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RedisTemplate乱码问题

11730 框架 | 2022-5-28

redis是一个key-value存储系统。和Memcached类似,它支持存储的value类型相对更多,包括string(字符串)、list(链表)、set(集合)、zset(sorted set --有序集合)和hash(哈希类型)。这些数据类型都支持push/pop、add/remove及取交集并集和差集及更丰富的操作,而且这些操作都是原子性的。在此基础上,redis支持各种不同方式的排序。与memcached一样,为了保证效率,数据都是缓存在内存中。区别的是redis会周期性的把更新的数据写入磁盘或者把修改操作写入追加的记录文件,并且在此基础上实现了master-slave(主从)同步。

Redis 是一个高性能的key-value数据库。 redis的出现,很大程度补偿了memcached这类key/value存储的不足,在部 分场合可以对关系数据库起到很好的补充作用。它提供了Java,C/C++,C#,PHP,JavaScript,Perl,Object-C,Python,Ruby,Erlang等客户端,使用很方便。


其实这是在解决一个项目问题是发现的,因为原开发者的大意,造成了系统出现严重的逻辑问题。

因为系统系统采用分模块开发,某模块使用Spring提供的RedisTemplate进行值的读写,另一位使用了框架基于Jedis的一套公用方法进行值的读写,出现的问题就是写入的值,后面读取不到进而进行了无值判断逻辑。

那么是读取不到吗,我使用RDM客户端查看,发现出现了一堆键值都是乱码的内容


redis乱码.jpg


因为是已经成型的系统,所以我一直在怀疑是逻辑问题,并一再走断点打印进行测试,发现后面就是读取不到值,后发现出现乱码,猜想可能这就是问题所在。

进行检查了问题模块对于RedisTemplate的使用和起他模块的差异,发现在使用时,没有编写序列化处理的配置类。

由于RedisTemplate默认使用了JdkSerializationRedisSerializer进行键值对的序列化,因此使用不同序列化工具的两个模块和RDM客户端,在使用时存在了差异。


redis序列化.jpg


如上,源码中的键值序列化是可以配置的,我们只需要配置其使用的序列化工具即可。

我们从零开始说,首先POM引入对Redis的依赖,以及连接池的包,和序列化工具。

<!-- 默认引入lettuce依赖 -->
<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
</dependency>
<!-- Lettuce需要使用commons-pool2创建Redis连接池 -->
<dependency>
    <groupId>org.apache.commons</groupId>
    <artifactId>commons-pool2</artifactId>
</dependency>
<!-- 序列化工具,使用SpringMVC时无需引入,已经自带 -->
<dependency>
    <groupId>com.fasterxml.jackson.core</groupId>
    <artifactId>jackson-databind</artifactId>
</dependency>

  

然后我们需要在YAML配置文件增加Reids配置

spring:
  redis:
    host: 127.0.0.1
    port: 6379
    client-name: portal
    password: l52u27lv1Jur
    lettuce:
      pool:
        max-idle: 10
        max-active: 20
        min-idle: 2
        max-wait: 5000ms
    database: 0


然后编写序列化工具配置类

package com.example.springboot.config;
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;
@Configuration
public class RedisConfig {
    @Bean
    public RedisTemplate redisTemplate(RedisConnectionFactory redisConnectionFactory) {
        RedisTemplate redisTemplate = new RedisTemplate();
        redisTemplate.setConnectionFactory(redisConnectionFactory);
        Jackson2JsonRedisSerializer jackson2JsonRedisSerializer = new Jackson2JsonRedisSerializer(Object.class);
        ObjectMapper objectMapper = new ObjectMapper();
        objectMapper.setVisibility(PropertyAccessor.ALL, JsonAutoDetect.Visibility.ANY);
        objectMapper.enableDefaultTyping(ObjectMapper.DefaultTyping.NON_FINAL);
        jackson2JsonRedisSerializer.setObjectMapper(objectMapper);
        //重点在这四行代码
        redisTemplate.setKeySerializer(new StringRedisSerializer());
        redisTemplate.setValueSerializer(jackson2JsonRedisSerializer);
        redisTemplate.setHashKeySerializer(new StringRedisSerializer());
        redisTemplate.setHashValueSerializer(jackson2JsonRedisSerializer);
        redisTemplate.afterPropertiesSet();
        return redisTemplate;
    }
}


最后进行测试

package com.example.springboot;
import org.junit.jupiter.api.Test;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.boot.test.context.SpringBootTest;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
@SpringBootTest
public class RedisTest {
    @Autowired
    private RedisTemplate redisTemplate;
    @Test
    public void strTest(){
        redisTemplate.opsForValue().set("name:10001", "Java小强");
        System.out.println(redisTemplate.opsForValue().get("name:10001"));
    }
}


再使用RDM查看数据

redistemplate乱码.jpg


END

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