使用redis模拟cookie-session,例子:实现验证码功能

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在前后端分离架构中不建议使用cookie-session机制实现端状态识别

redis%E6%9D%A5%E6%A8%A1%E6%8B%9Fsession-cookie%E6%9C%BA%E5%88%B6-toc" style="margin-left:0px;">所以我们可以使用redis来模拟session-cookie机制

下面我们通过实现验证码的功能来举例

第一步：了解前端要我们返回的数据变量名字，变量类型

1.封装code,data成一个result类，专门用于返回数据

2.封装data里面的数据

redis%E4%BE%9D%E8%B5%96-toc" style="margin-left:40px;">第二步：导入redis依赖

application-cahe.yml没有叶子的解决方法

redis%E5%BA%8F%E5%88%97%E5%8C%96-toc" style="margin-left:80px;">自定义redis序列化

测试

第三步：使用雪花算法生成唯一的sessionId,即一个数字

1.导入一个工具类

2.配置机房id和机器id，并存入IoC容器

第四步：导入验证码图片生成包

第五步：定义一个常量类，用于封装我们使用的数据

第六步：业务逻辑

第七步：测试接口

redis%E5%8F%96%E5%80%BC%E6%AF%94%E5%AF%B9%E5%8D%B3%E5%8F%AF-toc" style="margin-left:40px;">到时候前端发送的数据中会包含sessionId，我们再根据sessionId去redis取值比对即可

在前后端分离架构中不建议使用cookie-session机制实现端状态识别

原因：
1.前后端分离存在跨域问题，cookie无法共享

2.后台服务器一旦建立集群，可能导致session数据丢失，即·后台有多台服务器，每个服务器存的session不一样，导致访问到不同的服务器时导致找不到对应的session

3.前端浏览器如果禁用session,则该机制无法生效

4.后台服务器需要维护session对象，又内存开销

redis%E6%9D%A5%E6%A8%A1%E6%8B%9Fsession-cookie%E6%9C%BA%E5%88%B6">所以我们可以使用redis来模拟session-cookie机制

我们可以再后端通过雪花算法生成一个独一的sessionid，然后存入redis中，并把这个sessionId值发送给前端，前端再通过发请求数据->里面包含sessionId,后端再通过sessionId去redis取出值进行比较。我们还可以使用redis的数据过期模式来模拟session的过期机制

下面我们通过实现验证码的功能来举例

第一步：了解前端要我们返回的数据变量名字，变量类型

{"code": 1,"data": {"imageData": "iVBORw0KGgoAAAANSUh...省略...AAAPoAAAAoCAYAAADX=", //base64格式图片"sessionId": "1479063316897845248" //保存在redis中验证码对应的key，模拟sessioinId}
}

我们来封装一个这个json数据->由外到内

1.封装code,data成一个result类，专门用于返回数据

html"> <!--jackson相关注解，实现日期格式转换和类型格式转换并序列化等--><dependency><groupId>com.fasterxml.jackson.core</groupId><artifactId>jackson-annotations</artifactId></dependency>

/*** 返回数据类* @JsonInclude 保证序列化json的时候,如果是null的对象,key也会消失* @param <T>*/
@JsonInclude(JsonInclude.Include.NON_NULL)
public class R<T> implements Serializable {private static final long serialVersionUID = 7735505903525411467L;// 成功值,默认为1private static final int SUCCESS_CODE = 1;// 失败值,默认为0private static final int ERROR_CODE = 0;//状态码private int code;//消息private String msg;//返回数据private T data;private R(int code){this.code = code;}private R(int code, T data){this.code = code;this.data = data;}private R(int code, String msg){this.code = code;this.msg = msg;}private R(int code, String msg, T data){this.code = code;this.msg = msg;this.data = data;}public static <T> R<T> ok(){return new R<T>(SUCCESS_CODE,"success");}public static <T> R<T> ok(String msg){return new R<T>(SUCCESS_CODE,msg);}public static <T> R<T> ok(T data){return new R<T>(SUCCESS_CODE,data);}public static <T> R<T> ok(String msg, T data){return new R<T>(SUCCESS_CODE,msg,data);}public static <T> R<T> error(){return new R<T>(ERROR_CODE,"error");}public static <T> R<T> error(String msg){return new R<T>(ERROR_CODE,msg);}public static <T> R<T> error(int code, String msg){return new R<T>(code,msg);}public static <T> R<T> error(ResponseCode res){return new R<T>(res.getCode(),res.getMessage());}public int getCode(){return code;}public String getMsg(){return msg;}public T getData(){return data;}
}

2.封装data里面的数据

data里面的数据我们其实可以不用特意封装成一个类，因为只有两个key，且没有什么实际意义，

最重要的是验证码不用与数据库进行交互，只需要访问redis即可，所以我们可以直接使用Map

redis%E4%BE%9D%E8%B5%96">第二步：导入redis依赖

html"><!--redis场景依赖-->
<dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
</dependency>
<!-- redis创建连接池，默认不会创建连接池 -->
<dependency><groupId>org.apache.commons</groupId><artifactId>commons-pool2</artifactId>
</dependency>

在yml文件中写redis的配置，如果我们把所有配置信息都写在application.yml文件中，就会导致这个文件十分复杂，所以我们额外创建一个application-cache.yml文件，在此文件中写redis配置，再通过application.yml来激活application-cache.yml

html">spring:profiles:active: cache #激活其他配置文件

html">spring:# 配置缓存redis:host: 192.168.230.100port: 6379database: 0 #Redis数据库索引（默认为0）lettuce:pool:max-active: 8 # 连接池最大连接数（使用负值表示没有限制）max-wait: -1ms # 连接池最大阻塞等待时间（使用负值表示没有限制）max-idle: 8 # 连接池中的最大空闲连接min-idle: 1  # 连接池中的最小空闲连接timeout: PT10S # 连接超时时间

application-cahe.yml没有叶子的解决方法

找到对应的模块添加spring

再点击这个小叶子进行添加

redis%E5%BA%8F%E5%88%97%E5%8C%96">自定义redis序列化

@Configuration
public class RedisCacheConfig {/*** 配置redisTemplate bean，自定义数据的序列化的方式,避免使用默认的jdk序列化方式* jdk序列化缺点：* 1.阅读体验差* 2.序列化后内容体积比较大，占用过多内存* @param redisConnectionFactory 连接redis的工厂，底层有场景依赖启动时，自动加载* @return*///TODO:方法名必须是redisTemplate，这是bean id 如果自己装配了这个类的bean,SpringBoot就不会自动装配了//TODO:而底层又是使用了redisTemplate这个bean id 的，所以方法名必须为redisTemplate@Beanpublic RedisTemplate redisTemplate(@Autowired RedisConnectionFactory redisConnectionFactory){//不加@Autowired也行//1.构建RedisTemplate模板对象RedisTemplate<String, Object> template = new RedisTemplate<>();template.setConnectionFactory(redisConnectionFactory);//2.为不同的数据结构设置不同的序列化方案//设置key序列化方式template.setKeySerializer(new StringRedisSerializer());//设置value序列化方式template.setValueSerializer(new Jackson2JsonRedisSerializer<>(Object.class));//设置hash中field字段序列化方式template.setHashKeySerializer(new StringRedisSerializer());//设置hash中value的序列化方式template.setHashValueSerializer(new Jackson2JsonRedisSerializer<>(Object.class));//5.初始化参数设置template.afterPropertiesSet();return template;}
}

测试

@RunWith(SpringRunner.class)
@SpringBootTest
public class TestRedisCache {@Autowiredprivate RedisTemplate redisTemplate;@Testpublic void test(){ValueOperations valueOperations = redisTemplate.opsForValue();//取出操作String类型的操作类valueOperations.set("name","ajx");System.out.println(valueOperations.get("name"));}
}