征服 Redis + Jedis + Spring （一）—— 配置&常规操做（GET SET DE

时间 2019-11-07

标签征服 redis jedis spring 配置常规 set 栏目 Redis 繁體版

原文原文链接

我想大部分人对spring-data-hadoop、spring-data-mongodb、spring-data-redis以及spring-data-jpa表示关注。web

1、简述

spring把专门的数据操做独立封装在spring-data系列中，spring-data-redis天然是针对Redis的独立封装了。redis

当前版本1.0.1，主要是将jedis、jredis、rjc以及srp等Redis Client进行了封装，同时支持事务。已经让我垂涎欲滴了。固然，当前版本不支持Sharding。例如，前文曾经经过Jedis经过Client配置，实现一致性哈希，达到Sharding的目的。再一点，若是你早在spring1.x写过SpringJdbc的话，如今会以为似曾相识。spring

在通过一番思想斗争后，我最终放弃了Jedis原生实现，拥抱spring-data-redis了。为何？由于，我须要一个有事务机制的框架，一个不须要显式调用对象池操做的框架。这些spring-data-redis都解决了。至于Sharding，当前数据量要求还不大，期待Redis 3.0吧。mongodb

2、配置

对象池配置：app

Xml代码框架

<bean dom
id="jedisPoolConfig" ide
class="redis.clients.jedis.JedisPoolConfig" oop
> ui
<property
name="maxActive"
value="${redis.pool.maxActive}" />
<property
name="maxIdle"
value="${redis.pool.maxIdle}" />
<property
name="maxWait"
value="${redis.pool.maxWait}" />
<property
name="testOnBorrow"
value="${redis.pool.testOnBorrow}" />
</bean>

工厂实现：

Xml代码

<bean
id="jedisConnectionFactory"
class="org.springframework.data.redis.connection.jedis.JedisConnectionFactory"
>
<property
name="hostName"
value="${redis.ip}" />
<property
name="port"
value="${redis.port}" />
<property
name="poolConfig"
ref="jedisPoolConfig" />
</bean>

模板类：

Xml代码

<bean
class="org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate"
p:connection-factory-ref="jedisConnectionFactory" />

是否是很像配置一个JdbcTemplate？其实就这么简单。

redis.properties配置以下：

Properties代码

#最大分配的对象数
redis.pool.maxActive=1024
#最大可以保持idel状态的对象数
redis.pool.maxIdle=200
#当池内没有返回对象时，最大等待时间
redis.pool.maxWait=1000
#当调用borrow Object方法时，是否进行有效性检查
redis.pool.testOnBorrow=true
#IP
redis.ip=10.11.20.140
#Port
redis.port=6379

当前只能用一个节点，期待Redis 3.0，Sharding吧！

3、GET、SET、DEL操做

Redis初来乍练，目前也就是用Memcached多些，只会这些基本的操做，在这里献丑了！

假定作一个UserDao：

Java代码

public interface UserDao {
/**
* @param uid
* @param address
*/
void save(User user);
/**
* @param uid
* @return
*/
User read(String uid);
/**
* @param uid
*/
void delete(String uid);
}

User对象就这么两个属性：

Java代码

public class User implements Serializable {
private static final long serialVersionUID = -1267719235225203410L;
private String uid;
private String address;
}

实现这三个方法须要获得RedisTemplate的支持：

Java代码

@Autowired
private RedisTemplate<Serializable, Serializable> redisTemplate;

为何用序列化泛型？我存的数据都是可序列化的内容。还有更多为何？其实我也解答不了不少，边练边学，我弄通了必定告诉你！

1.保存-SET

作一个保存造做，使用Redis的SET命令：

Java代码

@Override
public void save(final User user) {
redisTemplate.execute(new RedisCallback<Object>() {
@Override
public Object doInRedis(RedisConnection connection)
throws DataAccessException {
connection.set(
redisTemplate.getStringSerializer().serialize(
"user.uid." + user.getUid()),
redisTemplate.getStringSerializer().serialize(
user.getAddress()));
return null;
}
});
}

这里是经过模板类，实现方法回调。在spring框架下，能够方便的控制事务，若是你研究过spring的dao源代码，对此必定熟悉。

传入参数，须要final标识，禁止方法内修改。
调用RedisConnection的set方法实现Redis的SET命令。
无论是Key，仍是Value都须要进行Serialize。
序列化操做，最好使用RedisTemplate提供的Serializer来完成。

这跟当年的SpringJdbcTemplate有那么一拼！

2.获取-GET

想要将对象从Redis中取出来，就麻烦一些，须要序列化key，最好判断下这个key是否存在，避免无用功。若是键值存在，须要对数据反序列化。

Java代码

@Override
public User read(final String uid) {
return redisTemplate.execute(new RedisCallback<User>() {
@Override
public User doInRedis(RedisConnection connection)
throws DataAccessException {
byte[] key = redisTemplate.getStringSerializer().serialize(
"user.uid." + uid);
if (connection.exists(key)) {
byte[] value = connection.get(key);
String address = redisTemplate.getStringSerializer()
.deserialize(value);
User user = new User();
user.setAddress(address);
user.setUid(uid);
return user;
}
return null;
}
});
}

当年写SpringJdbc的时候，就是这样一个字段一个字段拼装的，甭提多累人。好吧，用Spring-Data-Redis，又让我回归了！

记得使用泛型，如RedisCallback<User>()
使用同一的序列化/反序列化Serializer
建议使用connection.exists(key)判别键值是否存在，避免无用功

3.删除-DEL

删除，就简单点，不过也须要这样折腾一会：

Java代码

@Override
public void delete(final String uid) {
redisTemplate.execute(new RedisCallback<Object>() {
public Object doInRedis(RedisConnection connection) {
connection.del(redisTemplate.getStringSerializer().serialize(
"user.uid." + uid));
return null;
}
});
}

作个TestCase，暂时够我用了！

4. TestCase

Java代码

import static org.junit.Assert.*;
import org.junit.Before;
import org.junit.Test;
import org.springframework.context.ApplicationContext;
import org.springframework.context.support.ClassPathXmlApplicationContext;
import org.zlex.redis.dao.UserDao;
import org.zlex.redis.domain.User;
public class UserDaoTest {
private ApplicationContext app;
private UserDao userDao;
@Before
public void before() throws Exception {
app = new ClassPathXmlApplicationContext("applicationContext.xml");
userDao = (UserDao) app.getBean("userDao");
}
@Test
public void crud() {
// -------------- Create ---------------
String uid = "u123456";
String address1 = "上海";
User user = new User();
user.setAddress(address1);
user.setUid(uid);
userDao.save(user);
// ---------------Read ---------------
user = userDao.read(uid);
assertEquals(address1, user.getAddress());
// --------------Update ------------
String address2 = "北京";
user.setAddress(address2);
userDao.save(user);
user = userDao.read(uid);
assertEquals(address2, user.getAddress());
// --------------Delete ------------
userDao.delete(uid);
user = userDao.read(uid);
assertNull(user);
}
}

貌似少了update，也许之后操做Hash时，会用上。

看看控制台得到了什么：

redis 127.0.0.1:6379> get user.uid.u123456
(nil)
redis 127.0.0.1:6379> get user.uid.u123456
"\xe5\x8c\x97\xe4\xba\xac"
redis 127.0.0.1:6379> get user.uid.u123456
"\xe4\xb8\x8a\xe6\xb5\xb7"
redis 127.0.0.1:6379> del user.uid.u123456
(integer) 1
redis 127.0.0.1:6379> get user.uid.u123456
(nil)
redis 127.0.0.1:6379> get user.uid.u123456
"\xe4\xb8\x8a\xe6\xb5\xb7"

若是想深刻体验LINUX系统的新手，也能够先下载一个方德Linux软件中心试用一下。
免费下载地址：http://www.nfs-cloud.cn:81/appCenter/open/softcente