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做法有两种
第一种，采用spring封装的方法，非常简单
第一步：引入依赖
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
<version>2.1.2.RELEASE</version>
</dependency>
第二步：在application.properties设置配置文件
# Redis数据库索引（默认为0）
spring.redis.database=0
# Redis服务器地址
spring.redis.host=localhost
# Redis服务器连接端口
spring.redis.port=6379
# Redis服务器连接密码（默认为空）
spring.redis.password=123456
# 连接池最大连接数（使用负值表示没有限制）
spring.redis.jedis.pool.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.jedis.pool.max-wait=-1
# 连接池中的最大空闲连接
spring.redis.jedis.pool.max-idle=8
# 连接池中的最小空闲连接
spring.redis.jedis.pool.min-idle=0
# 连接超时时间（毫秒）
spring.redis.timeout=5000
第三步：封装配置文件RedisConfig类
import com.fasterxml.jackson.annotation.JsonAutoDetect;
import com.fasterxml.jackson.annotation.PropertyAccessor;
import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper;
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.serializer.Jackson2JsonRedisSerializer;
import org.springframework.data.redis.serializer.StringRedisSerializer;
@Configuration
public class RedisConfig {
@Bean
@SuppressWarnings("all")
public RedisTemplate<String, Object> redisTemplate(RedisConnectionFactory factory) {
RedisTemplate<String, Object> template = new RedisTemplate<String, Object>();
template.setConnectionFactory(factory);
Jackson2JsonRedisSerializer jackson2JsonRedisSerializer = new Jackson2JsonRedisSerializer(Object.class);
ObjectMapper om = new ObjectMapper();
om.setVisibility(PropertyAccessor.ALL, JsonAutoDetect.Visibility.ANY);
om.enableDefaultTyping(ObjectMapper.DefaultTyping.NON_FINAL);
jackson2JsonRedisSerializer.setObjectMapper(om);
StringRedisSerializer stringRedisSerializer = new StringRedisSerializer();
// key采用String的序列化方式
template.setKeySerializer(stringRedisSerializer);
// hash的key也采用String的序列化方式
template.setHashKeySerializer(stringRedisSerializer);
// value序列化方式采用jackson
template.setValueSerializer(jackson2JsonRedisSerializer);
// hash的value序列化方式采用jackson
template.setHashValueSerializer(jackson2JsonRedisSerializer);
template.afterPropertiesSet();
return template;
}
}
注：由于SpringData内部已经做了比较齐全的封装，所以不需要像传统那样手动配置JedisPoolConfig的连接
第四步：使用这套工具就可以使用redis进行开发了
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.data.redis.core.*;
import org.springframework.stereotype.Service;
import java.io.Serializable;
import java.util.List;
import java.util.Set;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
@Service
public class RedisService {
@Autowired
private RedisTemplate redisTemplate;
/**
* 写入缓存
* @param key
* @param value
* @return
*/
public boolean set(final String key, Object value) {
boolean result = false;
try {
ValueOperations<Serializable, Object> operations = redisTemplate.opsForValue();
operations.set(key, value);
result = true;
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
return result;
}
/**
* 写入缓存设置时效时间
* @param key
* @param value
* @return
*/
public boolean set(final String key, Object value, Long expireTime) {
boolean result = false;
try {
ValueOperations<Serializable, Object> operations = redisTemplate.opsForValue();
operations.set(key, value);
redisTemplate.expire(key, expireTime, TimeUnit.SECONDS);
result = true;
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
return result;
}
/**
* 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<Serializable> 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) {
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) {
return redisTemplate.hasKey(key);
}
/**
* 读取缓存
* @param key
* @return
*/
public Object get(final String key) {
Object result = null;
ValueOperations<Serializable, Object> operations = redisTemplate.opsForValue();
result = operations.get(key);
return result;
}
/**
* 哈希 添加
* @param key
* @param hashKey
* @param value
*/
public void hmSet(String key, Object hashKey, Object value){
HashOperations<String, Object, Object> hash = redisTemplate.opsForHash();
hash.put(key,hashKey,value);
}
/**
* 哈希获取数据
* @param key
* @param hashKey
* @return
*/
public Object hmGet(String key, Object hashKey){
HashOperations<String, Object, Object> hash = redisTemplate.opsForHash();
return hash.get(key,hashKey);
}
/**
* 列表添加
* @param k
* @param v
*/
public void lPush(String k,Object v){
ListOperations<String, Object> list = redisTemplate.opsForList();
list.rightPush(k,v);
}
/**
* 列表获取
* @param k
* @param l
* @param l1
* @return
*/
public List<Object> lRange(String k, long l, long l1){
ListOperations<String, Object> list = redisTemplate.opsForList();
return list.range(k,l,l1);
}
/**
* 集合添加
* @param key
* @param value
*/
public void add(String key,Object value){
SetOperations<String, Object> set = redisTemplate.opsForSet();
set.add(key,value);
}
/**
* 集合获取
* @param key
* @return
*/
public Set<Object> setMembers(String key){
SetOperations<String, Object> set = redisTemplate.opsForSet();
return set.members(key);
}
/**
* 有序集合添加
* @param key
* @param value
* @param scoure
*/
public void zAdd(String key,Object value,double scoure){
ZSetOperations<String, Object> zset = redisTemplate.opsForZSet();
zset.add(key,value,scoure);
}
/**
* 有序集合获取
* @param key
* @param scoure
* @param scoure1
* @return
*/
public Set<Object> rangeByScore(String key,double scoure,double scoure1){
ZSetOperations<String, Object> zset = redisTemplate.opsForZSet();
return zset.rangeByScore(key, scoure, scoure1);
}
}
这样的就可以使用了，特别简单
第二种，采用JedisPoolConfig 连接池的做法
直接套用别人的吧，懒得写了。人家写得就很不错
https://blog.csdn.net/plei_yue/article/details/79362372
第三种，这是ssm的配置方式，可以拿来和上面做个比较
Redis是一个开源的使用ANSI C语言编写、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、Key-Value数据库，并提供多种语言的API。我们都知道，在日常的应用中，数据库瓶颈是最容易出现的。数据量太大和频繁的查询，由于磁盘IO性能的局限性，导致项目的性能越来越低。这时候，基于内存的缓存框架，就能解决我们很多问题。例如Memcache，Redis等。将一些频繁使用的数据放入缓存读取，大大降低了数据库的负担。提升了系统的性能。
有于Memcached，对于缓存对象大小有要求，单个对象不得大于1MB，且不支持复杂的数据类型，譬如SET等。因此现在Redis用的越来越多。
<!-- jedis依赖 -->
<dependency>
<groupId>redis.clients</groupId>
<artifactId>jedis</artifactId>
<version>2.7.1</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.springframework.data</groupId>
<artifactId>spring-data-redis</artifactId>
<version>1.6.2.RELEASE</version>
</dependency>
如果存储的是Map<String,Object>需要导入jackson相关的包，存储的时候使用json序列化器存储。如果不导入jackson的包会报错。
<dependency>
<groupId>com.fasterxml.jackson.core</groupId>
<artifactId>jackson-core</artifactId>
<version>2.1.0</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>com.fasterxml.jackson.core</groupId>
<artifactId>jackson-databind</artifactId>
<version>2.1.0</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>com.fasterxml.jackson.core</groupId>
<artifactId>jackson-annotations</artifactId>
<version>2.1.0</version>
</dependency>
#访问地址 redis.host=127.0.0.1 #访问端口 redis.port=6379 #注意，如果没有password，此处不设置值，但这一项要保留 redis.password= #最大空闲数，数据库连接的最大空闲时间。超过空闲时间，数据库连接将被标记为不可用，然后被释放。设为0表示无限制。 redis.maxIdle=300 #连接池的最大数据库连接数。设为0表示无限制 redis.maxActive=600 #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.maxWait=1000 #在borrow一个jedis实例时，是否提前进行alidate操作；如果为true，则得到的jedis实例均是可用的； redis.testOnBorrow=true
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<beans xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans" xmlns:context="http://www.springframework.org/schema/context"
xmlns:aop="http://www.springframework.org/schema/aop" xmlns:tx="http://www.springframework.org/schema/tx"
xsi:schemaLocation="http://www.springframework.org/schema/beans http://www.springframework.org/schema/beans/spring-beans-3.0.xsd http://www.springframework.org/schema/context http://www.springframework.org/schema/context/spring-context-3.0.xsd http://www.springframework.org/schema/aop http://www.springframework.org/schema/aop/spring-aop-3.0.xsd http://www.springframework.org/schema/tx http://www.springframework.org/schema/tx/spring-tx-3.0.xsd ">
<!-- 连接池基本参数配置，类似数据库连接池 -->
<context:property-placeholder location="classpath:redis.properties"
ignore-unresolvable="true" />
<!-- redis连接池 -->
<bean id="poolConfig" class="redis.clients.jedis.JedisPoolConfig">
<property name="maxTotal" value="${redis.maxActive}" />
<property name="maxIdle" value="${redis.maxIdle}" />
<property name="testOnBorrow" value="${redis.testOnBorrow}" />
</bean>
<!-- 连接池配置，类似数据库连接池 -->
<bean id="jedisConnectionFactory"
class="org.springframework.data.redis.connection.jedis.JedisConnectionFactory">
<property name="hostName" value="${redis.host}"></property>
<property name="port" value="${redis.port}"></property>
<!-- <property name="password" value="${redis.pass}"></property> -->
<property name="poolConfig" ref="poolConfig"></property>
</bean>
<!--redis操作模版,使用该对象可以操作redis -->
<bean id="redisTemplate" class="org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate" >
<property name="connectionFactory" ref="jedisConnectionFactory" />
<!--如果不配置Serializer，那么存储的时候缺省使用String，如果用User类型存储，那么会提示错误User can't cast to String！！ -->
<property name="keySerializer" >
<bean class="org.springframework.data.redis.serializer.StringRedisSerializer" />
</property>
<property name="valueSerializer" >
<bean class="org.springframework.data.redis.serializer.GenericJackson2JsonRedisSerializer" />
</property>
<property name="hashKeySerializer">
<bean class="org.springframework.data.redis.serializer.StringRedisSerializer"/>
</property>
<property name="hashValueSerializer">
<bean class="org.springframework.data.redis.serializer.GenericJackson2JsonRedisSerializer"/>
</property>
<!--开启事务 -->
<property name="enableTransactionSupport" value="true"></property>
</bean >
<!-- 下面这个是整合Mybatis的二级缓存使用的 -->
<bean id="redisCacheTransfer" class="cn.qlq.jedis.RedisCacheTransfer">
<property name="jedisConnectionFactory" ref="jedisConnectionFactory" />
</bean>
</beans>
如果在多个spring配置文件中引入<context:property-placeholder .../>标签，最后需要加上ignore-unresolvable="true"，否则会报错。
JSON存储的数据可以看懂，如果是其他序列化器序列化的看不懂。。。。。。
package cn.qlq.Test;
import java.util.ArrayList;
import java.util.HashMap;
import java.util.HashSet;
import java.util.List;
import java.util.Map;
import java.util.Set;
import javax.annotation.Resource;
import org.junit.Test;
import org.junit.runner.RunWith;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
import org.springframework.test.context.ContextConfiguration;
import org.springframework.test.context.junit4.SpringJUnit4ClassRunner;
import cn.qlq.util.RedisUtil;
@RunWith(SpringJUnit4ClassRunner.class)
@ContextConfiguration("classpath:applicationContext-*.xml")
@SuppressWarnings("all")
public class RedisTest {
@Autowired
private RedisUtil redisUtil;
@Resource(name="redisTemplate")
private RedisTemplate redisTemplate;
@Test
public void testSpringRedis() {
// stringRedisTemplate的操作
// String读写
redisTemplate.delete("myStr");
redisTemplate.opsForValue().set("myStr", "skyLine");
System.out.println(redisTemplate.opsForValue().get("myStr"));
System.out.println("---------------");
// List读写
redisTemplate.delete("myList");
redisTemplate.opsForList().rightPush("myList", "T");
redisTemplate.opsForList().rightPush("myList", "L");
redisTemplate.opsForList().leftPush("myList", "A");
List<String> listCache = redisTemplate.opsForList().range("myList", 0, -1);
for (String s : listCache) {
System.out.println(s);
}
System.out.println("---------------");
// Set读写
redisTemplate.delete("mySet");
redisTemplate.opsForSet().add("mySet", "A");
redisTemplate.opsForSet().add("mySet", "B");
redisTemplate.opsForSet().add("mySet", "C");
Set<String> setCache = redisTemplate.opsForSet().members("mySet");
for (String s : setCache) {
System.out.println(s);
}
System.out.println("---------------");
// Hash读写
redisTemplate.delete("myHash");
redisTemplate.opsForHash().put("myHash", "BJ", "北京");
redisTemplate.opsForHash().put("myHash", "SH", "上海");
redisTemplate.opsForHash().put("myHash", "HN", "河南");
Map<String, String> hashCache = redisTemplate.opsForHash().entries("myHash");
for (Map.Entry entry : hashCache.entrySet()) {
System.out.println(entry.getKey() + " - " + entry.getValue());
}
System.out.println("---------------");
}
}
结果:
skyLine --------------- A T L --------------- C B A --------------- HN - 河南 BJ - 北京 SH - 上海 ---------------
RedisUtil.java(交给spring管理后在需要缓存的地方自动注入即可)
package cn.qlq.util;
import java.util.List;
import java.util.Map;
import java.util.Set;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
import org.springframework.stereotype.Component;
import org.springframework.util.CollectionUtils;
/**
*
* @author QLQ
* 基于spring和redis的redisTemplate工具类
* 针对所有的hash 都是以h开头的方法
* 针对所有的Set 都是以s开头的方法 不含通用方法
* 针对所有的List 都是以l开头的方法
*/
@Component//交给Spring管理(在需要缓存的地方自动注入即可使用)
public class RedisUtil {
@Autowired//(自动注入redisTemplet)
private RedisTemplate<String, Object> redisTemplate;
public void setRedisTemplate(RedisTemplate<String, Object> redisTemplate) {
this.redisTemplate = redisTemplate;
}
//=============================common============================
/**
* 指定缓存失效时间
* @param key 键
* @param time 时间(秒)
* @return
*/
public boolean expire(String key,long time){
try {
if(time>0){
redisTemplate.expire(key, time, TimeUnit.SECONDS);
}
return true;
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
return false;
}
}
/**
* 根据key 获取过期时间
* @param key 键 不能为null
* @return 时间(秒) 返回0代表为永久有效
*/
public long getExpire(String key){
return redisTemplate.getExpire(key,TimeUnit.SECONDS);
}
/**
* 判断key是否存在
* @param key 键
* @return true 存在 false不存在
*/
public boolean hasKey(String key){
try {
return redisTemplate.hasKey(key);
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
return false;
}
}
/**
* 删除缓存
* @param key 可以传一个值 或多个
*/
@SuppressWarnings("unchecked")
public void del(String ... key){
if(key!=null&&key.length>0){
if(key.length==1){
redisTemplate.delete(key[0]);
}else{
redisTemplate.delete(CollectionUtils.arrayToList(key));
}
}
}
//============================String=============================
/**
* 普通缓存获取
* @param key 键
* @return 值
*/
public Object get(String key){
return key==null?null:redisTemplate.opsForValue().get(key);
}
/**
* 普通缓存放入
* @param key 键
* @param value 值
* @return true成功 false失败
*/
public boolean set(String key,Object value) {
try {
redisTemplate.opsForValue().set(key, value);
return true;
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
return false;
}
}
/**
* 普通缓存放入并设置时间
* @param key 键
* @param value 值
* @param time 时间(秒) time要大于0 如果time小于等于0 将设置无限期
* @return true成功 false 失败
*/
public boolean set(String key,Object value,long time){
try {
if(time>0){
redisTemplate.opsForValue().set(key, value, time, TimeUnit.SECONDS);
}else{
set(key, value);
}
return true;
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
return false;
}
}
/**
* 递增
* @param key 键
* @param by 要增加几(大于0)
* @return
*/
public long incr(String key, long delta){
if(delta<0){
throw new RuntimeException("递增因子必须大于0");
}
return redisTemplate.opsForValue().increment(key, delta);
}
/**
* 递减
* @param key 键
* @param by 要减少几(小于0)
* @return
*/
public long decr(String key, long delta){
if(delta<0){
throw new RuntimeException("递减因子必须大于0");
}
return redisTemplate.opsForValue().increment(key, -delta);
}
//================================Map=================================
/**
* HashGet
* @param key 键 不能为null
* @param item 项 不能为null
* @return 值
*/
public Object hget(String key,String item){
return redisTemplate.opsForHash().get(key, item);
}
/**
* 获取hashKey对应的所有键值
* @param key 键
* @return 对应的多个键值
*/
public Map<Object,Object> hmget(String key){
return redisTemplate.opsForHash().entries(key);
}
/**
* HashSet
* @param key 键
* @param map 对应多个键值
* @return true 成功 false 失败
*/
public boolean hmset(String key, Map<String,Object> map){
try {
redisTemplate.opsForHash().putAll(key, map);
return true;
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
return false;
}
}
/**
* HashSet 并设置时间
* @param key 键
* @param map 对应多个键值
* @param time 时间(秒)
* @return true成功 false失败
*/
public boolean hmset(String key, Map<String,Object> map, long time){
try {
redisTemplate.opsForHash().putAll(key, map);
if(time>0){
expire(key, time);
}
return true;
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
return false;
}
}
/**
* 向一张hash表中放入数据,如果不存在将创建
* @param key 键
* @param item 项
* @param value 值
* @return true 成功 false失败
*/
public boolean hset(String key,String item,Object value) {
try {
redisTemplate.opsForHash().put(key, item, value);
return true;
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
return false;
}
}
/**
* 向一张hash表中放入数据,如果不存在将创建
* @param key 键
* @param item 项
* @param value 值
* @param time 时间(秒) 注意:如果已存在的hash表有时间,这里将会替换原有的时间
* @return true 成功 false失败
*/
public boolean hset(String key,String item,Object value,long time) {
try {
redisTemplate.opsForHash().put(key, item, value);
if(time>0){
expire(key, time);
}
return true;
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
return false;
}
}
/**
* 删除hash表中的值
* @param key 键 不能为null
* @param item 项 可以使多个 不能为null
*/
public void hdel(String key, Object... item){
redisTemplate.opsForHash().delete(key,item);
}
/**
* 判断hash表中是否有该项的值
* @param key 键 不能为null
* @param item 项 不能为null
* @return true 存在 false不存在
*/
public boolean hHasKey(String key, String item){
return redisTemplate.opsForHash().hasKey(key, item);
}
/**
* hash递增 如果不存在,就会创建一个 并把新增后的值返回
* @param key 键
* @param item 项
* @param by 要增加几(大于0)
* @return
*/
public double hincr(String key, String item,double by){
return redisTemplate.opsForHash().increment(key, item, by);
}
/**
* hash递减
* @param key 键
* @param item 项
* @param by 要减少记(小于0)
* @return
*/
public double hdecr(String key, String item,double by){
return redisTemplate.opsForHash().increment(key, item,-by);
}
//============================set=============================
/**
* 根据key获取Set中的所有值
* @param key 键
* @return
*/
public Set<Object> sGet(String key){
try {
return redisTemplate.opsForSet().members(key);
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
return null;
}
}
/**
* 根据value从一个set中查询,是否存在
* @param key 键
* @param value 值
* @return true 存在 false不存在
*/
public boolean sHasKey(String key,Object value){
try {
return redisTemplate.opsForSet().isMember(key, value);
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
return false;
}
}
/**
* 将数据放入set缓存
* @param key 键
* @param values 值 可以是多个
* @return 成功个数
*/
public long sSet(String key, Object...values) {
try {
return redisTemplate.opsForSet().add(key, values);
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
return 0;
}
}
/**
* 将set数据放入缓存
* @param key 键
* @param time 时间(秒)
* @param values 值 可以是多个
* @return 成功个数
*/
public long sSetAndTime(String key,long time,Object...values) {
try {
Long count = redisTemplate.opsForSet().add(key, values);
if(time>0) expire(key, time);
return count;
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
return 0;
}
}
/**
* 获取set缓存的长度
* @param key 键
* @return
*/
public long sGetSetSize(String key){
try {
return redisTemplate.opsForSet().size(key);
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
return 0;
}
}
/**
* 移除值为value的
* @param key 键
* @param values 值 可以是多个
* @return 移除的个数
*/
public long setRemove(String key, Object ...values) {
try {
Long count = redisTemplate.opsForSet().remove(key, values);
return count;
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
return 0;
}
}
//===============================list=================================
/**
* 获取list缓存的内容
* @param key 键
* @param start 开始
* @param end 结束 0 到 -1代表所有值
* @return
*/
public List<Object> lGet(String key,long start, long end){
try {
return redisTemplate.opsForList().range(key, start, end);
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
return null;
}
}
/**
* 获取list缓存的长度
* @param key 键
* @return
*/
public long lGetListSize(String key){
try {
return redisTemplate.opsForList().size(key);
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
return 0;
}
}
/**
* 通过索引 获取list中的值
* @param key 键
* @param index 索引 index>=0时， 0 表头，1 第二个元素，依次类推；index<0时，-1，表尾，-2倒数第二个元素，依次类推
* @return
*/
public Object lGetIndex(String key,long index){
try {
return redisTemplate.opsForList().index(key, index);
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
return null;
}
}
/**
* 将list放入缓存
* @param key 键
* @param value 值
* @param time 时间(秒)
* @return
*/
public boolean lSet(String key, Object value) {
try {
redisTemplate.opsForList().rightPush(key, value);
return true;
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
return false;
}
}
/**
* 将list放入缓存
* @param key 键
* @param value 值
* @param time 时间(秒)
* @return
*/
public boolean lSet(String key, Object value, long time) {
try {
redisTemplate.opsForList().rightPush(key, value);
if (time > 0) expire(key, time);
return true;
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
return false;
}
}
/**
* 将list放入缓存
* @param key 键
* @param value 值
* @param time 时间(秒)
* @return
*/
public boolean lSet(String key, List<Object> value) {
try {
redisTemplate.opsForList().rightPushAll(key, value);
return true;
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
return false;
}
}
/**
* 将list放入缓存
* @param key 键
* @param value 值
* @param time 时间(秒)
* @return
*/
public boolean lSet(String key, List<Object> value, long time) {
try {
redisTemplate.opsForList().rightPushAll(key, value);
if (time > 0) expire(key, time);
return true;
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
return false;
}
}
/**
* 根据索引修改list中的某条数据
* @param key 键
* @param index 索引
* @param value 值
* @return
*/
public boolean lUpdateIndex(String key, long index,Object value) {
try {
redisTemplate.opsForList().set(key, index, value);
return true;
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
return false;
}
}
/**
* 移除N个值为value
* @param key 键
* @param count 移除多少个
* @param value 值
* @return 移除的个数
*/
public long lRemove(String key,long count,Object value) {
try {
Long remove = redisTemplate.opsForList().remove(key, count, value);
return remove;
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
return 0;
}
}
}
如果不加注解，使用xml交给spring可以用下面方式:
<!--自定义redis工具类,在需要缓存的地方注入此类 -->
<bean id="redisUtil" class="cn.qlq.util.RedisUtil">
<property name="redisTemplate" ref="redisTemplate" />
</bean>
package cn.qlq.Test;
import java.util.ArrayList;
import java.util.HashMap;
import java.util.HashSet;
import java.util.List;
import java.util.Map;
import java.util.Set;
import javax.annotation.Resource;
import org.junit.Test;
import org.junit.runner.RunWith;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
import org.springframework.test.context.ContextConfiguration;
import org.springframework.test.context.junit4.SpringJUnit4ClassRunner;
import cn.qlq.util.RedisUtil;
@RunWith(SpringJUnit4ClassRunner.class)
@ContextConfiguration("classpath:applicationContext-*.xml")
@SuppressWarnings("all")
public class RedisTest {
@Autowired
private RedisUtil redisUtil;
@Test
public void testSpringRedis2(){
String str = "string";//1.字符串
List<String> list = new ArrayList<String>();//list
list.add("0");
list.add("中国");
list.add("2");
Set<String> set = new HashSet<String>();//set
set.add("0");
set.add("中国");
set.add("2");
Map<String, Object> map = new HashMap();//map
map.put("key1", "str1");
map.put("key2", "中国");
map.put("key3", "str3");
redisUtil.del("myStr","str");//删除数据
//1.字符串操作
redisUtil.set("str", str);
redisUtil.expire("str", 120);//指定失效时间为2分钟
String str1 = (String) redisUtil.get("str");
System.out.println(str1);
//2.list操作
redisUtil.lSet("list", list);
redisUtil.expire("list", 120);//指定失效时间为2分钟
List<Object> list1 = redisUtil.lGet("list", 0, -1);
System.out.println(list1);
//3.set操作
redisUtil.sSet("set", set);
redisUtil.expire("set", 120);//指定失效时间为2分钟
Set<Object> set1 = redisUtil.sGet("set");
System.out.println(set1);
//3.map操作
redisUtil.hmset("map", map);
redisUtil.expire("map", 120);//指定失效时间为2分钟
Map<Object, Object> map1 = redisUtil.hmget("map");
System.out.println(map1);
}
}
结果:
通过redis客户端查询:
1.被缓存的类需要实现序列化接口 Serializable
2.测试:
@Test
public void testSpringRedis3(){
List<User> list = new ArrayList<User>();//list
list.add(new User(1,"QLQ1"));
list.add(new User(2,"QLQ2"));
list.add(new User(3,"QLQ3"));
Set<User> set = new HashSet<User>();//set
set.add(new User(1,"QLQ1"));
set.add(new User(2,"QLQ2"));
set.add(new User(3,"QLQ3"));
Map<String, Object> map = new HashMap();//map
map.put("key1", new User(1,"QLQ1"));
map.put("key2", new User(1,"QLQ2"));
map.put("key3", new User(1,"QLQ3"));
//2.list操作
redisUtil.lSet("list", list,1200);
List<Object> list1 = redisUtil.lGet("list", 0, -1);
System.out.println(list1);
//3.set操作
redisUtil.sSet("set", set);
redisUtil.expire("set", 1200);//指定失效时间为2分钟
Set<Object> set1 = redisUtil.sGet("set");
System.out.println(set1);
//3.map操作
redisUtil.hmset("map", map);
redisUtil.expire("map", 120);//指定失效时间为2分钟
Map<Object, Object> map1 = redisUtil.hmget("map");
System.out.println(map1);
}
结果:
redis客户端查看缓存数据:
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