window安装Redis和springboot整合Redis进行简单使用

利用空余时间学习Redis的简单使用，记录一下，往后需要使用方便查看。

window版Redis安装

借鉴了https://www.cnblogs.com/skmobi/p/11696620.html这个老哥的

1，Redis下载，下载完后在d盘新建一个Redis文件夹并解压下载的包

链接：https://pan.baidu.com/s/1b7QlQGvz8Dtjz6-eFpxfRQ 
提取码：d4yl

2，启动临时服务：打开一个cmd，切换到刚刚新建Redis文件夹里，然后输入命令：redis-server.exe redis.windows.conf  (备注：通过这个命令，会创建Redis临时服务，不会在window Service列表出现Redis服务名称和状态，此窗口关闭，服务会自动关闭。)

 重新在打开一个cmd，输入命令：redis-cli.exe -h 127.0.0.1 -p 6379，测试set name '随意' ，get name 可以出数据表示Redis使用正常

整合springboot，配置借鉴了https://www.cnblogs.com/lzhdonald/p/11560002.html这个老哥的，记不住这些东西

1，　pom配置，我这里加了版本号启动会冲突，所以去掉了

<!--redis-->
        <dependency>
            <groupId>redis.clients</groupId>
            <artifactId>jedis</artifactId>
            <!--<version>2.9.0</version>-->
        </dependency>
        <!-- config redis data and client jar-->
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.data</groupId>
            <artifactId>spring-data-redis</artifactId>
            <!--<version>2.1.0.RELEASE</version>-->
        </dependency>
        <!--commons-pool2-->
        <dependency>
            <groupId>org.apache.commons</groupId>
            <artifactId>commons-pool2</artifactId>
            <!--<version>2.6.0</version>-->
        </dependency>

　2，application.yml配置Redis

spring:  
#redis配置
  redis:
     ## Redis数据库索引（默认为0）
    database: 0
    ## Redis服务器地址,本机ip地址
    host: 192.168.51.23
    ## Redis服务器连接端口
    port: 6379
    ## Redis服务器连接密码（默认为空）
    password:
    jedis:
      pool:
        ## 连接池最大连接数（使用负值表示没有限制）
        #spring.redis.pool.max-active=8
        max-active: 8
        ## 连接池最大阻塞等待时间（使用负值表示没有限制）
        #spring.redis.pool.max-wait=-1
        max-wait: -1
        ## 连接池中的最大空闲连接
        #spring.redis.pool.max-idle=8
        max-idle: 8
        ## 连接池中的最小空闲连接
        #spring.redis.pool.min-idle=0
        min-idle: 0
    ## 连接超时时间（毫秒）
    timeout: 1200

3，实体类记得需要序列化，不然要报错

4，配置redistemplate序列化

package com.demo.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.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.data.redis.cache.RedisCacheConfiguration;
import org.springframework.data.redis.cache.RedisCacheManager;
import org.springframework.data.redis.cache.RedisCacheWriter;
import org.springframework.data.redis.connection.RedisConnectionFactory;
import org.springframework.data.redis.core.*;
import org.springframework.data.redis.serializer.Jackson2JsonRedisSerializer;
import org.springframework.data.redis.serializer.StringRedisSerializer;

import java.time.Duration;

/**
 * @author lzh
 * create 2019-09-24-15:07
 */
@Configuration
@EnableCaching
public class RedisConfig extends CachingConfigurerSupport {

    /**
     * 选择redis作为默认缓存工具
     * @param redisConnectionFactory
     * @return
     */
    /*@Bean
    //springboot 1.xx
    public CacheManager cacheManager(RedisTemplate redisTemplate) {
        RedisCacheManager rcm = new RedisCacheManager(redisTemplate);
        return rcm;
    }*/
    @Bean
    public CacheManager cacheManager(RedisConnectionFactory redisConnectionFactory) {
        RedisCacheConfiguration redisCacheConfiguration = RedisCacheConfiguration.defaultCacheConfig()
                .entryTtl(Duration.ofHours(1)); // 设置缓存有效期一小时
        return RedisCacheManager
                .builder(RedisCacheWriter.nonLockingRedisCacheWriter(redisConnectionFactory))
                .cacheDefaults(redisCacheConfiguration).build();
    }

    /**
     * retemplate相关配置
     * @param factory
     * @return
     */
    @Bean
    public RedisTemplate<String, Object> redisTemplate(RedisConnectionFactory factory) {

        RedisTemplate<String, Object> template = new RedisTemplate<>();
        // 配置连接工厂
        template.setConnectionFactory(factory);

        //使用Jackson2JsonRedisSerializer来序列化和反序列化redis的value值（默认使用JDK的序列化方式）
        Jackson2JsonRedisSerializer jacksonSeial = new Jackson2JsonRedisSerializer(Object.class);

        ObjectMapper om = new ObjectMapper();
        // 指定要序列化的域，field,get和set,以及修饰符范围，ANY是都有包括private和public
        om.setVisibility(PropertyAccessor.ALL, JsonAutoDetect.Visibility.ANY);
        // 指定序列化输入的类型，类必须是非final修饰的，final修饰的类，比如String,Integer等会跑出异常
        om.enableDefaultTyping(ObjectMapper.DefaultTyping.NON_FINAL);
        jacksonSeial.setObjectMapper(om);

        // 值采用json序列化
        template.setValueSerializer(jacksonSeial);
        //使用StringRedisSerializer来序列化和反序列化redis的key值
        template.setKeySerializer(new StringRedisSerializer());

        // 设置hash key 和value序列化模式
        template.setHashKeySerializer(new StringRedisSerializer());
        template.setHashValueSerializer(jacksonSeial);
        template.afterPropertiesSet();

        return template;
    }

    /**
     * 对hash类型的数据操作
     *
     * @param redisTemplate
     * @return
     */
    @Bean
    public HashOperations<String, String, Object> hashOperations(RedisTemplate<String, Object> redisTemplate) {
        return redisTemplate.opsForHash();
    }

    /**
     * 对redis字符串类型数据操作
     *
     * @param redisTemplate
     * @return
     */
    @Bean
    public ValueOperations<String, Object> valueOperations(RedisTemplate<String, Object> redisTemplate) {
        return redisTemplate.opsForValue();
    }

    /**
     * 对链表类型的数据操作
     *
     * @param redisTemplate
     * @return
     */
    @Bean
    public ListOperations<String, Object> listOperations(RedisTemplate<String, Object> redisTemplate) {
        return redisTemplate.opsForList();
    }

    /**
     * 对无序集合类型的数据操作
     *
     * @param redisTemplate
     * @return
     */
    @Bean
    public SetOperations<String, Object> setOperations(RedisTemplate<String, Object> redisTemplate) {
        return redisTemplate.opsForSet();
    }

    /**
     * 对有序集合类型的数据操作
     *
     * @param redisTemplate
     * @return
     */
    @Bean
    public ZSetOperations<String, Object> zSetOperations(RedisTemplate<String, Object> redisTemplate) {
        return redisTemplate.opsForZSet();
    }
}

5，这里在serviceimpl里面进行操作，这里只对查询做了测试，更新和删除列出的是逻辑没有进行测试

package com.demo.service.Impl;

import com.demo.dao.EmployeeMapper;
import com.demo.entity.Employee;
import com.demo.service.IEmployeeService;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
import org.springframework.data.redis.core.ValueOperations;
import org.springframework.stereotype.Service;
import org.springframework.transaction.annotation.Transactional;

import java.util.concurrent.TimeUnit;

@Service
@Transactional
public class EmployeeServiceImpl implements IEmployeeService {

    @Autowired
    private EmployeeMapper employeeMapper;

    @Autowired
    private RedisTemplate redisTemplate;//引入Redis

    /**
     *  查询用户：先从缓存中获取用户，没有则查询数据库，再将数据写入缓存
     *  redisTemplate.opsForValue();//操作字符串
        redisTemplate.opsForHash();//操作hash
        redisTemplate.opsForList();//操作list
        redisTemplate.opsForSet();//操作set
        redisTemplate.opsForZSet();//操作有序set

　　　　　　TimeUnit.DAYS //天
　　　　　　TimeUnit.HOURS //小时
　　　　　　TimeUnit.MINUTES //分钟
　　　　　　TimeUnit.SECONDS //秒
　　　　　　TimeUnit.MILLISECONDS //毫秒

     * @param email
     * @return
     */
    @Override
    public Employee queryEmail(String email) {
        Employee employee  = new Employee();
        ValueOperations<String,Employee> valueOperations = redisTemplate.opsForValue();//Redis数据结构
        Boolean hasKey = redisTemplate.hasKey(email);//将email作为key值去Redis中查询是否有数据
        if(hasKey){
            employee = valueOperations.get(email);//通过key值获取数据
            System.out.println("从Redis获取到的数据："+employee);
        }else {
            employee = employeeMapper.queryEmail(email);//数据库查询数据
            System.out.println("从数据库获取到的数据："+employee);

            //将数据写Redis，设置变量值的过期时间
            valueOperations.set(email,employee,1, TimeUnit.HOURS);
        }
        return employee;
    }

    @Override
    public void insert(Employee employee) {
        employeeMapper.insert(employee);
    }

    /**
     * 更新用户：先更新数据库里的数据，成功之后，再删除原来的缓存，最后重新添加缓存
     */
    public int updateByPrimaryKey(Employee employee) {
        ValueOperations<String, Employee> operations = redisTemplate.opsForValue();
        int num = employeeMapper.updateByPrimaryKey(employee);
        if (num != 0) {
            boolean haskey = redisTemplate.hasKey(employee.getEmail());
            if (haskey) {
                redisTemplate.delete(employee.getEmail());
                System.out.println("删除缓存中的key-----------> " + employee.getEmail());
            }
            // 再将更新后的数据加入缓存
            Employee employees = employeeMapper.queryEmail(employee.getEmail());
            if (employees != null) {
                operations.set(employees.getEmail(), employees, 3, TimeUnit.HOURS);
            }
        }
        return num;
    }

    /**
     * 删除用户：先删除数据库表中的数据，然后在删除缓存
     */
    public int deleteUserById(int id) {
        int num = employeeMapper.deleteByPrimaryKey(id);if (num != 0) {
            boolean hasKey = redisTemplate.hasKey(id);
            if (hasKey) {
                redisTemplate.delete(id);
                System.out.println("删除了缓存中的key:" + id);
            }
        }
        return num;
    }
}

6，第一次通过接口查询执行结果，可以看到执行了SQL语句

 第二次通过接查询执行结果

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原文地址：https://www.cnblogs.com/ljmm/p/12923833.html