SpringBoot集成Redis开启缓存机制的方法
发表于：2025-12-02 作者：千家信息网编辑
千家信息网最后更新 2025年12月02日，本文小编为大家详细介绍"SpringBoot集成Redis开启缓存机制的方法"，内容详细，步骤清晰，细节处理妥当，希望这篇"SpringBoot集成Redis开启缓存机制的方法"文章能帮助大家解决疑惑
千家信息网最后更新 2025年12月02日SpringBoot集成Redis开启缓存机制的方法
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集成springboot+redis+mybatis plus的一个小demo
pom文件
4.0.0 com.wlient springboot_mq_redis 0.0.1-SNAPSHOT springboot_mq_redis Demo project for Spring Boot 1.8 UTF-8 UTF-8 2.3.7.RELEASE org.springframework.boot spring-boot-starter-amqp org.springframework.boot spring-boot-starter-data-redis org.springframework.boot spring-boot-starter-web com.baomidou mybatis-plus-boot-starter 3.4.2 org.springframework.boot spring-boot-devtools runtime true mysql mysql-connector-java runtime org.projectlombok lombok true org.springframework.boot spring-boot-starter-test test org.junit.vintage junit-vintage-engine junit junit test org.springframework.amqp spring-rabbit-test test org.aspectj aspectjweaver 1.9.6 redis.clients jedis 3.2.0 com.github.xiaoymin knife4j-spring-boot-starter 2.0.7 com.alibaba fastjson 1.2.76 org.springframework.boot spring-boot-dependencies ${spring-boot.version} pom import org.apache.maven.plugins maven-compiler-plugin 3.8.1 1.8 1.8 UTF-8 org.springframework.boot spring-boot-maven-plugin 2.3.7.RELEASE com.wlient.springboot_mq_redis.SpringbootMqRedisApplication repackage repackage
yaml文件
spring: redis: host: 1.117.89.11 port: 6378 password: Terry123456. timeout: 60s database: 2 lettuce: pool: # 连接池中的最小空闲连接 min-idle: 0 # 连接池中的最大空闲连接 max-idle: 8 # 连接池的最大数据库连接数 max-active: 8 # #连接池最大阻塞等待时间（使用负值表示没有限制） max-wait: -1ms #spring cache 配置 cache: type: redis redis: # key过期时间 半小时 time-to-live: 1800000 #毫秒
CacheConfig
@Configurationpublic class CacheConfig { @Bean CacheManager cacheManager(RedisConnectionFactory connectionFactory) { RedisCacheConfiguration defaultCacheConfig = RedisCacheConfiguration.defaultCacheConfig(); //common信息缓存配置 RedisCacheConfiguration userCacheConfiguration = defaultCacheConfig // 设置 key为string序列化 .serializeKeysWith(RedisSerializationContext.SerializationPair.fromSerializer(new StringRedisSerializer())) // 设置value为json序列化 .serializeValuesWith(RedisSerializationContext.SerializationPair.fromSerializer(new GenericJackson2JsonRedisSerializer())).disableCachingNullValues(); Map redisCacheConfigurationMap = new HashMap<>(); //entryTtl设置缓存失效时间，单位是秒 redisCacheConfigurationMap.put("common", userCacheConfiguration.entryTtl(Duration.ofSeconds(30))); //设置CacheManager的值序列化方式为JdkSerializationRedisSerializer,但其实RedisCacheConfiguration默认就是使用StringRedisSerializer序列化key，JdkSerializationRedisSerializer序列化value,所以以下注释代码为默认实现 //ClassLoader loader = this.getClass().getClassLoader(); //JdkSerializationRedisSerializer jdkSerializer = new JdkSerializationRedisSerializer(loader); //RedisSerializationContext.SerializationPair RedisConfig
package com.wlient.springboot_mq_redis.Configuar;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;@Configurationpublic class RedisConfig { @Bean @SuppressWarnings("all") public RedisTemplate redisTemplate(RedisConnectionFactory factory) { RedisTemplate template = new RedisTemplate(); 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; }} SpringCacheConfig
package com.wlient.springboot_mq_redis.Configuar;import org.springframework.boot.autoconfigure.cache.CacheProperties;import org.springframework.boot.context.properties.EnableConfigurationProperties;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.serializer.RedisSerializationContext;import org.springframework.data.redis.serializer.RedisSerializer;/** * spring cache 配置 */@EnableConfigurationProperties(CacheProperties.class)@Configuration@EnableCachingpublic class SpringCacheConfig { @Bean public RedisCacheConfiguration redisCacheConfiguration(CacheProperties cacheProperties) { RedisCacheConfiguration config = RedisCacheConfiguration.defaultCacheConfig() .serializeKeysWith(RedisSerializationContext.SerializationPair.fromSerializer(RedisSerializer.string())) .serializeValuesWith(RedisSerializationContext.SerializationPair.fromSerializer(RedisSerializer.json())); CacheProperties.Redis redisProperties = cacheProperties.getRedis(); //将配置文件中所有的配置都生效 if (redisProperties.getTimeToLive() != null) { config = config.entryTtl(redisProperties.getTimeToLive()); } if (redisProperties.getKeyPrefix() != null) { config = config.prefixKeysWith(redisProperties.getKeyPrefix()); } if (!redisProperties.isCacheNullValues()) { config = config.disableCachingNullValues(); } if (!redisProperties.isUseKeyPrefix()) { config = config.disableKeyPrefix(); } return config; }}RedisService
package com.wlient.springboot_mq_redis.service;import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;import org.springframework.stereotype.Service;import org.springframework.util.CollectionUtils;import javax.annotation.Resource;import java.util.Collection;import java.util.List;import java.util.Map;import java.util.Set;import java.util.concurrent.TimeUnit;@Servicepublic class RedisService { @Resource private 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 delta 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 delta 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 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 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 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); } /** * 删除hash表中的值 * @param key 键 不能为null * @param items 项 可以使多个 不能为null */ public void hdel(String key, Collection items) { redisTemplate.opsForHash().delete(key, items.toArray()); } /** * 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 delta 要增加几(大于0) * @return */ public double hincr(String key, String item, double delta) { if (delta < 0) { throw new RuntimeException("递增因子必须大于0"); } return redisTemplate.opsForHash().increment(key, item, delta); } /** * hash递减 * @param key 键 * @param item 项 * @param delta 要减少记(小于0) * @return */ public double hdecr(String key, String item, double delta) { if (delta < 0) { throw new RuntimeException("递减因子必须大于0"); } return redisTemplate.opsForHash().increment(key, item, -delta); } // ============================set============================= /** * 根据key获取Set中的所有值 * @param key 键 * @return */ public Set Application
@SpringBootApplication@MapperScan("com.wlient.springboot_mq_redis.dao")@EnableCachingpublic class SpringbootMqRedisApplication { public static void main(String[] args) { SpringApplication.run(SpringbootMqRedisApplication.class, args); }}主要是添加@EnableCaching注解开启缓存
缓存有两种方式:
方式一：直接使用对RedisTemplate进行封装的RedisService进行缓存操作
controller层
@Autowired RedisService redisService; @GetMapping("selectOne2") public ServiceResult selectOne2(Integer id) { User user = (User) redisService.get("selectOne2::"+id); if (user == null){ user = userService.queryById2(id); redisService.set("selectOne2::"+id,user); } System.out.println(user); return ServiceResult.ok(user); } 方式二：使用注解
作用于Service层
@Service("userService")@CacheConfig(cacheNames = "departmentsService")public class UserServiceImpl implements UserService { @Resource private UserDao userDao; /** * 通过ID查询单条数据 * * @param id 主键 * @return 实例对象 */ @Override @Cacheable(key = "#root.methodName+':'+#id") public User queryById(Integer id) { User user = this.userDao.selectById(id); return user; }}使用注解比较方便，但是不够灵活。
使用封装类增加了代码量，但是可以满足大部分需求
配置文件详解
RedisConfig：redis cache，设置key，value的序列化方式等
SpringCacheConfig：spring cache 配置
这两个文件缺一不可，缺失SpringCacheConfig配置文件，那么存入redis的数据会乱码
CacheConfig：可有可无，只是根据需求采用的配置（从项目里copy的）
读到这里，这篇"SpringBoot集成Redis开启缓存机制的方法"文章已经介绍完毕，想要掌握这篇文章的知识点还需要大家自己动手实践使用过才能领会，如果想了解更多相关内容的文章，欢迎关注行业资讯频道。
缓存
时间
多个
序列
成功
数据
方式
配置
文件
个数
因子
索引
方法
机制
普通
最大
内容
文章
注解
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