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Spring Boot 集成 Redis 对哈希数据的详细操作示例，涵盖不同结构类型（基础类型、对象、嵌套结构）的完整代码及注释

news 2025/7/9 0:41:15

以下是 Spring Boot 集成 Redis 对哈希数据的详细操作示例，涵盖不同结构类型（基础类型、对象、嵌套结构）的完整代码及注释：

1. 集成步骤

1.1 添加依赖

在 pom.xml 中添加以下依赖：

<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>io.lettuce</groupId>
    <artifactId>lettuce-core</artifactId>
</dependency>
1.2 配置 Redis 参数

在 application.properties 中配置 Redis 服务器信息：

spring.redis.host=localhost
spring.redis.port=6379
spring.redis.password=
spring.redis.database=0
spring.redis.lettuce.pool.max-idle=8
spring.redis.lettuce.pool.max-total=8
1.3 自定义 RedisTemplate（支持对象序列化）

配置序列化器以支持复杂对象存储（如 JSON）：

@Configuration
public class RedisConfig {
    @Bean
    public RedisTemplate<String, Object> redisTemplate(RedisConnectionFactory factory) {
        RedisTemplate<String, Object> template = new RedisTemplate<>();
        template.setConnectionFactory(factory);
        
        // 设置键和值的序列化器
        template.setKeySerializer(new StringRedisSerializer());
        template.setValueSerializer(new GenericJackson2JsonRedisSerializer());
        
        template.setHashKeySerializer(new StringRedisSerializer());
        template.setHashValueSerializer(new GenericJackson2JsonRedisSerializer());
        
        template.afterPropertiesSet();
        return template;
    }
}

2. 哈希数据操作示例

2.1 存储基础类型（字符串、数字）

场景：存储用户的基本信息（如姓名、年龄）
代码示例：

@Service
public class RedisHashService {
    @Autowired
    private RedisTemplate<String, Object> redisTemplate;

    // 存储基础类型数据
    public void storeSimpleHashData() {
        String key = "user:1001";
        redisTemplate.opsForHash().put(key, "name", "Alice"); // 存储字符串
        redisTemplate.opsForHash().put(key, "age", 30);       // 存储数字
        redisTemplate.opsForHash().put(key, "active", true);  // 存储布尔值
    }

    // 获取哈希字段值
    public void getSimpleHashData() {
        String key = "user:1001";
        Object name = redisTemplate.opsForHash().get(key, "name"); // 输出 "Alice"
        Object age = redisTemplate.opsForHash().get(key, "age");   // 输出 30
    }

    // 删除字段
    public void deleteHashField() {
        String key = "user:1001";
        redisTemplate.opsForHash().delete(key, "age"); // 删除 "age" 字段
    }
}
2.2 存储对象（如 Java 对象）

场景：将 Java 对象的属性拆分为哈希字段
步骤：

  1. 定义实体类：
@Data
public class User {
    private String name;
    private int age;
    private boolean active;
}
  1. 存储对象的属性到哈希字段：
@Service
public class RedisHashService {
    // 存储对象到哈希（自动拆分属性为字段）
    public void storeObjectHashData() {
        String key = "user:1002";
        User user = new User("Bob", 25, true);
        
        // 将对象的属性存储为哈希字段
        redisTemplate.opsForHash().putAll(key, user); 
        // 等效于：
        // redisTemplate.opsForHash().put(key, "name", user.getName());
        // redisTemplate.opsForHash().put(key, "age", user.getAge());
    }

    // 获取单个字段
    public void getObjectField() {
        String key = "user:1002";
        Object age = redisTemplate.opsForHash().get(key, "age"); // 输出 25
    }

    // 获取所有字段
    public void getAllFields() {
        String key = "user:1002";
        Map<Object, Object> fields = redisTemplate.opsForHash().entries(key);
        // 输出：{name=Bob, age=25, active=true}
    }
}
2.3 嵌套结构存储（如对象的子属性）

场景：存储嵌套对象（如用户地址信息）
步骤：

  1. 定义嵌套对象：
@Data
public class Address {
    private String city;
    private String zipcode;
}

@Data
public class UserWithAddress {
    private String name;
    private int age;
    private Address address;
}
  1. 存储嵌套对象到哈希：
@Service
public class RedisHashService {
    // 存储嵌套对象到哈希
    public void storeNestedHashData() {
        String key = "user:1003";
        UserWithAddress user = new UserWithAddress();
        user.setName("Charlie");
        user.setAge(28);
        user.setAddress(new Address("New York", "10001"));
        
        // 使用 JSON 序列化存储整个对象到哈希的 "profile" 字段
        redisTemplate.opsForHash().put(key, "profile", user);
    }

    // 获取嵌套对象
    public void getNestedHashData() {
        String key = "user:1003";
        Object profile = redisTemplate.opsForHash().get(key, "profile");
        UserWithAddress user = (UserWithAddress) profile;
        System.out.println(user.getAddress().getCity()); // 输出 "New York"
    }
}
2.4 批量操作

场景：批量设置、获取或删除哈希字段
代码示例：

@Service
public class RedisHashService {
    // 批量设置字段
    public void batchSet() {
        String key = "user:1004";
        Map<String, Object> fields = new HashMap<>();
        fields.put("name", "David");
        fields.put("age", 35);
        redisTemplate.opsForHash().putAll(key, fields);
    }

    // 批量获取字段
    public void batchGet() {
        String key = "user:1004";
        List<Object> values = redisTemplate.opsForHash().multiGet(key, Arrays.asList("name", "age"));
        // 输出：["David", 35]
    }

    // 删除多个字段
    public void batchDelete() {
        String key = "user:1004";
        redisTemplate.opsForHash().delete(key, "age", "active");
    }
}
2.5 条件更新

场景：仅在字段存在/不存在时更新
代码示例：

@Service
public class RedisHashService {
    // 仅在字段不存在时设置
    public void setIfAbsent() {
        String key = "user:1005";
        redisTemplate.opsForHash().putIfAbsent(key, "name", "Eve"); // 成功设置
        redisTemplate.opsForHash().putIfAbsent(key, "name", "Frank"); // 不会覆盖
    }

    // 原子性递增/递减
    public void incrementField() {
        String key = "user:1005";
        redisTemplate.opsForHash().increment(key, "age", 1); // 若 age 不存在，初始值为1
    }
}

3. 总结表格

操作类型功能Spring Boot 方法代码示例
存储单个字段存储键值对到哈希opsForHash().put(key, field, value)put("user:1001", "name", "Alice");
存储多个字段批量存储字段opsForHash().putAll(key, map)putAll("user:1002", {"age":30, "active":true});
获取单个字段获取指定字段值opsForHash().get(key, field)get("user:1001", "age");
获取所有字段获取哈希下所有字段opsForHash().entries(key)entries("user:1001");
删除字段删除指定字段opsForHash().delete(key, field)delete("user:1001", "age");
条件设置仅在字段不存在时设置opsForHash().putIfAbsent(key, field, value)putIfAbsent("user:1001", "name", "Bob");
原子性计算字段值递增/递减opsForHash().increment(key, field, delta)increment("user:1001", "score", 5);

关键点总结

  1. 序列化配置：通过 GenericJackson2JsonRedisSerializer 支持复杂对象的序列化。
  2. 哈希操作：通过 RedisTemplate.opsForHash() 实现字段级操作。
  3. 嵌套结构：将对象序列化为 JSON 存储到单个哈希字段中，或拆分为多个字段。
  4. 批量操作：使用 putAll、multiGet、delete 等方法提升效率。
  5. 原子性操作：通过 increment 实现无锁计数，putIfAbsent 实现条件存储。

通过以上示例，可以灵活操作 Redis 哈希类型，满足不同场景下的数据存储和计算需求。

http://www.dtcms.com/a/109001.html

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