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最详细 | redis实战:JackSon/FastJson方式序列化深度解析

2023-05-25 3738
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本文涉及的产品
Redis 开源版，标准版 2GB
推荐场景：
搭建游戏排行榜
云数据库 Tair（兼容Redis），内存型 2GB
推荐场景：
通过缓存加速数据库访问
全局流量管理 GTM，标准版 1个月
简介： Jackson2JsonRedisSerializer和FastJsonRedisSerializer的实战应用

@[TOC]

背景

当时我在用SpringSecurity做一个用户鉴权，SpringBoot+Redis+SpringCache做个缓存,想要存入的 value 是一个 Java Object，这时遇到了一个问题，就是怎么通过这个进行 Java Object 的写入和读取

解决方法

核心思想是用原生的 Jedis 来操作，同时写入的 key 和 value 都是 byte[] 类型。这时在 fastjson包中找到了一个支持序列化和反序列化的**FastJsonRedisSerializer** ,写入和读取的使用很简单.

或者使用原生的springframework包下的Jackson2JsonRedisSerializer序列化方式实现

在这里插入图片描述

Redis配置

1. Jackson2JsonRedisSerializer方式序列化

1.1 引入依赖

        <!--redis依赖-->
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
        </dependency>
        <!--jedis工具依赖-->         
        <dependency>
            <groupId>redis.clients</groupId>
            <artifactId>jedis</artifactId>
        </dependency>

1.2 RedisConfig.java

import com.fasterxml.jackson.annotation.JsonAutoDetect;
import com.fasterxml.jackson.annotation.JsonTypeInfo;
import com.fasterxml.jackson.annotation.PropertyAccessor;
import com.fasterxml.jackson.databind.DeserializationFeature;
import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper;
import com.fasterxml.jackson.databind.jsontype.impl.LaissezFaireSubTypeValidator;
import org.springframework.cache.annotation.CachingConfigurerSupport;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.data.redis.connection.RedisConnectionFactory;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
import org.springframework.data.redis.serializer.Jackson2JsonRedisSerializer;
import org.springframework.data.redis.serializer.RedisSerializer;
import org.springframework.data.redis.serializer.StringRedisSerializer;

@Configuration
public class RedisConfig extends CachingConfigurerSupport {
   
   

    //key采用string的序列化方式
    RedisSerializer<String> redisSerializer = new StringRedisSerializer();
    //value采用jackson的序列化方式
    Jackson2JsonRedisSerializer jackson2JsonRedisSerializer = new Jackson2JsonRedisSerializer(Object.class);

    @Bean
    @SuppressWarnings(value = {
   
    "unchecked", "rawtypes" })
    public RedisTemplate<String, Object> redisTemplate(RedisConnectionFactory factory) {
   
   
        RedisTemplate<String, Object> template = new RedisTemplate<>();
        template.setConnectionFactory(factory);

        ObjectMapper om = new ObjectMapper();
        om.configure(DeserializationFeature.FAIL_ON_UNKNOWN_PROPERTIES, false);
        om.setVisibility(PropertyAccessor.ALL, JsonAutoDetect.Visibility.ANY);
        om.activateDefaultTyping(LaissezFaireSubTypeValidator.instance,
                ObjectMapper.DefaultTyping.NON_FINAL, JsonTypeInfo.As.PROPERTY);
        jackson2JsonRedisSerializer.setObjectMapper(om);

        //key序列化方式
        template.setKeySerializer(redisSerializer);
        //value序列化
        template.setValueSerializer(jackson2JsonRedisSerializer);
        // Hash的key也采用StringRedisSerializer的序列化方式
        template.setHashKeySerializer(redisSerializer);
        template.setHashValueSerializer(jackson2JsonRedisSerializer);
        return template;
    }

}
1.2.1 细节

注意这个异常:
Caused by: com.fasterxml.jackson.databind.exc.
UnrecognizedPropertyException: Unrecognized field "password"

原因:
因为我在做鉴权的时候,password使用BCryptPasswordEncoder做了加密处理,所以数据库中使用了密文处理,而在redis中反序列化时是读取不出来的,所以会报错

解决方案:

// 第一种解决方案
// ObjectMapper对象添加
mapper.configure(DeserializationFeature.FAIL_ON_UNKNOWN_PROPERTIES, false);

// 第二种解决方案
// 在需要转化的对象的类中添加注解，注解信息如下：
@JsonIgnoreProperties(ignoreUnknown = true)
public class LoginUser{
   
   }

1.3 封装Redis工具类(RedisCache)

这里写好了这个工具类,可直接使用

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;

import javax.annotation.Resource;
import java.util.*;
import java.util.concurrent.TimeUnit;

@SuppressWarnings(value = {
   
    "unchecked", "rawtypes" })
@Component
public class RedisCache {
   
   
    @Resource
    private 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 long deleteObject(final Collection collection)
    {
   
   
        return 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> 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);
    }

    /**
     * 删除Hash中的数据
     *
     * @param key
     * @param hkey
     */
    public void delCacheMapValue(final String key, final String hkey)
    {
   
   
        HashOperations hashOperations = redisTemplate.opsForHash();
        hashOperations.delete(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);
    }

    /**
     * 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);
    }
}

2. FastJson2JsonRedisSerializer方式序列化

2.1 引入依赖

        <!--redis依赖-->
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
        </dependency>
        <!--jedis工具依赖-->         
        <dependency>
            <groupId>redis.clients</groupId>
            <artifactId>jedis</artifactId>
        </dependency>
        <!--fastjson依赖-->
        <dependency>
            <groupId>com.alibaba</groupId>
            <artifactId>fastjson</artifactId>
            <version>1.2.33</version>
        </dependency>

2.2 RedisConfig

这个类主要设定一些中规中矩的序列化方式配置,以及一些自定义缓存key生成策略,和当Redis发生异常时进行日志打印

@Configuration
@EnableCaching
// 自动配置
@ConditionalOnClass(RedisOperations.class)
@EnableConfigurationProperties(RedisProperties.class)
public class RedisConfig extends CachingConfigurerSupport {
   
   

    /**
     *  设置 redis 数据默认过期时间，默认1天
     *  设置@cacheable 序列化方式
     * @return
     */
    @Bean
    public RedisCacheConfiguration redisCacheConfiguration(){
   
   
        FastJsonRedisSerializer<Object> fastJsonRedisSerializer = new FastJsonRedisSerializer<>(Object.class);
        RedisCacheConfiguration configuration = RedisCacheConfiguration.defaultCacheConfig();
        configuration = configuration.serializeValuesWith(RedisSerializationContext.SerializationPair.fromSerializer(fastJsonRedisSerializer)).entryTtl(Duration.ofDays(1));
        return configuration;
    }

    @Bean(name = "redisTemplate")
    @ConditionalOnMissingBean(name = "redisTemplate")
    public RedisTemplate<Object, Object> redisTemplate(RedisConnectionFactory redisConnectionFactory) {
   
   
        RedisTemplate<Object, Object> template = new RedisTemplate<>();
        //序列化
        FastJsonRedisSerializer fastJsonRedisSerializer = new FastJsonRedisSerializer(Object.class);
        // value值的序列化采用fastJsonRedisSerializer
        template.setValueSerializer(fastJsonRedisSerializer);
        template.setHashValueSerializer(fastJsonRedisSerializer);

        // 全局开启AutoType，不建议使用
        // ParserConfig.getGlobalInstance().setAutoTypeSupport(true);
        // 建议使用这种方式，小范围指定白名单
        ParserConfig.getGlobalInstance().addAccept("com.jrmclass.domain");
        ParserConfig.getGlobalInstance().addAccept("com.jrmclass.service.dto");
        // key的序列化采用StringRedisSerializer
        template.setKeySerializer(new StringRedisSerializer());
        template.setHashKeySerializer(new StringRedisSerializer());
        template.setConnectionFactory(redisConnectionFactory);
        return template;
    }

    /**
     * 自定义缓存key生成策略，默认将使用该策略
     * 使用方法 @Cacheable
     * @return
     */
    @Bean
    @Override
    public KeyGenerator keyGenerator() {
   
   
        return (target, method, params) -> {
   
   
            StringBuilder sb = new StringBuilder();
            sb.append(target.getClass().getName());
            sb.append(method.getName());
            for (Object obj : params) {
   
   
                sb.append(JSON.toJSONString(obj).hashCode());
            }
            return sb.toString();
        };
    }

    @Bean
    @Override
    public CacheErrorHandler errorHandler() {
   
   
        // 异常处理，当Redis发生异常时，打印日志，但是程序正常走
        log.info("初始化 -> [{}]", "Redis CacheErrorHandler");
        CacheErrorHandler cacheErrorHandler = new CacheErrorHandler() {
   
   
            @Override
            public void handleCacheGetError(RuntimeException e, Cache cache, Object key) {
   
   
                log.error("Redis occur handleCacheGetError：key -> [{}]", key, e);
            }

            @Override
            public void handleCachePutError(RuntimeException e, Cache cache, Object key, Object value) {
   
   
                log.error("Redis occur handleCachePutError：key -> [{}]；value -> [{}]", key, value, e);
            }

            @Override
            public void handleCacheEvictError(RuntimeException e, Cache cache, Object key) {
   
   
                log.error("Redis occur handleCacheEvictError：key -> [{}]", key, e);
            }

            @Override
            public void handleCacheClearError(RuntimeException e, Cache cache) {
   
   
                log.error("Redis occur handleCacheClearError：", e);
            }
        };
        return cacheErrorHandler;
    }

}

2.3 StringRedisSerializer

这个配置类主要配置是object在redis中序列化时的key

import com.alibaba.fastjson.JSON;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.data.redis.serializer.RedisSerializer;
import org.springframework.util.Assert;

import java.nio.charset.Charset;

@Configuration
public class StringRedisSerializer implements RedisSerializer<Object> {
   
   

    private final Charset charset;

    private final String target = "\"";

    private final String replacement = "";

    public StringRedisSerializer() {
   
   
        this(Charset.forName("UTF8"));
    }

    public StringRedisSerializer(Charset charset) {
   
   
        Assert.notNull(charset, "Charset must not be null!");
        this.charset = charset;
    }

    @Override
    public String deserialize(byte[] bytes) {
   
   
        return (bytes == null ? null : new String(bytes, charset));
    }

    @Override
    public byte[] serialize(Object object) {
   
   
        String string = JSON.toJSONString(object);
        if (string == null) {
   
   
            return null;
        }
        string = string.replace(target, replacement);
        return string.getBytes(charset);
    }
}

2.4 FastJson2JsonRedisSerializer

这个配置类主要配置是object在redis中序列化时的value

import com.alibaba.fastjson.JSON;
import com.alibaba.fastjson.serializer.SerializerFeature;
import com.fasterxml.jackson.databind.JavaType;
import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper;
import com.fasterxml.jackson.databind.type.TypeFactory;
import org.springframework.data.redis.serializer.RedisSerializer;
import org.springframework.data.redis.serializer.SerializationException;
import com.alibaba.fastjson.parser.ParserConfig;
import org.springframework.util.Assert;
import java.nio.charset.Charset;

/**
 * Redis使用FastJson序列化
 *
 * @author jrm
 */
public class FastJson2JsonRedisSerializer<T> implements RedisSerializer<T>
{
   
   
    private ObjectMapper objectMapper = new ObjectMapper();
    public static final Charset DEFAULT_CHARSET = Charset.forName("UTF-8");

    private Class<T> clazz;

    static
    {
   
   
        ParserConfig.getGlobalInstance().setAutoTypeSupport(true);
        //如果遇到反序列化autoType is not support错误，请添加并修改一下包名到bean文件路径
        // ParserConfig.getGlobalInstance().addAccept("com.xxxxx.xxx");
    }

    public FastJson2JsonRedisSerializer(Class<T> clazz)
    {
   
   
        super();
        this.clazz = clazz;
    }

    @Override
    public byte[] serialize(T t) throws SerializationException
    {
   
   
        if (t == null)
        {
   
   
            return new byte[0];
        }
        return JSON.toJSONString(t, SerializerFeature.WriteClassName).getBytes(DEFAULT_CHARSET);
    }

    @Override
    public T deserialize(byte[] bytes) throws SerializationException
    {
   
   
        if (bytes == null || bytes.length <= 0)
        {
   
   
            return null;
        }
        String str = new String(bytes, DEFAULT_CHARSET);

        return JSON.parseObject(str, clazz);
    }

    public void setObjectMapper(ObjectMapper objectMapper) {
   
   
        Assert.notNull(objectMapper, "'objectMapper' must not be null");
        this.objectMapper = objectMapper;
    }

    protected JavaType getJavaType(Class<?> clazz)
    {
   
   
        return TypeFactory.defaultInstance().constructType(clazz);
    }
}

在这里插入图片描述

总结:

Jackson2JsonRedisSerializer的序列化方式毕竟是springframework包中自带的序列化工具,优点是比较稳定,但是毕竟不如FastJsonRedisSerializer那样强大的功能以及快速的序列化能力,还是建议使用FastJsonRedisSerializer

文章标签：
云数据库 Tair（兼容 Redis）
云解析DNS
Java
NoSQL
数据安全/隐私保护
fastjson
Redis
数据库
缓存
关键词：
云解析DNS实战
实战云解析DNS
云数据库 Tair（兼容 Redis）实战
fastjson序列化
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Redis数据结构——List类型全面解析：存储多个有序的字符串，列表中每个字符串成为元素 Eelement，最多可以存储 2^32-1 个元素。可对列表两端插入（push）和弹出（pop）、获取指定范围的元素列表等，常见命令。 底层数据结构：3.2版本之前，底层采用**压缩链表ZipList**和**双向链表LinkedList**；3.2版本之后，底层数据结构为**快速链表QuickList** 列表是一种比较灵活的数据结构，可以充当栈、队列、阻塞队列，在实际开发中有很多应用场景。
qhhf_地道酬勤
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bug菌
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4月前
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存储 缓存 安全
🌟Java零基础：深入解析Java序列化机制
【10月更文挑战第20天】本文收录于「滚雪球学Java」专栏，专业攻坚指数级提升，希望能够助你一臂之力，帮你早日登顶实现财富自由🚀；同时，欢迎大家关注&&收藏&&订阅！持续更新中，up！up！up！！
bug菌
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qhhf_地道酬勤
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4月前
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存储 NoSQL 关系型数据库
Redis的ZSet底层数据结构，ZSet类型全面解析
Redis的ZSet底层数据结构，ZSet类型全面解析；应用场景、底层结构、常用命令；压缩列表ZipList、跳表SkipList；B+树与跳表对比，MySQL为什么使用B+树；ZSet为什么用跳表，而不是B+树、红黑树、二叉树
qhhf_地道酬勤
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buguge
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6月前
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JSON fastjson Java
niubility！即使JavaBean没有默认无参构造器，fastjson也可以反序列化。- - - - 阿里Fastjson反序列化源码分析
本文详细分析了 Fastjson 反序列化对象的源码（版本 fastjson-1.2.60），揭示了即使 JavaBean 沲有默认无参构造器，Fastjson 仍能正常反序列化的技术内幕。文章通过案例展示了 Fastjson 在不同构造器情况下的行为，并深入探讨了 `ParserConfig#getDeserializer` 方法的核心逻辑。此外，还介绍了 ASM 字节码技术的应用及其在反序列化过程中的角色。
buguge
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糜终
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6月前
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Redis 过期删除策略与内存淘汰策略的区别及常用命令解析
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charlieroro
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redis 6源码解析之 ziplist
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charlieroro
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路边两盏灯
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7月前
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网络协议 NoSQL 网络安全
【Azure 应用服务】由Web App“无法连接数据库”而逐步分析到解析内网地址的办法(SQL和Redis开启private endpoint，只能通过内网访问，无法从公网访问的情况下）
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路边两盏灯
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william.zhang(张)
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7月前
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Redis深度解析：部署模式、数据类型、存储模型与实战问题解决
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william.zhang(张)
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