在Redis中使用Template存储缓存数据出现乱码如何解决
这篇文章给大家介绍在Redis中使用Template存储缓存数据出现乱码如何解决,内容非常详细,感兴趣的小伙伴们可以参考借鉴,希望对大家能有所帮助。
前言
RedisTemplate是Spring对于Redis的封装。
如上图所示,RedisTemplate中定义了对5种数据结构操作。
redisTemplate.opsForList();//操作list redisTemplate.opsForValue();//操作字符串 redisTemplate.opsForCluster();//集群时使用 redisTemplate.opsForGeo();//地理位置时使用 redisTemplate.opsForHash();//操作hash redisTemplate.opsForSet();//操作set redisTemplate.opsForZSet();//操作有序set
与StringRedisTemplate的区别
StringRedisTemplate继承RedisTemplate。
它们采用的序列化策略不同:
* StringRedisTemplate默认采用的是String的序列化策略,保存的key和value都是采用此策略序列化保存的。
* RedisTemplate默认采用的是JDK的序列化策略,保存的key和value都是采用此策略序列化保存的。
RedisTemplate和StringRedisTemplate它们存取的数据是相互独立的。
解决办法
上文已经提及,在动手的过程中,我采用的是RedisTemplate,在传递String类型的数据结构后,查看缓存会发现数据乱码现象。
这时候我们需要修改RedisTemplate的序列化策略。
RedisSerializerstringSerializer=newStringRedisSerializer(); redisTemplate.setKeySerializer(stringSerializer); redisTemplate.setValueSerializer(stringSerializer); redisTemplate.setHashKeySerializer(stringSerializer); redisTemplate.setHashValueSerializer(stringSerializer);
但是注意一点,由于采用了String的序列化策略,所以只接受value值类型为String的参数。
如果像我一样传递了Integer类型的参数,直接使用toString()方法存入缓存。
ops.set("stock",redPacket.getStock().toString(),TIME_OUT,TimeUnit.SECONDS);
这样就解决了乱码问题。
附:SpringBoot启动实例化配置
@Configuration publicclassRedisConfigurtion{ @Autowired privateRedisTemplateredisTemplate; @Bean publicRedisTemplatestringSerializerRedisTemplate(){ RedisSerializer stringSerializer=newStringRedisSerializer(); redisTemplate.setKeySerializer(stringSerializer); redisTemplate.setValueSerializer(stringSerializer); redisTemplate.setHashKeySerializer(stringSerializer); redisTemplate.setHashValueSerializer(stringSerializer); returnredisTemplate; } }
补充:redis key和value的乱码问题解决,含日期转化格式问题
在项目中,遇到的问题是redis的key和value出现的乱码问题:
而原本的内容为下:
{ "status":"success", "data":{ "id":3, "title":"花林", "price":99, "stock":81, "description":"美女一只", "sales":17, "imgUrl":"https://xiaolei1996.oss-cn-shanghai.aliyuncs.com/blog/title/we1.jpg", "promoStatus":2, "promoPrice":50, "promoId":1, "startDate":"2020-03-2321:50:59" } }
原因:
是因为和redis内部的编码协议出现了问题,所以需要改进。spring提供了一个优化方案。
springboot的redisTemplate改进。
@Component @EnableRedisHttpSession(maxInactiveIntervalInSeconds=3600) publicclassRedisConfig{ @Bean publicRedisTemplateredisTemplate(RedisConnectionFactoryfactory){ RedisTemplateredisTemplate=newRedisTemplate(); redisTemplate.setConnectionFactory(factory); //首先解决key的序列化问题 StringRedisSerializerstringRedisSerializer=newStringRedisSerializer(); redisTemplate.setKeySerializer(stringRedisSerializer); //解决value的序列化问题 Jackson2JsonRedisSerializerjackson2JsonRedisSerializer=newJackson2JsonRedisSerializer(Object.class); redisTemplate.setValueSerializer(jackson2JsonRedisSerializer); returnredisTemplate; } }
比之前好了,但是还有点小问题,json的数据比以前多了,这是因为日期的转化出现问题,这块的知识触及盲区,就先把解决方案写下面,以后有时间在研究。
publicclassJodaDateTimeJsonSerializerextendsJsonSerializer{ @Override publicvoidserialize(DateTimevalue,JsonGeneratorgen,SerializerProviderserializers)throwsIOException{ gen.writeString(value.toString("yyyy-MM-ddHH:mm:ss")); } }
publicclassJodaDateTimeJsonDeserializerextendsJsonDeserializer{ @Override publicDateTimedeserialize(JsonParserp,DeserializationContextctxt )throwsIOException,JsonProcessingException{ StringdateString=p.readValueAs(String.class); DateTimeFormatterdateTimeFormatter=DateTimeFormat.forPattern("yyyy-MM-ddHH:mm:ss"); returnDateTime.parse(dateString,dateTimeFormatter);//转成 } }
@Component @EnableRedisHttpSession(maxInactiveIntervalInSeconds=3600) publicclassRedisConfig{ @Bean publicRedisTemplateredisTemplate(RedisConnectionFactoryfactory){ RedisTemplateredisTemplate=newRedisTemplate(); redisTemplate.setConnectionFactory(factory); //首先解决key的序列化问题 StringRedisSerializerstringRedisSerializer=newStringRedisSerializer(); redisTemplate.setKeySerializer(stringRedisSerializer); //解决value的序列化问题 Jackson2JsonRedisSerializerjackson2JsonRedisSerializer=newJackson2JsonRedisSerializer(Object.class); redisTemplate.setValueSerializer(jackson2JsonRedisSerializer); //改进日期转化问题 ObjectMapperobjectMapper=newObjectMapper(); SimpleModulesimpleModule=newSimpleModule(); simpleModule.addSerializer(DateTime.class,newJodaDateTimeJsonSerializer()); simpleModule.addDeserializer(DateTime.class,newJodaDateTimeJsonDeserializer()); //解决反序列化问题objectMapper.enableDefaultTyping(ObjectMapper.DefaultTyping.NON_FINAL); objectMapper.registerModule(simpleModule); jackson2JsonRedisSerializer.setObjectMapper(objectMapper); redisTemplate.setValueSerializer(jackson2JsonRedisSerializer); returnredisTemplate; } }
最后终于出现了预期的效果
关于在Redis中使用Template存储缓存数据出现乱码如何解决就分享到这里了,希望以上内容可以对大家有一定的帮助,可以学到更多知识。如果觉得文章不错,可以把它分享出去让更多的人看到。
推荐阅读
-
基于Redis生成分布式全局唯一ID的3种策略
在分布式系统设计中,全局唯一id是一个基础而关键的组件。随着业务规模扩大和系统架构向微服务演进,传统的单机自增id已无法满足需求。...
-
Redis缓存降级的四种策略
引言在高并发系统架构中,redis作为核心缓存组件扮演着至关重要的角色。它不仅能够显著提升系统响应速度,还能有效减轻数据库压力。...
-
redis-cli常用命令使用详解
1redis-cli连接redis服务1.1无密码本地登录redis-cliredis127.0.0.1:6379˃...
-
Redis遍历海量数据的实现示例
1、前言有时候我们需要知道线上的redis的使用情况,尤其需要知道一些前缀的key值,让我们怎么去查看呢?今天给大家分享一个小知...
-
使用Redis实现实时排行榜的示例
-
Redis缓存雪崩的物种解决方案
引言在高并发系统中,redis作为核心缓存组件,通常扮演着重要的"守门员"角色,有效地保护后端数据库免受流量冲击。然而,当大量缓...
-
Redis 哨兵与集群脑裂问题及其解决
本文将深入探讨redis在哨兵模式和集群模式下可能出现的脑裂问题,包括其发生场景、原因以及有效的解决策略。同时,我们还将提供相应的...
-
Redis消息队列实现秒杀教程
-
远程连接阿里云服务器上的redis报错的问题解决
-
基于Redis实现消息队列的示例代码
消息队列在分布式系统中非常重要,能够有效解耦系统的各个模块,提供异步处理能力和缓冲能力。redis作为一个高性能的内存数据库,除了...