文章目录

• 1 去除redis 配置
• 2 去除ruoyi-framework下RedisConfig的配置
• 3 在ruoyi-common的core/redis下新建MyCache类
• 4 修改RedisCache类
• 5 修改ruoyi-common下utils/DictUtils
• 6 基于redis的限流处理就无法使用了，先注释掉
• 7 重启就可以了

1 去除redis 配置

去除ruoyi-admin下application.yml的redis配置！

2 去除ruoyi-framework下RedisConfig的配置

直接注释@Bean、@Configuration和@EnableCaching注解就可以了，不用删除RedisConfig，防止后期又要使用redis，直接放开就可以了。

3 在ruoyi-common的core/redis下新建MyCache类

新建MyCache类并实现Cache，内容如下，可以自由扩展相关功能。

• 新建MyCache

package com.ruoyi.common.core.redis;

import org.springframework.cache.Cache;
import org.springframework.cache.support.SimpleValueWrapper;
import org.springframework.stereotype.Component;

import java.util.Collection;
import java.util.Map;
import java.util.Objects;
import java.util.concurrent.Callable;
import java.util.concurrent.ConcurrentHashMap;

@Component
public class MyCache implements Cache {

    // 使用ConcurrentHashMap作为数据的存储
    private Map<String, Object> storage = new ConcurrentHashMap<>();

    // getName获取cache的名称，存取数据的时候用来区分是针对哪个cache操作
    @Override
    public String getName() {
        return null;
    }

    @Override
    public Object getNativeCache() {
        return null;
    }

    public boolean hasKey(String key){
        return storage.containsKey(key);
    }

    @Override
    public ValueWrapper get(Object key) {
        String k = key.toString();
        Object value = storage.get(k);

        // 注意返回的数据，要和存放时接收到数据保持一致，要将数据反序列化回来。
        return Objects.isNull(value) ? null : new SimpleValueWrapper(value);
    }

    @Override
    public <T> T get(Object key, Class<T> type) {
        return null;
    }

    @Override
    public <T> T get(Object key, Callable<T> valueLoader) {
        return null;
    }

    // put方法，就是执行将数据进行缓存
    @Override
    public void put(Object key, Object value) {
        if (Objects.isNull(value)) {
            return;
        }
        //存值
        storage.put(key.toString(), value);
    }

    // evict方法，是用来清除某个缓存项
    @Override
    public void evict(Object key) {
        storage.remove(key.toString());
    }

    // 删除集合
    public boolean deleteObject(final Collection collection){
        collection.forEach(o -> {
            storage.remove(o.toString());
        } );
        return true;
    }

    // 获取所有的keys
    public Collection<String> keys(final String pattern){
        return storage.keySet();
    }

    @Override
    public void clear() {

    }
}

4 修改RedisCache类

• 内容如下，原代码不删除，注释掉，防止后期又使用redis。
  

package com.ruoyi.common.core.redis;

import org.springframework.cache.Cache;
import org.springframework.stereotype.Component;

import javax.annotation.Resource;
import java.util.Collection;
import java.util.concurrent.TimeUnit;

/**
 * spring redis 工具类
 *
 * @author ruoyi
 **/
@SuppressWarnings(value = { "unchecked", "rawtypes" })
@Component
public class RedisCache
{
//    @Autowired
//    public RedisTemplate redisTemplate;

    @Resource
    public MyCache myCache;

    /**
     * 缓存基本的对象，Integer、String、实体类等
     *
     * @param key 缓存的键值
     * @param value 缓存的值
     */
    public <T> void setCacheObject(final String key, final T value)
    {
        myCache.put(key,value);
//        redisTemplate.opsForValue().set(key, value);
    }

    /**
     * 缓存基本的对象，Integer、String、实体类等
     *
     * @param key 缓存的键值
     * @param value 缓存的值
     * @param timeout 时间
     * @param timeUnit 时间颗粒度
     */
    public <T> void setCacheObject(final String key, final T value, final Integer timeout, final TimeUnit timeUnit)
    {
        myCache.put(key,value);
//        redisTemplate.opsForValue().set(key, value, timeout, timeUnit);
    }

    /**
     * 设置有效时间
     *
     * @param key Redis键
     * @param timeout 超时时间
     * @return true=设置成功；false=设置失败
     */
    public boolean expire(final String key, final long timeout)
    {
        return expire(key, timeout, TimeUnit.SECONDS);
    }

    /**
     * 设置有效时间
     *
     * @param key Redis键
     * @param timeout 超时时间
     * @param unit 时间单位
     * @return true=设置成功；false=设置失败
     */
    public boolean expire(final String key, final long timeout, final TimeUnit unit)
    {
        return true;
//        return redisTemplate.expire(key, timeout, unit);
    }

    /**
     * 获取有效时间
     *
     * @param key Redis键
     * @return 有效时间
     */
//    public long getExpire(final String key)
//    {
//        return redisTemplate.getExpire(key);
//    }

    /**
     * 判断 key是否存在
     *
     * @param key 键
     * @return true 存在 false不存在
     */
    public Boolean hasKey(String key)
    {
        return myCache.hasKey(key);
//        return redisTemplate.hasKey(key);
    }

    /**
     * 获得缓存的基本对象。
     *
     * @param key 缓存键值
     * @return 缓存键值对应的数据
     */
    public <T> T getCacheObject(final String key)
    {
        Cache.ValueWrapper valueWrapper = myCache.get(key);
        if (valueWrapper == null){
            return null;
        }else {
            return (T) valueWrapper.get();
        }
//        ValueOperations<String, T> operation = redisTemplate.opsForValue();
//        return operation.get(key);
    }

    /**
     * 删除单个对象
     *
     * @param key
     */
    public boolean deleteObject(final String key)
    {
        myCache.evict(key);
        return true;
//        return redisTemplate.delete(key);
    }

    /**
     * 删除集合对象
     *
     * @param collection 多个对象
     * @return
     */
    public boolean deleteObject(final Collection collection)
    {
        return myCache.deleteObject(collection);
//        return redisTemplate.delete(collection) > 0;
    }

    /**
     * 缓存List数据
     *
     * @param key 缓存的键值
     * @param dataList 待缓存的List数据
     * @return 缓存的对象
     */
//    public <T> long setCacheList(final String key, final List<T> dataList)
//    {
//        Long count = redisTemplate.opsForList().rightPushAll(key, dataList);
//        return count == null ? 0 : count;
//    }

    /**
     * 获得缓存的list对象
     *
     * @param key 缓存的键值
     * @return 缓存键值对应的数据
     */
//    public <T> List<T> getCacheList(final String key)
//    {
//        return redisTemplate.opsForList().range(key, 0, -1);
//    }

    /**
     * 缓存Set
     *
     * @param key 缓存键值
     * @param dataSet 缓存的数据
     * @return 缓存数据的对象
     */
//    public <T> BoundSetOperations<String, T> setCacheSet(final String key, final Set<T> dataSet)
//    {
//        BoundSetOperations<String, T> setOperation = redisTemplate.boundSetOps(key);
//        Iterator<T> it = dataSet.iterator();
//        while (it.hasNext())
//        {
//            setOperation.add(it.next());
//        }
//        return setOperation;
//    }

    /**
     * 获得缓存的set
     *
     * @param key
     * @return
     */
//    public <T> Set<T> getCacheSet(final String key)
//    {
//        return redisTemplate.opsForSet().members(key);
//    }

    /**
     * 缓存Map
     *
     * @param key
     * @param dataMap
     */
//    public <T> void setCacheMap(final String key, final Map<String, T> dataMap)
//    {
//        if (dataMap != null) {
//            redisTemplate.opsForHash().putAll(key, dataMap);
//        }
//    }

    /**
     * 获得缓存的Map
     *
     * @param key
     * @return
     */
//    public <T> Map<String, T> getCacheMap(final String key)
//    {
//        return redisTemplate.opsForHash().entries(key);
//    }

    /**
     * 往Hash中存入数据
     *
     * @param key Redis键
     * @param hKey Hash键
     * @param value 值
     */
//    public <T> void setCacheMapValue(final String key, final String hKey, final T value)
//    {
//        redisTemplate.opsForHash().put(key, hKey, value);
//    }

    /**
     * 获取Hash中的数据
     *
     * @param key Redis键
     * @param hKey Hash键
     * @return Hash中的对象
     */
//    public <T> T getCacheMapValue(final String key, final String hKey)
//    {
//        HashOperations<String, String, T> opsForHash = redisTemplate.opsForHash();
//        return opsForHash.get(key, hKey);
//    }

    /**
     * 获取多个Hash中的数据
     *
     * @param key Redis键
     * @param hKeys Hash键集合
     * @return Hash对象集合
     */
//    public <T> List<T> getMultiCacheMapValue(final String key, final Collection<Object> hKeys)
//    {
//        return redisTemplate.opsForHash().multiGet(key, hKeys);
//    }

    /**
     * 删除Hash中的某条数据
     *
     * @param key Redis键
     * @param hKey Hash键
     * @return 是否成功
     */
//    public boolean deleteCacheMapValue(final String key, final String hKey)
//    {
//        return redisTemplate.opsForHash().delete(key, hKey) > 0;
//    }

    /**
     * 获得缓存的基本对象列表
     *
     * @param pattern 字符串前缀
     * @return 对象列表
     */
    public Collection<String> keys(final String pattern)
    {
        return myCache.keys(pattern);
//        return redisTemplate.keys(pattern);
    }
}

5 修改ruoyi-common下utils/DictUtils

• 内容如下：

    /**
     * 获取字典缓存
     *
     * @param key 参数键
     * @return dictDatas 字典数据列表
     */
    public static List<SysDictData> getDictCache(String key)
    {
        JSONArray arrayCache = JSONArray.parseArray(JSON.toJSONString(SpringUtils.getBean(RedisCache.class).getCacheObject(getCacheKey(key))));
//        JSONArray arrayCache = SpringUtils.getBean(RedisCache.class).getCacheObject(getCacheKey(key));
        if (StringUtils.isNotNull(arrayCache))
        {
            return arrayCache.toList(SysDictData.class);
        }
        return null;
    }

6 基于redis的限流处理就无法使用了，先注释掉

• 这里先注释相关注解，暂时不删除，防止以后，又需要redis了，放开就行。
  

7 重启就可以了