springboot 将List<Entity>存如redis,怎么拿出来时也是List<Entity>的数据类型

时间: 2024-12-01 14:28:53 浏览: 49
Spring Boot结合Redis存储`List<Entity>`数据时,通常的做法是序列化和反序列化操作。由于Redis是一个键值对存储系统,不直接支持复杂数据类型的持久化,所以我们需要将Java对象转换成可存储的字符串或字节数组形式。以下是步骤: 1. **序列化**: 使用Spring提供的`Jackson`或`Gson`库将`List<Entity>`序列化为JSON字符串或二进制字节流。示例: ```java ObjectMapper mapper = new ObjectMapper(); String serializedList = mapper.writeValueAsString(list); ``` 2. **存储**: 将序列化的数据作为Redis的value,key可以是你选择的一个标识: ```java String key = "myEntities"; StringSetOperations<String> setOps = redisTemplate.opsForValue(); setOps.set(key, serializedList); ``` 或者如果使用的是JedisTemplate,可以考虑使用`opsForHash`来保存整个键值对,键是集合名,值是序列化的字符串。 3. **反序列化**: 当你需要从Redis取出数据时,先从Redis获取value,然后解序列化回`List<Entity>`: ```java @Autowired private RedisTemplate<String, Object> redisTemplate; List<Entity> deserializedList; try { deserializedList = mapper.readValue(redisTemplate.opsForValue().get(key), new TypeReference<List<Entity>>() {}); } catch (JsonProcessingException e) { // 处理异常 } ``` 注意:这里假设你的Entity实现了`Serializable`接口。如果不是,你需要提供一个自定义的序列化策略,例如`JacksonObjectMapperConfigurer`或`GsonTypeAdapter`。
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/** * 协同算法(按收藏推荐) */ @RequestMapping("/autoSort2") public R autoSort2(@RequestParam Map<String, Object> params,NewsEntity news, HttpServletRequest request){ String userId = request.getSession().getAttribute("userId").toString(); String inteltypeColumn = "typename"; List<StoreupEntity> storeups = storeupService.selectList(new EntityWrapper<StoreupEntity>().eq("type", 1).eq("userid", userId).eq("tablename", "news").orderBy("addtime", false)); List<String> inteltypes = new ArrayList<String>(); Integer limit = params.get("limit")==null?10:Integer.parseInt(params.get("limit").toString()); List<NewsEntity> newsList = new ArrayList<NewsEntity>(); //去重 if(storeups!=null && storeups.size()>0) { List<String> typeList = new ArrayList<String>(); for(StoreupEntity s : storeups) { if(typeList.contains(s.getInteltype())) continue; typeList.add(s.getInteltype()); newsList.addAll(newsService.selectList(new EntityWrapper<NewsEntity>().eq(inteltypeColumn, s.getInteltype()))); } } EntityWrapper<NewsEntity> ew = new EntityWrapper<NewsEntity>(); params.put("sort", "id"); params.put("order", "desc"); PageUtils page = newsService.queryPage(params, MPUtil.sort(MPUtil.between(MPUtil.likeOrEq(ew, news), params), params)); List<NewsEntity> pageList = (List<NewsEntity>)page.getList(); if(newsList.size()limit) { newsList = newsList.subList(0, limit); } page.setList(newsList); return R.ok().put("data", page); }根据上方文件,帮我仔细说明该文件运用的协同过滤算法的具体效果说明

现在有一个方法需要你来实现:// 将redis中的树保存到数据库 @Override public ActionResult saveResourcesRedis(String unitId) { try { // 从redis中获取临时树 if (!redisUtil.exists(getRedisKey(userProvider.get().getUserId(), unitId))) { return ActionResult.fail("保存失败,无此树!"); } List<AssetStructureTreeNode> jsonList = redisUtil.getJsonList(getRedisKey(userProvider.get().getUserId(), unitId), AssetStructureTreeNode.class); if (jsonList == null || jsonList.isEmpty()) { return ActionResult.fail("数据转换异常,请返回并重新实例化树"); } }catch (Exception e){ ActionResult.fail("保存失败"); } return null; },接下来我给你些用到的数据:@Data @TableName("biz_asset_structure_tree") public class BizAssetStructureTreeEntity { @TableId(value ="id" ,type = IdType.AUTO ) @JSONField(name = "id") private Integer id; @TableField(value = "structure_name" , updateStrategy = FieldStrategy.IGNORED) @JSONField(name = "structureName") private String structureName; @TableField(value = "type_id" , updateStrategy = FieldStrategy.IGNORED) @JSONField(name = "typeId") private String typeId; @TableField(value = "tree_type_id" , updateStrategy = FieldStrategy.IGNORED) @JSONField(name = "treeTypeId") private String treeTypeId; @TableField(value = "description" ) @JSONField(name = "description") private String description; @TableField(value = "top_id" , updateStrategy = FieldStrategy.IGNORED) @JSONField(name = "topId") private Integer topId; @TableField(value = "parent_id" , updateStrategy = FieldStrategy.IGNORED) @JSONField(name = "parentId") private Integer parentId; @TableField(value = "station_id") @JSONField(name = "stationId") private Integer stationId; @TableField(value = "asset_id") @JSONField(name = "assetId") private Integer assetId; @TableField(fill = FieldFill.INSERT, value = "created_at") @JSONField(name = "createdAt") private Date createdAt; @TableField(fill = FieldFill.INSERT_UPDATE, value = "updated_at") @JSONField(name = "updatedAt") private Date updatedAt; @TableField("deleted_at") @JSONField(name = "deletedAt") private Date deletedAt; @TableField(value = "f_tenant_id" ,fill = FieldFill.INSERT_UPDATE) @JSONField(name = "tenantId") private String tenantId; @TableField("f_flow_id") @JSONField(name = "flowId") private String flowId; @TableField("f_flow_task_id") @JSONField(name = "flowTaskId") private String flowTaskId; @TableField(exist = false) @JSONField(name = "typeIdName") private String typeIdName; // 结构类型,结构树、机组、设备等等 @TableField(exist = false) @JSONField(name = "topName") private String topName; // 顶层节点名称 @TableField(exist = false) @JSONField(name = "parentName") private String parentName; // 父节点名称 @TableField(exist = false) @JSONField(name = "kks") private String kks; // kks @TableField(exist = false) @JSONField(name = "assetName") private String assetName; } @Data @EqualsAndHashCode(callSuper = true) @TableName(autoResultMap = true) // 启用自动结果映射 public class AssetStructureTreeNode extends BizAssetStructureTreeEntity { @TableField(exist = false) private List<AssetStructureTreeNode> children = new ArrayList<>(); @TableField(exist = false) private Boolean isLeaf = true; // 是否叶子节点 @TableField(exist = false) private Integer level = 1; // 节点层级 public AssetStructureTreeNode() {} public AssetStructureTreeNode(BizAssetStructureTreeEntity entity) { // 复制所有属性 this.setId(entity.getId()); this.setStructureName(entity.getStructureName()); this.setTypeId(entity.getTypeId()); this.setTreeTypeId(entity.getTreeTypeId()); this.setDescription(entity.getDescription()); this.setTopId(entity.getTopId()); this.setParentId(entity.getParentId()); this.setStationId(entity.getStationId()); this.setAssetId(entity.getAssetId()); this.setCreatedAt(entity.getCreatedAt()); this.setUpdatedAt(entity.getUpdatedAt()); this.setDeletedAt(entity.getDeletedAt()); this.setTenantId(entity.getTenantId()); this.setFlowId(entity.getFlowId()); this.setFlowTaskId(entity.getFlowTaskId()); this.setTypeIdName(entity.getTypeIdName()); this.setTopName(entity.getTopName()); this.setParentName(entity.getParentName()); this.setKks(entity.getKks()); this.setAssetName(entity.getAssetName()); } }。最后是redis中的数据案例:[{"assetId":null,"assetName":null,"children":[{"assetId":1,"assetName":"1号机组","children":[{"assetId":null,"assetName":null,"children":[{"assetId":null,"assetName":null,"children":[{"assetId":null,"assetName":null,"children":[{"assetId":null,"assetName":null,"children":null,"createdAt":1751937127000,"deletedAt":null,"description":null,"flowId":null,"flowTaskId":"712195858988283461","id":9,"isLeaf":true,"kks":null,"level":1,"parentId":8,"parentName":"维修单元第一个","stationId":0,"structureName":"零部件","tenantId":"0","topId":1,"topName":"机组","treeTypeId":"0","typeId":"710786752566014405","typeIdName":"部件","updatedAt":1751937127000}],"createdAt":1751937113000,"deletedAt":null,"description":null,"flowId":null,"flowTaskId":"712195801803142725","id":8,"isLeaf":false,"kks":null,"level":1,"parentId":6,"parentName":"电脑","stationId":0,"structureName":"维修单元第一个","tenantId":"0","topId":1,"topName":"机组","treeTypeId":"0","typeId":"710786698501435845","typeIdName":"可维修单元","updatedAt":1751937113000}],"createdAt":1751850947000,"deletedAt":null,"description":null,"flowId":null,"flowTaskId":"711834395144631813","id":6,"isLeaf":false,"kks":null,"level":1,"parentId":5,"parentName":"汽轮发电机组系统222","stationId":0,"structureName":"电脑","tenantId":"0","topId":1,"topName":"机组","treeTypeId":"0","typeId":"710786637520449989","typeIdName":"设备","updatedAt":1751850947000}],"createdAt":1751622252000,"deletedAt":null,"description":null,"flowId":null,"flowTaskId":"710875179504383429","id":5,"isLeaf":false,"kks":null,"level":1,"parentId":1,"parentName":"机组","stationId":0,"structureName":"汽轮发电机组系统222","tenantId":"0","topId":1,"topName":"机组","treeTypeId":"0","typeId":"710786559611253189","typeIdName":"系统","updatedAt":1751622252000}],"createdAt":1751597844000,"deletedAt":null,"description":"逻辑树顶节点","flowId":null,"flowTaskId":null,"id":1,"isLeaf":false,"kks":null,"level":1,"parentId":-1,"parentName":"机组","stationId":0,"structureName":"机组","tenantId":"0","topId":1,"topName":"机组","treeTypeId":"0","typeId":"710786499146166725","typeIdName":"机组","updatedAt":1752030582000}],"createdAt":1751871987000,"deletedAt":null,"description":"资产树顶节点","flowId":null,"flowTaskId":null,"id":7,"isLeaf":true,"kks":null,"level":1,"parentId":-1,"parentName":null,"stationId":0,"structureName":"资产结构树","tenantId":"0","topId":7,"topName":null,"treeTypeId":"1","typeId":"710826053995606661","typeIdName":null,"updatedAt":1751871994000}]。接下来是需要注意的地方:1.第一个节点不需要存储到数据库,因为这个节点是我从数据库获取的。他是所有机组的父节点。所以可以直接使用他的id作为机组的父id。2.除了第一个节点,其他节点你会看到也有id,父id,顶层id的数据等等。但是这些数据关于id都是错的。因为我是通过模版树来组成这颗树的(模版树的数据是从数据库拿的,所以他有完整的id信息)。但现在我是想将这个存储到数据库,所以不能使用这些id数据。最后是要实现的功能:我需要你将树的节点存储到数据库中(根节点是不用存的,就是第一个节点)存储的时候最好是使用新对象来接受需要存储的数据,除了父id外我可能还需要从节点中拿一些数据来存储到数据库,这个可以先空着我自己来写。然后就是我需要保证比如说机组那一层有多个机组节点。然后我们都存储到数据库后(机组的父id是第一个节点,你观察redis的数据结构就清楚了)。我需要获取他们的id,好给他们的子节点来设置对应的父id值。就这样一直存储,获取id,设置父id直到存储完整棵树。

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