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Spring Boot Redis中,keys()方法返回亂碼如何解決?

Apr 19, 2025 pm 07:36 PM
redis red

Spring Boot Redis中,keys()方法返回亂碼如何解決?

Spring Boot Redis 中 keys() 方法返回亂碼的根本原因及解決方案

在 Spring Boot 應(yīng)用中集成 Redis 時(shí),使用 redisTemplate.keys() 方法獲取鍵值經(jīng)常出現(xiàn)亂碼問(wèn)題。這主要是因?yàn)?RedisTemplate 默認(rèn)的鍵序列化方式與實(shí)際鍵的類(lèi)型不匹配導(dǎo)致的。本文將詳細(xì)分析此問(wèn)題并提供有效的解決方案。

問(wèn)題根源在于,開(kāi)發(fā)者通常使用自定義序列化器(例如 FastJson2JsonRedisSerializer)對(duì) Redis 的值進(jìn)行序列化,卻忽略了對(duì)鍵的序列化處理。 redisTemplate.keys() 方法直接使用 Redis 自身的序列化機(jī)制,當(dāng)鍵并非簡(jiǎn)單的字符串類(lèi)型時(shí),就會(huì)導(dǎo)致亂碼。

解決方案:正確設(shè)置 RedisTemplate 的鍵序列化器

解決此問(wèn)題的關(guān)鍵在于為 RedisTemplate 正確設(shè)置鍵序列化器,確保所有鍵都被序列化為字符串。 以下是一個(gè)修正后的 Redis 配置類(lèi)示例,使用 StringRedisSerializer 序列化鍵,并使用 FastJson2JsonRedisSerializer 序列化值:

@Configuration
public class RedisConfig {

    @Bean
    public RedisTemplate<string object> redisTemplate(RedisConnectionFactory redisConnectionFactory) {
        RedisTemplate<string object> redisTemplate = new RedisTemplate();
        redisTemplate.setConnectionFactory(redisConnectionFactory);

        FastJson2JsonRedisSerializer<object> fastJsonRedisSerializer = new FastJson2JsonRedisSerializer(Object.class);
        redisTemplate.setValueSerializer(fastJsonRedisSerializer);
        redisTemplate.setKeySerializer(new StringRedisSerializer());

        return redisTemplate;
    }
}</object></string></string>

此配置中,我們用 StringRedisSerializer 作為 keySerializer,確保所有鍵都被序列化為字符串,從而避免了 redisTemplate.keys() 方法返回亂碼的問(wèn)題。 setValueSerializer 用于設(shè)置值的序列化器,這里仍然使用 FastJson2JsonRedisSerializer。 代碼去除了原有配置中一些冗余的設(shè)置,使配置更簡(jiǎn)潔易懂。

通過(guò)以上配置,redisTemplate.keys() 方法將返回正確的字符串類(lèi)型的鍵,從而有效解決亂碼問(wèn)題,確保 Redis 鍵值以正確的格式存儲(chǔ)和讀取。

以上是Spring Boot Redis中,keys()方法返回亂碼如何解決?的詳細(xì)內(nèi)容。更多信息請(qǐng)關(guān)注PHP中文網(wǎng)其他相關(guān)文章!

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要實(shí)現(xiàn)PHP結(jié)合AI進(jìn)行文本糾錯(cuò)與語(yǔ)法優(yōu)化,需按以下步驟操作:1.選擇適合的AI模型或API,如百度、騰訊API或開(kāi)源NLP庫(kù);2.通過(guò)PHP的curl或Guzzle調(diào)用API并處理返回結(jié)果;3.在應(yīng)用中展示糾錯(cuò)信息并允許用戶選擇是否采納;4.使用php-l和PHP_CodeSniffer進(jìn)行語(yǔ)法檢測(cè)與代碼優(yōu)化;5.持續(xù)收集反饋并更新模型或規(guī)則以提升效果。選擇AIAPI時(shí)應(yīng)重點(diǎn)評(píng)估準(zhǔn)確率、響應(yīng)速度、價(jià)格及對(duì)PHP的支持。代碼優(yōu)化應(yīng)遵循PSR規(guī)范、合理使用緩存、避免循環(huán)查詢、定期審查代碼,并借助X

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用戶語(yǔ)音輸入通過(guò)前端JavaScript的MediaRecorderAPI捕獲并發(fā)送至PHP后端;2.PHP將音頻保存為臨時(shí)文件后調(diào)用STTAPI(如Google或百度語(yǔ)音識(shí)別)轉(zhuǎn)換為文本;3.PHP將文本發(fā)送至AI服務(wù)(如OpenAIGPT)獲取智能回復(fù);4.PHP再調(diào)用TTSAPI(如百度或Google語(yǔ)音合成)將回復(fù)轉(zhuǎn)為語(yǔ)音文件;5.PHP將語(yǔ)音文件流式返回前端播放,完成交互。整個(gè)流程由PHP主導(dǎo)數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)與錯(cuò)誤處理,確保各環(huán)節(jié)無(wú)縫銜接。

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PHP通過(guò)數(shù)據(jù)庫(kù)事務(wù)與FORUPDATE行鎖確保庫(kù)存扣減原子性,防止高并發(fā)超賣(mài);2.多平臺(tái)庫(kù)存一致性需依賴(lài)中心化管理與事件驅(qū)動(dòng)同步,結(jié)合API/Webhook通知及消息隊(duì)列保障數(shù)據(jù)可靠傳遞;3.報(bào)警機(jī)制應(yīng)分場(chǎng)景設(shè)置低庫(kù)存、零/負(fù)庫(kù)存、滯銷(xiāo)、補(bǔ)貨周期和異常波動(dòng)策略,并按緊急程度選擇釘釘、短信或郵件通知責(zé)任人,且報(bào)警信息需完整明確,以實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)適配與快速響應(yīng)。

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PHP不直接進(jìn)行AI圖像處理,而是通過(guò)API集成,因?yàn)樗瞄L(zhǎng)Web開(kāi)發(fā)而非計(jì)算密集型任務(wù),API集成能實(shí)現(xiàn)專(zhuān)業(yè)分工、降低成本、提升效率;2.整合關(guān)鍵技術(shù)包括使用Guzzle或cURL發(fā)送HTTP請(qǐng)求、JSON數(shù)據(jù)編解碼、API密鑰安全認(rèn)證、異步隊(duì)列處理耗時(shí)任務(wù)、健壯錯(cuò)誤處理與重試機(jī)制、圖像存儲(chǔ)與展示;3.常見(jiàn)挑戰(zhàn)有API成本失控、生成結(jié)果不可控、用戶體驗(yàn)差、安全風(fēng)險(xiǎn)和數(shù)據(jù)管理難,應(yīng)對(duì)策略分別為設(shè)置用戶配額與緩存、提供prompt指導(dǎo)與多圖選擇、異步通知與進(jìn)度提示、密鑰環(huán)境變量存儲(chǔ)與內(nèi)容審核、云存

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1.PHP開(kāi)發(fā)問(wèn)答社區(qū)首選Laravel MySQL Vue/React組合,因生態(tài)成熟、開(kāi)發(fā)效率高;2.高性能需依賴(lài)緩存(Redis)、數(shù)據(jù)庫(kù)優(yōu)化、CDN和異步隊(duì)列;3.安全性必須做好輸入過(guò)濾、CSRF防護(hù)、HTTPS、密碼加密及權(quán)限控制;4.變現(xiàn)可選廣告、會(huì)員訂閱、打賞、傭金、知識(shí)付費(fèi)等模式,核心是匹配社區(qū)調(diào)性和用戶需求。

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選擇合適AI語(yǔ)音識(shí)別服務(wù)并集成PHPSDK;2.用PHP調(diào)用ffmpeg將錄音轉(zhuǎn)為API要求格式(如wav);3.上傳文件至云存儲(chǔ)并調(diào)用API異步識(shí)別;4.解析JSON結(jié)果并用NLP技術(shù)整理文本;5.生成Word或Markdown文檔完成會(huì)議記錄自動(dòng)化,全過(guò)程需確保數(shù)據(jù)加密、訪問(wèn)控制與合規(guī)性以保障隱私安全。

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收集用戶行為數(shù)據(jù)需通過(guò)PHP記錄瀏覽、搜索、購(gòu)買(mǎi)等信息至數(shù)據(jù)庫(kù),并清洗分析以挖掘興趣偏好;2.推薦算法選擇應(yīng)根據(jù)數(shù)據(jù)特征決定:基于內(nèi)容、協(xié)同過(guò)濾、規(guī)則或混合推薦;3.協(xié)同過(guò)濾在PHP中可實(shí)現(xiàn)為計(jì)算用戶余弦相似度、選K近鄰、加權(quán)預(yù)測(cè)評(píng)分并推薦高分商品;4.性能評(píng)估用準(zhǔn)確率、召回率、F1值及CTR、轉(zhuǎn)化率并通過(guò)A/B測(cè)試驗(yàn)證效果;5.冷啟動(dòng)問(wèn)題可通過(guò)商品屬性、用戶注冊(cè)信息、熱門(mén)推薦和專(zhuān)家評(píng)價(jià)緩解;6.性能優(yōu)化手段包括緩存推薦結(jié)果、異步處理、分布式計(jì)算與SQL查詢優(yōu)化,從而提升推薦效率與用戶體驗(yàn)。

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