当我们的数据存储到Redis的时候，我们的键（key）和值（value）都是通过Spring提供的Serializer序列化到数据库的。RedisTemplate默认使用的是JdkSerializationRedisSerializer，StringRedisTemplate默认使用的是StringRedisSerializer。
Spring Data JPA为我们提供了下面的Serializer：GenericToStringSerializer、Jackson2JsonRedisSerializer、JacksonJsonRedisSerializer、JdkSerializationRedisSerializer、OxmSerializer、StringRedisSerializer。
序列化方式对比：
- JdkSerializationRedisSerializer: 使用JDK提供的序列化功能。 优点是反序列化时不需要提供类型信息(class)，但缺点是需要实现Serializable接口，还有序列化后的结果非常庞大，是JSON格式的5倍左右，这样就会消耗redis服务器的大量内存。
- Jackson2JsonRedisSerializer： 使用Jackson库将对象序列化为JSON字符串。优点是速度快，序列化后的字符串短小精悍，不需要实现Serializable接口。但缺点也非常致命，那就是此类的构造函数中有一个类型参数，必须提供要序列化对象的类型信息(.class对象)。 通过查看源代码，发现其只在反序列化过程中用到了类型信息。
问题描述
我们在用Spring data redis做redis缓存的时候，指定RedisTemplate的key和value序列化时遇到的问题。
- RedisTemplate的key指定成StringRedisSerializer序列化会报类型转换错误，如XXX类不能转换成String。
- 使用Jackson2JsonRedisSerializer序列化的时候,如果实体类上没有set方法反序列化会报错。
问题分析
问题1：使用StringRedisSerializer做key的序列化时，StringRedisSerializer的泛型指定的是String，传其他对象就会报类型转换错误，在使用@Cacheable注解是key属性就只能传String进来。把这个序列化方式重写了，将泛型改成Object。源码：
/**
* 必须重写序列化器，否则@Cacheable注解的key会报类型转换错误
*
* @authors yuhao.wang
*/
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);
}
}
问题2：我们放弃用jackjson来做value的序列化，使用FastJson来做。重写一些序列化器，并实现RedisSerializer接口。源码如下：
public class FastJsonRedisSerializer<T> implements RedisSerializer<T> {
public static final Charset DEFAULT_CHARSET = Charset.forName("UTF-8");
private Class<T> clazz;
public FastJsonRedisSerializer(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 (T) JSON.parseObject(str, clazz);
}
}
新加入一种序列化KryoRedisSerializer。速度很快，源码如下：
import com.esotericsoftware.kryo.Kryo;
import com.esotericsoftware.kryo.io.Input;
import com.esotericsoftware.kryo.io.Output;
import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;
import org.springframework.data.redis.serializer.RedisSerializer;
import org.springframework.data.redis.serializer.SerializationException;
import java.io.ByteArrayOutputStream;
/**
* @param <T>
* @author yuhao.wang
*/
public class KryoRedisSerializer<T> implements RedisSerializer<T> {
Logger logger = LoggerFactory.getLogger(KryoRedisSerializer.class);
public static final byte[] EMPTY_BYTE_ARRAY = new byte[0];
private static final ThreadLocal<Kryo> kryos = ThreadLocal.withInitial(Kryo::new);
private Class<T> clazz;
public KryoRedisSerializer(Class<T> clazz) {
super();
this.clazz = clazz;
}
@Override
public byte[] serialize(T t) throws SerializationException {
if (t == null) {
return EMPTY_BYTE_ARRAY;
}
Kryo kryo = kryos.get();
kryo.setReferences(false);
kryo.register(clazz);
try (ByteArrayOutputStream baos = new ByteArrayOutputStream();
Output output = new Output(baos)) {
kryo.writeClassAndObject(output, t);
output.flush();
return baos.toByteArray();
} catch (Exception e) {
logger.error(e.getMessage(), e);
}
return EMPTY_BYTE_ARRAY;
}
@Override
public T deserialize(byte[] bytes) throws SerializationException {
if (bytes == null || bytes.length <= 0) {
return null;
}
Kryo kryo = kryos.get();
kryo.setReferences(false);
kryo.register(clazz);
try (Input input = new Input(bytes)) {
return (T) kryo.readClassAndObject(input);
} catch (Exception e) {
logger.error(e.getMessage(), e);
}
return null;
}
}
自定义序列化的使用
/**
* @author yuhao.wang
*/
@Configuration
public class RedisConfig {
/**
* 重写Redis序列化方式，使用Json方式:
* 当我们的数据存储到Redis的时候，我们的键（key）和值（value）都是通过Spring提供的Serializer序列化到数据库的。RedisTemplate默认使用的是JdkSerializationRedisSerializer，StringRedisTemplate默认使用的是StringRedisSerializer。
* Spring Data JPA为我们提供了下面的Serializer：
* GenericToStringSerializer、Jackson2JsonRedisSerializer、JacksonJsonRedisSerializer、JdkSerializationRedisSerializer、OxmSerializer、StringRedisSerializer。
* 在此我们将自己配置RedisTemplate并定义Serializer。
*
* @param redisConnectionFactory
* @return
*/
@Bean
public RedisTemplate<String, Object> redisTemplate(RedisConnectionFactory redisConnectionFactory) {
RedisTemplate<String, Object> redisTemplate = new RedisTemplate<>();
redisTemplate.setConnectionFactory(redisConnectionFactory);
FastJsonRedisSerializer<Object> fastJsonRedisSerializer = new FastJsonRedisSerializer<>(Object.class);
// 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.xiaolyuh.");
// 设置值（value）的序列化采用FastJsonRedisSerializer。
redisTemplate.setValueSerializer(fastJsonRedisSerializer);
redisTemplate.setHashValueSerializer(fastJsonRedisSerializer);
// 设置键（key）的序列化采用StringRedisSerializer。
redisTemplate.setKeySerializer(new StringRedisSerializer());
redisTemplate.setHashKeySerializer(new StringRedisSerializer());
redisTemplate.afterPropertiesSet();
return redisTemplate;
}
}
注意：fastjson在2017年3月爆出了在1.2.24以及之前版本存在远程代码执行高危安全漏洞。所以要使用ParserConfig.getGlobalInstance().addAccept("com.xiaolyuh.");指定序列化白名单。详情可以点击这里查看
参考：