redisson 使用fastJson2序列化
前因:一个项目:有人用redisTemplete存数据(使用了fastjson2),使用redisson取的时候就会报错。要让redisTemplete与redisson序列化一致
一、自定义序列化器
import com.alibaba.fastjson2.JSON;
import com.alibaba.fastjson2.JSONReader;
import com.alibaba.fastjson2.JSONWriter;
import io.netty.buffer.ByteBuf;
import io.netty.buffer.ByteBufAllocator;
import io.netty.buffer.ByteBufInputStream;
import io.netty.buffer.ByteBufOutputStream;
import org.redisson.client.codec.Codec;
import org.redisson.client.codec.StringCodec;
import org.redisson.client.handler.State;
import org.redisson.client.protocol.Decoder;
import org.redisson.client.protocol.Encoder;
import org.redisson.codec.JsonJacksonCodec;
import org.springframework.http.codec.json.Jackson2JsonDecoder;
import org.springframework.http.codec.json.Jackson2SmileDecoder;import java.io.IOException;
import java.nio.charset.Charset;/*** @author yh*/
public class FastJson2JsonRedissonSerializer extends StringCodec {public static final Charset DEFAULT_CHARSET = Charset.forName("UTF-8");private final Encoder encoder = new Encoder() {@Overridepublic ByteBuf encode(Object in) throws IOException {ByteBuf out = ByteBufAllocator.DEFAULT.buffer();try {ByteBufOutputStream os = new ByteBufOutputStream(out);JSON.writeTo(os, in, JSONWriter.Feature.WriteClassName);
// return JSON.toJSONBytes(in, JSONWriter.Feature.WriteClassName);return os.buffer();} catch (Exception e) {out.release();throw new IOException(e);}}};private final Decoder<Object> decoder = new Decoder<Object>() {@Overridepublic Object decode(ByteBuf buf, State state) throws IOException {return JSON.parseObject(new ByteBufInputStream(buf), Object.class, JSONReader.Feature.SupportAutoType);}};@Overridepublic Decoder<Object> getValueDecoder() {return decoder;}@Overridepublic Encoder getValueEncoder() {return encoder;}}
二、redsson 配置里添加自定义序列化器(RedissonConfiguration)
// 创建fastjson的Redisson序列化器config.setCodec(new FastJson2JsonRedissonSerializer());
三、测试结果

相关文章:
redisson 使用fastJson2序列化
前因:一个项目:有人用redisTemplete存数据(使用了fastjson2),使用redisson取的时候就会报错。要让redisTemplete与redisson序列化一致 一、自定义序列化器 import com.alibaba.fastjson2.JSON; import com.alibaba.fa…...
Python数据分析常用函数
Python基础 数字处理函数 Python提供了用于数字处理的内置函数和内置模块(math),使用内置模块,需要先导入 import math。 内置函数math模块abs(-5)返回绝对值math.ceil(2.3)返回不小于x的最小整数divmod(9,4)返回商和余数math.floor(2.3)返回不大于x的…...
C++ 数据结构算法 学习笔记(32) -五大排序算法
C 数据结构算法 学习笔记(32) -五大排序算法 选择算法 如下若有多个女生的身高需要做排序: 常规思维: 第一步先找出所有候选美女中身高最高的,与最后一个数交换 第二步再找出除最后一位美女外其它美女中的最高者,与倒数第二个美女交换位置 再找出除最…...
从入门到精通:详解Linux进程管理
前言 在这篇文章中,我将带领大家深入学习和理解Linux系统中的进程管理。无论你是初学者还是有一定经验的开发者,相信这篇文章都会对你有所帮助。我们将详细讲解冯诺依曼体系结构、操作系统概念、进程管理、进程调度、进程状态、环境变量、内存管理以及其…...
【Linux】如何在 Linux 系统中使用 envsubst 来处理 Nginx 配置模板
一、创建 nginx.template 模板文件 vim nginx.template复制下面文件内容 server { listen ${BY_PORT}; server_name ${BY_HOST}; location /sys/ { proxy_pass http://${BY_GRAFANA_HOST}:${BY_GRAFANA_PORT}/; } # 其他配置... }这个模板中包含了几个环境变量&#…...
【LeetCode】438.找到字符串中所有字母异位词
找到字符串中所有字母异位词 题目描述: 给定两个字符串 s 和 p,找到 s 中所有 p 的 异位词 的子串,返回这些子串的起始索引。不考虑答案输出的顺序。 异位词 指由相同字母重排列形成的字符串(包括相同的字符串)。 示…...
力扣96. 不同的二叉搜索树
Problem: 96. 不同的二叉搜索树 文章目录 题目描述思路复杂度Code 题目描述 思路 一个数字做根节点的话可能的结果为:其左边数字做子树的组合数字乘以其右边数字做子树的个数之积 1.创建备忘录memo; 2.递归分别求取当前数字左边和右边数字做子树的数量&…...
哈希表的用途
...
k8s笔记 | 高度调度
CronJob计划任务 简介:在k8s中周期性运行计划任务,与linux中的crontab相同;注意点 CornJob执行的时间是controller-manager的时间,所以一定要确保controller-manager的时间是准确的,另外cornjob cron表达式 文章参…...
Rom应用开发遇到得一些小bug
记录一些细碎得bug ROM时间类问题 问题描述: 设备拔电重启,ROM时间为默认时间如1970年1月1日,与某些业务场景互斥 问题原因: 后台接口校验https证书校验失败,要求是2年内得请求头校验了时间戳,时间戳过期…...
Python简介
Python简介 1. Python定义 Python 是一种简单易学并且结合了解释性、编译性、互动性和面向对象的脚本语言。Python提供了高级数据结构,它的语法和动态类型以及解释性使它成为广大开发者的首选编程语言。 Python 是解释型语言: 开发过程中没有了编译这个环…...
C++完成特色旅游管理信息系统
背景: 继C完成淄博烧烤节管理系统后,我们来到了特色旅游管理信息系统的代码编写,历史链接点下方。 C完成淄博烧烤节管理系统_淄博烧烤总账管理系统的-CSDN博客 问题描述: 为了更好的管理各个服务小组,开发相应的管…...
贵州大学24计算机考研数据速览,国家重点实验室22408复试线285分!贵州大学计算机考研考情分析!
贵州大学计算机科学与技术学院坐落在贵州大学北校区(贵阳花溪)。 学院现有教职工139人,其中专职教师126人,教授17人,副教授37人,讲师46人,高级实验师4人,实验师17人。具有博士学位的…...
分区4K对齐那些事,你想知道的都在这里
在对磁盘进行分区时,有一个很重要的注意事项,就是要将分区对齐,不对齐可能会造成磁盘性能的下降。尤其是固态硬盘SSD,基本上都要求4K对齐。磁盘读写速度慢还找不到原因?可能就是4K对齐的锅。那么分区对齐究竟是怎么回事?为什么要对齐?如何才能对齐?如何检测是否对齐呢?…...
达梦数据库学习笔记
架构、特点和基本概念 达梦数据库(DM Database)是中国达梦数据库有限公司自主研发的关系型数据库管理系统。它广泛应用于政府、金融、电信、能源等行业,具备高性能、高可靠性和高安全性的特点。 架构 达梦数据库的架构设计注重高性能和高可…...
安卓绕过限制直接使用Android/data无需授权,支持安卓14(部分)
大家都知道,安卓每次更新都会给权限划分的更细、收的更紧。 早在安卓11的时候还可以直接通过授权Android/data来实现操作其他软件的目录,没有之前安卓11授权的图了,反正都长一个样,就直接贴新图了。 后面到了安卓12~13的…...
【知识蒸馏】多任务模型 logit-based 知识蒸馏实战
一、什么是逻辑(logit)知识蒸馏 Feature-based蒸馏原理是知识蒸馏中的一种重要方法,其关键在于利用教师模型的隐藏层特征来指导学生模型的学习过程。这种蒸馏方式旨在使学生模型能够学习到教师模型在特征提取和表示方面的能力,从…...
C:技术面试总结
1 变量的声明和定义: 定义:为变量分配地址和存储空间 声明:不分配地址。一个变量可以在多个地方声明,但只能在一个地方定义。extern修饰的变量声明,说明此变量将在文件以外或文件后面部分定义。 2 局部变量是否能与全局变量重名: 可以,局部变量会屏蔽全局变量 局部…...
OpenHarmony 实战开发——一文总结ACE代码框架
一、前言 ACE_Engine框架是OpenAtom OpenHarmony(简称“OpenHarmony”)的UI开发框架,为开发者提供在进行应用UI开发时所必需的各种组件,以及定义这些组件的属性、样式、事件及方法,通过这些组件可以方便进行OpenHarmo…...
【数据结构与算法】之堆的应用——堆排序及Top_K问题!
目录 1、堆排序 2、Top_K问题 3、完结散花 个人主页:秋风起,再归来~ 数据结构与算法 个人格言:悟已往之不谏,知来者犹可追 克心守己,律己则安! 1、堆排序 对一个无序的数组…...
使用C#代码在 Excel 中添加或设置批注格式
在技术领域,我们常常被那些闪耀的、可见的成果所吸引。今天,这个焦点无疑是大语言模型技术。它们的流畅对话、惊人的创造力,让我们得以一窥未来的轮廓。然而,作为在企业一线构建、部署和维护复杂系统的实践者,我们深知…...
如何突破AI编程工具的设备限制:go-cursor-help开源工具深度解析
如何突破AI编程工具的设备限制:go-cursor-help开源工具深度解析 【免费下载链接】go-cursor-help 解决Cursor在免费订阅期间出现以下提示的问题: Your request has been blocked as our system has detected suspicious activity / Youve reached your trial reques…...
LeetDown:让老旧iOS设备重获新生的macOS降级工具
LeetDown:让老旧iOS设备重获新生的macOS降级工具 【免费下载链接】LeetDown a GUI macOS Downgrade Tool for A6 and A7 iDevices 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/le/LeetDown LeetDown是一款专为macOS设计的图形化iOS设备降级工具,它…...
Krita智能选区插件:AI驱动的图像分割解决方案
Krita智能选区插件:AI驱动的图像分割解决方案 【免费下载链接】krita-vision-tools Krita plugin which adds selection tools to mask objects with a single click, or by drawing a bounding box. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/kr/krita-vision-t…...
Fish Speech-1.5企业级应用:教育课件配音、政务播报、跨境电商本地化
Fish Speech-1.5企业级应用:教育课件配音、政务播报、跨境电商本地化 1. 快速上手:用Fish Speech-1.5生成专业级语音 想象一下这样的场景:你是一名教育工作者,需要为在线课程录制配音,但自己的声音不够专业ÿ…...
爬虫自动化:数据采集与智能运维实战,人形机器人的发展历程、技术演进与未来图景。
爬虫与自动化技术概述 爬虫与自动化技术是现代数据采集与智能运维的核心工具。爬虫通过模拟浏览器行为或直接请求接口获取目标数据,自动化技术则用于数据处理、任务调度和系统监控。两者结合可构建高效的数据管道,覆盖从数据采集到智能运维的全流程。核心…...
AI 时代新人击穿资深壁垒:专家思维 + 实战案例
一位技术观察者对「一维→二维→三维」成长框架的重新论断 引言:我为什么坚信"经验正在贬值,抽象永远升值" 作为 用维度概念来定义初级、中级、高级程序员 后续文章,我觉得这正是时候,之前所说的初中级概念正在模糊&am…...
OFA视觉蕴含模型作品集:图文匹配智能判断精彩案例
OFA视觉蕴含模型作品集:图文匹配智能判断精彩案例 1. 视觉蕴含技术简介 视觉蕴含(Visual Entailment)是人工智能领域的一项重要技术,它能够判断图像内容与文本描述之间的逻辑关系。简单来说,就是让AI系统理解图片和文…...
Beautiful Soup
什么是Beautiful Soup 官网推荐现在的项目使用BeautifulSoup4 (BeautifulSoup 4版本,简称为bs4)开发。bs4是一个HTML/XML的解析器,主要的功能是解析和提取HTML/XML数据。 bs4不仅支持CSS选择器,而且支持Python标准库…...
零基础5分钟上手Phi-3-mini:开箱即用的轻量文本生成模型部署教程
零基础5分钟上手Phi-3-mini:开箱即用的轻量文本生成模型部署教程 1. 为什么选择Phi-3-mini Phi-3-mini是微软推出的轻量级文本生成模型,虽然体积小巧但能力出众。这个38亿参数的模型特别适合需要快速响应、资源占用低的场景。想象一下,你有…...
