场景
SpringBoot+Vue+Redis实现前后端分离的字典缓存机制:
https://blog.csdn.net/badao_liumang_qizhi/article/details/108333996
在SpringBoot后台中会使用到Redis去缓存一些数据。
Windows下Redis服务端的安装与配置
https://blog.csdn.net/BADAO_LIUMANG_QIZHI/article/details/107486313
注:
博客:
https://blog.csdn.net/badao_liumang_qizhi
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实现
首先pom文件中引入相关依赖。
<!-- redis 缓存操作 --> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId> </dependency>
然后在application.yml配置Redis服务端的连接
# Spring配置 spring: # 资源信息 messages: # 国际化资源文件路径 basename: i18n/messages profiles: active: druid # 文件上传 servlet: multipart: # 单个文件大小 max-file-size: 10MB # 设置总上传的文件大小 max-request-size: 20MB # 服务模块 devtools: restart: # 热部署开关 enabled: true # redis 配置 redis: # 地址 #本地测试用 host: 127.0.0.1 port: 6379 password: 123456 # 连接超时时间 timeout: 10s 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
这里配置的Redis服务端是我自己的本地
然后封装一个Spring Redis的工具类 用来对Redis 进行缓存和获取数据等。
import java.util.ArrayList; import java.util.Collection; import java.util.HashSet; import java.util.Iterator; 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.BoundSetOperations; import org.springframework.data.redis.core.HashOperations; import org.springframework.data.redis.core.ListOperations; import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate; import org.springframework.data.redis.core.ValueOperations; import org.springframework.stereotype.Component; /** * spring redis 工具类 * **/ @SuppressWarnings(value = { "unchecked", "rawtypes" }) @Component public class RedisCache { @Autowired public RedisTemplate redisTemplate; /** * 缓存基本的对象,Integer、String、实体类等 * * @param key 缓存的键值 * @param value 缓存的值 * @return 缓存的对象 */ public <T> ValueOperations<String, T> setCacheObject(String key, T value) { ValueOperations<String, T> operation = redisTemplate.opsForValue(); operation.set(key, value); return operation; } /** * 缓存基本的对象,Integer、String、实体类等 * * @param key 缓存的键值 * @param value 缓存的值 * @param timeout 时间 * @param timeUnit 时间颗粒度 * @return 缓存的对象 */ public <T> ValueOperations<String, T> setCacheObject(String key, T value, Integer timeout, TimeUnit timeUnit) { ValueOperations<String, T> operation = redisTemplate.opsForValue(); operation.set(key, value, timeout, timeUnit); return operation; } /** * 获得缓存的基本对象。 * * @param key 缓存键值 * @return 缓存键值对应的数据 */ public <T> T getCacheObject(String key) { ValueOperations<String, T> operation = redisTemplate.opsForValue(); return operation.get(key); } /** * 删除单个对象 * * @param key */ public void deleteObject(String key) { redisTemplate.delete(key); } /** * 删除集合对象 * * @param collection */ public void deleteObject(Collection collection) { redisTemplate.delete(collection); } /** * 缓存List数据 * * @param key 缓存的键值 * @param dataList 待缓存的List数据 * @return 缓存的对象 */ public <T> ListOperations<String, T> setCacheList(String key, List<T> dataList) { ListOperations listOperation = redisTemplate.opsForList(); if (null != dataList) { int size = dataList.size(); for (int i = 0; i < size; i++) { listOperation.leftPush(key, dataList.get(i)); } } return listOperation; } /** * 获得缓存的list对象 * * @param key 缓存的键值 * @return 缓存键值对应的数据 */ public <T> List<T> getCacheList(String key) { List<T> dataList = new ArrayList<T>(); ListOperations<String, T> listOperation = redisTemplate.opsForList(); Long size = listOperation.size(key); for (int i = 0; i < size; i++) { dataList.add(listOperation.index(key, i)); } return dataList; } /** * 缓存Set * * @param key 缓存键值 * @param dataSet 缓存的数据 * @return 缓存数据的对象 */ public <T> BoundSetOperations<String, T> setCacheSet(String key, Set<T> dataSet) { BoundSetOperations<String, T> setOperation = redisTemplate.boundSetOps(key); Iterator<T> it = dataSet.iterator(); while (it.hasNext()) { setOperation.add(it.next()); } return setOperation; } /** * 获得缓存的set * * @param key * @return */ public <T> Set<T> getCacheSet(String key) { Set<T> dataSet = new HashSet<T>(); BoundSetOperations<String, T> operation = redisTemplate.boundSetOps(key); dataSet = operation.members(); return dataSet; } /** * 缓存Map * * @param key * @param dataMap * @return */ public <T> HashOperations<String, String, T> setCacheMap(String key, Map<String, T> dataMap) { HashOperations hashOperations = redisTemplate.opsForHash(); if (null != dataMap) { for (Map.Entry<String, T> entry : dataMap.entrySet()) { hashOperations.put(key, entry.getKey(), entry.getValue()); } } return hashOperations; } /** * 获得缓存的Map * * @param key * @return */ public <T> Map<String, T> getCacheMap(String key) { Map<String, T> map = redisTemplate.opsForHash().entries(key); return map; } /** * 获得缓存的基本对象列表 * * @param pattern 字符串前缀 * @return 对象列表 */ public Collection<String> keys(String pattern) { return redisTemplate.keys(pattern); } }
那么在进行设置数据缓存时
public static void setDictCache(String key, List<SysDictData> dictDatas) { SpringUtils.getBean(RedisCache.class).setCacheObject(key, dictDatas); }
这里的key就是设置的缓存的键,后面的对象的list就是要缓存的数据。
这里获取RedisCache的方式是通过
SpringUtils.getBean(RedisCache.class)
因为这是在一个不受spring管理的工具类中。
如果是在其他受spring管理的bean中的话直接通过注解获取RedisCache即可。
同理在获取缓存的数据时
Object cacheObj = SpringUtils.getBean(RedisCache.class).getCacheObject(getCacheKey(key));
同理其他工具类方法都可使用。