利用redis实现聊天记录转存功能的全过程
网络编程
前言
前一阵子实现了我开源项目的单聊功能，在实现过程中遇到了需要将聊天记录保存至数据库的问题，在收到消息时肯定不能直接存数据库，因为这样在高并发的场景下，数据库就炸了。
于是，我就想到了redis这个东西，第一次听说它是在2年前，但是一直没时间玩他，现在终于遇到了需要使用它的场景，在用的时候学它，本文就跟大家分享下我的实现思路以及过程，欢迎各位感兴趣的开发者阅读本文。
环境搭建
我的项目是基于SpringBoot2.x搭建的，电脑已经安装了redis，用的maven作为jar包管理工具，所以只需要在maven中添加需要的依赖包即可，如果你用的是其他管理工具，请自行查阅如何添加依赖。
<!-- Redis --><dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId></dependency><!-- 定时任务调度 --><dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-quartz</artifactId> <version>2.3.7.RELEASE</version></dependency>
本文需要用到依赖：Redis 、quartz，在pom.xml文件的dependencies标签下添加下述代码。
spring:# redis配置 redis: host: 127.0.0.1 # redis地址 port: 6379 # 端口号 password: # 密码 timeout: 3000 # 连接超时时间，单位毫秒
实现思路
在websocket的服务中，收到客户端推送的消息后，我们对数据进行解析，构造聊天记录实体类，将其保存至redis中，最后我们使用quartz设置定时任务将redis的数据定时写入mysql中。
我们将上述思路进行下整理：
- 解析客户端数据，构造实体类
- 将数据保存至redis
- 使用quartz将redis中的数据定时写入mysql
实现过程
实现思路很简单，难在如何将实体类数据保存至redis，我们需要把redis这一块配置好后，才能继续实现我们的业务需求。
redis支持的数据结构类型有：
- set 集合，string类型的无序集合，元素不允许重复
- hash 哈希表，键值对的集合，用于存储对象
- list 列表，链表结构
- zset有序集合
- string 字符串，最基本的数据类型，可以包含任何数据，比如一个序列化的对象，它的字符串大小上限是512MB
redis的客户端分为jedis 和 lettuce，在SpringBoot2.x中默认客户端是使用lettuce实现的，因此我们不用做过多配置，在使用的时候通过RedisTemplate.xxx来对redis进行操作即可。
自定义RedisTemplate
在RedisTemplate中，默认是使用Java字符串序列化，将字符串存入redis后可读性很差，因此，我们需要对他进行自定义，使用Jackson 序列化，以 JSON 方式进行存储。
我们在项目的config包下，创建一个名为LettuceRedisConfig的Java文件，我们再此文件中配置其默认序列化规则，它的代码如下：
package com.lk.config;import org.springframework.context.annotation.Bean;import org.springframework.context.annotation.Configuration;import org.springframework.data.redis.connection.RedisConnectionFactory;import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;import org.springframework.data.redis.serializer.GenericJackson2JsonRedisSerializer;import org.springframework.data.redis.serializer.StringRedisSerializer;// 自定义RedisTemplate设置序列化器, 方便转换redis中的数据与实体类互转@Configurationpublic class LettuceRedisConfig { /** * Redis 序列化配置 */ @Bean public RedisTemplate<String, Object> redisTemplate(RedisConnectionFactory connectionFactory) { RedisTemplate<String, Object> redisTemplate = new RedisTemplate<>(); redisTemplate.setConnectionFactory(connectionFactory); // 使用GenericJackson2JsonRedisSerializer替换默认序列化 GenericJackson2JsonRedisSerializer jackson2JsonRedisSerializer = new GenericJackson2JsonRedisSerializer(); // 设置 Key 和 Value 的序列化规则 redisTemplate.setKeySerializer(new StringRedisSerializer()); redisTemplate.setValueSerializer(jackson2JsonRedisSerializer); redisTemplate.setHashKeySerializer(new StringRedisSerializer()); redisTemplate.setHashValueSerializer(jackson2JsonRedisSerializer); // 初始化 RedisTemplate 序列化完成 redisTemplate.afterPropertiesSet(); return redisTemplate; }}封装redis工具类
做完上述操作后，通过RedisTemplate存储到redis中的数据就是json形式的了，接下来我们对其常用的操作封装成工具类，方便我们在项目中使用。
在Utils包中创建一个名为RedisOperatingUtil，其代码如下：
package com.lk.utils;import org.springframework.data.redis.connection.DataType;import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;import org.springframework.stereotype.Component;import javax.annotation.Resource;import java.util.Arrays;import java.util.Collections;import java.util.List;import java.util.Map;import java.util.concurrent.TimeUnit;@Component// Redis操作工具类public class RedisOperatingUtil { @Resource private RedisTemplate<Object, Object> redisTemplate; /** * 指定 key 的过期时间 * * @param key 键 * @param time 时间(秒) */ public void setKeyTime(String key, long time) { redisTemplate.expire(key, time, TimeUnit.SECONDS); } /** * 根据 key 获取过期时间（-1 即为永不过期） * * @param key 键 * @return 过期时间 */ public Long getKeyTime(String key) { return redisTemplate.getExpire(key, TimeUnit.SECONDS); } /** * 判断 key 是否存在 * * @param key 键 * @return 如果存在 key 则返回 true，否则返回 false */ public Boolean hasKey(String key) { return redisTemplate.hasKey(key); } /** * 删除 key * * @param key 键 */ public Long delKey(String... key) { if (key == null || key.length < 1) { return 0L; } return redisTemplate.delete(Arrays.asList(key)); } /** * 获取 Key 的类型 * * @param key 键 */ public String keyType(String key) { DataType dataType = redisTemplate.type(key); assert dataType != null; return dataType.code(); } /** * 批量设置值 * * @param map 要插入的 key value 集合 */ public void barchSet(Map<String, Object> map) { redisTemplate.opsForValue().multiSet(map); } /** * 批量获取值 * * @param list 查询的 Key 列表 * @return value 列表 */ public List<Object> batchGet(List<String> list) { return redisTemplate.opsForValue().multiGet(Collections.singleton(list)); } /** * 获取指定对象类型key的值 * * @param key 键 * @return 值 */ public Object objectGetKey(String key) { return redisTemplate.opsForValue().get(key); } /** * 设置对象类型的数据 * * @param key 键 * @param value 值 */ public void objectSetValue(String key, Object value) { redisTemplate.opsForValue().set(key, value); } /** * 向list的头部插入一条数据 * * @param key 键 * @param value 值 */ public Long listLeftPush(String key, Object value) { return redisTemplate.opsForList().leftPush(key, value); } /** * 向list的末尾插入一条数据 * * @param key 键 * @param value 值 */ public Long listRightPush(String key, Object value) { return redisTemplate.opsForList().rightPush(key, value); } /** * 向list头部添加list数据 * * @param key 键 * @param value 值 */ public Long listLeftPushAll(String key, List<Object> value) { return redisTemplate.opsForList().leftPushAll(key, value); } /** * 向list末尾添加list数据 * * @param key 键 * @param value 值 */ public Long listRightPushAll(String key, List<Object> value) { return redisTemplate.opsForList().rightPushAll(key, value); } /** * 通过索引设置list元素的值 * * @param key 键 * @param index 索引 * @param value 值 */ public void listIndexSet(String key, long index, Object value) { redisTemplate.opsForList().set(key, index, value); } /** * 获取列表指定范围内的list元素，正数则表示正向查找，负数则倒叙查找 * * @param key 键 * @param start 开始 * @param end 结束 * @return boolean */ public Object listRange(String key, long start, long end) { return redisTemplate.opsForList().range(key, start, end); } /** * 从列表前端开始取出数据 * * @param key 键 * @return 结果数组对象 */ public Object listPopLeftKey(String key) { return redisTemplate.opsForList().leftPop(key); } /** * 从列表末尾开始遍历取出数据 * * @param key 键 * @return 结果数组 */ public Object listPopRightKey(String key) { return redisTemplate.opsForList().rightPop(key); } /** * 获取list长度 * * @param key 键 * @return 列表长度 */ public Long listLen(String key) { return redisTemplate.opsForList().size(key); } /** * 通过索引获取list中的元素 * * @param key 键 * @param index 索引（index>=0时，0 表头，1 第二个元素，依次类推；index<0时，-1，表尾，-2倒数第二个元素，依次类推） * @return 列表中的元素 */ public Object listIndex(String key, long index) { return redisTemplate.opsForList().index(key, index); } /** * 移除list元素 * * @param key 键 * @param count 移除数量（"负数"则从列表倒叙查找删除 count 个对应的值; "整数"则从列表正序查找删除 count 个对应的值;） * @param value 值 * @return 成功移除的个数 */ public Long listRem(String key, long count, Object value) { return redisTemplate.opsForList().remove(key, count, value); } /** * 截取指定范围内的数据, 移除不是范围内的数据 * @param key 操作的key * @param start 截取开始位置 * @param end 截取激素位置 */ public void listTrim(String key, long start, long end) { redisTemplate.opsForList().trim(key, start, end); }}进行单元测试
做完上述操作后，最难弄的一关我们就已经搞定了，接下来我们来对一会需要使用的方法进行单元测试，确保其能够正常运行。
创建一个名为RedisTest的Java文件，注入需要用到的相关类。
- redisOperatingUtil为我们的redis工具类
- subMessageMapper为聊天记录表的dao层
@RunWith(SpringRunner.class)@SpringBootTest@Slf4jpublic class RedisTest { @Resource private RedisOperatingUtil redisOperatingUtil; @Resource private SubMessageMapper subMessageMapper;}接下来，我们看下SubMessage实体类的代码。
package com.lk.entity;import lombok.AllArgsConstructor;import lombok.Getter;import lombok.NoArgsConstructor;import lombok.Setter;@Getter@Setter@NoArgsConstructor@AllArgsConstructor// 聊天记录-消息内容public class SubMessage { private Integer id; private String msgText; // 消息内容 private String createTime; // 创建时间 private String userName; // 用户名 private String userId; // 推送方用户id private String avatarSrc; // 推送方头像 private String msgId; // 接收方用户id private Boolean status; // 消息状态}测试list数据的写入与获取
在单元测试类内部加入下述代码：
@Test public void testSerializableListRedisTemplate() { // 构造聊天记录实体类数据 SubMessage subMessage = new SubMessage(); subMessage.setAvatarSrc("https://www.kaisir.cn/uploads/1ece3749801d4d45933ba8b31403c685touxiang.jpeg"); subMessage.setUserId("1090192"); subMessage.setUserName("神奇的程序员"); subMessage.setMsgText("你好"); subMessage.setMsgId("2901872"); subMessage.setCreateTime("2020-12-12 18:54:06"); subMessage.setStatus(false); // 将聊天记录对象保存到redis中 redisOperatingUtil.listRightPush("subMessage", subMessage); // 获取list中的数据 Object resultObj = redisOperatingUtil.listRange("subMessage", 0, redisOperatingUtil.listLen("subMessage")); // 将Object安全的转为List List<SubMessage> resultList = ObjectToOtherUtil.castList(resultObj, SubMessage.class); // 遍历获取到的结果 if (resultList != null) { for (SubMessage message : resultList) { System.out.println(message.getUserName()); } } }在上述代码中，我们从redis中取出的数据是Object类型的，我们要将它转换为与之对应的实体类，一开始我是用的类型强转，但是idea会报黄色警告，于是就写了一个工具类用于将Object对象安全的转换为与之对应的类型，代码如下：
package com.lk.utils;import java.util.ArrayList;import java.util.List;public class ObjectToOtherUtil { public static <T> List<T> castList(Object obj, Class<T> clazz) { List<T> result = new ArrayList<>(); if (obj instanceof List<?>) { for (Object o : (List<?>) obj) { result.add(clazz.cast(o)); } return result; } return null; }}执行后，我们看看redis是否有保存到我们写入的数据，如下所示，已经成功保存。
我们再来看看，代码的执行结果，看看有没有成功获取到数据，如下图所示，也成功取到了。
注意：如果你的项目对websocket进行了启动配置，可能会导致单元测试失败，报错java.lang.IllegalStateException: Failed to load ApplicationContext，解决方案就是注释掉websocket配置文件中的@Configuration即可。
测试list数据的取出
当我们把redis中存储的数据迁移到mysql后，需要删除redis中的数据，一开始我用的是它的delete方法，但是他的delete方法只能删除与之匹配的值，不能选择一个区间进行删除，于是就决定用它的pop方法进行出栈操作。
我们来测试下工具类中的listPopLeftKey方法。
@Test public void testListPop() { long item = 0; // 获取存储在redis中聊天记录的条数 long messageListSize = redisOperatingUtil.listLen("subMessage"); for (int i = 0; i < messageListSize; i++) { // 从头向尾取出链表中的元素 SubMessage messageResult = (SubMessage) redisOperatingUtil.listPopLeftKey("subMessage"); log.info(messageResult.getMsgText()); item++; } log.info(item+"条数据已成功取出"); }执行结果如下所示，成功取出了redis中存储的两条数据。
测试聊天记录转移至数据库
接下来我们在redis中放入三条数据用于测试
我们测试下将redis中的数据取出，然后写入数据库，代码如下：
// 测试聊天记录转移数据库 @Test public void testRedisToMysqlTask() { // 获取存储在redis中聊天记录的条数 long messageListSize = redisOperatingUtil.listLen("subMessage"); // 写入数据库的数据总条数 long resultCount = 0; for (int i = 0; i < messageListSize; i++) { // 从头到尾取出链表中的元素 SubMessage subMessage= (SubMessage) redisOperatingUtil.listPopLeftKey("subMessage"); // 向数据库写入数据 int result = subMessageMapper.addMessageTextInfo(subMessage); if (result > 0) { // 写入成功 resultCount++; } } log.info(resultCount+ "条聊天记录，已写入数据库"); }执行结果如下，数据已成功写入数据库且redis中的数据也被删除。
解析客户端数据保存至redis
完成上述操作后，我们redis那一块的东西就搞定了，接下来就可以实现将客户端的数据存到redis里了。
这里有个坑，因为websocket服务类中用到了@Component，会导致redis的工具类注入失败，出现null的情况，解决这个问题需要将当前类名声明为静态变量，然后在init中获取赋值redis工具类，代码如下：
// 解决redis操作工具类注入为null的问题 public static WebSocketServer webSocketServer; @PostConstruct public void init() { webSocketServer = this; webSocketServer.redisOperatingUtil = this.redisOperatingUtil; }在websocket服务的@OnMessage注解中，收到客户端发送的消息，我们将其保存到redis中，代码如下：
/** * 收到客户端消息后调用的方法 * * @param message 客户端发送过来的消息 * // @param session 客户端会话 */ @OnMessage public void onMessage(String message) { // 客户端发送的消息 JSONObject jsReply = new JSONObject(message); // 添加在线人数 jsReply.put("onlineUsers", getOnlineCount()); if (jsReply.has("buddyId")) { // 获取推送方id String userId = jsReply.getString("userID"); // 获取被推送方id String buddyId = jsReply.getString("buddyId"); // 非测试数据则推送消息 if (!buddyId.equals("121710f399b84322bdecc238199d6888")) { // 发送消息至推送方 this.sendInfo(jsReply.toString(), userId); } // 构造聊天记录实体类数据 SubMessage subMessage = new SubMessage(); subMessage.setAvatarSrc(jsReply.getString("avatarSrc")); subMessage.setUserId(jsReply.getString("userID")); subMessage.setUserName(jsReply.getString("username")); subMessage.setMsgText(jsReply.getString("msg")); subMessage.setMsgId(jsReply.getString("msgId")); subMessage.setCreateTime(DateUtil.getThisTime()); subMessage.setStatus(false); // 将聊天记录对象保存到redis中 webSocketServer.redisOperatingUtil.listRightPush("subMessage", subMessage); // 发送消息至被推送方 this.sendInfo(jsReply.toString(), buddyId); } }做完上述操作后，收到客户端发送的消息就会自动写入redis。
定时将redis的数据写入mysql
接下来，我们使用quartz定时向mysql中写入数据，他执行定时任务的步骤分为2步：
- 创建任务类编写任务内容
- 在QuartzConfig文件中设置定时，执行第一步创建的任务。
首先，创建quartzServer包，在其下创建RedisToMysqlTask.java文件，在此文件内实现redis写入mysql的代码
package com.lk.quartzServer;import com.lk.dao.SubMessageMapper;import com.lk.entity.SubMessage;import com.lk.utils.RedisOperatingUtil;import lombok.extern.slf4j.Slf4j;import org.quartz.JobExecutionContext;import org.quartz.JobExecutionException;import org.springframework.scheduling.quartz.QuartzJobBean;import javax.annotation.Resource;// 将redis数据放进mysql中@Slf4jpublic class RedisToMysqlTask extends QuartzJobBean { @Resource private RedisOperatingUtil redisOperatingUtil; @Resource private SubMessageMapper subMessageMapper; @Override protected void executeInternal(JobExecutionContext jobExecutionContext) throws JobExecutionException { // 获取存储在redis中聊天记录的条数 long messageListSize = redisOperatingUtil.listLen("subMessage"); // 写入数据库的数据总条数 long resultCount = 0; for (int i = 0; i < messageListSize; i++) { // 从头到尾取出链表中的元素 SubMessage subMessage= (SubMessage) redisOperatingUtil.listPopLeftKey("subMessage"); // 向数据库写入数据 int result = subMessageMapper.addMessageTextInfo(subMessage); if (result > 0) { // 写入成功 resultCount++; } } log.info(resultCount+ "条聊天记录，已写入数据库"); }}在config包下创建QuartzConfig.java文件，创建定时任务
package com.lk.config;import com.lk.quartzServer.RedisToMysqlTask;import org.quartz.*;import org.springframework.context.annotation.Bean;import org.springframework.context.annotation.Configuration;/** * Quartz定时任务配置 */@Configurationpublic class QuartzConfig { @Bean public JobDetail RedisToMysqlQuartz() { // 执行定时任务 return JobBuilder.newJob(RedisToMysqlTask.class).withIdentity("CallPayQuartzTask").storeDurably().build(); } @Bean public Trigger CallPayQuartzTaskTrigger() { //cron方式，从每月1号开始，每隔三天就执行一次 return TriggerBuilder.newTrigger().forJob(RedisToMysqlQuartz()) .withIdentity("CallPayQuartzTask") .withSchedule(CronScheduleBuilder.cronSchedule("* * 4 1/3 * ?")) .build(); }}这里我设置的定时任务是从每月1号开始，每隔三天就执行一次，Quartz定时任务采用的是cron表达式，自己算这个比较麻烦，这里推荐一个在线网站，可以很容易的生成表达式：Cron表达式生成器
实现效果
最后，配合Vue实现的浏览器端，跟大家展示下实现效果：
效果视频：使用Vue实现单聊
项目浏览器端代码地址：github/chat-system
项目在线体验地址：chat-system
总结
到此这篇关于利用redis实现聊天记录转存功能的文章就介绍到这了,更多相关redis聊天记录转存内容请搜索以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持！
编辑：广州明生医药有限公司
标签：数据,聊天记录,客户端,代码,数据库