這篇文章主要介紹SpringBoot如何整合Druid、Redis，文中介紹的非常詳細，具有一定的參考價值，感興趣的小伙伴們一定要看完！
Java程序很大一部分要操作數據庫，為了提高性能操作數據庫的時候，又不得不使用數據庫連接池。
Druid 是阿里巴巴開源平臺上一個數據庫連接池實現，結合了 C3P0、DBCP 等 DB 池的優點，同時加入了日志監控。
Druid 可以很好的監控 DB 池連接和 SQL 的執行情況，天生就是針對監控而生的 DB 連接池。
<dependency> <groupId>com.alibaba</groupId> <artifactId>druid-spring-boot-starter</artifactId> <version>1.2.8</version> </dependency>
server: port: 8080 spring: datasource: druid: url: jdbc:mysql://localhost:3306/eshop?useSSL=false&serverTimezone=Asia/Shanghai&useUnicode=true&characterEncoding=utf-8&allowPublicKeyRetrieval=true username: xxx password: xxx driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver initial-size: 10 max-active: 20 min-idle: 10 max-wait: 60000 time-between-eviction-runs-millis: 60000 min-evictable-idle-time-millis: 300000 stat-view-servlet: enabled: true login-username: admin login-password: 1234 logging: level: com.wyy.spring.Dao: debug
測試一下看是否成功！
package com.wyy.spring;
import com.wyy.spring.Dao.StudentMapper;
import com.wyy.spring.service.StudentService;
import org.junit.jupiter.api.Test;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.boot.test.context.SpringBootTest;
import javax.sql.DataSource;
@SpringBootTest
class SpringBoot04ApplicationTests {
@Autowired
DataSource dataSource;
@Test
void contextLoads() {
System.out.println(dataSource.getClass());
}
}打印結果
<dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId> </dependency>
redis: database: 0 host: 120.0.0.0 port: 6379 password: xxxx jedis: pool: max-active: 8 max-wait: -1 max-idle: 8 min-idle: 0 timeout: 10000
package com.wyy.spring.conf;
import org.springframework.cache.CacheManager;
import org.springframework.cache.annotation.CachingConfigurerSupport;
import org.springframework.cache.annotation.EnableCaching;
import org.springframework.cache.interceptor.KeyGenerator;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.context.annotation.Primary;
import org.springframework.data.redis.cache.RedisCacheConfiguration;
import org.springframework.data.redis.cache.RedisCacheManager;
import org.springframework.data.redis.connection.RedisConnectionFactory;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
import org.springframework.data.redis.serializer.GenericJackson2JsonRedisSerializer;
import org.springframework.data.redis.serializer.RedisSerializationContext;
import org.springframework.data.redis.serializer.RedisSerializer;
import org.springframework.data.redis.serializer.StringRedisSerializer;
import org.springframework.util.ClassUtils;
import java.lang.reflect.Array;
import java.lang.reflect.Method;
import java.time.Duration;
@Configuration
@EnableCaching
public class RedisConfiguration extends CachingConfigurerSupport {
@Bean
@Primary
/**
* 緩存管理器
*/
CacheManager cacheManager(RedisConnectionFactory factory) {
RedisCacheConfiguration cacheConfiguration = RedisCacheConfiguration.defaultCacheConfig()
.computePrefixWith(cacheName -> cacheName + ":-cache-:")
/*設置緩存過期時間*/
.entryTtl(Duration.ofHours(1))
/*禁用緩存空值,不緩存null校驗*/
.disableCachingNullValues()
/*設置CacheManager的值序列化方式為json序列化,可使用加入@Class屬性*/
.serializeValuesWith(RedisSerializationContext.SerializationPair.fromSerializer(
new GenericJackson2JsonRedisSerializer()
));
/*使用RedisCacheConfiguration創建RedisCacheManager*/
RedisCacheManager manager = RedisCacheManager.builder(factory)
.cacheDefaults(cacheConfiguration)
.build();
return manager;
}
public RedisTemplate redisTemplate(RedisConnectionFactory factory) {
RedisTemplate<String, Object> redisTemplate = new RedisTemplate<String, Object>();
redisTemplate.setConnectionFactory(factory);
RedisSerializer stringSerializer = new StringRedisSerializer();
/* key序列化 */
redisTemplate.setKeySerializer(stringSerializer);
/* value序列化 */
redisTemplate.setValueSerializer(new GenericJackson2JsonRedisSerializer());
/* Hash key序列化 */
redisTemplate.setHashKeySerializer(stringSerializer);
/* Hash value序列化 */
redisTemplate.setHashValueSerializer(new GenericJackson2JsonRedisSerializer());
redisTemplate.afterPropertiesSet();
return redisTemplate;
@Override
public KeyGenerator keyGenerator() {
return (Object target, Method method, Object... params) -> {
final int NO_PARAM_KEY = 0;
final int NULL_PARAM_KEY = 53;
StringBuilder key = new StringBuilder();
/* Class.Method: */
key.append(target.getClass().getSimpleName())
.append(".")
.append(method.getName())
.append(":");
if (params.length == 0) {
return key.append(NO_PARAM_KEY).toString();
}
int count = 0;
for (Object param : params) {
/* 參數之間用,進行分隔 */
if (0 != count) {
key.append(',');
}
if (param == null) {
key.append(NULL_PARAM_KEY);
} else if (ClassUtils.isPrimitiveArray(param.getClass())) {
int length = Array.getLength(param);
for (int i = 0; i < length; i++) {
key.append(Array.get(param, i));
key.append(',');
}
} else if (ClassUtils.isPrimitiveOrWrapper(param.getClass()) || param instanceof String) {
key.append(param);
} else {
/*JavaBean一定要重寫hashCode和equals*/
key.append(param.hashCode());
count++;
return key.toString();
};
}@CacheConfig 一個類級別的注解，允許共享緩存的cacheNames、KeyGenerator、CacheManager 和 CacheResolver
@Cacheable 用來聲明方法是可緩存的。將結果存儲到緩存中以便后續使用相同參數調用時不需執行實際的方 法。直接從緩存中取值
@CachePut 標注的方法在執行前不會去檢查緩存中是否存在之前執行過的結果，而是每次都會執行該方法， 并將執行結果以鍵值對的形式存入指定的緩存中。
@CacheEvict 的作用 主要針對方法配置，能夠根據一定的條件對緩存進行清空
以上是“SpringBoot如何整合Druid、Redis”這篇文章的所有內容，感謝各位的閱讀！希望分享的內容對大家有幫助，更多相關知識，歡迎關注億速云行業資訊頻道！
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