CacheManager管理器的扩展支持

Spring的抽象控制机制，即允许绑定不同的缓存解决方案（如Caffeine、Ehcache等），但本身不直接提供缓存功能的实现。它支持注解方式使用缓存，非常方便。

SpringBoot在Annotation的层面实现了数据缓存的功能，基于Spring的AOP技术。所有的缓存配置只是在Annotation层面配置，像声明式事务一样。

Spring定义了CacheManager和Cache接口统一不同的缓存技术。其中CacheManager是Spring提供的各种缓存技术的抽象接口。而Cache接口包含缓存的各种操作。

Cache接口下Spring提供了各种xxxCache的实现，如RedisCache，EhCacheCache ,ConcurrentMapCache等；

缓存技术类型与CacheManger

针对不同的缓存技术，需要实现不同的cacheManager，Spring定义了如下的cacheManger实现。

CacheManger	描述
SimpleCacheManager	使用简单Collection来存储缓存，主要用于测试
ConcurrentMapCacheManager	使用ConcurrentMap作为缓存技术（默认），需要显式的删除缓存，无过期机制
NoOpCacheManager	仅测试用途，不会实际存储缓存
EhCacheCacheManager	使用EhCache作为缓存技术，以前在hibernate的时候经常用
GuavaCacheManager	使用google guava的GuavaCache作为缓存技术(1.5版本已不建议使用）
CaffeineCacheManager	是使用Java8对Guava缓存的重写，spring5（springboot2）开始用Caffeine取代guava
HazelcastCacheManager	使用Hazelcast作为缓存技术
JCacheCacheManager	使用JCache标准的实现作为缓存技术，如Apache Commons JCS
RedisCacheManager	使用Redis作为缓存技术

---

常规的SpringBoot已经为我们自动配置了EhCache、Collection、Guava、ConcurrentMap等缓存，默认使用ConcurrentMapCacheManager。

SpringBoot的application.properties配置文件，使用spring.cache前缀的属性进行配置。

---

缓存依赖

开始使用前需要导入依赖spring-boot-starter-cache为基础依赖，其他依赖根据使用不同的缓存技术选择加入，默认情况下使用ConcurrentMapCache不需要引用任何依赖。

<!-- 基础依赖 -->
<dependency>
   <groupId>org.springframework.boot</groupId>
   <artifactId>spring-boot-starter-cache</artifactId>
</dependency>
<!-- 使用 ehcache -->
<dependency>
   <groupId>net.sf.ehcache</groupId>
   <artifactId>ehcache</artifactId>
</dependency>
<!-- 使用  caffeine https://mvnrepository.com/artifact/com.github.ben-manes.caffeine/caffeine -->
<dependency>
   <groupId>com.github.ben-manes.caffeine</groupId>
   <artifactId>caffeine</artifactId>
   <version>2.6.0</version>
</dependency>
<!-- 使用  redis  -->
<dependency>
   <groupId>org.springframework.boot</groupId>
   <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
</dependency>

application配置

spring.cache.type= ＃缓存的技术类型，可选 generic,ehcache,hazelcast,infinispan,jcache,redis,guava,simple,none
spring.cache.cache-names= ＃应用程序启动创建缓存的名称，必须将所有注释为@Cacheable缓存name（或value）罗列在这里，否者：Cannot find cache named 'xxx' for Builder[xx] caches=[sysItem] | key='' | keyGenerator='' | cacheManager='' | cacheResolver='' | condition='' | unless='' | sync='false'
#以下根据不同缓存技术选择配置
spring.cache.ehcache.config= ＃EHCache的配置文件位置
spring.caffeine.spec= ＃caffeine类型创建缓存的规范。查看CaffeineSpec了解更多关于规格格式的细节
spring.cache.infinispan.config= ＃infinispan的配置文件位置
spring.cache.jcache.config= ＃jcache配置文件位置
spring.cache.jcache.provider= ＃当多个jcache实现类时，指定选择jcache的实现类

缓存注解

下面是缓存公用接口注释，适用于任何缓存类型。

@EnableCaching

在启动类注解@EnableCaching开启缓存。

@SpringBootApplication
@EnableCaching  //开启缓存
public class DemoApplication{     
   public static void main(String[] args) {
      SpringApplication.run(DemoApplication.class, args);
   }
}

@Cacheable

配置findByName函数的返回值将被加入缓存。同时在查询时，会先从缓存中获取，若不存在才再发起对数据库的访问。

该注解主要有下面几个参数：

• value、cacheNames：两个等同的参数（cacheNames为Spring4新增，作为value的别名），用于指定缓存存储的集合名。

  • 由于Spring4中新增了@CacheConfig，因此在Spring3中原本必须有的value属性，也成为非必需项了。

• key：缓存对象存储在Map集合中的key值，非必需，缺省按照函数的所有参数组合作为key值，若自己配置需使用SpEL表达式，比如：@Cacheable(key = “#p0”)：使用函数第一个参数作为缓存的key值。

• condition：缓存对象的条件，非必需，也需使用SpEL表达式，只有满足表达式条件的内容才会被缓存，比如：@Cacheable(key = “#p0”, condition = “#p0.length() < 3”)，表示只有当第一个参数的长度小于3的时候才会被缓存

• unless：另外一个缓存条件参数，非必需，需使用SpEL表达式。它不同于condition参数的地方在于它的判断时机，该条件是在函数被调用之后才做判断的，所以它可以通过对result进行判断。

• keyGenerator：用于指定key生成器，非必需。若需要指定一个自定义的key生成器，我们需要去实现org.springframework.cache.interceptor.KeyGenerator接口，并使用该参数来指定。

  • 需要注意的是：该参数与key是互斥的。

• cacheManager：用于指定使用哪个缓存管理器，非必需。只有当有多个时才需要使用

• cacheResolver：用于指定使用那个缓存解析器，非必需。需通过org.springframework.cache.interceptor.CacheResolver接口来实现自己的缓存解析器，并用该参数指定。

public class SampleServiceImpl implements SampleService {
     @Override
     @Cacheable(value = {"newJob"},key = "#p0")
     public List<NewJob> findAllLimit(int num) {
         return botRelationRepository.findAllLimit(num);
     }
        .....
}

@CachePut

针对方法配置，能够根据方法的请求参数对其结果进行缓存，和 @Cacheable不同的是，它每次都会触发真实方法的调用 。

简单来说就是用户更新缓存数据。但需要注意的是该注解的value 和key必须与要更新的缓存相同，也就是与@Cacheable 相同。

示例：

 //按条件更新缓存
@CachePut(value = "newJob", key = "#p0") 
public NewJob updata(NewJob job) {
     NewJob newJob = newJobDao.findAllById(job.getId());
     newJob.updata(job);
     return job;
}

@CacheEvict

配置于函数上，通常用在删除方法上，用来从缓存中移除相应数据。除了同@Cacheable一样的参数之外，它还有下面两个参数：

• allEntries：非必需，默认为false。当为true时，会移除所有数据。如：@CachEvict(value=”testcache”,allEntries=true)

• beforeInvocation：非必需，默认为false，会在调用方法之后移除数据。当为true时，会在调用方法之前移除数据。 如：

@CachEvict(value=”testcache”，beforeInvocation=true)
        @Cacheable(value = "emp",key = "#p0.id")
        public NewJob save(NewJob job) {
            newJobDao.save(job);
            return job;
        }
        //清除一条缓存，key为要清空的数据
        @CacheEvict(value="emp",key="#id")
        public void delect(int id) {
            newJobDao.deleteAllById(id);
        }
        //方法调用后清空所有缓存
        @CacheEvict(value="accountCache",allEntries=true)
        public void delectAll() {
            newJobDao.deleteAll();
        }
        //方法调用前清空所有缓存
        @CacheEvict(value="accountCache",beforeInvocation=true)
        public void delectAll() {
            newJobDao.deleteAll();
        }

@CacheConfig

统一配置本类的缓存注解的属性，在类上面统一定义缓存的名字，方法上面就不用标注了，当标记在一个类上时则表示该类所有的方法都是支持缓存的

    @CacheConfig(cacheNames = {"myCache"})
    public class SampleServiceImpl implements SampleService {
        @Override
        @Cacheable(key = "targetClass + methodName +#p0")
        //此处没写value
        public List<BotRelation> findAllLimit(int num) {
            return botRelationRepository.findAllLimit(num);
        }
        .....
    }

SpEL上下文数据

Spring Cache提供了一些供我们使用的SpEL上下文数据，直接摘自Spring官方文档：

名称	位置	描述	示例
methodName	root对象	当前被调用的方法名	#root.methodname
method	root对象	当前被调用的方法	#root.method.name
target	root对象	当前被调用的目标对象实例	#root.target
targetClass	root对象	当前被调用的目标对象的类	#root.targetClass
args	root对象	当前被调用的方法的参数列表	#root.args[0]
caches	root对象	当前方法调用使用的缓存列表	#root.caches[0].name
Argument Name	执行上下文	当前被调用的方法的参数，如findArtisan(Artisan artisan),可以通过#artsian.id获得参数	#artsian.id
result	执行上下文	方法执行后的返回值（仅当方法执行后的判断有效，如 unless cacheEvict的beforeInvocation=false）	#result

注意

当我们要使用root对象的属性作为key时，我们也可以将“#root”省略，因为Spring默认使用的就是root对象的属性。 如

@Cacheable(key = "targetClass + methodName +#p0")

使用方法参数时，可以直接使用“#参数名”或者“#p参数index”。 如：

@Cacheable(value="users", key="#id")
@Cacheable(value="users", key="#p0")

SpEL提供了多种运算符

类型	运算符
关系	<，>，<=，>=，==，!=，lt，gt，le，ge，eq，ne
算术	+，- ，* ，/，%，^
逻辑	&&，
条件	?: (ternary)，?: (elvis)
正则表达式	matches
其他类型	?.，?[…]，![…]，1，$[…]

不同Cache的实现机制

ConcurrentMap Cache的实现方案

SpringBoot默认使用的是SimpleCacheConfiguration，使用ConcurrentMapCacheManager来实现缓存，ConcurrentMapCache实质是一个ConcurrentHashMap集合对象java内置，所以无需引入其他依赖，也没有额外的配置

ConcurrentMapCache的自动装配声明在SimpleCacheConfiguration中，如果需要也可对它进行额外的装配

//注册id为cacheManager,类型为ConcurrentMapCacheManager的bean
@Bean
public ConcurrentMapCacheManager cacheManager() {
    ConcurrentMapCacheManager cacheManager = new ConcurrentMapCacheManager(); //实例化ConcurrentMapCacheManager
    List<String> cacheNames = this.cacheProperties.getCacheNames(); //读取配置文件，如果配置有spring.cache.cache-names=xx,xx,则进行配置cacheNames,默认是没有配置的
    if (!cacheNames.isEmpty()) {
       cacheManager.setCacheNames(cacheNames);
    }
    return this.customizerInvoker.customize(cacheManager); 
    }

调用CacheManagerCustomizers#customize 进行个性化设置,在该方法中是遍历其持有的List。

Caffeine Cache

Caffeine是使用Java8对Guava缓存的重写版本，在Spring Boot 2.0中将取代，基于LRU算法实现，支持多种缓存过期策略。具体查看这里。

Caffeine参数说明

initialCapacity=[integer]: 初始的缓存空间大小
maximumSize=[long]: 缓存的最大条数
maximumWeight=[long]: 缓存的最大权重
expireAfterAccess=[duration]: 最后一次写入或访问后经过固定时间过期
expireAfterWrite=[duration]: 最后一次写入后经过固定时间过期
refreshAfterWrite=[duration]: 创建缓存或者最近一次更新缓存后经过固定的时间间隔，刷新缓存 refreshAfterWrite requires a LoadingCache
weakKeys: 打开key的弱引用
weakValues：打开value的弱引用
softValues：打开value的软引用
recordStats：开发统计功能

注意：

refreshAfterWrite必须实现LoadingCache，跟expire的区别是，指定时间过后，expire是remove该key，下次访问是同步去获取返回新值，而refresh则是指定时间后，不会remove该key，下次访问会触发刷新，新值没有回来时返回旧值

• expireAfterWrite和expireAfterAccess同时存在时，以expireAfterWrite为准。
• maximumSize和maximumWeight不可以同时使用
• weakValues和softValues不可以同时使用

导入依赖

<!-- 使用  caffeine https://mvnrepository.com/artifact/com.github.ben-manes.caffeine/caffeine -->
<dependency>
   <groupId>com.github.ben-manes.caffeine</groupId>
   <artifactId>caffeine</artifactId>
   <version>2.6.0</version>
</dependency>

通过yaml配置

通过配置文件来设置Caffeine

spring:
  cache:
    cache-names: outLimit，notOutLimit
    caffeine:
      spec: initialCapacity=50,maximumSize=500,expireAfterWrite=5s,refreshAfterWrite=7s #
      type: caffeine 

通过bean装配

@Bean
@Primary
public CacheManager cacheManagerWithCaffeine() {
        CaffeineCacheManager cacheManager = new CaffeineCacheManager();
        Caffeine caffeine = Caffeine.newBuilder()
                .initialCapacity() //cache的初始容量值
                .maximumSize() //maximumSize用来控制cache的最大缓存数量，maximumSize和maximumWeight不可以同时使用，
                .maximumWeight() //控制最大权重
                .expireAfter(customExpireAfter) //自定义过期
                .refreshAfterWrite(, TimeUnit.SECONDS);  //使用refreshAfterWrite必须要设置cacheLoader
        cacheManager.setCaffeine(caffeine);
        cacheManager.setCacheLoader(cacheLoader); //缓存加载方案
        cacheManager.setCacheNames(getNames());   //缓存名称列表
        cacheManager.setAllowNullValues(false);
        return cacheManager;
    }

配置文件结合Bean装配

    @Value("${caffeine.spec}")
    private String caffeineSpec;
    @Bean(name = "caffeineSpec")
    public CacheManager cacheManagerWithCaffeineFromSpec(){
    　　CaffeineSpec spec = CaffeineSpec.parse(caffeineSpec);
    　　Caffeine caffeine = Caffeine.from(spec);  // 或使用 Caffeine caffeine = Caffeine.from(caffeineSpec);
    　　CaffeineCacheManager cacheManager = new CaffeineCacheManager();
    　　cacheManager.setCaffeine(caffeine);
    　　cacheManager.setCacheNames(getNames());
    　　return cacheManager;
    }

实现CacheLoader

CacheLoader是cache的一种加载策略，key不存在或者key过期之类的都可以通过CacheLoader来自定义获得/重新获得数据。使用refreshAfterWrite必须要设置cacheLoader

    @Configuration
    public class CacheConfig {
        @Bean
        public CacheLoader<Object, Object> cacheLoader() {
            CacheLoader<Object, Object> cacheLoader = new CacheLoader<Object, Object>() {
                @Override
                public Object load(Object key) throws Exception {
                    return null;
                }
                // 达到配置文件中的refreshAfterWrite所指定的时候回处罚这个事件方法
                @Override
                public Object reload(Object key, Object oldValue) throws Exception {
                    return oldValue; //可以在这里处理重新加载策略，本例子，没有处理重新加载，只是返回旧值。
                }
            };
            return cacheLoader;
        }
    }

CacheLoader实质是一个监听，处上述load与reload还包含，expireAfterCreate，expireAfterUpdate，expireAfterRead等可以很灵活的配置CacheLoader。

EhCache

EhCache 是一个纯Java的进程内缓存框架，具有快速、精干等特点，是Hibernate中默认CacheProvider。Ehcache是一种广泛使用的开源Java分布式缓存。主要面向通用缓存,Java EE和轻量级容器。它具有内存和磁盘存储，缓存加载器,缓存扩展,缓存异常处理程序,一个gzip缓存servlet过滤器,支持REST和SOAP api等特点。

导入依赖

引入springboot-cache和ehcache。需要注意，EhCache不需要配置version，SpringBoot的根pom已经集成了。

<dependency>
   <groupId>net.sf.ehcache</groupId>
   <artifactId>ehcache</artifactId>
</dependency>

加入配置：

spring.cache.type=ehcache # 配置ehcache缓存
spring.cache.ehcache.config=classpath:/ehcache.xml # 指定ehcache配置文件路径 ，可以不用写，因为默认就是这个路径，SpringBoot会自动扫描

ehcache配置文件

EhCache的配置文件ehcache.xml只需要放到类路径下面，SpringBoot会自动扫描。

    <ehcache>
     
        <!--
            磁盘存储:指定一个文件目录，当EHCache把数据写到硬盘上时，将把数据写到这个文件目录下
            path:指定在硬盘上存储对象的路径
            path可以配置的目录有：
                user.home（用户的家目录）
                user.dir（用户当前的工作目录）
                java.io.tmpdir（默认的临时目录）
                ehcache.disk.store.dir（ehcache的配置目录）
                绝对路径（如：d:\ehcache）
            查看路径方法：String tmpDir = System.getProperty("java.io.tmpdir");
         -->
        <diskStore path="java.io.tmpdir" />
        <!--
            defaultCache:默认的缓存配置信息,如果不加特殊说明,则所有对象按照此配置项处理
            maxElementsInMemory:设置了缓存的上限,最多存储多少个记录对象
            eternal:代表对象是否永不过期 (指定true则下面两项配置需为0无限期)
            timeToIdleSeconds:最大的发呆时间 /秒
            timeToLiveSeconds:最大的存活时间 /秒
            overflowToDisk:是否允许对象被写入到磁盘
            说明：下列配置自缓存建立起600秒(10分钟)有效 。
            在有效的600秒(10分钟)内，如果连续120秒(2分钟)未访问缓存，则缓存失效。
            就算有访问，也只会存活600秒。
         -->
        <defaultCache maxElementsInMemory="10000" eternal="false"
                      timeToIdleSeconds="600" timeToLiveSeconds="600" overflowToDisk="true" />
        <!-- 按缓存名称的不同管理策略 -->
        <cache name="myCache" maxElementsInMemory="10000" eternal="false"
                      timeToIdleSeconds="120" timeToLiveSeconds="600" overflowToDisk="true" />
     
    </ehcache>

装配

SpringBoot会为我们自动配置 EhCacheCacheManager 这个Bean，如果想自定义设置一些个性化参数时，通过Java Config形式配置。

    @Configuration
    @EnableCaching
    public class CacheConfig {  
     
        @Bean
        public CacheManager cacheManager() {
            return new EhCacheCacheManager(ehCacheCacheManager().getObject());
        }  
        @Bean
        public EhCacheManagerFactoryBean ehCacheCacheManager() {
            EhCacheManagerFactoryBean cmfb = new EhCacheManagerFactoryBean();
            cmfb.setConfigLocation(new ClassPathResource("ehcache.xml"));
            cmfb.setShared(true);
            return cmfb;
        }  
     
    }  

Redis Cache

Redis 优势

• 性能极高 – Redis能读的速度是110000次/s,写的速度是81000次/s 。
• 丰富的数据类型 – Redis支持二进制案例的 Strings, Lists, Hashes, Sets 及 Ordered Sets 数据类型操作。
• 原子 – Redis的所有操作都是原子性的，意思就是要么成功执行要么失败完全不执行。单个操作是原子性的。多个操作也支持事务，即原子性，通过MULTI和EXEC指令包起来。
• 丰富的特性 – Redis还支持 publish/subscribe, 通知, key 过期等等特性
• 分布式横向扩展

导入依赖

不需要spring-boot-starter-cache

    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
      </dependency>

当你导入这一个依赖时，SpringBoot的CacheManager就会使用RedisCache。

Redis使用模式使用pool2连接池，在需要时引用下面的依赖

    <!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.commons/commons-pool2 -->
    <dependency>
        <groupId>org.apache.commons</groupId>
        <artifactId>commons-pool2</artifactId>
        <version>2.6.2</version>
    </dependency>

配置Redis

    spring.redis.database=1 # Redis数据库索引（默认为0）
    spring.redis.host=127.0.0.1 # Redis服务器地址
    spring.redis.port=6379 # Redis服务器连接端口
    spring.redis.password= # Redis服务器连接密码（默认为空）
    spring.redis.pool.max-active=1000 # 连接池最大连接数（使用负值表示没有限制）
    spring.redis.pool.max-wait=-1 # 连接池最大阻塞等待时间（使用负值表示没有限制）
    spring.redis.pool.max-idle=10 # 连接池中的最大空闲连接
    spring.redis.pool.min-idle=2 # 连接池中的最小空闲连接
    spring.redis.timeout=0 # 连接超时时间（毫秒）

如果你的Redis这时候已经可以启动程序了。

装配

如果需要自定义缓存配置可以通过，继承CachingConfigurerSupport类，手动装配，如果一切使用默认配置可不必

装配序列化类型

        @Bean
        public RedisTemplate<String, Object> redisTemplate(LettuceConnectionFactory connectionFactory) {
            // 配置redisTemplate
            RedisTemplate<String, Object> redisTemplate = new RedisTemplate<>();
            redisTemplate.setConnectionFactory(connectionFactory);
            redisTemplate.setKeySerializer(new StringRedisSerializer());//key序列化
            redisTemplate.setValueSerializer(new GenericJackson2JsonRedisSerializer());//value序列化
            redisTemplate.afterPropertiesSet();
            return redisTemplate;
        }

装配过期时间

     /**
         * 通过RedisCacheManager配置过期时间
         *
         * @param redisConnectionFactory
         * @return
         */
        @Bean
        public RedisCacheManager cacheManager(RedisConnectionFactory redisConnectionFactory) {
            RedisCacheConfiguration redisCacheConfiguration = RedisCacheConfiguration.defaultCacheConfig()
                    .entryTtl(Duration.ofHours()); // 设置缓存有效期一小时
            return RedisCacheManager
                    .builder(RedisCacheWriter.nonLockingRedisCacheWriter(redisConnectionFactory))
                    .cacheDefaults(redisCacheConfiguration).build();
        }

自定义缓存配置文件，继承 CachingConfigurerSupport

    /**
     *
     * Created by huanl on 2017/8/22.
     */
    @Configuration
    @EnableCaching
    public class RedisConfig extends CachingConfigurerSupport{
        public RedisConfig() {
            super();
        }
     
        /**
         * 指定使用哪一种缓存
         * @param redisTemplate
         * @return
         */
        @Bean
        public CacheManager cacheManager(RedisTemplate<?,?> redisTemplate) {
            RedisCacheManager rcm = new RedisCacheManager(redisTemplate);
            return rcm;
        }
     
        /**
         * 指定默认的key生成方式
         * @return
         */
        @Override
        public KeyGenerator keyGenerator() {
           KeyGenerator keyGenerator = new KeyGenerator() {
               @Override
               public Object generate(Object o, Method method, Object... objects) {
                   StringBuilder sb = new StringBuilder();
                   sb.append(o.getClass().getName());
                   sb.append(method.getName());
                   for (Object obj : objects) {
                       sb.append(obj.toString());
                   }
                   return sb.toString();
               }
           };
           return keyGenerator;
        }
     
        @Override
        public CacheResolver cacheResolver() {
            return super.cacheResolver();
        }
     
        @Override
        public CacheErrorHandler errorHandler() {
            return super.errorHandler();
        }
     
        /**
         * redis 序列化策略 ，通常情况下key值采用String序列化策略
         * StringRedisTemplate默认采用的是String的序列化策略，保存的key和value都是采用此策略序列化保存的。StringRedisSerializer
         * RedisTemplate默认采用的是JDK的序列化策略，保存的key和value都是采用此策略序列化保存的。JdkSerializationRedisSerializer
         * @param factory
         * @return
         */
        @Bean
        public RedisTemplate<Object, Object> redisTemplate(RedisConnectionFactory factory){
            RedisTemplate<Object, Object> redisTemplate = new RedisTemplate<>();
            redisTemplate.setConnectionFactory(factory);
     
    //        // 使用Jackson2JsonRedisSerialize 替换默认序列化
    //        Jackson2JsonRedisSerializer jackson2JsonRedisSerializer = new Jackson2JsonRedisSerializer(Object.class);
    //        ObjectMapper om = new ObjectMapper();
    //        om.setVisibility(PropertyAccessor.ALL, JsonAutoDetect.Visibility.ANY);
    //        om.enableDefaultTyping(ObjectMapper.DefaultTyping.NON_FINAL);
    //        jackson2JsonRedisSerializer.setObjectMapper(om);
    //
    //
    //        //设置value的序列化方式
    //        redisTemplate.setValueSerializer(jackson2JsonRedisSerializer);
    //        //设置key的序列化方式
    //        redisTemplate.setKeySerializer(new StringRedisSerializer());
    //        redisTemplate.setHashKeySerializer(new StringRedisSerializer());
    //        redisTemplate.setHashValueSerializer(jackson2JsonRedisSerializer);
     
            //使用fastJson作为默认的序列化方式
            GenericFastJsonRedisSerializer genericFastJsonRedisSerializer = new GenericFastJsonRedisSerializer();
            redisTemplate.setDefaultSerializer(genericFastJsonRedisSerializer);
            redisTemplate.setValueSerializer(genericFastJsonRedisSerializer);
            redisTemplate.setKeySerializer(new StringRedisSerializer());
            redisTemplate.setHashValueSerializer(genericFastJsonRedisSerializer);
            redisTemplate.setHashKeySerializer(new StringRedisSerializer());
            redisTemplate.afterPropertiesSet();
     
            return redisTemplate;
     
        }
     
        /**
         * 转换返回的object为json
         * @return
         */
        @Bean
        public HttpMessageConverters fastJsonHttpMessageConverters(){
            // 1、需要先定义一个converter 转换器
            FastJsonHttpMessageConverter fastConverter = new FastJsonHttpMessageConverter();
            // 2、添加fastJson 的配置信息，比如：是否要格式化返回的json数据
            FastJsonConfig fastJsonConfig = new FastJsonConfig();
            fastJsonConfig.setSerializerFeatures(SerializerFeature.PrettyFormat);
            // 3、在convert 中添加配置信息
            fastConverter.setFastJsonConfig(fastJsonConfig);
            // 4、将convert 添加到converters当中
            HttpMessageConverter<?> converter = fastConverter;
            return new HttpMessageConverters(converter);
        }
     
    }

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1. … ↩︎