怎么在spring中使用redis缓存数据

怎么在spring中使用redis缓存数据?针对这个问题,这篇文章详细介绍了相对应的分析和解答,希望可以帮助更多想解决这个问题的小伙伴找到更简单易行的方法。

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为什么要用redis做缓存:

(1)异常快速:Redis的速度非常快,每秒能执行约11万集合,每秒约81000+条记录。
(2)支持丰富的数据类型:Redis支持最大多数开发人员已经知道像列表,集合,有序集合,散列数据类型。这使得它非常容易解决各种各样的问题,因为我们知道哪些问题是可以处理通过它的数据类型更好。
(3)操作都是原子性:所有Redis操作是原子的,这保证了如果两个客户端同时访问的Redis服务器将获得更新后的值。
(4)多功能实用工具:Redis是一个多实用的工具,可以在多个用例如缓存,消息,队列使用(Redis原生支持发布/订阅),任何短暂的数据,应用程序,如Web应用程序会话,网页命中计数等。

缓存实现思路:

  • 项目中配置好redis账户等属性文件(redis.properties)

  • 整合到spring容器中(application-redis.xml)

  • 编写redis工具类

一、项目中配置好redis账户等属性文件(redis.properties)

#ip地址
redis.hostName=yourIpAddress
#端口号
redis.port=6379
#如果有密码
redis.password=yourRedisPassword
#客户端超时时间单位是毫秒 默认是2000
redis.timeout=10000 
#最大空闲数
redis.maxIdle=300
#连接池的最大数据库连接数。设为0表示无限制,如果是jedis 2.4以后用redis.maxTotal
#redis.maxActive=600
#控制一个pool可分配多少个jedis实例,用来替换上面的redis.maxActive,如果是jedis 2.4以后用该属性
redis.maxTotal=1000
#最大建立连接等待时间。如果超过此时间将接到异常。设为-1表示无限制。
redis.maxWaitMillis=1000
#连接的最小空闲时间 默认1800000毫秒(30分钟)
redis.minEvictableIdleTimeMillis=300000
#每次释放连接的最大数目,默认3
redis.numTestsPerEvictionRun=1024
#逐出扫描的时间间隔(毫秒) 如果为负数,则不运行逐出线程, 默认-1
redis.timeBetweenEvictionRunsMillis=30000
#是否在从池中取出连接前进行检验,如果检验失败,则从池中去除连接并尝试取出另一个
redis.testOnBorrow=true
#在空闲时检查有效性, 默认false
redis.testWhileIdle=true

二、整合到spring容器中(application-redis.xml)

 

  
  
   
   
     
     
    
    
     
     
    
     
    
     
    
     
     
     
    
     
  
  
   
     
    
     
    
     
    
    
    
     
   
  
   
     
     
     
       
     
     
       
     
     
       
     
     
       
     
    
    
   
  
  
    
   

三、编写redis工具类

package com.neuedu.crm.utils;
import java.io.Serializable;
import java.util.Set;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
import org.springframework.data.redis.core.ValueOperations;
/**
 * Redis工具类
 * :用于缓存数据
 *
 */
public class RedisUtil {
  private Logger logger = LoggerFactory.getLogger(RedisUtil.class);
  private RedisTemplate redisTemplate;
  public void setRedisTemplate(RedisTemplate redisTemplate) {
    this.redisTemplate = redisTemplate;
  }
  /**
   * 批量删除对应的value
   *
   * @param keys
   */
  public void remove(final String... keys) {
    for (String key : keys) {
      remove(key);
    }
  }
  /**
   * 批量删除key
   *
   * @param pattern
   */
  public void removePattern(final String pattern) {
    Set keys = redisTemplate.keys(pattern);
    if (keys.size() > 0) {
      redisTemplate.delete(keys);
    }
  }
  /**
   * 删除对应的value
   *
   * @param key
   */
  public void remove(final String key) {
    logger.info("要移除的key为:" + key);
    if (exists(key)) {
      redisTemplate.delete(key);
    }
  }
  /**
   * 判断缓存中是否有对应的value
   *
   * @param key
   * @return
   */
  public boolean exists(final String key) {
    logger.info("要验证是否存在的key为:" + key);
    return redisTemplate.hasKey(key);
  }
  /**
   * 读取缓存
   *
   * @param key
   * @return
   */
  public Object get(final String key) {
    Object result = null;
    ValueOperations operations = redisTemplate
        .opsForValue();
    result = operations.get(key);
    return result;
  }
  /**
   * 写入缓存
   *
   * @param key
   * @param value
   * @return
   */
  public boolean set(final String key, Object value) {
    boolean result = false;
    try {
      ValueOperations operations = redisTemplate
          .opsForValue();
      operations.set(key, value);
      result = true;
    } catch (Exception e) {
      logger.error("系统异常",e);
    }
    return result;
  }
  /**
   * 写入缓存
   *
   * @param key
   * @param value
   * @return
   */
  public boolean set(final String key, Object value, Long expireTime) {
    boolean result = false;
    try {
      ValueOperations operations = redisTemplate
          .opsForValue();
      operations.set(key, value);
      redisTemplate.expire(key, expireTime, TimeUnit.SECONDS);
      result = true;
    } catch (Exception e) {
      logger.error("系统异常",e);
    }
    return result;
  }
}

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