場景

SpringBoot+Vue+Redis實現前后端分離的字典緩存機制：

https://blog.csdn.net/badao_liumang_qizhi/article/details/108333996

在SpringBoot后臺中會使用到Redis去緩存一些數據。

Windows下Redis服務端的安裝與配置

https://blog.csdn.net/BADAO_LIUMANG_QIZHI/article/details/107486313

注：

博客：
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實現

首先pom文件中引入相關依賴。

??<!-- redis 緩存操作 --><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId></dependency>

然后在application.yml配置Redis服務端的連接

# Spring配置 spring:# 資源信息messages:# 國際化資源文件路徑basename: i18n/messagesprofiles:active: druid# 文件上傳servlet:multipart:# 單個文件大小max-file-size:? 10MB# 設置總上傳的文件大小max-request-size:? 20MB# 服務模塊devtools:restart:# 熱部署開關enabled: true# redis 配置redis:# 地址#本地測試用host: 127.0.0.1port: 6379password: 123456# 連接超時時間timeout: 10slettuce:pool:# 連接池中的最小空閑連接min-idle: 0# 連接池中的最大空閑連接max-idle: 8# 連接池的最大數據庫連接數max-active: 8# #連接池最大阻塞等待時間（使用負值表示沒有限制）max-wait: -1ms

這里配置的Redis服務端是我自己的本地

然后封裝一個Spring Redis的工具類 用來對Redis 進行緩存和獲取數據等。

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 工具類***/ @SuppressWarnings(value = { "unchecked", "rawtypes" }) @Component public class RedisCache {@Autowiredpublic RedisTemplate redisTemplate;/*** 緩存基本的對象，Integer、String、實體類等** @param key 緩存的鍵值* @param value 緩存的值* @return 緩存的對象*/public <T> ValueOperations<String, T> setCacheObject(String key, T value){ValueOperations<String, T> operation = redisTemplate.opsForValue();operation.set(key, value);return operation;}/*** 緩存基本的對象，Integer、String、實體類等** @param key 緩存的鍵值* @param value 緩存的值* @param timeout 時間* @param timeUnit 時間顆粒度* @return 緩存的對象*/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;}/*** 獲得緩存的基本對象。** @param key 緩存鍵值* @return 緩存鍵值對應的數據*/public <T> T getCacheObject(String key){ValueOperations<String, T> operation = redisTemplate.opsForValue();return operation.get(key);}/*** 刪除單個對象** @param key*/public void deleteObject(String key){redisTemplate.delete(key);}/*** 刪除集合對象** @param collection*/public void deleteObject(Collection collection){redisTemplate.delete(collection);}/*** 緩存List數據** @param key 緩存的鍵值* @param dataList 待緩存的List數據* @return 緩存的對象*/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;}/*** 獲得緩存的list對象** @param key 緩存的鍵值* @return 緩存鍵值對應的數據*/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;}/*** 緩存Set** @param key 緩存鍵值* @param dataSet 緩存的數據* @return 緩存數據的對象*/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;}/*** 獲得緩存的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;}/*** 緩存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;}/*** 獲得緩存的Map** @param key* @return*/public <T> Map<String, T> getCacheMap(String key){Map<String, T> map = redisTemplate.opsForHash().entries(key);return map;}/*** 獲得緩存的基本對象列表** @param pattern 字符串前綴* @return 對象列表*/public Collection<String> keys(String pattern){return redisTemplate.keys(pattern);} }

那么在進行設置數據緩存時

??? public static void setDictCache(String key, List<SysDictData> dictDatas){SpringUtils.getBean(RedisCache.class).setCacheObject(key, dictDatas);}

這里的key就是設置的緩存的鍵，后面的對象的list就是要緩存的數據。

這里獲取RedisCache的方式是通過

SpringUtils.getBean(RedisCache.class)

因為這是在一個不受spring管理的工具類中。

如果是在其他受spring管理的bean中的話直接通過注解獲取RedisCache即可。

同理在獲取緩存的數據時

Object cacheObj = SpringUtils.getBean(RedisCache.class).getCacheObject(getCacheKey(key));

同理其他工具類方法都可使用。

?

總結

以上是生活随笔為你收集整理的SpringBoot中操作spring redis的工具类的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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