory)
    {
        RedisTemplate<Object, Object> template = new RedisTemplate<>();
        template.setConnectionFactory(connectionFactory);
        FastJson2JsonRedisSerializer serializer = new FastJson2JsonRedisSerializer(Object.class);
        // 使用StringRedisSerializer来序列化和反序列化redis的key值
        template.setKeySerializer(new StringRedisSerializer());
        template.setValueSerializer(serializer);
        // Hash的key也采用StringRedisSerializer的序列化方式
        template.setHashKeySerializer(new StringRedisSerializer());
        template.setHashValueSerializer(serializer);
        template.afterPropertiesSet();
        return template;
    }
    @Bean
    public DefaultRedisScript<Long> limitScript()
    {
        DefaultRedisScript<Long> redisScript = new DefaultRedisScript<>();
        redisScript.setScriptText(limitScriptText());
        redisScript.setResultType(Long.class);
        return redisScript;
    }
    /**
     * 限流脚本
     */
    private String limitScriptText()
    {
        return "local key = KEYS[1]\n" +
                "local count = tonumber(ARGV[1])\n" +
                "local time = tonumber(ARGV[2])\n" +
                "local current = redis.call('get', key);\n" +
                "if current and tonumber(current) > count then\n" +
                "    return tonumber(current);\n" +
                "end\n" +
                "current = redis.call('incr', key)\n" +
                "if tonumber(current) == 1 then\n" +
                "    redis.call('expire', key, time)\n" +
                "end\n" +
                "return tonumber(current);";
    }
}

FastJson2JsonRedisSerializer

import com.alibaba.fastjson2.JSON;
import com.alibaba.fastjson2.JSONReader;
import com.alibaba.fastjson2.JSONWriter;
import org.springframework.data.redis.serializer.RedisSerializer;
import org.springframework.data.redis.serializer.SerializationException;
import java.nio.charset.Charset;
import java.nio.charset.StandardCharsets;
/**
 * Redis使用FastJson序列化
 * 
 * @author ruoyi
 */
public class FastJson2JsonRedisSerializer<T> implements RedisSerializer<T>
{
    public static final Charset DEFAULT_CHARSET = StandardCharsets.UTF_8;
    private Class<T> clazz;
    public FastJson2JsonRedisSerializer(Class<T> clazz)
    {
        super();
        this.clazz = clazz;
    }
    @Override
    public byte[] serialize(T t) throws SerializationException
    {
        if (t == null)
        {
            return new byte[0];
        }
        return JSON.toJSONString(t, JSONWriter.Feature.WriteClassName).getBytes(DEFAULT_CHARSET);
    }
    @Override
    public T deserialize(byte[] bytes) throws SerializationException
    {
        if (bytes == null || bytes.length <= 0)
        {
            return null;
        }
        String str = new String(bytes, DEFAULT_CHARSET);
        return JSON.parseObject(str, clazz, JSONReader.Feature.SupportAutoType);
    }
}

RedisCache工具类

import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.data.redis.core.BoundSetOperations;
import org.springframework.data.redis.core.HashOperations;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
import org.springframework.data.redis.core.ValueOperations;
import org.springframework.stereotype.Component;
import java.util.*;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
/**
 * spring redis 工具类
 **/
@SuppressWarnings(value = { "unchecked", "rawtypes" })
@Component
public class RedisCache
{
    @Autowired
    public RedisTemplate redisTemplate;
    public Long increment(final String key)
    {
        return redisTemplate.opsForValue().increment(key);
    }
    /**
     * 缓存基本的对象,Integer、String、实体类等
     *
     * @param key 缓存的键值
     * @param value 缓存的值
     */
    public <T> void setCacheObject(final String key, final T value)
    {
        redisTemplate.opsForValue().set(key, value);
    }
    /**
     * 缓存基本的对象,Integer、String、实体类等
     *
     * @param key 缓存的键值
     * @param value 缓存的值
     * @param timeout 时间
     * @param timeUnit 时间颗粒度
     */
    public <T> void setCacheObject(final String key, final T value, final Integer timeout, final TimeUnit timeUnit)
    {
        redisTemplate.opsForValue().set(key, value, timeout, timeUnit);
    }
    /**
     * 设置有效时间
     *
     * @param key Redis键
     * @param timeout 超时时间
     * @return true=设置成功;false=设置失败
     */
    public boolean expire(final String key, final long timeout)
    {
        return expire(key, timeout, TimeUnit.SECONDS);
    }
    /**
     * 设置有效时间
     *
     * @param key Redis键
     * @param timeout 超时时间
     * @param unit 时间单位
     * @return true=设置成功;false=设置失败
     */
    public boolean expire(final String key, final long timeout, final TimeUnit unit)
    {
        return redisTemplate.expire(key, timeout, unit);
    }
    /**
     * 获取有效时间
     *
     * @param key Redis键
     * @return 有效时间
     */
    public long getExpire(final String key)
    {
        return redisTemplate.getExpire(key);
    }
    /**
     * 判断 key是否存在
     *
     * @param key 键
     * @return true 存在 false不存在
     */
    public Boolean hasKey(String key)
    {
        return redisTemplate.hasKey(key);
    }
    /**
     * 获得缓存的基本对象。
     *
     * @param key 缓存键值
     * @return 缓存键值对应的数据
     */
    public <T> T getCacheObject(final String key)
    {
        ValueOperations<String, T> operation = redisTemplate.opsForValue();
        return operation.get(key);
    }
    /**
     * 删除单个对象
     *
     * @param key
     */
    public boolean deleteObject(final String key)
    {
        return redisTemplate.delete(key);
    }
    /**
     * 删除集合对象
     *
     * @param collection 多个对象
     * @return
     */
    public boolean deleteObject(final Collection collection)
    {
        return redisTemplate.delete(collection) > 0;
    }
    /**
     * 缓存List数据
     *
     * @param key 缓存的键值
     * @param dataList 待缓存的List数据
     * @return 缓存的对象
     */
    public <T> long setCacheList(final String key, final List<T> dataList)
    {
        Long count = redisTemplate.opsForList().rightPushAll(key, dataList);
        return count == null ? 0 : count;
    }
    /**
     * 获得缓存的list对象
     *
     * @param key 缓存的键值
     * @return 缓存键值对应的数据
     */
    public <T> List<T> getCacheList(final String key)
    {
        return redisTemplate.opsForList().range(key, 0, -1);
    }
    /**
     * 缓存Set
     *
     * @param key 缓存键值
     * @param dataSet 缓存的数据
     * @return 缓存数据的对象
     */
    public <T> BoundSetOperations<String, T> setCacheSet(final String key, final Set<T> dataSet)
    {
        BoundSetOperations<String, T> setOperation = redisTemplate.boundSetOps(key);
        Iterator<T> it = dataSet.iterator();
        while (it.hasNext())
        {
            setOperation.add(it.next());
        }
        return setOperation;
    }
    /**
     * 获得缓存的set
     *
     * @param key
     * @return
     */
    public <T> Set<T> getCacheSet(final String key)
    {
        return redisTemplate.opsForSet().members(key);
    }
    /**
     * 缓存Map
     *
     * @param key
     * @param dataMap
     */
    public <T> void setCacheMap(final String key, final Map<String, T> dataMap)
    {
        if (dataMap != null) {
            redisTemplate.opsForHash().putAll(key, dataMap);
        }
    }
    /**
     * 获得缓存的Map
     *
     * @param key
     * @return
     */
    public <T> Map<String, T> getCacheMap(final String key)
    {
        return redisTemplate.opsForHash().entries(key);
    }
    /**
     * 往Hash中存入数据
     *
     * @param key Redis键
     * @param hKey Hash键
     * @param value 值
     */
    public <T> void setCacheMapValue(final String key, final String hKey, final T value)
    {
        redisTemplate.opsForHash().put(key, hKey, value);
    }
    /**
     * 获取Hash中的数据
     *
     * @param key Redis键
     * @param hKey Hash键
     * @return Hash中的对象
     */
    public <T> T getCacheMapValue(final String key, final String hKey)
    {
        HashOperations<String, String, T> opsForHash = redisTemplate.opsForHash();
        return opsForHash.get(key, hKey);
    }
    /**
     * 获取多个Hash中的数据
     *
     * @param key Redis键
     * @param hKeys Hash键集合
     * @return Hash对象集合
     */
    public <T> List<T> getMultiCacheMapValue(final String key, final Collection<Object> hKeys)
    {
        return redisTemplate.opsForHash().multiGet(key, hKeys);
    }
    /**
     * 删除Hash中的某条数据
     *
     * @param key Redis键
     * @param hKey Hash键
     * @return 是否成功
     */
    public boolean deleteCacheMapValue(final String key, final String hKey)
    {
        return redisTemplate.opsForHash().delete(key, hKey) > 0;
    }
    /**
     * 获得缓存的基本对象列表
     *
     * @param pattern 字符串前缀
     * @return 对象列表
     */
    public Collection<String> keys(final String pattern)
    {
        return redisTemplate.keys(pattern);
    }
}

使用工具类

@Api(tags = "上传数据")
@RestController
@Validated
@RequestMapping("/data")
public class DataController {
    @Resource
    private RedisCache redisCache;
    @ApiOperation(value = "缺陷数据上传",tags = "缺陷数据上传")
    @PostMapping("/defect")
    public AjaxResult defect(@RequestBody Defect defect ) {
        // 记录不同type类型的数量
        if("漏插".equals(defect.getType())){
            Integer lochaNum = redisCache.getCacheObject("lochaNum");//漏插数量
            if(lochaNum == null){
                redisCache.setCacheObject("lochaNum",1);
            }else {
                redisCache.deleteObject("lochaNum");
                redisCache.setCacheObject("lochaNum",lochaNum+1);
            }
        }
        if("虚插".equals(defect.getType())){
            Integer xuchaNum = redisCache.getCacheObject("xuchaNum");//虚插数量
            if(xuchaNum == null){
                redisCache.setCacheObject("xuchaNum",1);
            }else {
                redisCache.deleteObject("xuchaNum");
                redisCache.setCacheObject("xuchaNum",xuchaNum+1);
            }
        }
        // 记录最近10条数据
        List<Defect> defects = redisCache.getCacheList("defects");
        if(CollectionUtils.isEmpty(defects)){
            defects = new ArrayList<>();
        }
        defects.add(defect);
        redisCache.deleteObject("defects");
        if(defects.size()>10){
            redisCache.setCacheList("defects",defects.subList(defects.size()-10,defects.size()));
        }else {
            redisCache.setCacheList("defects",defects);
        }
        return AjaxResult.success();
    }
    @ApiOperation(value = "入侵数据上传",tags = "入侵数据上传")
    @PostMapping("/intrusion")
    public AjaxResult intrusion(@RequestBody Intrusion intrusion ) {
        List<Intrusion> intrusions = redisCache.getCacheList("intrusions");
        if(CollectionUtils.isEmpty(intrusions)){
            intrusions = new ArrayList<>();
        }
        intrusions.add(intrusion);
        redisCache.deleteObject("intrusions");
        if(intrusions.size()>10){
            redisCache.setCacheList("intrusions",intrusions.subList(intrusions.size()-10,intrusions.size()));
        }else {
            redisCache.setCacheList("intrusions",intrusions);
        }
        return AjaxResult.success();
    }
    @ApiOperation(value = "获取缺陷数据",tags = "获取缺陷数据")
    @PostMapping("/getDefect")
    public AjaxResult getDefect() {
        List<Defect> defects = redisCache.getCacheList("defects");
        return AjaxResult.success(defects);
    }
    @ApiOperation(value = "获取入侵数据",tags = "获取入侵数据")
    @PostMapping("/getIntrusion")
    public AjaxResult getIntrusion() {
        List<Intrusion> intrusions = redisCache.getCacheList("intrusions");
        return AjaxResult.success(intrusions);
    }
    @ApiOperation(value = "获取缺陷占比",tags = "获取缺陷占比")
    @PostMapping("/getDefectPer")
    public AjaxResult getDefectPer() {
        Integer lochaNum = redisCache.getCacheObject("lochaNum");//漏插数量
        Integer xuchaNum = redisCache.getCacheObject("xuchaNum");//虚插数量
        Integer total = lochaNum+xuchaNum;
        String lochaPer = percent(lochaNum, total);
        String xuchaPer = percent(xuchaNum, total);
        HashMap<String, Object> resultMap = new HashMap<>();
        resultMap.put("lochaPer",lochaPer);
        resultMap.put("xuchaPer",xuchaPer);
        return AjaxResult.success(resultMap);
    }
    /**
     * 占比计算保留小数的位数方法
     * 转成百分数
     * 当前数除以总数
     * @param  num1 ,num2  num1/num2
     * @return  rate  保留2位小数的
     */
    public String  percent(int num1,int num2){
        String rate="0.00%";
        //定义格式化起始位数
        String format="0.00";
        if(num2 != 0 && num1 != 0){
            DecimalFormat dec = new DecimalFormat(format);
            rate =  dec.format((double) num1 / num2*100)+"%";
            while(true){
                if(rate.equals(format+"%")){
                    format=format+"0";
                    DecimalFormat dec1 = new DecimalFormat(format);
                    rate =  dec1.format((double) num1 / num2*100)+"%";
                }else {
                    break;
                }
            }
        }else if(num1 != 0 && num2 == 0){
            rate = "100%";
        }
        return rate;
    }
}
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【7月更文挑战第2天】集成Spring Boot、Camunda和MySQL的简要步骤: 1. 初始化Spring Boot项目,添加Camunda和MySQL驱动依赖。 2. 配置`application.properties`,包括数据库URL、用户名和密码。 3. 设置Camunda引擎属性,指定数据源。 4. 引入流程定义文件(如`.bpmn`)。 5. 创建服务处理流程操作,创建控制器接收请求。 6. Camunda自动在数据库创建表结构。 7. 启动应用,测试流程启动,如通过服务和控制器开始流程实例。 示例代码包括服务类启动流程实例及控制器接口。实际集成需按业务需求调整。
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