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2026-03-11 19:32:37 +08:00
commit 5708f80091
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@@ -0,0 +1,389 @@
# rdms-spring-boot-starter-redis
## 模块定位
`rdms-spring-boot-starter-redis` 不是单纯把 Redis 依赖引进来,而是把项目里常用的 Redis 使用约定统一收口。
当前模块主要承担三类职责:
1. 统一 `RedisTemplate` 的序列化策略
2. 统一 Spring Cache 基于 Redis 的实现方式
3. 引入 Redisson为分布式锁、限流等上层模块提供基础能力
它的重点不是封装大量 Redis 工具类而是先把“Redis 怎么接入、怎么序列化、缓存怎么配置”这些基础设施统一好。
## 设计思路
## 1. 先统一 RedisTemplate再让上层模块复用
模块通过 `RdmsRedisAutoConfiguration` 注册了统一的 `RedisTemplate<String, Object>`,核心约定是:
1. Key 使用字符串序列化
2. Hash Key 使用字符串序列化
3. Value 使用 JSON 序列化
4. Hash Value 使用 JSON 序列化
这样可以避免各模块各自定义一套 `RedisTemplate`,导致同一个 Redis 里出现不同的序列化格式。
## 2. 优先解决“可读性和兼容性”问题
这个模块没有采用 JDK 默认序列化,而是直接使用 JSON 序列化。这样做的直接收益是:
1. Redis 中的数据结构更容易观察和排查
2. 避免 JDK 序列化带来的可读性差和兼容性问题
3. 方便不同模块围绕同一种序列化格式工作
同时,它还额外处理了 `LocalDateTime` 的序列化问题,避免 Java 时间类型在 Redis 中读写异常。
## 3. 把 Cache 也纳入统一约定
模块不只提供 `RedisTemplate`,还把 Spring Cache 一起接入 Redis
1. 开启 `@EnableCaching`
2. 统一 `RedisCacheConfiguration`
3. 统一 `RedisCacheManager`
4. 扩展支持按缓存名声明过期时间
这说明模块的目标不是“给你 Redis 客户端自己玩”,而是先把项目里高频使用的缓存场景标准化。
## 4. 通过小扩展解决 Spring Cache 默认能力不够用的问题
模块里的 `TimeoutRedisCacheManager` 做了一个很实用的扩展:
1. 如果缓存名是普通格式,例如 `user`
2. 则按全局默认 TTL 工作
3. 如果缓存名写成 `user#10m`
4. 则这个缓存自动按 10 分钟过期
这相当于把“单个缓存项的过期时间”从配置文件和自定义代码里,收口到了缓存名约定里。
## 5. 给上层能力模块提供 Redis 和 Redisson 基座
这个模块本身不直接实现分布式锁、限流、幂等,但它提供了这些上层能力所依赖的基础能力:
1. `StringRedisTemplate`
2. `RedisTemplate<String, Object>`
3. `RedissonClient`
4. 基于 Redis 的 Spring Cache
因此像 `rdms-spring-boot-starter-protection``rdms-spring-boot-starter-mq` 这样的模块,都可以把 Redis 能力建立在这个 starter 之上。
## 自动装配链路
## 1. Spring Boot 自动配置入口
`META-INF/spring/org.springframework.boot.autoconfigure.AutoConfiguration.imports`
1. `com.njcn.rdms.framework.redis.config.RdmsRedisAutoConfiguration`
2. `com.njcn.rdms.framework.redis.config.RdmsCacheAutoConfiguration`
## 2. 各配置类负责的事情
| 配置类 | 作用 |
| --- | --- |
| `RdmsRedisAutoConfiguration` | 注册统一序列化规则的 `RedisTemplate<String, Object>` |
| `RdmsCacheAutoConfiguration` | 开启 Spring Cache注册 `RedisCacheConfiguration` 和自定义 `RedisCacheManager` |
## 核心组件
| 组件 | 作用 |
| --- | --- |
| `RdmsRedisAutoConfiguration` | 提供统一 JSON 序列化的 RedisTemplate并处理 `LocalDateTime` 序列化 |
| `RdmsCacheAutoConfiguration` | 统一 Redis Cache 前缀、TTL、空值缓存策略和 CacheManager |
| `RdmsCacheProperties` | 提供 `rdms.cache.*` 配置项,目前包含 `redis-scan-batch-size` |
| `TimeoutRedisCacheManager` | 支持通过 `cacheName#ttl` 的形式为单个缓存声明过期时间 |
## 功能说明
## 1. 统一 RedisTemplate 序列化
核心类:
1. `RdmsRedisAutoConfiguration`
实现方式:
1. `RedisTemplate<String, Object>` 统一由框架注册
2. Key/Hash Key 使用字符串序列化
3. Value/Hash Value 使用 JSON 序列化
4. 通过 `JavaTimeModule` 兼容 `LocalDateTime`
适合场景:
1. 业务模块直接注入 `RedisTemplate<String, Object>` 使用
2. 需要缓存对象、列表、Map 等结构
3. 希望 Redis 中的数据具有一定可读性
示例:
```java
@Resource
private RedisTemplate<String, Object> redisTemplate;
public void saveUser(Long userId, UserRespVO user) {
redisTemplate.opsForValue().set("user:" + userId, user);
}
```
## 2. 统一 Spring Cache 基于 Redis 的实现
核心类:
1. `RdmsCacheAutoConfiguration`
2. `RdmsCacheProperties`
实现方式:
1. 开启 `@EnableCaching`
2. 创建统一的 `RedisCacheConfiguration`
3.`spring.cache.redis.*` 读取默认 TTL、前缀、空值缓存等配置
4. 使用 JSON 序列化缓存值
5. 使用自定义 `RedisCacheManager`
这个模块还额外做了一个约定:
1. Cache Key 前缀使用单个 `:`,而不是默认的 `::`
2. 这样 Redis 中的 Key 更紧凑,也更方便在可视化工具中查看
Spring Cache 在这个模块里的作用,可以理解为:
1. 让“方法查询结果缓存”变成注解式能力,而不是每次都手写 `RedisTemplate`
2. 让缓存的写入、读取、失效围绕业务方法本身声明
3. 让“查库 -> 放缓存 -> 下次命中缓存”这类标准流程交给框架处理
它更适合下面这类场景:
1. 根据主键查询角色、菜单、模板、配置
2. 根据某个唯一业务字段查询对象,例如 `clientId``code`
3. 根据某个参数查询相对稳定的数据,例如部门子节点列表、权限对应菜单列表
这类场景通常有几个共同点:
1. 输入参数比较明确
2. 返回结果可以直接缓存
3. 数据更新时可以找到明确的缓存失效点
典型流程是:
1. 在查询方法上加 `@Cacheable`
2. 第一次执行时,方法正常查数据库或远程接口
3. 返回结果自动写入 Redis
4. 后续相同参数调用时,直接命中缓存,不再进入方法体
5. 在更新、删除方法上通过 `@CacheEvict` 清理对应缓存
和直接使用 `RedisTemplate` 相比Spring Cache 的优势主要是:
1. 不需要手写 `get -> 判空 -> set -> expire` 这类模板代码
2. 缓存逻辑和业务方法绑定更紧,读代码时更容易看出哪里有缓存
3. 适合“查询结果缓存”这种标准模式
当前项目里,权限、角色、菜单、模板这类数据就大量采用这种方式;而像 Token、验证码这类更像“直接把业务对象存到 Redis”的场景则更适合单独写 RedisDAO。
示例:
```java
@Cacheable(cacheNames = "user", key = "#id")
public UserRespVO getUser(Long id) {
return userApi.getUser(id);
}
```
如果某个写操作会影响缓存,需要配套清理缓存:
```java
@CacheEvict(cacheNames = "user", key = "#id")
public void deleteUser(Long id) {
userMapper.deleteById(id);
}
```
在当前项目语境下,更贴近实际的使用案例包括:
1. 根据角色 ID 查询角色信息,并在角色更新或删除时清理缓存
2. 根据权限标识查询菜单 ID 列表,并在菜单新增、修改、删除时清理缓存
3. 根据模板编码查询通知模板、邮件模板,并在模板变更时清理缓存
## 3. 支持按缓存名自定义过期时间
核心类:
1. `TimeoutRedisCacheManager`
实现方式:
1. 解析 `@Cacheable(cacheNames = "...")` 中的缓存名
2. 如果命中 `cacheName#ttl` 格式,则为该缓存单独设置 TTL
3. 支持的单位有:
- `d`
- `h` 小时
- `m` 分钟
- `s`
4. 如果不带单位,默认按秒处理
示例:
```java
@Cacheable(cacheNames = "user#10m", key = "#id")
public UserRespVO getUser(Long id) {
return userApi.getUser(id);
}
```
说明:
1. `#10m` 只用于声明这个缓存的过期时间是 10 分钟
2. 它不会作为最终 Redis key 的一部分长期保留
3. 如果 `id = 1`
4.`spring.cache.redis.key-prefix = rdms`
5. 那么实际 Redis key 一般形如 `rdms:user:1`
6. 其中 `user` 是缓存名,`1``key = "#id"` 计算出的缓存 Key
```java
@Cacheable(cacheNames = "config#30s", key = "#key")
public ConfigRespVO getConfig(String key) {
return configService.getConfig(key);
}
```
说明:
1. 如果 `key = "sms"`
2.`spring.cache.redis.key-prefix = rdms`
3. 那么实际 Redis key 一般形如 `rdms:config:sms`
4. `#30s` 同样只影响 TTL不直接体现在最终 key 名上
这种方式适合“绝大多数缓存共用默认 TTL少数缓存按场景单独缩短或延长过期时间”的场景。
补充说明:
1. `cacheNames = "user#10m"` 中的 `user` 是缓存名,`10m` 是 TTL 描述
2. `key = "#id"``key = "#key"` 才决定具体缓存项的业务 Key
3. 如果配置了 `spring.cache.redis.key-prefix = rdms`,最终 Redis key 通常是 `rdms:user:1``rdms:config:sms` 这种形式
4. `#10m``#30s` 这类 TTL 后缀用于创建缓存时解析过期时间,不应理解成最终 key 名的一部分
## 4. 提供 Redisson 基础能力
从依赖上看,模块直接引入了 `redisson-spring-boot-starter`,因此除了 Spring Data Redis 以外,也会把 `RedissonClient` 这类能力带入项目。
这部分的直接收益是:
1. 分布式锁能力可被上层模块直接复用
2. 限流等基于 Redisson 的能力可直接建立在此模块之上
3. 项目不需要在多个模块里重复引入 Redisson
## 如何使用
## 1. 引入依赖
业务模块通常直接依赖:
```xml
<dependency>
<groupId>com.njcn</groupId>
<artifactId>rdms-spring-boot-starter-redis</artifactId>
</dependency>
```
## 2. 基础配置
最常见的配置重点包括:
1. `spring.data.redis.*`
2. `spring.cache.redis.*`
3. `rdms.cache.redis-scan-batch-size`
示例:
```yaml
spring:
data:
redis:
host: 127.0.0.1 # Redis 地址
port: 6379 # Redis 端口
database: 0 # 使用的 Redis 库编号
cache:
type: REDIS # Spring Cache 底层使用 Redis
redis:
time-to-live: 1h # 全局默认缓存过期时间
cache-null-values: false # 是否缓存空值,通常建议关闭
use-key-prefix: true # 是否启用缓存 Key 前缀
key-prefix: rdms # 缓存 Key 的统一前缀
rdms:
cache:
redis-scan-batch-size: 100 # Redis CacheWriter 使用 SCAN 批量处理时的单次扫描数量
```
说明:
1. `spring.cache.redis.time-to-live` 是全局默认缓存过期时间
2. `cacheName#ttl` 可以覆盖单个缓存的 TTL
3. `rdms.cache.redis-scan-batch-size` 用于控制 Redis CacheWriter 使用 `SCAN` 批量处理时的单次返回数量
## 3. 直接使用 RedisTemplate
如果场景不适合 Spring Cache例如
1. 需要操作复杂数据结构
2. 需要精细控制过期时间
3. 需要手动删除、递增、集合操作
可以直接注入 `RedisTemplate<String, Object>``StringRedisTemplate` 使用。
## 4. 优先使用 Spring Cache 的场景
如果场景是:
1. 查询结果缓存
2. 参数到结果的简单映射
3. 希望通过注解快速声明缓存
则优先使用 `@Cacheable``@CacheEvict``@CachePut`,并利用统一的 Redis Cache 约定。
这三个注解的典型使用场景可以这样区分:
1. `@Cacheable`
用于“先查缓存,缓存没有再执行方法,并把结果写入缓存”。
适合读操作,例如“根据 ID 查询角色”“根据编码查询模板”。
```java
@Cacheable(cacheNames = "role", key = "#id", unless = "#result == null")
public RoleDO getRoleFromCache(Long id) {
return roleMapper.selectById(id);
}
```
2. `@CacheEvict`
用于“执行方法后删除缓存”,避免更新或删除数据后缓存还是旧值。
适合写操作,例如“更新角色后清理角色缓存”“删除模板后清理模板缓存”。
```java
@CacheEvict(cacheNames = "role", key = "#updateReqVO.id")
public void updateRole(RoleSaveReqVO updateReqVO) {
roleMapper.updateById(BeanUtils.toBean(updateReqVO, RoleDO.class));
}
```
3. `@CachePut`
用于“执行方法后,把方法返回值直接写回缓存”。
适合更新后希望立即刷新缓存,而不是简单删除缓存的场景。
```java
@CachePut(cacheNames = "role", key = "#result.id")
public RoleDO updateRoleAndReturn(RoleSaveReqVO updateReqVO) {
RoleDO role = BeanUtils.toBean(updateReqVO, RoleDO.class);
roleMapper.updateById(role);
return role;
}
```
可以把它们简单记成:
1. `@Cacheable`:查的时候用,没有缓存才执行方法
2. `@CacheEvict`:改或删的时候用,执行后清缓存
3. `@CachePut`:改的时候用,执行后直接刷新缓存
## 注意事项
1. `RedisTemplate<String, Object>` 使用 JSON 序列化,适合对象缓存,但跨版本变更字段时仍应关注兼容性。
2. `LocalDateTime` 已做序列化兼容处理,但复杂对象结构仍应关注 Jackson 序列化结果。
3. `cacheName#ttl` 是这个模块扩展出来的约定,不是 Spring Cache 默认语法。
4. 通过 `cacheName#ttl` 设置过期时间时TTL 是针对这个缓存名生效的,不是针对单条 Key 动态计算。
5. `RdmsCacheAutoConfiguration` 将 Cache Key 前缀改成了单冒号 `:` 风格,如果已有依赖默认 `::` 的脚本或习惯,需要注意。
6. 这个模块本身主要解决“接入和约定”问题,不提供大量 Redis 业务工具方法;复杂 Redis 场景通常还是由业务模块或上层 starter 自己封装。
## 总结
这个模块的核心价值,不是简单引入 Redis 依赖,而是统一项目里的 Redis 使用方式:
1. 统一 `RedisTemplate` 的序列化规则
2. 统一 Spring Cache 的 Redis 落地方式
3. 提供按缓存名声明 TTL 的扩展能力
4. 为 Redisson 相关的上层能力提供基础环境
如果把它理解成一个“Redis 接入基座 + Cache 约定基座”的 starter这个模块的设计会比较清晰。

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@@ -0,0 +1,40 @@
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<description>Redis 封装拓展</description>
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<groupId>com.njcn</groupId>
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<!-- DB 相关 -->
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<groupId>org.redisson</groupId>
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<groupId>org.springframework.boot</groupId>
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<groupId>com.fasterxml.jackson.datatype</groupId>
<artifactId>jackson-datatype-jsr310</artifactId>
</dependency>
</dependencies>
</project>

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@@ -0,0 +1,82 @@
package com.njcn.rdms.framework.redis.config;
import cn.hutool.core.util.StrUtil;
import com.njcn.rdms.framework.redis.core.TimeoutRedisCacheManager;
import org.springframework.boot.autoconfigure.AutoConfiguration;
import org.springframework.boot.autoconfigure.cache.CacheProperties;
import org.springframework.boot.context.properties.EnableConfigurationProperties;
import org.springframework.cache.annotation.EnableCaching;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Primary;
import org.springframework.data.redis.cache.BatchStrategies;
import org.springframework.data.redis.cache.RedisCacheConfiguration;
import org.springframework.data.redis.cache.RedisCacheManager;
import org.springframework.data.redis.cache.RedisCacheWriter;
import org.springframework.data.redis.connection.RedisConnectionFactory;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
import org.springframework.data.redis.serializer.RedisSerializationContext;
import org.springframework.util.StringUtils;
import java.util.Objects;
import static com.njcn.rdms.framework.redis.config.RdmsRedisAutoConfiguration.buildRedisSerializer;
/**
* Cache 配置类,基于 Redis 实现
*/
@AutoConfiguration
@EnableConfigurationProperties({CacheProperties.class, RdmsCacheProperties.class})
@EnableCaching
public class RdmsCacheAutoConfiguration {
/**
* RedisCacheConfiguration Bean
* <p>
* 参考 org.springframework.boot.autoconfigure.cache.RedisCacheConfiguration 的 createConfiguration 方法
*/
@Bean
@Primary
public RedisCacheConfiguration redisCacheConfiguration(CacheProperties cacheProperties) {
RedisCacheConfiguration config = RedisCacheConfiguration.defaultCacheConfig();
// 设置使用 : 单冒号,而不是双 :: 冒号,避免 Redis Desktop Manager 多余空格
// 详细可见 https://blog.csdn.net/chuixue24/article/details/103928965 博客
// 再次修复单冒号,而不是双 :: 冒号问题Issues 详情https://gitee.com/zhijiantianya/rdms-cloud/issues/I86VY2
config = config.computePrefixWith(cacheName -> {
String keyPrefix = cacheProperties.getRedis().getKeyPrefix();
if (StringUtils.hasText(keyPrefix)) {
keyPrefix = keyPrefix.lastIndexOf(StrUtil.COLON) == -1 ? keyPrefix + StrUtil.COLON : keyPrefix;
return keyPrefix + cacheName + StrUtil.COLON;
}
return cacheName + StrUtil.COLON;
});
// 设置使用 JSON 序列化方式
config = config.serializeValuesWith(
RedisSerializationContext.SerializationPair.fromSerializer(buildRedisSerializer()));
// 设置 CacheProperties.Redis 的属性
CacheProperties.Redis redisProperties = cacheProperties.getRedis();
if (redisProperties.getTimeToLive() != null) {
config = config.entryTtl(redisProperties.getTimeToLive());
}
if (!redisProperties.isCacheNullValues()) {
config = config.disableCachingNullValues();
}
if (!redisProperties.isUseKeyPrefix()) {
config = config.disableKeyPrefix();
}
return config;
}
@Bean
public RedisCacheManager redisCacheManager(RedisTemplate<String, Object> redisTemplate,
RedisCacheConfiguration redisCacheConfiguration,
RdmsCacheProperties rdmsCacheProperties) {
// 创建 RedisCacheWriter 对象
RedisConnectionFactory connectionFactory = Objects.requireNonNull(redisTemplate.getConnectionFactory());
RedisCacheWriter cacheWriter = RedisCacheWriter.nonLockingRedisCacheWriter(connectionFactory,
BatchStrategies.scan(rdmsCacheProperties.getRedisScanBatchSize()));
// 创建 TenantRedisCacheManager 对象
return new TimeoutRedisCacheManager(cacheWriter, redisCacheConfiguration);
}
}

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@@ -0,0 +1,27 @@
package com.njcn.rdms.framework.redis.config;
import lombok.Data;
import org.springframework.boot.context.properties.ConfigurationProperties;
import org.springframework.validation.annotation.Validated;
/**
* Cache 配置项
*
* @author Wanwan
*/
@ConfigurationProperties("rdms.cache")
@Data
@Validated
public class RdmsCacheProperties {
/**
* {@link #redisScanBatchSize} 默认值
*/
private static final Integer REDIS_SCAN_BATCH_SIZE_DEFAULT = 30;
/**
* redis scan 一次返回数量
*/
private Integer redisScanBatchSize = REDIS_SCAN_BATCH_SIZE_DEFAULT;
}

View File

@@ -0,0 +1,45 @@
package com.njcn.rdms.framework.redis.config;
import cn.hutool.core.util.ReflectUtil;
import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper;
import com.fasterxml.jackson.datatype.jsr310.JavaTimeModule;
import org.redisson.spring.starter.RedissonAutoConfigurationV2;
import org.springframework.boot.autoconfigure.AutoConfiguration;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.data.redis.connection.RedisConnectionFactory;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
import org.springframework.data.redis.serializer.RedisSerializer;
/**
* Redis 配置类
*/
@AutoConfiguration(before = RedissonAutoConfigurationV2.class) // 目的:使用自己定义的 RedisTemplate Bean
public class RdmsRedisAutoConfiguration {
/**
* 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。😈 它就是实现多种 Java Redis 客户端接入的秘密工厂。感兴趣的胖友,可以自己去撸下。
template.setConnectionFactory(factory);
// 使用 String 序列化方式,序列化 KEY 。
template.setKeySerializer(RedisSerializer.string());
template.setHashKeySerializer(RedisSerializer.string());
// 使用 JSON 序列化方式(库是 Jackson ),序列化 VALUE 。
template.setValueSerializer(buildRedisSerializer());
template.setHashValueSerializer(buildRedisSerializer());
return template;
}
public static RedisSerializer<?> buildRedisSerializer() {
RedisSerializer<Object> json = RedisSerializer.json();
// 解决 LocalDateTime 的序列化
ObjectMapper objectMapper = (ObjectMapper) ReflectUtil.getFieldValue(json, "mapper");
objectMapper.registerModules(new JavaTimeModule());
return json;
}
}

View File

@@ -0,0 +1,86 @@
package com.njcn.rdms.framework.redis.core;
import cn.hutool.core.util.NumberUtil;
import cn.hutool.core.util.StrUtil;
import org.springframework.cache.annotation.Cacheable;
import org.springframework.data.redis.cache.RedisCache;
import org.springframework.data.redis.cache.RedisCacheConfiguration;
import org.springframework.data.redis.cache.RedisCacheManager;
import org.springframework.data.redis.cache.RedisCacheWriter;
import java.time.Duration;
/**
* 支持自定义过期时间的 {@link RedisCacheManager} 实现类
*
* 在 {@link Cacheable#cacheNames()} 格式为 "key#ttl" 时,# 后面的 ttl 为过期时间。
* 单位为最后一个字母支持的单位有d 天h 小时m 分钟s 秒),默认单位为 s 秒
*
* @author hongawen
*/
public class TimeoutRedisCacheManager extends RedisCacheManager {
private static final String SPLIT = "#";
public TimeoutRedisCacheManager(RedisCacheWriter cacheWriter, RedisCacheConfiguration defaultCacheConfiguration) {
super(cacheWriter, defaultCacheConfiguration);
}
@Override
protected RedisCache createRedisCache(String name, RedisCacheConfiguration cacheConfig) {
if (StrUtil.isEmpty(name)) {
return super.createRedisCache(name, cacheConfig);
}
// 如果使用 # 分隔,大小不为 2则说明不使用自定义过期时间
String[] names = StrUtil.splitToArray(name, SPLIT);
if (names.length != 2) {
return super.createRedisCache(name, cacheConfig);
}
// 核心:通过修改 cacheConfig 的过期时间,实现自定义过期时间
if (cacheConfig != null) {
// 移除 # 后面的 : 以及后面的内容,避免影响解析
String ttlStr = StrUtil.subBefore(names[1], StrUtil.COLON, false); // 获得 ttlStr 时间部分
names[1] = StrUtil.subAfter(names[1], ttlStr, false); // 移除掉 ttlStr 时间部分
// 解析时间
Duration duration = parseDuration(ttlStr);
cacheConfig = cacheConfig.entryTtl(duration);
}
// 创建 RedisCache 对象,需要忽略掉 ttlStr
return super.createRedisCache(names[0] + names[1], cacheConfig);
}
/**
* 解析过期时间 Duration
*
* @param ttlStr 过期时间字符串
* @return 过期时间 Duration
*/
private Duration parseDuration(String ttlStr) {
String timeUnit = StrUtil.subSuf(ttlStr, -1);
switch (timeUnit) {
case "d":
return Duration.ofDays(removeDurationSuffix(ttlStr));
case "h":
return Duration.ofHours(removeDurationSuffix(ttlStr));
case "m":
return Duration.ofMinutes(removeDurationSuffix(ttlStr));
case "s":
return Duration.ofSeconds(removeDurationSuffix(ttlStr));
default:
return Duration.ofSeconds(Long.parseLong(ttlStr));
}
}
/**
* 移除多余的后缀,返回具体的时间
*
* @param ttlStr 过期时间字符串
* @return 时间
*/
private Long removeDurationSuffix(String ttlStr) {
return NumberUtil.parseLong(StrUtil.sub(ttlStr, 0, ttlStr.length() - 1));
}
}

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@@ -0,0 +1,2 @@
com.njcn.rdms.framework.redis.config.RdmsRedisAutoConfiguration
com.njcn.rdms.framework.redis.config.RdmsCacheAutoConfiguration