# ?概述 `SpringData`是`Spring`中数据操作的模块，包含对各种数据库的集成，其中对`Redis`的集成模块就叫做`SpringDataRedis`，官网地址：[https://spring.io/projects/spring-data-redis](https://spring.io/projects/spring-data-redis)
- 提供了对不同Redis客户端的整合（Lettuce和Jedis）
- 提供了RedisTemplate统一API来操作Redis
- 支持Redis的发布订阅模型
- 支持Redis哨兵和Redis集群
- 支持基于Lettuce的响应式编程
- 支持基于JDK.JSON.字符串.Spring对象的数据序列化及反序列化
- 支持基于Redis的JDKCollection实现
SpringDataRedis中提供了RedisTemplate工具类，其中封装了各种对Redis的操作。并且将不同数据类型的操作API封装到了不同的类型中：
?快速入门
SpringBoot已经提供了对SpringDataRedis的支持，使用非常简单：
????导入依赖
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 https://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd"> <modelVersion>4.0.0</modelVersion> <parent> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId> <version>2.5.7</version> <relativePath/> <!-- lookup parent from repository --> </parent> <name>redis-demo</name> <description>Demo project for Spring Boot</description> <properties> <java.version>1.8</java.version> </properties> <dependencies> <!--redis依赖--> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId> </dependency> <!--common-pool--> <dependency> <groupId>org.apache.commons</groupId> <artifactId>commons-pool2</artifactId> </dependency> <!--Jackson依赖--> <dependency> <groupId>com.fasterxml.jackson.core</groupId> <artifactId>jackson-databind</artifactId> </dependency> <dependency> <groupId>org.projectlombok</groupId> <artifactId>lombok</artifactId> <optional>true</optional> </dependency> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId> <scope>test</scope> </dependency> </dependencies> <build> <plugins> <plugin> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-maven-plugin</artifactId> <configuration> <excludes> <exclude> <groupId>org.projectlombok</groupId> <artifactId>lombok</artifactId> </exclude> </excludes> </configuration> </plugin> </plugins> </build> </project>
????配置文件
spring: redis: host: ip port: 6379 password: 密码 lettuce: pool: max-active: 8 #最大连接 max-idle: 8 #最大空闲连接 min-idle: 0 #最小空闲连接 max-wait: 100ms #连接等待时间
????测试代码
@SpringBootTest class RedisDemoApplicationTests { @Autowired private RedisTemplate<String, Object> redisTemplate; @Test void testString() { // 写入一条String数据 redisTemplate.opsForValue().set("name", "mayun"); // 获取string数据 Object name = redisTemplate.opsForValue().get("name"); System.out.println("name = " + name); } }
?数据化序列器
RedisTemplate可以接收任意Object作为值写入Redis：
只不过写入前会把Object序列化为字节形式，默认是采用JDK序列化，得到的结果是这样的：
缺点：
- 可读性差
- 内存占用较大
可以自定义如下配置：
@Configuration public class RedisConfig { @Bean public RedisTemplate<String, Object> redisTemplate(RedisConnectionFactory connectionFactory){ // 创建RedisTemplate对象 RedisTemplate<String, Object> template = new RedisTemplate<>(); // 设置连接工厂 template.setConnectionFactory(connectionFactory); // 创建JSON序列化工具 GenericJackson2JsonRedisSerializer jsonRedisSerializer = new GenericJackson2JsonRedisSerializer(); // 设置Key的序列化 template.setKeySerializer(RedisSerializer.string()); template.setHashKeySerializer(RedisSerializer.string()); // 设置Value的序列化 template.setValueSerializer(jsonRedisSerializer); template.setHashValueSerializer(jsonRedisSerializer); // 返回 return template; } }
这里采用了JSON序列化来代替默认的JDK序列化方式。最终结果如图：
图略。
整体可读性有了很大提升，并且能将Java对象自动的序列化为JSON字符串，并且查询时能自动把JSON反序列化为Java对象。
不过，其中记录了序列化时对应的 class 名称，目的是为了查询时实现自动反序列化。这会带来额外的内存开销。
?StringRedisTemplate
尽管之前 JSON 的序列化方式可以满足我们的需求，但依然存在一些问题，如下：
{ "Class": "com.snow.Student", "name": "wang", "age": 18 }
为了在反序列化时知道对象的类型，JSON序列化器会将类的 class 类型写入json结果中，存入Redis，会带来额外的内存开销。
为了减少内存的消耗，我们可以采用手动序列化的方式，换句话说，就是不借助默认的序列化器，而是我们自己来控制序列化的动作，同时，我们只采用String的序列化器，这样，在存储value时，我们就不需要在内存中就不用多存储数据，从而节约我们的内存空间
这种用法比较普遍，因此SpringDataRedis就提供了RedisTemplate的子类：StringRedisTemplate，它的key和value的序列化方式默认就是String方式。省去了我们自定义RedisTemplate的序列化方式的步骤，而是直接使用：
@SpringBootTest class RedisStringTests { @Autowired private StringRedisTemplate stringRedisTemplate; @Test void testString() { // 写入一条String数据 stringRedisTemplate.opsForValue().set("verify:phone:13600008888", "124143"); // 获取string数据 Object name = stringRedisTemplate.opsForValue().get("name"); System.out.println("name = " + name); } private static final ObjectMapper mapper = new ObjectMapper(); @Test void testSaveUser() throws JsonProcessingException { // 创建对象 User user = new User("mayun", 21); // 手动序列化 String json = mapper.writeValueAsString(user); // 写入数据 stringRedisTemplate.opsForValue().set("user:200", json); // 获取数据 String jsonUser = stringRedisTemplate.opsForValue().get("user:200"); // 手动反序列化 User user1 = mapper.readValue(jsonUser, User.class); System.out.println("user1 = " + user1); } }
此时我们再来看一看存储的数据，小伙伴们就会发现那个class数据已经不在了，节约了我们的空间~
{ "name": "wang", "age": 18 }
?RedisTemplate的两种序列化实践方案总结
RedisTemplate的两种序列化实践方案：
方案一：
自定义RedisTemplate
修改RedisTemplate的序列化器为GenericJackson2JsonRedisSerializer
会占用额外的内存空间 记录字节码
方案二：
使用StringRedisTemplate
写入Redis时，手动把对象序列化为JSON
读取Redis时，手动把读取到的JSON反序列化为对象
