Spring Boot使用redis做數據緩存

本文轉載自查看原文 2016-08-24 08:44 30973 Spring Boot redis 數據緩存 CacheManager

1 添加redis支持

在pom.xml中添加

Xml代碼

<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-redis</artifactId>
</dependency>

2 redis配置

Java代碼

package com.wisely.ij.config;
import com.fasterxml.jackson.annotation.JsonAutoDetect;
import com.fasterxml.jackson.annotation.PropertyAccessor;
import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper;
import org.springframework.cache.CacheManager;
import org.springframework.cache.annotation.CachingConfigurerSupport;
import org.springframework.cache.annotation.EnableCaching;
import org.springframework.cache.interceptor.KeyGenerator;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.data.redis.cache.RedisCacheManager;
import org.springframework.data.redis.connection.RedisConnectionFactory;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate;
import org.springframework.data.redis.serializer.Jackson2JsonRedisSerializer;
import java.lang.reflect.Method;
@Configuration
@EnableCaching
public class RedisConfig extends CachingConfigurerSupport{
@Bean
public KeyGenerator wiselyKeyGenerator(){
return new KeyGenerator() {
@Override
public Object generate(Object target, Method method, Object... params) {
StringBuilder sb = new StringBuilder();
sb.append(target.getClass().getName());
sb.append(method.getName());
for (Object obj : params) {
sb.append(obj.toString());
}
return sb.toString();
}
};
}
@Bean
public CacheManager cacheManager(
@SuppressWarnings("rawtypes") RedisTemplate redisTemplate) {
return new RedisCacheManager(redisTemplate);
}
@Bean
public RedisTemplate<String, String> redisTemplate(
RedisConnectionFactory factory) {
StringRedisTemplate template = new StringRedisTemplate(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);
template.setValueSerializer(jackson2JsonRedisSerializer);
template.afterPropertiesSet();
return template;
}
}

3 redis服務器配置

Properties代碼

# REDIS (RedisProperties)
spring.redis.database= # database name
spring.redis.host=localhost # server host
spring.redis.password= # server password
spring.redis.port=6379 # connection port
spring.redis.pool.max-idle=8 # pool settings ...
spring.redis.pool.min-idle=0
spring.redis.pool.max-active=8
spring.redis.pool.max-wait=-1
spring.redis.sentinel.master= # name of Redis server
spring.redis.sentinel.nodes= # comma-separated list of host:port pairs

4 應用

測試兩個實體類

Java代碼

package com.wisely.ij.domain;
public class Address {
private Long id;
private String province;
private String city;
public Address(Long id,String province, String city) {
this.id = id;
this.province = province;
this.city = city;
}
public Address() {
}
public Long getId() {
return id;
}
public void setId(Long id) {
this.id = id;
}
public String getProvince() {
return province;
}
public void setProvince(String province) {
this.province = province;
}
public String getCity() {
return city;
}
public void setCity(String city) {
this.city = city;
}
}

Java代碼

package com.wisely.ij.domain;
public class User {
private Long id;
private String firstName;
private String lastName;
public User(Long id,String firstName, String lastName) {
this.id = id ;
this.firstName = firstName;
this.lastName = lastName;
}
public User() {
}
public Long getId() {
return id;
}
public void setId(Long id) {
this.id = id;
}
public String getFirstName() {
return firstName;
}
public void setFirstName(String firstName) {
this.firstName = firstName;
}
public String getLastName() {
return lastName;
}
public void setLastName(String lastName) {
this.lastName = lastName;
}
}

使用演示

Java代碼

package com.wisely.ij.service;
import com.wisely.ij.domain.Address;
import com.wisely.ij.domain.User;
import org.springframework.cache.annotation.Cacheable;
import org.springframework.stereotype.Service;
/**
* Created by wisely on 2015/5/25.
*/
@Service
public class DemoService {
@Cacheable(value = "usercache",keyGenerator = "wiselyKeyGenerator")
public User findUser(Long id,String firstName,String lastName){
System.out.println("無緩存的時候調用這里");
return new User(id,firstName,lastName);
}
@Cacheable(value = "addresscache",keyGenerator = "wiselyKeyGenerator")
public Address findAddress(Long id,String province,String city){
System.out.println("無緩存的時候調用這里");
return new Address(id,province,city);
}
}

Java代碼

package com.wisely.ij.web;
import com.wisely.ij.domain.Address;
import com.wisely.ij.domain.User;
import com.wisely.ij.service.DemoService;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.stereotype.Controller;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.ResponseBody;
/**
* Created by wisely on 2015/5/25.
*/
@Controller
public class DemoController {
@Autowired
DemoService demoService;
@RequestMapping("/test")
@ResponseBody
public String putCache(){
demoService.findUser(1l,"wang","yunfei");
demoService.findAddress(1l,"anhui","hefei");
System.out.println("若下面沒出現“無緩存的時候調用”字樣且能打印出數據表示測試成功");
return "ok";
}
@RequestMapping("/test2")
@ResponseBody
public String testCache(){
User user = demoService.findUser(1l,"wang","yunfei");
Address address =demoService.findAddress(1l,"anhui","hefei");
System.out.println("我這里沒執行查詢");
System.out.println("user:"+"/"+user.getFirstName()+"/"+user.getLastName());
System.out.println("address:"+"/"+address.getProvince()+"/"+address.getCity());
return "ok";
}
}

5 檢驗

先訪問http://localhost:8080/test 保存緩存

再訪問http://localhost:8080/test2 調用緩存里的數據

http://wiselyman.iteye.com/blog/2184884

《整合 spring 4(包括mvc、context、orm) + mybatis 3 示例》一文簡要介紹了最新版本的 Spring MVC、IOC、MyBatis ORM 三者的整合以及聲明式事務處理。現在我們需要把緩存也整合進來，緩存我們選用的是 Redis，本文將在該文示例基礎上介紹 Redis 緩存 + Spring 的集成。關於 Redis 服務器的搭建請參考博客《Redhat5.8 環境下編譯安裝 Redis 並將其注冊為系統服務》。

1. 依賴包安裝

pom.xml 加入：

[html] view plain copy

print ?

<dependency>
<groupId>org.springframework.data</groupId>
<artifactId>spring-data-redis</artifactId>
<version>1.6.0.RELEASE</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>redis.clients</groupId>
<artifactId>jedis</artifactId>
<version>2.7.3</version>
</dependency>

2. Spring 項目集成進緩存支持

要啟用緩存支持，我們需要創建一個新的 CacheManager bean。CacheManager 接口有很多實現，本文演示的是和 Redis 的集成，自然就是用 RedisCacheManager 了。Redis 不是應用的共享內存，它只是一個內存服務器，就像 MySql 似的，我們需要將應用連接到它並使用某種“語言”進行交互，因此我們還需要一個連接工廠以及一個 Spring 和 Redis 對話要用的 RedisTemplate，這些都是 Redis 緩存所必需的配置，把它們都放在自定義的 CachingConfigurerSupport 中：

[java] view plain copy

print ?

/**
* File Name：RedisCacheConfig.java
*
* Copyright Defonds Corporation 2015
* All Rights Reserved
*
*/
package com.defonds.bdp.cache.redis;
import org.springframework.cache.CacheManager;
import org.springframework.cache.annotation.CachingConfigurerSupport;
import org.springframework.cache.annotation.EnableCaching;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.data.redis.cache.RedisCacheManager;
import org.springframework.data.redis.connection.RedisConnectionFactory;
import org.springframework.data.redis.connection.jedis.JedisConnectionFactory;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
/**
*
* Project Name：bdp
* Type Name：RedisCacheConfig
* Type Description：
* Author：Defonds
* Create Date：2015-09-21
*
* @version
*
*/
@Configuration
@EnableCaching
public class RedisCacheConfig extends CachingConfigurerSupport {
@Bean
public JedisConnectionFactory redisConnectionFactory() {
JedisConnectionFactory redisConnectionFactory = new JedisConnectionFactory();
// Defaults
redisConnectionFactory.setHostName("192.168.1.166");
redisConnectionFactory.setPort(6379);
return redisConnectionFactory;
}
@Bean
public RedisTemplate<String, String> redisTemplate(RedisConnectionFactory cf) {
RedisTemplate<String, String> redisTemplate = new RedisTemplate<String, String>();
redisTemplate.setConnectionFactory(cf);
return redisTemplate;
}
@Bean
public CacheManager cacheManager(RedisTemplate redisTemplate) {
RedisCacheManager cacheManager = new RedisCacheManager(redisTemplate);
// Number of seconds before expiration. Defaults to unlimited (0)
cacheManager.setDefaultExpiration(3000); // Sets the default expire time (in seconds)
return cacheManager;
}
}

當然也別忘了把這些 bean 注入 Spring，不然配置無效。在 applicationContext.xml 中加入以下：

[html] view plain copy

print ?

<context:component-scan base-package="com.defonds.bdp.cache.redis" />

3. 緩存某些方法的執行結果

設置好緩存配置之后我們就可以使用 @Cacheable 注解來緩存方法執行的結果了，比如根據省份名檢索城市的 provinceCities 方法和根據 city_code 檢索城市的 searchCity 方法：

[java] view plain copy

print ?

// R
@Cacheable("provinceCities")
public List<City> provinceCities(String province) {
logger.debug("province=" + province);
return this.cityMapper.provinceCities(province);
}
// R
@Cacheable("searchCity")
public City searchCity(String city_code){
logger.debug("city_code=" + city_code);
return this.cityMapper.searchCity(city_code);
}

4. 緩存數據一致性保證

CRUD (Create 創建，Retrieve 讀取，Update 更新，Delete 刪除) 操作中，除了 R 具備冪等性，其他三個發生的時候都可能會造成緩存結果和數據庫不一致。為了保證緩存數據的一致性，在進行 CUD 操作的時候我們需要對可能影響到的緩存進行更新或者清除。

[java] view plain copy

print ?

// C
@CacheEvict(value = { "provinceCities"}, allEntries = true)
public void insertCity(String city_code, String city_jb,
String province_code, String city_name,
String city, String province) {
City cityBean = new City();
cityBean.setCityCode(city_code);
cityBean.setCityJb(city_jb);
cityBean.setProvinceCode(province_code);
cityBean.setCityName(city_name);
cityBean.setCity(city);
cityBean.setProvince(province);
this.cityMapper.insertCity(cityBean);
}
// U
@CacheEvict(value = { "provinceCities", "searchCity" }, allEntries = true)
public int renameCity(String city_code, String city_name) {
City city = new City();
city.setCityCode(city_code);
city.setCityName(city_name);
this.cityMapper.renameCity(city);
return 1;
}
// D
@CacheEvict(value = { "provinceCities", "searchCity" }, allEntries = true)
public int deleteCity(String city_code) {
this.cityMapper.deleteCity(city_code);
return 1;
}

業務考慮，本示例用的都是 @CacheEvict 清除緩存。如果你的 CUD 能夠返回 City 實例，也可以使用 @CachePut 更新緩存策略。筆者推薦能用 @CachePut 的地方就不要用 @CacheEvict，因為后者將所有相關方法的緩存都清理掉，比如上面三個方法中的任意一個被調用了的話，provinceCities 方法的所有緩存將被清除。

5. 自定義緩存數據 key 生成策略

對於使用 @Cacheable 注解的方法，每個緩存的 key 生成策略默認使用的是參數名+參數值，比如以下方法：

[java] view plain copy

print ?

@Cacheable("users")
public User findByUsername(String username)

這個方法的緩存將保存於 key 為 users~keys 的緩存下，對於 username 取值為 "趙德芳" 的緩存，key 為 "username-趙德芳"。一般情況下沒啥問題，二般情況如方法 key 取值相等然后參數名也一樣的時候就出問題了，如：

[java] view plain copy

print ?

@Cacheable("users")
public Integer getLoginCountByUsername(String username)

這個方法的緩存也將保存於 key 為 users~keys 的緩存下。對於 username 取值為 "趙德芳" 的緩存，key 也為 "username-趙德芳"，將另外一個方法的緩存覆蓋掉。
解決辦法是使用自定義緩存策略，對於同一業務(同一業務邏輯處理的方法，哪怕是集群/分布式系統)，生成的 key 始終一致，對於不同業務則不一致：

[java] view plain copy

print ?

@Bean
public KeyGenerator customKeyGenerator() {
return new KeyGenerator() {
@Override
public Object generate(Object o, Method method, Object... objects) {
StringBuilder sb = new StringBuilder();
sb.append(o.getClass().getName());
sb.append(method.getName());
for (Object obj : objects) {
sb.append(obj.toString());
}
return sb.toString();
}
};
}

於是上述兩個方法，對於 username 取值為 "趙德芳" 的緩存，雖然都還是存放在 key 為 users~keys 的緩存下，但由於 key 分別為 "類名-findByUsername-username-趙德芳" 和 "類名-getLoginCountByUsername-username-趙德芳"，所以也不會有問題。
這對於集群系統、分布式系統之間共享緩存很重要，真正實現了分布式緩存。
筆者建議：緩存方法的 @Cacheable 最好使用方法名，避免不同的方法的 @Cacheable 值一致，然后再配以以上緩存策略。

6. 緩存的驗證

6.1 緩存的驗證

為了確定每個緩存方法到底有沒有走緩存，我們打開了 MyBatis 的 SQL 日志輸出，並且為了演示清楚，我們還清空了測試用 Redis 數據庫。
先來驗證 provinceCities 方法緩存，Eclipse 啟動 tomcat 加載項目完畢，使用 JMeter 調用 /bdp/city/province/cities.json 接口：

Eclipse 控制台輸出如下：
Eclipse 控制台輸出如下.png
說明這一次請求沒有命中緩存，走的是 db 查詢。JMeter 再次請求，Eclipse 控制台輸出：

標紅部分以下是這一次請求的 log，沒有訪問 db 的 log，緩存命中。查看本次請求的 Redis 存儲情況：
查看本次請求的 Redis 存儲情況.png
同樣可以驗證 city_code 為 1492 的 searchCity 方法的緩存是否有效：

圖中標紅部分是 searchCity 的緩存存儲情況。

6.2 緩存一致性的驗證

先來驗證 insertCity 方法的緩存配置，JMeter 調用 /bdp/city/create.json 接口：

之后看 Redis 存儲：

可以看出 provinceCities 方法的緩存已被清理掉，insertCity 方法的緩存奏效。
然后驗證 renameCity 方法的緩存配置，JMeter 調用 /bdp/city/rename.json 接口：

之后再看 Redis 存儲：

searchCity 方法的緩存也已被清理，renameCity 方法的緩存也奏效。

7. 注意事項

要緩存的 Java 對象必須實現 Serializable 接口，因為 Spring 會將對象先序列化再存入 Redis，比如本文中的 com.defonds.bdp.city.bean.City 類，如果不實現 Serializable 的話將會遇到類似這種錯誤：nested exception is java.lang.IllegalArgumentException: DefaultSerializer requires a Serializable payload but received an object of type [com.defonds.bdp.city.bean.City]]。
緩存的生命周期我們可以配置，然后托管 Spring CacheManager，不要試圖通過 redis-cli 命令行去管理緩存。比如 provinceCities 方法的緩存，某個省份的查詢結果會被以 key-value 的形式存放在 Redis，key 就是我們剛才自定義生成的 key，value 是序列化后的對象，這個 key 會被放在 key 名為 provinceCities~keys key-value 存儲中，參考下圖"provinceCities 方法在 Redis 中的緩存情況"。可以通過 redis-cli 使用 del 命令將 provinceCities~keys 刪除，但每個省份的緩存卻不會被清除。
CacheManager 必須設置緩存過期時間，否則緩存對象將永不過期，這樣做的原因如上，避免一些野數據“永久保存”。此外，設置緩存過期時間也有助於資源利用最大化，因為緩存里保留的永遠是熱點數據。
緩存適用於讀多寫少的場合，查詢時緩存命中率很低、寫操作很頻繁等場景不適宜用緩存。

provinceCities方法在Redis中的存儲.png

后記

本文完整 Eclipse 下的開發項目示例已上傳 CSDN 資源，有興趣的朋友可以去下載下來參考：http://download.csdn.net/detail/defonds/9137505。

參考資料

http://blog.csdn.net/defonds/article/details/48716161

本文介紹了如何使用注解的方式,將Redis緩存整合到你的Spring項目。

首先我們將使用jedis驅動，進而開始配置我們的Gradle。

group 'com.gkatzioura.spring'
version '1.0-SNAPSHOT'
apply plugin: 'java'
apply plugin: 'eclipse'
apply plugin: 'idea'
apply plugin: 'spring-boot'
buildscript {
    repositories {
        mavenCentral()
    }
    dependencies {
        classpath("org.springframework.boot:spring-boot-gradle-plugin:1.2.5.RELEASE")
    }
}
jar {
    baseName = 'gs-serving-web-content'
    version =  '0.1.0'
}
sourceCompatibility = 1.8
repositories {
    mavenCentral()
}
dependencies {
    compile "org.springframework.boot:spring-boot-starter-thymeleaf"
    compile 'org.slf4j:slf4j-api:1.6.6'
    compile 'ch.qos.logback:logback-classic:1.0.13'
    compile 'redis.clients:jedis:2.7.0'
    compile 'org.springframework.data:spring-data-redis:1.5.0.RELEASE'
    testCompile group: 'junit', name: 'junit', version: '4.11'
}
task wrapper(type: Wrapper) {
    gradleVersion = '2.3'
}

緊接着我們將使用Spring注解，繼續執行Redis裝載配置。

package com.gkatzioura.spring.config;
import org.springframework.cache.CacheManager;
import org.springframework.cache.annotation.CachingConfigurerSupport;
import org.springframework.cache.annotation.EnableCaching;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.data.redis.cache.RedisCacheManager;
import org.springframework.data.redis.connection.RedisConnectionFactory;
import org.springframework.data.redis.connection.jedis.JedisConnectionFactory;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
import org.springframework.data.redis.serializer.RedisSerializer;
import org.springframework.data.redis.serializer.StringRedisSerializer;
@Configuration
@EnableCaching
public class RedisConfig extends CachingConfigurerSupport {
    @Bean
    public JedisConnectionFactory redisConnectionFactory() {
        JedisConnectionFactory jedisConnectionFactory = new JedisConnectionFactory();
        jedisConnectionFactory.setUsePool(true);
        return jedisConnectionFactory;
    }
    @Bean
    public RedisSerializer redisStringSerializer() {
        StringRedisSerializer stringRedisSerializer = new StringRedisSerializer();
        return stringRedisSerializer;
    }
    @Bean(name="redisTemplate")
    public RedisTemplate<String, String> redisTemplate(RedisConnectionFactory cf,RedisSerializer redisSerializer) {
        RedisTemplate<String, String> redisTemplate = new RedisTemplate<String, String>();
        redisTemplate.setConnectionFactory(cf);
        redisTemplate.setDefaultSerializer(redisSerializer);
        return redisTemplate;
    }
    @Bean
    public CacheManager cacheManager() {
        return new RedisCacheManager(redisTemplate(redisConnectionFactory(),redisStringSerializer()));
    }
}

下一步將創建緩存接口CacheService。

package com.gkatzioura.spring.cache;
import java.util.Date;
import java.util.List;
public interface CacheService {
    public void addMessage(String user,String message);
    public List<String> listMessages(String user);
}

當然用戶既可以增加一條消息也能取回一條消息。因此，在實現過程中，用戶相關信息的存在時間將默認設為一分鍾。

我們用Redis來繼承實現CacheService接口。

package com.gkatzioura.spring.cache.impl;
import com.gkatzioura.spring.cache.CacheService;
import org.springframework.data.redis.core.ListOperations;
import org.springframework.data.redis.core.RedisOperations;
import org.springframework.data.redis.core.SetOperations;
import org.springframework.stereotype.Service;
import javax.annotation.Resource;
import java.time.ZonedDateTime;
import java.time.temporal.ChronoUnit;
import java.util.Date;
import java.util.List;
@Service("cacheService")
public class RedisService implements CacheService {
    @Resource(name = "redisTemplate")
    private ListOperations<String, String> messageList;
    @Resource(name = "redisTemplate")
    private RedisOperations<String,String> latestMessageExpiration;
    @Override
    public void addMessage(String user,String message) {
        messageList.leftPush(user,message);
        ZonedDateTime zonedDateTime = ZonedDateTime.now();
        Date date = Date.from(zonedDateTime.plus(1, ChronoUnit.MINUTES).toInstant());
        latestMessageExpiration.expireAt(user,date);
    }
    @Override
    public List<String> listMessages(String user) {
        return messageList.range(user,0,-1);
    }
}

我們的緩存機制將保留每個用戶發送的消息列表。為了實現這個功能我們將調用ListOperations接口，同時將每個user作為一個key鍵值。通過RedisOperations接口，我們可以為key設置特定存在時長。在本例中，主要使用的是 user key。

下一步我們將創建一個controller注入緩存服務。

package com.gkatzioura.spring.controller;
import com.gkatzioura.spring.cache.CacheService;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.web.bind.annotation.*;
import java.util.List;
@RestController
public class MessageController {
    @Autowired
    private CacheService cacheService;
    @RequestMapping(value = "/message",method = RequestMethod.GET)
    @ResponseBody
    public List<String> greeting(String user) {
        List<String> messages = cacheService.listMessages(user);
        return messages;
    }
    @RequestMapping(value = "/message",method = RequestMethod.POST)
    @ResponseBody
    public String saveGreeting(String user,String message) {
        cacheService.addMessage(user,message);
        return "OK";
    }
}

最后完成類Application的創建。

package com.gkatzioura.spring;
import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
@SpringBootApplication
public class Application {
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(Application.class, args);
    }
}

經過如上步驟，接下來直接運行Application即可。

原文鏈接：Integrate Redis into a Spring Project（譯者/丘志鵬審校/朱正貴責編/仲浩）

http://www.csdn.net/article/2015-09-01/2825600

使用Spring Cache + Redis + Jackson Serializer緩存數據庫查詢結果中序列化問題的解決

應用場景

我們希望通過緩存來減少對關系型數據庫的查詢次數，減輕數據庫壓力。在執行DAO類的select***(), query***()方法時，先從Redis中查詢有沒有緩存數據，如果有則直接從Redis拿到結果，如果沒有再向數據庫發起查詢請求取數據。

序列化問題

要把domain object做為key-value對保存在redis中，就必須要解決對象的序列化問題。Spring Data Redis給我們提供了一些現成的方案：

JdkSerializationRedisSerializer. 使用JDK提供的序列化功能。優點是反序列化時不需要提供類型信息(class)，但缺點是序列化后的結果非常龐大，是JSON格式的5倍左右，這樣就會消耗redis服務器的大量內存。
Jackson2JsonRedisSerializer. 使用Jackson庫將對象序列化為JSON字符串。優點是速度快，序列化后的字符串短小精悍。
但缺點也非常致命，那就是此類的構造函數中有一個類型參數，必須提供要序列化對象的類型信息(.class對象)。通過查看源代碼，發現其只在反序列化過程中用到了類型信息。

如果用方案一，就必須付出緩存多占用4倍內存的代價，實在承受不起。如果用方案二，則必須給每一種domain對象都配置一個Serializer，即如果我的應用里有100種domain對象，那就必須在spring配置文件中配置100個Jackson2JsonRedisSerializer，這顯然是不現實的。

通過google, 發現spring data redis項目中有一個#145 pull request, 而這個提交請求的內容正是解決Jackson必須提供類型信息的問題。然而不幸的是這個請求還沒有被merge。但我們可以把代碼copy一下放到自己的項目中：

/** * @author Christoph Strobl * @since 1.6 */ public class GenericJackson2JsonRedisSerializer implements RedisSerializer<Object> { private final ObjectMapper mapper; /** * Creates {@link GenericJackson2JsonRedisSerializer} and configures {@link ObjectMapper} for default typing. */ public GenericJackson2JsonRedisSerializer() { this((String) null); } /** * Creates {@link GenericJackson2JsonRedisSerializer} and configures {@link ObjectMapper} for default typing using the * given {@literal name}. In case of an {@literal empty} or {@literal null} String the default * {@link JsonTypeInfo.Id#CLASS} will be used. * * @param classPropertyTypeName Name of the JSON property holding type information. Can be {@literal null}. */ public GenericJackson2JsonRedisSerializer(String classPropertyTypeName) { this(new ObjectMapper()); if (StringUtils.hasText(classPropertyTypeName)) { mapper.enableDefaultTypingAsProperty(DefaultTyping.NON_FINAL, classPropertyTypeName); } else { mapper.enableDefaultTyping(DefaultTyping.NON_FINAL, As.PROPERTY); } } /** * Setting a custom-configured {@link ObjectMapper} is one way to take further control of the JSON serialization * process. For example, an extended {@link SerializerFactory} can be configured that provides custom serializers for * specific types. * * @param mapper must not be {@literal null}. */ public GenericJackson2JsonRedisSerializer(ObjectMapper mapper) { Assert.notNull(mapper, "ObjectMapper must not be null!"); this.mapper = mapper; } /* * (non-Javadoc) * @see org.springframework.data.redis.serializer.RedisSerializer#serialize(java.lang.Object) */ @Override public byte[] serialize(Object source) throws SerializationException { if (source == null) { return SerializationUtils.EMPTY_ARRAY; } try { return mapper.writeValueAsBytes(source); } catch (JsonProcessingException e) { throw new SerializationException("Could not write JSON: " + e.getMessage(), e); } } /* * (non-Javadoc) * @see org.springframework.data.redis.serializer.RedisSerializer#deserialize(byte[]) */ @Override public Object deserialize(byte[] source) throws SerializationException { return deserialize(source, Object.class); } /** * @param source can be {@literal null}. * @param type must not be {@literal null}. * @return {@literal null} for empty source. * @throws SerializationException */ public <T> T deserialize(byte[] source, Class<T> type) throws SerializationException { Assert.notNull(type, "Deserialization type must not be null! Pleaes provide Object.class to make use of Jackson2 default typing."); if (SerializationUtils.isEmpty(source)) { return null; } try { return mapper.readValue(source, type); } catch (Exception ex) { throw new SerializationException("Could not read JSON: " + ex.getMessage(), ex); } } }

然后在配置文件中使用這個GenericJackson2JsonRedisSerializer:

<bean id="jacksonSerializer" class="com.fh.taolijie.component.GenericJackson2JsonRedisSerializer"> </bean>

重新構建部署，我們發現這個serializer可以同時支持多種不同類型的domain對象，問題解決。

http://www.myexception.cn/database/1958643.html

spring-data-redis提供了多種serializer策略，這對使用jedis的開發者而言，實在是非常便捷。sdr提供了4種內置的serializer：

JdkSerializationRedisSerializer：使用JDK的序列化手段(serializable接口，ObjectInputStrean，ObjectOutputStream)，數據以字節流存儲
StringRedisSerializer：字符串編碼，數據以string存儲
JacksonJsonRedisSerializer：json格式存儲
OxmSerializer：xml格式存儲

其中JdkSerializationRedisSerializer和StringRedisSerializer是最基礎的序列化策略，其中“JacksonJsonRedisSerializer”與“OxmSerializer”都是基於stirng存儲，因此它們是較為“高級”的序列化(最終還是使用string解析以及構建java對象)。

RedisTemplate中需要聲明4種serializer，默認為“JdkSerializationRedisSerializer”：

    1) keySerializer ：對於普通K-V操作時，key采取的序列化策略
    2) valueSerializer：value采取的序列化策略
    3) hashKeySerializer：在hash數據結構中，hash-key的序列化策略
    4) hashValueSerializer：hash-value的序列化策略

無論如何，建議key/hashKey采用StringRedisSerializer。

接下來，通過實例描述如何使用它們,可以首先參考“spring-data-redis特性”：

http://shift-alt-ctrl.iteye.com/blog/1887370

http://www.cnblogs.com/google4y/p/3535106.html

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