Redis底层封装细节

日常我们程序员在使用redis做缓存的时候,很少会直接使用到RedisTemplate直接操作k-v键值对,而是通过对RedisTemplate原生代码的封装,来构建我们日常便于使用习惯的代码来操作数据,这里我分享一下日常基本的对RedisTemplate底层的封装原理和使用方法

java 复制代码
package com.ljj.common.core.redis;

import java.util.Collection;
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.RedisTemplate;
import org.springframework.data.redis.core.ValueOperations;
import org.springframework.stereotype.Component;

/**
 * spring redis 工具类
 *
 * @author ljj
 **/
@SuppressWarnings(value = { "unchecked", "rawtypes" })
@Component
public class RedisCache
{
    @Autowired
    public 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
     */
    public <T> void setCacheObject(final String key, final T value)
    {
        redisTemplate.opsForValue().set(key, value);
    }

    /**
     * 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
     */
    public <T> void setCacheObject(final String key, final T value, final Integer timeout, final TimeUnit timeUnit)
    {
        redisTemplate.opsForValue().set(key, value, timeout, timeUnit);
    }

    /**
     * 设置有效时间
     *
     * @param key Redis键
     * @param timeout 超时时间
     * @return true=设置成功;false=设置失败
     */
    public boolean expire(final String key, final long timeout)
    {
        return expire(key, timeout, TimeUnit.SECONDS);
    }

    /**
     * 设置有效时间
     *
     * @param key Redis键
     * @param timeout 超时时间
     * @param unit 时间单位
     * @return true=设置成功;false=设置失败
     */
    public boolean expire(final String key, final long timeout, final TimeUnit unit)
    {
        return redisTemplate.expire(key, timeout, unit);
    }

    /**
     * 获取有效时间
     *
     * @param key Redis键
     * @return 有效时间
     */
    public long getExpire(final String key)
    {
        return redisTemplate.getExpire(key);
    }

    /**
     * 判断 key是否存在
     *
     * @param key 键
     * @return true 存在 false不存在
     */
    public Boolean hasKey(String key)
    {
        return redisTemplate.hasKey(key);
    }

    /**
     * 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(final String key)
    {
        ValueOperations<String, T> operation = redisTemplate.opsForValue();
        return operation.get(key);
    }

    /**
     * 删除单个对象
     *
     * @param key
     */
    public boolean deleteObject(final String key)
    {
        return redisTemplate.delete(key);
    }

    /**
     * 删除集合对象
     *
     * @param collection 多个对象
     * @return
     */
    public boolean deleteObject(final Collection collection)
    {
        return redisTemplate.delete(collection) > 0;
    }

    /**
     * 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> long setCacheList(final String key, final List<T> dataList)
    {
        Long count = redisTemplate.opsForList().rightPushAll(key, dataList);
        return count == null ? 0 : count;
    }

    /**
     * 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(final String key)
    {
        return redisTemplate.opsForList().range(key, 0, -1);
    }

    /**
     * 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(final String key, final 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(final String key)
    {
        return redisTemplate.opsForSet().members(key);
    }

    /**
     * 缓存Map
     *
     * @param key
     * @param dataMap
     */
    public <T> void setCacheMap(final String key, final Map<String, T> dataMap)
    {
        if (dataMap != null) {
            redisTemplate.opsForHash().putAll(key, dataMap);
        }
    }

    /**
     * 获得缓存的Map
     *
     * @param key
     * @return
     */
    public <T> Map<String, T> getCacheMap(final String key)
    {
        return redisTemplate.opsForHash().entries(key);
    }

    /**
     * 往Hash中存入数据
     *
     * @param key Redis键
     * @param hKey Hash键
     * @param value 值
     */
    public <T> void setCacheMapValue(final String key, final String hKey, final T value)
    {
        redisTemplate.opsForHash().put(key, hKey, value);
    }

    /**
     * 获取Hash中的数据
     *
     * @param key Redis键
     * @param hKey Hash键
     * @return Hash中的对象
     */
    public <T> T getCacheMapValue(final String key, final String hKey)
    {
        HashOperations<String, String, T> opsForHash = redisTemplate.opsForHash();
        return opsForHash.get(key, hKey);
    }

    /**
     * 获取多个Hash中的数据
     *
     * @param key Redis键
     * @param hKeys Hash键集合
     * @return Hash对象集合
     */
    public <T> List<T> getMultiCacheMapValue(final String key, final Collection<Object> hKeys)
    {
        return redisTemplate.opsForHash().multiGet(key, hKeys);
    }

    /**
     * 删除Hash中的某条数据
     *
     * @param key Redis键
     * @param hKey Hash键
     * @return 是否成功
     */
    public boolean deleteCacheMapValue(final String key, final String hKey)
    {
        return redisTemplate.opsForHash().delete(key, hKey) > 0;
    }

    /**
     * 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(final String pattern)
    {
        return redisTemplate.keys(pattern);
    }
}

以上是我日常使用过程中对redis封装的代码,屏蔽了底层的细节操作,可以让程序员可以非常便捷的使用到redis服务

相关推荐
秋9几秒前
MySQL 9.7.0 使用详解:新特性、实战与避坑指南
android·数据库·mysql
S1998_1997111609•X3 分钟前
恶意注入污染蜜罐HDMI进程函数值进行封禁垃圾蠕虫仓蟲的轮系依据行为戆直㞢仓shell token
数据库·爬虫·网络协议·百度·开闭原则
小瓦码J码5 分钟前
Spring boot 如何自定义加密解密数据库连接配置
java
XiYang-DING6 分钟前
【Java EE】JUC的常见类(Callable、ReentrantLock、Semaphore和CountDownLatch )
java·java-ee
RuoyiOffice7 分钟前
2026 年开源 BPM/工作流引擎大盘点:Flowable vs Camunda vs Activiti vs Turbo——谁才是企业级首选?
java·spring boot·后端·开源·流程图·ruoyi·anti-design-vue
SamDeepThinking12 分钟前
别把业务逻辑塞进存储过程,适当用表驱动法
java·后端·架构
HZY1618yzh15 分钟前
洛谷题解:P16304 [蓝桥杯 2026 省 Java C 组] 抽奖活动
java·c++·算法·蓝桥杯
java1234_小锋23 分钟前
Spring AI 2.0 开发Java Agent智能体 - Advisors —— 拦截器模式增强AI能力
java·人工智能·spring·ai·spring ai2.0
Komore31527 分钟前
商户查询缓存
java·redis·缓存
Yupureki30 分钟前
《Redis数据库》1.初识Redis
数据库·redis·缓存