场景

SpringBoot+Vue+Redis实现前后端分离的字典缓存机制：

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

在SpringBoot后台中会使用到Redis去缓存一些数据。

Windows下Redis服务端的安装与配置

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

注：

博客：
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实现

首先pom文件中引入相关依赖。

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

然后在application.yml配置Redis服务端的连接

# Spring配置
spring:# 资源信息messages:# 国际化资源文件路径basename: i18n/messagesprofiles:active: druid# 文件上传servlet:multipart:# 单个文件大小max-file-size:  10MB# 设置总上传的文件大小max-request-size:  20MB# 服务模块devtools:restart:# 热部署开关enabled: true# redis 配置redis:# 地址#本地测试用host: 127.0.0.1port: 6379password: 123456# 连接超时时间timeout: 10slettuce:pool:# 连接池中的最小空闲连接min-idle: 0# 连接池中的最大空闲连接max-idle: 8# 连接池的最大数据库连接数max-active: 8# #连接池最大阻塞等待时间（使用负值表示没有限制）max-wait: -1ms

这里配置的Redis服务端是我自己的本地

然后封装一个Spring Redis的工具类用来对Redis 进行缓存和获取数据等。

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 工具类***/
@SuppressWarnings(value = { "unchecked", "rawtypes" })
@Component
public class RedisCache
{@Autowiredpublic RedisTemplate redisTemplate;/*** 缓存基本的对象，Integer、String、实体类等** @param key 缓存的键值* @param value 缓存的值* @return 缓存的对象*/public <T> ValueOperations<String, T> setCacheObject(String key, T value){ValueOperations<String, T> operation = redisTemplate.opsForValue();operation.set(key, value);return operation;}/*** 缓存基本的对象，Integer、String、实体类等** @param key 缓存的键值* @param value 缓存的值* @param timeout 时间* @param timeUnit 时间颗粒度* @return 缓存的对象*/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;}/*** 获得缓存的基本对象。** @param key 缓存键值* @return 缓存键值对应的数据*/public <T> T getCacheObject(String key){ValueOperations<String, T> operation = redisTemplate.opsForValue();return operation.get(key);}/*** 删除单个对象** @param key*/public void deleteObject(String key){redisTemplate.delete(key);}/*** 删除集合对象** @param collection*/public void deleteObject(Collection collection){redisTemplate.delete(collection);}/*** 缓存List数据** @param key 缓存的键值* @param dataList 待缓存的List数据* @return 缓存的对象*/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;}/*** 获得缓存的list对象** @param key 缓存的键值* @return 缓存键值对应的数据*/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;}/*** 缓存Set** @param key 缓存键值* @param dataSet 缓存的数据* @return 缓存数据的对象*/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;}/*** 获得缓存的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;}/*** 缓存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;}/*** 获得缓存的Map** @param key* @return*/public <T> Map<String, T> getCacheMap(String key){Map<String, T> map = redisTemplate.opsForHash().entries(key);return map;}/*** 获得缓存的基本对象列表** @param pattern 字符串前缀* @return 对象列表*/public Collection<String> keys(String pattern){return redisTemplate.keys(pattern);}
}

那么在进行设置数据缓存时

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

这里的key就是设置的缓存的键，后面的对象的list就是要缓存的数据。

这里获取RedisCache的方式是通过

SpringUtils.getBean(RedisCache.class)

因为这是在一个不受spring管理的工具类中。

如果是在其他受spring管理的bean中的话直接通过注解获取RedisCache即可。

同理在获取缓存的数据时

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

同理其他工具类方法都可使用。

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SpringBoot中操作spring redis的工具类

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