针对不同使用场景，Redis的Value应该如何序列化，优缺点如何，进来看

在 Spring Boot 环境中，Redis 的 Value 序列化方式选择对系统性能、可维护性和兼容性有重要影响。下面我将介绍几种常见的序列化方案及其使用场景。

方案一：Jackson2JsonRedisSerializer（JSON 序列化）

适用场景

需要人类可读的数据格式
需要与其他语言或系统交互
数据结构复杂且经常变化

优缺点

优点：

可读性好
跨语言兼容性强
支持复杂对象结构

缺点：

序列化/反序列化性能一般
存储空间占用相对较大

使用示例

arduino 复制代码

@Configuration
public class RedisConfig {

    @Bean
    public RedisTemplate<String, Object> redisTemplate(RedisConnectionFactory factory) {
        RedisTemplate<String, Object> template = new RedisTemplate<>();
        template.setConnectionFactory(factory);
        
        // 使用 Jackson2JsonRedisSerializer 序列化 value
        Jackson2JsonRedisSerializer<Object> serializer = new Jackson2JsonRedisSerializer<>(Object.class);
        
        ObjectMapper mapper = new ObjectMapper();
        mapper.setVisibility(PropertyAccessor.ALL, JsonAutoDetect.Visibility.ANY);
        mapper.activateDefaultTyping(mapper.getPolymorphicTypeValidator(), 
                ObjectMapper.DefaultTyping.NON_FINAL);
        serializer.setObjectMapper(mapper);
        
        template.setValueSerializer(serializer);
        template.setHashValueSerializer(serializer);
        template.setKeySerializer(new StringRedisSerializer());
        template.setHashKeySerializer(new StringRedisSerializer());
        template.afterPropertiesSet();
        
        return template;
    }
}

方案二：GenericJackson2JsonRedisSerializer（通用 JSON 序列化）

适用场景

需要存储多种类型对象
需要类型信息保留在 JSON 中
需要更好的兼容性

优缺点

优点：

自动添加类型信息
支持多态类型
兼容性好

缺点：

JSON 中包含类型信息，体积稍大
性能略低于普通 Jackson 序列化

使用示例

arduino 复制代码

@Configuration
public class RedisConfig {

    @Bean
    public RedisTemplate<String, Object> redisTemplate(RedisConnectionFactory factory) {
        RedisTemplate<String, Object> template = new RedisTemplate<>();
        template.setConnectionFactory(factory);
        
        // 使用 GenericJackson2JsonRedisSerializer 序列化 value
        GenericJackson2JsonRedisSerializer serializer = new GenericJackson2JsonRedisSerializer();
        
        template.setValueSerializer(serializer);
        template.setHashValueSerializer(serializer);
        template.setKeySerializer(new StringRedisSerializer());
        template.setHashKeySerializer(new StringRedisSerializer());
        template.afterPropertiesSet();
        
        return template;
    }
}

方案三：JdkSerializationRedisSerializer（JDK 序列化）

适用场景

单一 Java 环境使用
对可读性要求不高
需要序列化复杂对象

优缺点

优点：

支持所有可序列化 Java 对象
实现简单

缺点：

数据不可读
跨语言兼容性差
序列化后数据体积较大

使用示例

arduino 复制代码

@Configuration
public class RedisConfig {

    @Bean
    public RedisTemplate<String, Object> redisTemplate(RedisConnectionFactory factory) {
        RedisTemplate<String, Object> template = new RedisTemplate<>();
        template.setConnectionFactory(factory);
        
        // 使用 JdkSerializationRedisSerializer 序列化 value
        JdkSerializationRedisSerializer serializer = new JdkSerializationRedisSerializer();
        
        template.setValueSerializer(serializer);
        template.setHashValueSerializer(serializer);
        template.setKeySerializer(new StringRedisSerializer());
        template.setHashKeySerializer(new StringRedisSerializer());
        template.afterPropertiesSet();
        
        return template;
    }
}

方案四：StringRedisSerializer（字符串序列化）

适用场景

存储简单字符串或已序列化的数据
需要手动控制序列化过程
性能要求极高的场景

优缺点

优点：

性能最好
存储空间最小

缺点：

需要手动处理对象序列化
不支持复杂对象直接存储

使用示例

arduino 复制代码

@Configuration
public class RedisConfig {

    @Bean
    public RedisTemplate<String, String> redisTemplate(RedisConnectionFactory factory) {
        RedisTemplate<String, String> template = new RedisTemplate<>();
        template.setConnectionFactory(factory);
        
        // 所有值都作为字符串处理
        template.setValueSerializer(new StringRedisSerializer());
        template.setHashValueSerializer(new StringRedisSerializer());
        template.setKeySerializer(new StringRedisSerializer());
        template.setHashKeySerializer(new StringRedisSerializer());
        template.afterPropertiesSet();
        
        return template;
    }
}

// 使用时需要手动序列化对象
@Component
public class UserService {
    @Autowired
    private RedisTemplate<String, String> redisTemplate;
    
    @Autowired
    private ObjectMapper objectMapper;
    
    public void saveUser(User user) throws JsonProcessingException {
        String userJson = objectMapper.writeValueAsString(user);
        redisTemplate.opsForValue().set("user:" + user.getId(), userJson);
    }
    
    public User getUser(String id) throws JsonProcessingException {
        String userJson = redisTemplate.opsForValue().get("user:" + id);
        return objectMapper.readValue(userJson, User.class);
    }
}

总结与建议

通用场景 ：推荐使用 GenericJackson2JsonRedisSerializer，它在类型安全性和可读性之间取得了良好平衡。
性能敏感场景 ：如果主要是存储字符串或已序列化的数据，使用 StringRedisSerializer 并结合手动序列化可以获得最佳性能。
纯Java环境 ：如果不需要与其他语言交互，可以使用 JdkSerializationRedisSerializer，但要注意它可能导致较大的存储空间占用。
高性能要求：对于极端性能要求，考虑使用 Protobuf、Kryo 或 MessagePack 等二进制序列化方案。
最佳实践：
- Key 始终使用 StringRedisSerializer
- 根据实际需求选择合适的 Value 序列化器
- 考虑数据迁移成本，选择稳定的序列化方案
- 在分布式环境中，注意序列化兼容性问题

6.我的选择

arduino 复制代码

// 综合建议配置
@Configuration
public class RedisConfig {

    @Bean
    public RedisTemplate<String, Object> redisTemplate(RedisConnectionFactory factory) {
        RedisTemplate<String, Object> template = new RedisTemplate<>();
        template.setConnectionFactory(factory);
        
        // 使用 GenericJackson2JsonRedisSerializer 作为默认序列化器
        GenericJackson2JsonRedisSerializer serializer = new GenericJackson2JsonRedisSerializer();
        
        template.setDefaultSerializer(serializer);
        template.setKeySerializer(new StringRedisSerializer());
        template.setHashKeySerializer(new StringRedisSerializer());
        template.afterPropertiesSet();
        
        return template;
    }
}

根据实际项目需求，可以选择最适合的序列化方案，也可以在系统中同时使用多种序列化方式处理不同类型的数据。