当我们的数据存储到Redis的时候,我们的键(key)和值(value)都是通过Spring提供的Serializer序列化到数据库的。RedisTemplate默认使用的是JdkSerializationRedisSerializer,StringRedisTemplate默认使用的是StringRedisSerializer。
Spring Data JPA为我们提供了下面的Serializer:GenericToStringSerializer、Jackson2JsonRedisSerializer、JacksonJsonRedisSerializer、JdkSerializationRedisSerializer、OxmSerializer、StringRedisSerializer。
序列化方式对比:
- JdkSerializationRedisSerializer: 使用JDK提供的序列化功能。 优点是反序列化时不需要提供类型信息(class),但缺点是需要实现Serializable接口,还有序列化后的结果非常庞大,是JSON格式的5倍左右,这样就会消耗redis服务器的大量内存。
- Jackson2JsonRedisSerializer: 使用Jackson库将对象序列化为JSON字符串。优点是速度快,序列化后的字符串短小精悍,不需要实现Serializable接口。但缺点也非常致命,那就是此类的构造函数中有一个类型参数,必须提供要序列化对象的类型信息(.class对象)。 通过查看源代码,发现其只在反序列化过程中用到了类型信息。
问题描述
我们在用Spring data redis做redis缓存的时候,指定RedisTemplate的key和value序列化时遇到的问题。
- RedisTemplate的key指定成StringRedisSerializer序列化会报类型转换错误,如XXX类不能转换成String。
- 使用Jackson2JsonRedisSerializer序列化的时候,如果实体类上没有set方法反序列化会报错。
问题分析
问题1:使用StringRedisSerializer做key的序列化时,StringRedisSerializer的泛型指定的是String,传其他对象就会报类型转换错误,在使用@Cacheable注解是key属性就只能传String进来。把这个序列化方式重写了,将泛型改成Object。源码:
/** * 必须重写序列化器,否则@Cacheable注解的key会报类型转换错误 * */ public class StringRedisSerializer implements RedisSerializer<Object> { private final Charset charset; private final String target = """; private final String replacement = ""; public StringRedisSerializer() { this(Charset.forName("UTF8")); } public StringRedisSerializer(Charset charset) { Assert.notNull(charset, "Charset must not be null!"); this.charset = charset; } @Override public String deserialize(byte[] bytes) { return (bytes == null ? null : new String(bytes, charset)); } @Override public byte[] serialize(Object object) { String string = JSON.toJSONString(object); if (string == null) { return null; } string = string.replace(target, replacement); return string.getBytes(charset); } }
问题2:我们放弃用jackjson来做value的序列化,使用FastJson来做。重写一些序列化器,并实现RedisSerializer接口。源码如下:
public class FastJsonRedisSerializer<T> implements RedisSerializer<T> { public static final Charset DEFAULT_CHARSET = Charset.forName("UTF-8"); private Class<T> clazz; public FastJsonRedisSerializer(Class<T> clazz) { super(); this.clazz = clazz; } @Override public byte[] serialize(T t) throws SerializationException { if (t == null) { return new byte[0]; } return JSON.toJSONString(t, SerializerFeature.WriteClassName).getBytes(DEFAULT_CHARSET); } @Override public T deserialize(byte[] bytes) throws SerializationException { if (bytes == null || bytes.length <= 0) { return null; } String str = new String(bytes, DEFAULT_CHARSET); return (T) JSON.parseObject(str, clazz); } }
新加入一种序列化KryoRedisSerializer。速度很快,源码如下:
import com.esotericsoftware.kryo.Kryo; import com.esotericsoftware.kryo.io.Input; import com.esotericsoftware.kryo.io.Output; import org.slf4j.Logger; import org.slf4j.LoggerFactory; import org.springframework.data.redis.serializer.RedisSerializer; import org.springframework.data.redis.serializer.SerializationException; import java.io.ByteArrayOutputStream; /** * @param <T> * @author yuhao.wang */ public class KryoRedisSerializer<T> implements RedisSerializer<T> { Logger logger = LoggerFactory.getLogger(KryoRedisSerializer.class); public static final byte[] EMPTY_BYTE_ARRAY = new byte[0]; private static final ThreadLocal<Kryo> kryos = ThreadLocal.withInitial(Kryo::new); private Class<T> clazz; public KryoRedisSerializer(Class<T> clazz) { super(); this.clazz = clazz; } @Override public byte[] serialize(T t) throws SerializationException { if (t == null) { return EMPTY_BYTE_ARRAY; } Kryo kryo = kryos.get(); kryo.setReferences(false); kryo.register(clazz); try (ByteArrayOutputStream baos = new ByteArrayOutputStream(); Output output = new Output(baos)) { kryo.writeClassAndObject(output, t); output.flush(); return baos.toByteArray(); } catch (Exception e) { logger.error(e.getMessage(), e); } return EMPTY_BYTE_ARRAY; } @Override public T deserialize(byte[] bytes) throws SerializationException { if (bytes == null || bytes.length <= 0) { return null; } Kryo kryo = kryos.get(); kryo.setReferences(false); kryo.register(clazz); try (Input input = new Input(bytes)) { return (T) kryo.readClassAndObject(input); } catch (Exception e) { logger.error(e.getMessage(), e); } return null; } }
自定义序列化的使用
@Configuration public class RedisConfig { /** * 重写Redis序列化方式,使用Json方式: * 当我们的数据存储到Redis的时候,我们的键(key)和值(value)都是通过Spring提供的Serializer序列化到数据库的。RedisTemplate默认使用的是JdkSerializationRedisSerializer,StringRedisTemplate默认使用的是StringRedisSerializer。 * Spring Data JPA为我们提供了下面的Serializer: * GenericToStringSerializer、Jackson2JsonRedisSerializer、JacksonJsonRedisSerializer、JdkSerializationRedisSerializer、OxmSerializer、StringRedisSerializer。 * 在此我们将自己配置RedisTemplate并定义Serializer。 * * @param redisConnectionFactory * @return */ @Bean public RedisTemplate<String, Object> redisTemplate(RedisConnectionFactory redisConnectionFactory) { RedisTemplate<String, Object> redisTemplate = new RedisTemplate<>(); redisTemplate.setConnectionFactory(redisConnectionFactory); FastJsonRedisSerializer<Object> fastJsonRedisSerializer = new FastJsonRedisSerializer<>(Object.class); // 全局开启AutoType,不建议使用 // ParserConfig.getGlobalInstance().setAutoTypeSupport(true); // 建议使用这种方式,小范围指定白名单 ParserConfig.getGlobalInstance().addAccept("com.xiaolyuh."); // 设置值(value)的序列化采用FastJsonRedisSerializer。 redisTemplate.setValueSerializer(fastJsonRedisSerializer); redisTemplate.setHashValueSerializer(fastJsonRedisSerializer); // 设置键(key)的序列化采用StringRedisSerializer。 redisTemplate.setKeySerializer(new StringRedisSerializer()); redisTemplate.setHashKeySerializer(new StringRedisSerializer()); redisTemplate.afterPropertiesSet(); return redisTemplate; } }