在Spring Boot微服务使用HashOperations操作Redis集群Hash哈希散列

迷南。 2024-04-23 02:07 71阅读 0赞

**记录**：445

**场景**：在Spring Boot微服务使用RedisTemplate的HashOperations操作Redis集群的Hash哈希散列数据类型。

**版本**：JDK 1.8,Spring Boot 2.6.3,redis-6.2.5。

**1.微服务中****配置Redis信息**

**1.1在pom.xml添加依赖**

pom.xml文件：

<dependency>
      <groupId>org.springframework.boot</groupId>
      <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
      <version>2.6.3</version>
    </dependency>

解析：spring-boot-starter-data-redis和spring-boot版本保持一致。

**1.2在application.yml中配置Redis集群信息**

(1)application.yml配置内容

spring:
      redis:
        cluster:
          nodes:
            - 192.168.19.161:27001
            - 192.168.19.161:27002
            - 192.168.19.162:27001
            - 192.168.19.162:27002
            - 192.168.19.163:27001
            - 192.168.19.163:27002
        password: demo12345678
        timeout: 60000

(2)解析

配置内容来源。

jar包：spring-boot-autoconfigure-2.6.3.jar。

类：org.springframework.boot.autoconfigure.data.redis.RedisProperties。

当引入spring-boot-starter时，此包已经引入。

当需要配置集群其它信息时，在RedisProperties类中查找并配置到application.yml就能生效。

**1.3加载简要逻辑**

Spring Boot微服务在启动时，自动注解机制会读取application.yml的配置信息注入到RedisProperties对象的对应属性。因此，在Spring环境中就能取到Redis集群的配置信息。

Spring从RedisProperties对象中取配置注入到RedisTemplate客户端中。因此，RedisTemplate客户端就能对Redis集群做增、删、改、查等操作。

**2.配置RedisTemplate**

RedisTemplate是springframework框架中封装的操作Redis的客户端。

类全称：org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate

**2.1配置RedisTemplate**

@Configuration
    public class RedisConfig {
      @Bean("redisTemplate")
      public RedisTemplate<String, Object> redisTemplate(LettuceConnectionFactory lettuceConnectionFactory) {
          // 1.创建RedisTemplate对象
          RedisTemplate<String, Object> redisTemplate = new RedisTemplate<String, Object>();
          // 2.加载Redis配置
          redisTemplate.setConnectionFactory(lettuceConnectionFactory);
          // 3.配置key序列化
          RedisSerializer<?> stringRedisSerializer = new StringRedisSerializer();
          redisTemplate.setKeySerializer(stringRedisSerializer);
          redisTemplate.setHashKeySerializer(stringRedisSerializer);
          // 4.配置Value序列化
          Jackson2JsonRedisSerializer<Object> jackson2JsonRedisSerializer = new Jackson2JsonRedisSerializer<Object>(Object.class);
          ObjectMapper objMapper = new ObjectMapper();
          objMapper.setVisibility(PropertyAccessor.ALL, JsonAutoDetect.Visibility.ANY);
          objMapper.activateDefaultTyping(objMapper.getPolymorphicTypeValidator(), ObjectMapper.DefaultTyping.NON_FINAL);
          jackson2JsonRedisSerializer.setObjectMapper(objMapper);
          redisTemplate.setValueSerializer(jackson2JsonRedisSerializer);
          redisTemplate.setHashValueSerializer(jackson2JsonRedisSerializer);
          // 5.初始化RedisTemplate
          redisTemplate.afterPropertiesSet();
          return redisTemplate;
      }
      @Bean
      public HashOperations<String, Object, Object> hashOperations(RedisTemplate<String, Object> redisTemplate) {
          return redisTemplate.opsForHash();
      }
    }

**2.2解析**

使用@Configuration和@Bean配置RedisTemplate后，使用@Autowired注解注入RedisTemplate和HashOperations实例操作Redis集群。

**3.使用HashOperations操作Redis集群Hash哈希散列**

**3.1简要说明**

使用ValueOperations操作字符串，常用操作：增、查、改、删、设置超时等。

**3.2操作示例**

@RestController
    @RequestMapping("/hub/example/operateCluster")
    @Slf4j
    public class OperateClusterController {
      @Autowired
      private RedisTemplate redisTemplate;
      @Autowired
      private HashOperations hashOperations;
      /**
       * 使用HashOperations,操作Hash类型数据
       */
      @GetMapping("/f04")
      public Object f04() {
          log.info("HashOperations操作Redis集群开始...");
          // 1.增
          hashOperations.put("D:2023060804:01", "hangzhou", "杭州");
          hashOperations.put("D:2023060804:01", "suzhou", "苏州");
          hashOperations.put("D:2023060804:01", "nanjing", "南京");
          // 2.1查-获取map键值对数据
          Map resultMap = hashOperations.entries("D:2023060804:01");
          resultMap.forEach((key, value) -> {
              System.out.println("key=" + key + ",value=" + value);
          });
          // 2.2查-获取Map的全部key
          Set set = hashOperations.keys("D:2023060804:01");
          set.forEach((key) -> {
              System.out.println("key=" + key);
          });
          // 2.3查-获取Map的全部value
          List list = hashOperations.values("D:2023060804:01");
          list.forEach((value) -> {
              System.out.println("value=" + value);
          });
          // 3.改
          hashOperations.put("D:2023060804:01", "hangzhou", "杭州-西湖");
          long time = 5000;
          log.info("{}秒后,删除D:2023060804:01队列", time / 1000);
          ThreadUtil.sleep(time);
          // 4.1删,(删除指定值)
          hashOperations.delete("D:2023060804:01", "hangzhou", "suzhou");
          // 4.2删,(删除全部)
          redisTemplate.delete("D:2023060804:01");
          // 5.设置超时
          hashOperations.put("D:2023060804:02", "hangzhou", "杭州");
          redisTemplate.boundValueOps("D:2023060804:02").expire(5, TimeUnit.MINUTES);
          redisTemplate.expire("D:2023060804:02", 10, TimeUnit.MINUTES);
          // 6.查询Hash的元素个数
          Long size = hashOperations.size("D:2023060804:02");
          System.out.println("查询Hash的元素个数,size=" + size);
          log.info("HashOperations操作Redis集群结束...");
          return "执行成功";
      }
      
    }

**3.3测试验证**

使用Postman测试。

请求RUL：http://127.0.0.1:18205/hub-205-redis/hub/example/operateCluster/f04

以上，感谢。

2023年6月8日