摘要：web项目中做好基础架构(redis，json)的序列化配置有重要意义
- 支持复杂数据结构：Redis 支持多种不同的数据结构，如字符串、哈希表、列表、集合和有序集合。在将这些数据结构存储到 Redis 中时，需要将其序列化为字节流。通过 JSON 序列化，我们可以将复杂的数据结构（如对象、数组等）转换为字符串格式的 JSON 数据，便于在 Redis 中存储和读取。
- 减少网络传输量：在分布式系统中，Redis 通常用作缓存层。当应用程序需要从 Redis 中读取数据时，需要通过网络传输数据。直接使用原始数据结构进行网络传输可能会消耗大量的带宽。通过 JSON 序列化，可以将数据转换为紧凑的字符串格式，从而减少网络传输量，提高传输效率。
- 跨平台兼容性：JSON 是一种通用的数据交换格式，具有广泛的跨平台兼容性。无论使用哪种编程语言或平台，只要支持 JSON 格式，就可以方便地进行数据交换和存储。这使得 Redis 中的数据可以轻松地与不同的应用程序或系统进行集成。
- 数据可读性：将数据序列化为 JSON 格式后，可以方便地查看和调试数据。JSON 格式具有清晰的结构和可读性强的特点，使得开发人员可以轻松地理解数据的含义和结构。
- 对象持久化存储：通过将对象序列化为 JSON 格式的字符串后，可以将其存储到 Redis 中实现持久化存储。这样，在应用程序重启或重新加载时，可以轻松地恢复对象的状态。
-
Redis 序列化配置举例
Redis数据格式序列化配置类
/**
* @title Redis 基础配置类
* @desc 使用自己定义的 RedisTemplate Bean
*/
@AutoConfiguration(before = RedissonAutoConfiguration.class)
public class SingRedisAutoConfiguration {
/**
* 创建 RedisTemplate Bean，使用 JSON 序列化方式
*/
@Bean
public RedisTemplate<String, Object> redisTemplate(RedisConnectionFactory factory) {
// 创建 RedisTemplate 对象
RedisTemplate<String, Object> template = new RedisTemplate<>();
// 设置 RedisConnection 工厂 实现多种 Java Redis 客户端接入
template.setConnectionFactory(factory);
// 使用 String 格式 KEY
template.setKeySerializer(RedisSerializer.string());
// 使用 String 格式 序列化 哈希键
template.setHashKeySerializer(RedisSerializer.string());
// 使用 JSON 序列化方式(Jackson库)序列化 VALUE 。
template.setValueSerializer(buildRedisSerializer());
// 设置哈希值序列化器
template.setHashValueSerializer(buildRedisSerializer());
return template;
}
public static RedisSerializer<?> buildRedisSerializer() {
RedisSerializer<Object> json = RedisSerializer.json();
// 序列化LocalDateTime 类型的日期字段
ObjectMapper objectMapper = (ObjectMapper) ReflectUtil.getFieldValue(json, "mapper");
objectMapper.registerModules(new JavaTimeModule());
return json;
}
}2. 全局 json 序列化配置类
@AutoConfiguration
@Slf4j
public class YudaoJacksonAutoConfiguration {
@Bean
@SuppressWarnings("InstantiationUtilClass")
public JsonUtils jsonUtils(List<ObjectMapper> objectMappers) {
// 创建 SimpleModule 对象
SimpleModule simpleModule = new SimpleModule();
simpleModule
// Long 自动序列化为字符串类型, 防止数值超过 2^53-1 在 JS 会出现精度丢失问题
.addSerializer(Long.class, NumberSerializer.INSTANCE)
.addSerializer(Long.TYPE, NumberSerializer.INSTANCE)
.addSerializer(LocalDate.class, LocalDateSerializer.INSTANCE)
.addDeserializer(LocalDate.class, LocalDateDeserializer.INSTANCE)
.addSerializer(LocalTime.class, LocalTimeSerializer.INSTANCE)
.addDeserializer(LocalTime.class, LocalTimeDeserializer.INSTANCE)
// LocalDateTime 序列化、反序列化规则，使用 Long 时间戳
.addSerializer(LocalDateTime.class, TimestampLocalDateTimeSerializer.INSTANCE)
.addDeserializer(LocalDateTime.class, TimestampLocalDateTimeDeserializer.INSTANCE);
// 注册到 objectMapper
objectMappers.forEach(objectMapper -> objectMapper.registerModule(simpleModule));
// 设置 objectMapper 到 JsonUtils
JsonUtils.init(CollUtil.getFirst(objectMappers));
return new JsonUtils();
}
}基于时间戳的 LocalDateTime 序列化器
/**
* 基于时间戳的 LocalDateTime 序列化器
*
*/
public class SingLocalDateTimeSerializer extends JsonSerializer<LocalDateTime> {
public static final SingLocalDateTimeSerializer INSTANCE = new SingLocalDateTimeSerializer();
@Override
public void serialize(LocalDateTime value, JsonGenerator gen, SerializerProvider serializers) throws IOException {
// 将 LocalDateTime 对象 序列化为 Long 时间戳
gen.writeNumber(value.atZone(ZoneId.systemDefault()).toInstant().toEpochMilli());
}
}基于时间戳的 LocalDateTime 反序列化器
/**
* 基于时间戳的 LocalDateTime 反序列化器
*
*/
public class SingLocalDateTimeDeserializer extends JsonDeserializer<LocalDateTime> {
public static final SingLocalDateTimeDeserializer INSTANCE = new SingLocalDateTimeDeserializer();
@Override
public LocalDateTime deserialize(JsonParser p, DeserializationContext ctxt) throws IOException {
// 将 Long 时间戳 序列化为 LocalDateTime 对象
return LocalDateTime.ofInstant(Instant.ofEpochMilli(p.getValueAsLong()), ZoneId.systemDefault());
}
}
