Spring Boot 如何压缩JSON数据并且将其存储到Redis中?

createh510小时前技术教程5

想要在SpringBoot中实现JSON数据的压缩并存储到Redis中进行数据持久化处理,我们可以通过如下的步骤来实现。

依赖配置

首先需要在POM文件中添加上Spring Data Redis 和 JSON 处理库,例如我们可以引入Jackson处理库,如下所示。


    org.springframework.boot
    spring-boot-starter-data-redis


    com.fasterxml.jackson.core
    jackson-databind


    org.springframework.boot
    spring-boot-starter

接下来就是配置Redis的连接,如下所示。

spring.redis.host=localhost
spring.redis.port=6379

压缩 JSON 数据

基础工作准备好之后,接下来我们就来看看如何实现JSON数据的压缩,我们可以通过Jackson将对象转换成JSON字符串,然后通过Java的GZIPOutputStream操作对数据进行压缩,如下所示。

import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper;
import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate;
import org.springframework.stereotype.Service;

import java.io.ByteArrayOutputStream;
import java.io.IOException;
import java.util.zip.GZIPOutputStream;

@Service
public class RedisService {

    private final StringRedisTemplate redisTemplate;
    private final ObjectMapper objectMapper;

    public RedisService(StringRedisTemplate redisTemplate, ObjectMapper objectMapper) {
        this.redisTemplate = redisTemplate;
        this.objectMapper = objectMapper;
    }

    public void saveCompressedJson(String key, Object data) throws IOException {
        // 将对象转换为JSON字符串
        String json = objectMapper.writeValueAsString(data);
        
        // 压缩JSON数据
        byte[] compressedData = compress(json);
        
        // 将压缩后的数据保存到Redis中(需要将其转换为Base64字符串,以便存储为字符串)
        String compressedBase64 = java.util.Base64.getEncoder().encodeToString(compressedData);
        redisTemplate.opsForValue().set(key, compressedBase64);
    }

    private byte[] compress(String data) throws IOException {
        ByteArrayOutputStream byteArrayOutputStream = new ByteArrayOutputStream();
        try (GZIPOutputStream gzipOutputStream = new GZIPOutputStream(byteArrayOutputStream)) {
            gzipOutputStream.write(data.getBytes());
        }
        return byteArrayOutputStream.toByteArray();
    }
}

上面的实现中实现了将数据对象转换成JSON字符串,然后通过压缩存储到Redis中的操作,那么在使用的时候,我们需要从Redis中读取到相关的数据并且解压进行使用。下面我们就来看看如何实现数据的读取以及解压操作。

解压缩并从 Redis 中读取数据

要从Redis中读取数据并解压缩,可以使用以下方法,如下所示。

import java.io.ByteArrayInputStream;
import java.io.IOException;
import java.io.InputStreamReader;
import java.util.zip.GZIPInputStream;

public Object readCompressedJson(String key, Class valueType) throws IOException {
    // 从Redis中获取Base64编码的压缩数据
    String compressedBase64 = redisTemplate.opsForValue().get(key);
    
    if (compressedBase64 == null) {
        return null;
    }

    // 解压缩数据
    byte[] compressedData = java.util.Base64.getDecoder().decode(compressedBase64);
    String json = decompress(compressedData);
    
    // 将JSON字符串转换回对象
    return objectMapper.readValue(json, valueType);
}

private String decompress(byte[] compressedData) throws IOException {
    ByteArrayInputStream byteArrayInputStream = new ByteArrayInputStream(compressedData);
    try (GZIPInputStream gzipInputStream = new GZIPInputStream(byteArrayInputStream);
         InputStreamReader inputStreamReader = new InputStreamReader(gzipInputStream)) {
        StringBuilder outStr = new StringBuilder();
        char[] buffer = new char[1024];
        int len;
        while ((len = inputStreamReader.read(buffer)) > 0) {
            outStr.append(buffer, 0, len);
        }
        return outStr.toString();
    }
}

使用示例

完成压缩以及解压缩操作之后,接下来我们就来看看如何使用它来完成数据的持久化操作,如下所示。

@Service
public class MyService {

    private final RedisService redisService;

    public MyService(RedisService redisService) {
        this.redisService = redisService;
    }

    public void saveData() throws IOException {
        MyObject obj = new MyObject("example", 123);
        redisService.saveCompressedJson("mykey", obj);
    }

    public MyObject getData() throws IOException {
        return (MyObject) redisService.readCompressedJson("mykey", MyObject.class);
    }
}

class MyObject {
    private String name;
    private int value;

    // Constructor, getters, and setters
}

总结

以上方法通过ObjectMapper将对象序列化为JSON字符串,并使用GZIP压缩JSON数据,再将其存储到Redis中。读取数据时,先解压缩再反序列化为对象。这种方式可以有效减少存储空间和网络传输的开销。

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