Di Spring Boot Redis, bagaimana menyelesaikan masalah kod yang kembali?
Apr 19, 2025 pm 07:36 PMPunca akar dan penyelesaian untuk kaedah kekunci () pada redis boot musim bunga untuk mengembalikan kod garbled
Apabila mengintegrasikan REDIS dalam aplikasi boot musim bunga, masalah Garbled sering berlaku apabila menggunakan kaedah redisTemplate.keys()
untuk mendapatkan nilai utama. Ini terutamanya kerana kaedah serialization utama lalai redistemplate tidak sepadan dengan jenis kunci sebenar. Artikel ini akan menganalisis masalah ini secara terperinci dan menyediakan penyelesaian yang berkesan.
Penyebab utama masalahnya ialah pemaju biasanya menggunakan serializers adat (seperti FastJson2JsonRedisSerializer
) untuk bersiri nilai redis, tetapi mengabaikan siri kunci. Kaedah redisTemplate.keys()
secara langsung menggunakan mekanisme bersiri Redis sendiri, yang akan menyebabkan kod gadbled apabila kunci bukan jenis rentetan mudah.
Penyelesaian: Sediakan serializer utama untuk redistemplate dengan betul
Kunci untuk menyelesaikan masalah ini adalah dengan betul menetapkan serializer utama untuk RedisTemplate
untuk memastikan semua kunci bersiri ke dalam rentetan. Berikut adalah contoh yang diubahsuai kelas konfigurasi REDIS, menggunakan StringRedisSerializer
untuk mengayuh kekunci dan menggunakan FastJson2JsonRedisSerializer
untuk bersiri nilai:
@Configuration kelas awam Redisconfig { @Bean Redistemplate awam<string object> redistemplate (redisconnectionFactory redisconnectionFactory) { Redistemplate<string object> redistemplate = redistemplate baru (); redistemplate.setConnectionFactory (redisconnectionFactory); Fastjson2jsonredisserializer<object> fastjsonRedisserializer = baru fastjson2jsonredisserializer (object.class); redistemplate.setValueserializer (fastjsonRedisserializer); redistemplate.setKeySerializer (baru StringRedisserializer ()); mengembalikan semula; } }</object></string></string>
Dalam konfigurasi ini, kami menggunakan StringRedisSerializer
sebagai keySerializer
untuk memastikan bahawa semua kunci bersiri ke dalam rentetan, dengan itu mengelakkan masalah redisTemplate.keys()
kaedah yang mengembalikan kod gadbled. setValueSerializer
digunakan untuk menetapkan Serializer Nilai, FastJson2JsonRedisSerializer
masih digunakan di sini. Kod ini membuang beberapa tetapan berlebihan dari konfigurasi asal, menjadikan konfigurasi lebih mudah dan mudah difahami.
Melalui konfigurasi di atas, kaedah redisTemplate.keys()
akan mengembalikan kunci jenis rentetan yang betul, dengan itu menyelesaikan masalah yang berkesan dan memastikan bahawa nilai kunci Redis disimpan dan dibaca dalam format yang betul.
Atas ialah kandungan terperinci Di Spring Boot Redis, bagaimana menyelesaikan masalah kod yang kembali?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas

Untuk merealisasikan pembetulan ralat teks dan pengoptimuman sintaks dengan AI, anda perlu mengikuti langkah -langkah berikut: 1. Pilih model AI atau API yang sesuai, seperti Baidu, Tencent API atau perpustakaan NLP sumber terbuka; 2. Panggil API melalui curl atau Guzzle PHP dan memproses hasil pulangan; 3. Maklumat pembetulan ralat paparan dalam aplikasi dan membenarkan pengguna memilih sama ada untuk mengadopsinya; 4. Gunakan php-l dan php_codesniffer untuk pengesanan sintaks dan pengoptimuman kod; 5. Secara berterusan mengumpul maklum balas dan mengemas kini model atau peraturan untuk meningkatkan kesannya. Apabila memilih AIAPI, fokus pada menilai ketepatan, kelajuan tindak balas, harga dan sokongan untuk PHP. Pengoptimuman kod harus mengikuti spesifikasi PSR, gunakan cache yang munasabah, elakkan pertanyaan bulat, mengkaji semula kod secara berkala, dan gunakan x

Input suara pengguna ditangkap dan dihantar ke backend PHP melalui API Mediarecorder JavaScript front-end; 2. PHP menjimatkan audio sebagai fail sementara dan memanggil STTAPI (seperti Pengiktirafan Suara Google atau Baidu) untuk mengubahnya menjadi teks; 3. PHP menghantar teks kepada perkhidmatan AI (seperti Openaigpt) untuk mendapatkan jawapan pintar; 4. PHP kemudian memanggil TTSAPI (seperti sintesis Baidu atau Google Voice) untuk menukar balasan ke fail suara; 5. PHP mengalir fail suara kembali ke bahagian depan untuk bermain, menyelesaikan interaksi. Seluruh proses dikuasai oleh PHP untuk memastikan hubungan lancar antara semua pautan.

PHP tidak secara langsung melaksanakan pemprosesan imej AI, tetapi mengintegrasikan melalui API, kerana ia adalah baik pada pembangunan web dan bukannya tugas-tugas intensif pengkomputeran. Integrasi API boleh mencapai pembahagian profesional buruh, mengurangkan kos, dan meningkatkan kecekapan; 2. Mengintegrasikan teknologi utama termasuk menggunakan Guzzle atau Curl untuk menghantar permintaan HTTP, pengekodan data JSON dan penyahkodan, pengesahan keselamatan utama API, pemprosesan giliran yang memakan masa yang memakan masa, pengendalian ralat yang teguh dan mekanisme semula, penyimpanan imej dan paparan; 3. Cabaran umum termasuk kos API daripada kawalan, hasil generasi yang tidak terkawal, pengalaman pengguna yang lemah, risiko keselamatan dan pengurusan data yang sukar. Strategi tindak balas menetapkan kuota dan cache pengguna, menyediakan panduan propt dan pemilihan multi-gambar, pemberitahuan asynchronous dan kemajuan kemajuan, penyimpanan pembolehubah persekitaran utama dan audit kandungan, dan penyimpanan awan.

PHP memastikan pemotongan inventori atomik melalui urus niaga pangkalan data dan kunci baris forupdate untuk mengelakkan overselling serentak yang tinggi; 2. Konsistensi inventori pelbagai platform bergantung kepada pengurusan berpusat dan penyegerakan yang didorong oleh peristiwa, menggabungkan pemberitahuan API/webhook dan beratur mesej untuk memastikan penghantaran data yang boleh dipercayai; 3. Mekanisme penggera harus menetapkan inventori rendah, sifar/inventori negatif, jualan yang tidak dapat dilepaskan, kitaran penambahan dan strategi turun naik yang tidak normal dalam senario yang berbeza, dan pilih DingTalk, SMS atau orang yang bertanggungjawab e -mel mengikut urgensi, dan maklumat penggera mesti lengkap dan jelas untuk mencapai penyesuaian perniagaan dan tindak balas yang cepat.

1. 2. Prestasi tinggi memerlukan pergantungan pada cache (redis), pengoptimuman pangkalan data, CDN dan giliran tak segerak; 3. Keselamatan mesti dilakukan dengan penapisan input, perlindungan CSRF, HTTPS, penyulitan kata laluan dan kawalan kebenaran; 4. Pengiklanan pilihan wang, langganan ahli, ganjaran, komisen, pembayaran pengetahuan dan model lain, terasnya adalah untuk memadankan nada komuniti dan keperluan pengguna.

Dogecoin, Pepe dan Brett mengetuai kegilaan duit syiling meme. Dogecoin (Doge) adalah pemula, yang menduduki tempat pertama dalam senarai nilai pasaran, Pepe (PEPE) telah mencapai beratus -ratus kali meningkat dengan budaya geek sosialnya, dan Brett (Brett) telah menjadi popular dengan gaya visual yang unik sebagai bintang baru dalam rantai asas; Ketiga -tiga mereka dikeluarkan pada tahun 2013, 2023 dan 2024. Secara teknikal, Dogecoin didasarkan pada Litecoin, Pepe dan Brett adalah token ERC-20, dan yang terakhir bergantung pada rantaian asas untuk meningkatkan kecekapan. Dari segi komuniti, peminat Doge Twitter telah melebihi 3 juta, Pepe Reddit memimpin aktiviti, populariti Brett dalam rantaian asas, dan Doge telah masuk ke platform.

Pilih Perkhidmatan Pengiktirafan Suara AI yang sesuai dan mengintegrasikan PHPSDK; 2. Gunakan PHP untuk memanggil FFMPEG untuk menukar rakaman ke dalam format API yang diperlukan (seperti WAV); 3. Muat naik fail ke penyimpanan awan dan hubungi pengiktirafan tak segerak API; 4. Menganalisis hasil JSON dan menyusun teks menggunakan teknologi NLP; 5. Menjana dokumen Word atau Markdown untuk melengkapkan automasi rekod mesyuarat. Seluruh proses perlu memastikan penyulitan data, kawalan akses dan pematuhan untuk memastikan privasi dan keselamatan.

Untuk mengumpul data tingkah laku pengguna, anda perlu merakam pelayaran, mencari, membeli dan maklumat lain ke dalam pangkalan data melalui PHP, dan membersihkan dan menganalisisnya untuk meneroka keutamaan minat; 2. Pemilihan algoritma cadangan harus ditentukan berdasarkan ciri -ciri data: berdasarkan kandungan, penapisan kolaboratif, peraturan atau cadangan campuran; 3. Penapisan kolaboratif boleh dilaksanakan di PHP untuk mengira kesamaan kosinus pengguna, pilih K jiran terdekat, skor ramalan berwajaran dan mengesyorkan produk pemarkahan tinggi; 4. Penilaian prestasi menggunakan ketepatan, ingat, nilai F1 dan CTR, kadar penukaran dan sahkan kesan melalui ujian A/B; 5. Masalah permulaan sejuk boleh dikurangkan melalui atribut produk, maklumat pendaftaran pengguna, cadangan popular dan penilaian pakar; 6. Kaedah Pengoptimuman Prestasi termasuk hasil cadangan cache, pemprosesan tak segerak, pengkomputeran yang diedarkan dan pengoptimuman pertanyaan SQL, dengan itu meningkatkan kecekapan cadangan dan pengalaman pengguna.
