java缓存redis乱码

在Java中使用Redis作为缓存时，如果遇到乱码问题，通常是由于字符编码不一致导致的。可能出现这种情况的情况有：

1. **数据源编码**：如果你的Java应用或者Redis的数据存储默认不是UTF-8编码，而在传输过程中没有正确地转换编码，字符串可能会变成乱码。

2. **序列化问题**：当将Java对象序列化成字节并保存到Redis时，如果序列化库没有正确处理字符编码，也可能导致乱码。例如，`Jackson` 或 `Kryo` 序列化如果不指定合适的字符集，可能会出现问题。

3. **反序列化时的错误**：从Redis获取数据并在Java中反序列化时，如果没有设置正确的解码器，读取到的字节数组会被解析为乱码。

解决这种问题的步骤通常包括：

- 确定数据源的原始编码，并确保在Java和Redis之间传递时都采用UTF-8或其他双方都能接受的统一编码。
- 在序列化和反序列化操作中明确指定字符编码，如使用`StringMapper`配置序列化工具。
- 对于Spring Boot集成Redis的项目，可以配置`spring.redis.string-to-object-deserializer` 和 `spring.redis.object-to-string-serializer` 的字符编码。

相关问题

springboot redis 乱码

### 解决Spring Boot与Redis集成时的中文字符编码问题

在Spring Boot项目中，当使用Redis作为缓存或数据存储时，可能会遇到中文字符显示为乱码的情况。这一现象通常源于序列化/反序列化过程中使用的编解码器配置不当。

对于字符串类型的键值操作，默认情况下，`StringRedisSerializer`采用UTF-8编码来处理字符串，这可以通过调用`RedisSerializer#string()`静态方法获得实例[^2]：

static RedisSerializer<String> string() {
    return StringRedisSerializer.UTF_8;
}

然而，在实际开发环境中，如果发现仍然存在乱码，则可能是由于其他部分的数据未被正确设置成UTF-8编码所致。为了确保整个系统的统一性和一致性，建议显式指定所有涉及字符串的操作都应使用相同的编码格式——即UTF-8。

具体到代码层面，可以在配置类中自定义`RedisTemplate`并为其设定合适的序列化策略：

@Configuration
public class RedisConfig {

    @Bean
    public RedisTemplate<Object, Object> redisTemplate(RedisConnectionFactory factory) {
        RedisTemplate<Object, Object> template = new RedisTemplate<>();
        template.setConnectionFactory(factory);

        // 设置key和value的序列化方式均为StringRedisSerializer
        Jackson2JsonRedisSerializer jackson2JsonRedisSerializer = new Jackson2JsonRedisSerializer(Object.class);
        
        ObjectMapper om = new ObjectMapper();
        om.setVisibility(PropertyAccessor.ALL, JsonAutoDetect.Visibility.ANY);
        om.enableDefaultTyping(ObjectMapper.DefaultTyping.NON_FINAL);
        jackson2JsonRedisSerializer.setObjectMapper(om);

        template.setValueSerializer(jackson2JsonRedisSerializer);
        template.setKeySerializer(new StringRedisSerializer());
        template.afterPropertiesSet();

        return template;
    }
}

上述配置不仅指定了键(`setKeySerializer`)使用`StringRedisSerializer`以保证其遵循UTF-8标准，同时也针对值(`setValueSerializer`)选择了JSON形式的序列化工具（这里选用的是Jackson库），从而更好地支持复杂对象结构的同时也保持了良好的可读性。

另外值得注意的一点是在某些特殊场景下可能还会涉及到二进制流或者其他非文本型数据的传输，此时则需考虑更换相应的序列化机制，例如FST或Kryo等高效方案；不过这些替代品往往伴随着额外的学习成本以及潜在的安全隐患，因此除非必要一般推荐继续沿用官方提供的解决方案[^4]。

通过以上措施可以有效避免因编码差异而导致的乱码问题，并且提高了程序的整体健壮性和易维护程度。

spring boot使用redis缓存乱码

出现redis缓存乱码的情况，可能是因为在存储数据时没有进行编码操作，或者是在读取数据时没有进行解码操作。

为了解决这个问题，可以尝试在Spring Boot中配置redisTemplate，并设置编码和解码器：

@Configuration
public class RedisConfig {
    @Bean
    public RedisTemplate<String, Object> redisTemplate(RedisConnectionFactory connectionFactory) {
        RedisTemplate<String, Object> template = new RedisTemplate<>();
        template.setConnectionFactory(connectionFactory);
        template.setKeySerializer(new StringRedisSerializer());
        template.setValueSerializer(new GenericJackson2JsonRedisSerializer());
        template.setHashKeySerializer(new StringRedisSerializer());
        template.setHashValueSerializer(new GenericJackson2JsonRedisSerializer());
        return template;
    }
}

在上面的配置中，我们使用了StringRedisSerializer作为key的序列化器，使用GenericJackson2JsonRedisSerializer作为value的序列化器，这样可以保证在存储和读取数据时，数据会被正确地编码和解码。