spring结合redis如何实现数据的缓存_java

1、实现目标

  通过redis缓存数据。(目的不是加快查询的速度,而是减少数据库的负担)  

2、所需jar包

 

  注意:jdies和commons-pool两个jar的版本是有对应关系的,注意引入jar包是要配对使用,否则将会报错。因为commons-pooljar的目录根据版本的变化,目录结构会变。前面的版本是org.apache.pool,而后面的版本是org.apache.pool2...

style="background-color: #0098dd; color: white; font-size: 17px; font-weight: bold;"3、redis简介

  redis是一个key-value存储系统。和Memcached类似,它支持存储的value类型相对更多,包括string(字符串)、list(链表)、set(集合)、zset(sorted set --有序集合)和hash(哈希类型)。这些数据类型都支持push/pop、add/remove及取交集并集和差集及更丰富的操作,而且这些操作都是原子性的。在此基础上,redis支持各种不同方式的排序。与memcached一样,为了保证效率,数据都是缓存在内存中。区别的是redis会周期性的把更新的数据写入磁盘或者把修改操作写入追加的记录文件,并且在此基础上实现了master-slave(主从)

3、编码实现

1)、配置的文件(properties)

  将那些经常要变化的参数配置成独立的propertis,方便以后的修改redis.properties

redis.hostName=127.0.0.1
redis.port=6379
redis.timeout=15000
redis.usePool=true

redis.maxIdle=6
redis.minEvictableIdleTimeMillis=300000
redis.numTestsPerEvictionRun=3
redis.timeBetweenEvictionRunsMillis=60000

2)、spring-redis.xml

  redis的相关参数配置设置。参数的值来自上面的properties文件

<beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"
xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
xsi:schemaLocation="http://www.springframework.org/schema/beans http://www.springframework.org/schema/beans/spring-beans.xsd" default-autowire="byName">
 <bean id="jedisPoolConfig" class="redis.clients.jedis.JedisPoolConfig">
  <!-- <property name="maxIdle" value="6"></property>
  <property name="minEvictableIdleTimeMillis" value="300000"></property>
  <property name="numTestsPerEvictionRun" value="3"></property>
  <property name="timeBetweenEvictionRunsMillis" value="60000"></property> -->

  <property name="maxIdle" value="${redis.maxIdle}"></property>
  <property name="minEvictableIdleTimeMillis" value="${redis.minEvictableIdleTimeMillis}"></property>
  <property name="numTestsPerEvictionRun" value="${redis.numTestsPerEvictionRun}"></property>
  <property name="timeBetweenEvictionRunsMillis" value="${redis.timeBetweenEvictionRunsMillis}"></property>
 </bean>
 <bean id="jedisConnectionFactory" class="org.springframework.data.redis.connection.jedis.JedisConnectionFactory" destroy-method="destroy">
  <property name="poolConfig" ref="jedisPoolConfig"></property>
  <property name="hostName" value="${redis.hostName}"></property>
  <property name="port" value="${redis.port}"></property>
  <property name="timeout" value="${redis.timeout}"></property>
  <property name="usePool" value="${redis.usePool}"></property>
 </bean>
 <bean id="jedisTemplate" class="org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate">
  <property name="connectionFactory" ref="jedisConnectionFactory"></property>
  <property name="keySerializer">
   <bean class="org.springframework.data.redis.serializer.StringRedisSerializer"/>
  </property>
  <property name="valueSerializer">
   <bean class="org.springframework.data.redis.serializer.JdkSerializationRedisSerializer"/>
  </property>
 </bean>
</beans> 

3)、applicationContext.xml

  spring的总配置文件,在里面假如一下的代码

<bean class="org.springframework.beans.factory.config.PropertyPlaceholderConfigurer">
  <property name="systemPropertiesModeName" value="SYSTEM_PROPERTIES_MODE_OVERRIDE" />
  <property name="ignoreResourceNotFound" value="true" />
  <property name="locations">
   <list>

    <value>classpath*:/META-INF/config/redis.properties</value>
   </list>
  </property>
 </bean>

<import resource="spring-redis.xml" />

4)、web.xml

  设置spring的总配置文件在项目启动时加载

 <context-param>
  <param-name>contextConfigLocation</param-name>
  <param-value>classpath*:/META-INF/applicationContext.xml</param-value><!-- -->
 </context-param>

5)、redis缓存工具类

ValueOperations  ——基本数据类型和实体类的缓存
ListOperations     ——list的缓存
SetOperations    ——set的缓存

HashOperations  Map的缓存

import java.io.Serializable;
import java.util.ArrayList;
import java.util.HashMap;
import java.util.HashSet;
import java.util.Iterator;
import java.util.List;
import java.util.Map;
import java.util.Set;

import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Qualifier;
import org.springframework.context.support.ClassPathXmlApplicationContext;
import org.springframework.data.redis.core.BoundSetOperations;
import org.springframework.data.redis.core.HashOperations;
import org.springframework.data.redis.core.ListOperations;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
import org.springframework.data.redis.core.SetOperations;
import org.springframework.data.redis.core.ValueOperations;
import org.springframework.stereotype.Service;

@Service
public class RedisCacheUtil<T>
{

 @Autowired @Qualifier("jedisTemplate")
 public RedisTemplate redisTemplate;

 /**
  * 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
  * @return  缓存的对象
  */
 public <T> ValueOperations<String,T> setCacheObject(String key,T value)
 {

  ValueOperations<String,T> operation = redisTemplate.opsForValue();
  operation.set(key,value);
  return operation;
 }

 /**
  * 获得缓存的基本对象。
  * @param key  缓存键值
  * @param operation
  * @return   缓存键值对应的数据
  */
 public <T> T getCacheObject(String key/*,ValueOperations<String,T> operation*/)
 {
  ValueOperations<String,T> operation = redisTemplate.opsForValue();
  return operation.get(key);
 }

 /**
  * 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> ListOperations<String, T> setCacheList(String key,List<T> dataList)
 {
  ListOperations listOperation = redisTemplate.opsForList();
  if(null != dataList)
  {
   int size = dataList.size();
   for(int i = 0; i < size ; i ++)
   {

    listOperation.rightPush(key,dataList.get(i));
   }
  }

  return listOperation;
 }

 /**
  * 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(String key)
 {
  List<T> dataList = new ArrayList<T>();
  ListOperations<String,T> listOperation = redisTemplate.opsForList();
  Long size = listOperation.size(key);

  for(int i = 0 ; i < size ; i ++)
  {
   dataList.add((T) listOperation.leftPop(key));
  }

  return dataList;
 }

 /**
  * 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(String key,Set<T> dataSet)
 {
  BoundSetOperations<String,T> setOperation = redisTemplate.boundSetOps(key);
  /*T[] t = (T[]) dataSet.toArray();
    setOperation.add(t);*/

  Iterator<T> it = dataSet.iterator();
  while(it.hasNext())
  {
   setOperation.add(it.next());
  }

  return setOperation;
 }

 /**
  * 获得缓存的set
  * @param key
  * @param operation
  * @return
  */
 public Set<T> getCacheSet(String key/*,BoundSetOperations<String,T> operation*/)
 {
  Set<T> dataSet = new HashSet<T>();
  BoundSetOperations<String,T> operation = redisTemplate.boundSetOps(key); 

  Long size = operation.size();
  for(int i = 0 ; i < size ; i++)
  {
   dataSet.add(operation.pop());
  }
  return dataSet;
 }

 /**
  * 缓存Map
  * @param key
  * @param dataMap
  * @return
  */
 public <T> HashOperations<String,String,T> setCacheMap(String key,Map<String,T> dataMap)
 {

  HashOperations hashOperations = redisTemplate.opsForHash();
  if(null != dataMap)
  {

   for (Map.Entry<String, T> entry : dataMap.entrySet()) { 

    /*System.out.println("Key = " + entry.getKey() + ", Value = " + entry.getValue()); */
    hashOperations.put(key,entry.getKey(),entry.getValue());
   } 

  }

  return hashOperations;
 }

 /**
  * 获得缓存的Map
  * @param key
  * @param hashOperation
  * @return
  */
 public <T> Map<String,T> getCacheMap(String key/*,HashOperations<String,String,T> hashOperation*/)
 {
  Map<String, T> map = redisTemplate.opsForHash().entries(key);
  /*Map<String, T> map = hashOperation.entries(key);*/
  return map;
 }

 /**
  * 缓存Map
  * @param key
  * @param dataMap
  * @return
  */
 public <T> HashOperations<String,Integer,T> setCacheIntegerMap(String key,Map<Integer,T> dataMap)
 {
  HashOperations hashOperations = redisTemplate.opsForHash();
  if(null != dataMap)
  {

   for (Map.Entry<Integer, T> entry : dataMap.entrySet()) { 

    /*System.out.println("Key = " + entry.getKey() + ", Value = " + entry.getValue()); */
    hashOperations.put(key,entry.getKey(),entry.getValue());
   } 

  }

  return hashOperations;
 }

 /**
  * 获得缓存的Map
  * @param key
  * @param hashOperation
  * @return
  */
 public <T> Map<Integer,T> getCacheIntegerMap(String key/*,HashOperations<String,String,T> hashOperation*/)
 {
  Map<Integer, T> map = redisTemplate.opsForHash().entries(key);
  /*Map<String, T> map = hashOperation.entries(key);*/
  return map;
 }
}

6)、测试

  这里测试我是在项目启动的时候到数据库中查找出国家和城市的数据,进行缓存,之后将数据去除。

6.1  项目启动时缓存数据

import java.util.HashMap;
import java.util.List;
import java.util.Map;

import org.apache.log4j.Logger;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.context.ApplicationListener;
import org.springframework.context.event.ContextRefreshedEvent;
import org.springframework.stereotype.Service;

import com.test.model.City;
import com.test.model.Country;
import com.zcr.test.User;

/*
 * 监听器,用于项目启动的时候初始化信息
 */
@Service
public class StartAddCacheListener implements ApplicationListener<ContextRefreshedEvent>
{
 //日志
 private final Logger log= Logger.getLogger(StartAddCacheListener.class);

 @Autowired
 private RedisCacheUtil<Object> redisCache;

 @Autowired
 private BrandStoreService brandStoreService;

 @Override
 public void onApplicationEvent(ContextRefreshedEvent event)
 {
  //spring 启动的时候缓存城市和国家等信息
  if(event.getApplicationContext().getDisplayName().equals("Root WebApplicationContext"))
  {
   System.out.println("\n\n\n_________\n\n缓存数据 \n\n ________\n\n\n\n");
   List<City> cityList = brandStoreService.selectAllCityMessage();
   List<Country> countryList = brandStoreService.selectAllCountryMessage();

   Map<Integer,City> cityMap = new HashMap<Integer,City>();

   Map<Integer,Country> countryMap = new HashMap<Integer, Country>();

   int cityListSize = cityList.size();
   int countryListSize = countryList.size();

   for(int i = 0 ; i < cityListSize ; i ++ )
   {
    cityMap.put(cityList.get(i).getCity_id(), cityList.get(i));
   }

   for(int i = 0 ; i < countryListSize ; i ++ )
   {
    countryMap.put(countryList.get(i).getCountry_id(), countryList.get(i));
   }

   redisCache.setCacheIntegerMap("cityMap", cityMap);
   redisCache.setCacheIntegerMap("countryMap", countryMap);
  }
 }

}

6.2  获取缓存数据

 @Autowired
 private RedisCacheUtil<User> redisCache;

 @RequestMapping("testGetCache")
 public void testGetCache()
 {
  /*Map<String,Country> countryMap = redisCacheUtil1.getCacheMap("country");
  Map<String,City> cityMap = redisCacheUtil.getCacheMap("city");*/
  Map<Integer,Country> countryMap = redisCacheUtil1.getCacheIntegerMap("countryMap");
  Map<Integer,City> cityMap = redisCacheUtil.getCacheIntegerMap("cityMap");

  for(int key : countryMap.keySet())
  {
   System.out.println("key = " + key + ",value=" + countryMap.get(key));
  }

  System.out.println("------------city");
  for(int key : cityMap.keySet())
  {
   System.out.println("key = " + key + ",value=" + cityMap.get(key));
  }
 }

由于Spring在配置文件中配置的bean默认是单例的,所以只需要通过Autowired注入,即可得到原先的缓存类。

以上就是spring+redis实现数据缓存的方法,希望对大家的学习有所帮助。

以上是小编为您精心准备的的内容,在的博客、问答、公众号、人物、课程等栏目也有的相关内容,欢迎继续使用右上角搜索按钮进行搜索spring
, redis
数据缓存
spring redis缓存注解、spring redis 缓存、spring mvc redis缓存、spring集成redis缓存、spring aop redis缓存,以便于您获取更多的相关知识。

时间: 2024-09-23 21:19:01

spring结合redis如何实现数据的缓存_java的相关文章

Java Web项目中Spring框架处理JSON格式数据的方法_java

json是一种常见的传递格式,是一种键值对应的格式.并且数据大小会比较小,方便传递.所以在开发中经常会用到json. 首先看一下json的格式: {key1:value1,key2:value2} 每一个建对应一个值,每个键值对之间用逗号连接.并且最后一个键值对之后没有逗号,整体需要有大括号括起来. 一般正常的servlet返回json时,会像下面这样: response.setContentType("text/JSON;charset=utf-8"); response.getWr

数据-spring data redis RedisTemplate 操作

问题描述 spring data redis RedisTemplate 操作 工程结构:springmvc + mybatis: 现在集成redis做基础数据的缓存,如何实现通过PO类的属性查找一个List(类似Java), 如果没有直接的实现办法,请大家给一个思路: 谢谢!

spring + redis 实现数据的缓存

1.实现目标 通过redis缓存数据.(目的不是加快查询的速度,而是减少数据库的负担) 2.所需jar包 注意:jdies和commons-pool两个jar的版本是有对应关系的,注意引入jar包是要配对使用,否则将会报错.因为commons-pooljar的目录根据版本的变化,目录结构会变.前面的版本是org.apache.pool,而后面的版本是org.apache.pool2... style=" color: white; font-size: 17px; font-weight: bo

【redis】4.spring boot集成redis,实现数据缓存

参考地址:https://spring.io/guides/gs/messaging-redis/    ============================================================================================================================== 1.pom.xml关于redis的依赖 spring boot 1.4版本之前的关于redis的依赖 <dependency> <g

Memcache,Redis,MongoDB(数据缓存系统)方案对比与分析

一.问题:           数据库表数据量极大(千万条),要求让服务器更加快速地响应用户的需求. 二.解决方案:      1.通过高速服务器Cache缓存数据库数据      2.内存数据库   (这里仅从数据缓存方面考虑,当然,后期可以采用Hadoop+HBase+Hive等分布式存储分析平台) 三.主流解Cache和数据库对比:      上述技术基本上代表了当今在数据存储方面所有的实现方案,其中主要涉及到了普通关系型数据库(MySQL/PostgreSQL),NoSQL数据库(Mon

《Redis实战》一2.4 数据行缓存

2.4 数据行缓存 到目前为止,我们已经将原本由关系数据库和网页浏览器实现的登录和访客会话转移到了Redis上面实现:将原本由关系数据库实现的购物车也放到了Redis上面实现:还将所有页面缓存到了Redis里面.这一系列工作提升了网站的性能,降低了关系数据库的负载并减少了网站成本. Fake Web Retailer的商品页面通常只会从数据库里面载入一两行数据,包括已登录用户的用户信息(这些信息可以通过AJAX动态地载入,所以不会对页面缓存造成影响)和商品本身的信息.即使是那些无法被整个缓存起来

spring boot redis缓存JedisPool使用

spring boot redis缓存JedisPool使用 添加依赖pom.xml中添加如下依赖 <!-- Spring Boot Redis --> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-redis</artifactId> </dependency> redis配置文件 # RE

Spring Data Redis 让 NoSQL 快如闪电(2)

[编者按]本文作者为 Xinyu Liu,文章的第一部分重点概述了 Redis 方方面面的特性.在第二部分,将介绍详细的用例.文章系国内 ITOM 管理平台 OneAPM 编译呈现. 把 Redis 当作数据库的用例 现在我们来看看在服务器端 Java 企业版系统中把 Redis 当作数据库的各种用法吧.无论用例的简繁,Redis 都能帮助用户优化性能.处理能力和延迟,让常规 Java 企业版技术栈望而却步. 1. 全局唯一增量计数器 我们先从一个相对简单的用例开始吧:一个增量计数器,可显示某网

【Spring】Redis的两个典型应用场景--good

  原创 BOOT Redis简介 Redis是目前业界使用最广泛的内存数据存储.相比memcached,Redis支持更丰富的数据结构,例如hashes, lists, sets等,同时支持数据持久化.除此之外,Redis还提供一些类数据库的特性,比如事务,HA,主从库.可以说Redis兼具了缓存系统和数据库的一些特性,因此有着丰富的应用场景.本文介绍Redis在Spring Boot中两个典型的应用场景. 场景1:数据缓存 第一个应用场景是数据缓存,最典型的当属缓存数据库查询结果.对于高频读