Redis实战之征服 Redis + Jedis + Spring （一）

时间  2019-11-17
标签 redis 实战 征服 jedis spring 栏目 Redis 繁體版
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Redis + Jedis + Spring （一）—— 配置&常规操做（GET SET DEL）接着须要快速的调研下基于spring框架下的Redis操做。java

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Redis实战之Redis + Jedismongodb

Redis实战之征服 Redis + Jedis + Spring （一）app

Redis实战之征服 Redis + Jedis + Spring （二）框架

Redis实战之征服 Redis + Jedis + Spring （三）dom

 

前文有述，Spring提供了对于Redis的专门支持：spring-data-redis。此外，相似的还有：ide


 

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。oop

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。ui

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。

 

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。

 

2、配置

对象池配置：

 

Xml代码   
  1. <bean  
  2.         id="jedisPoolConfig"  
  3.         class="redis.clients.jedis.JedisPoolConfig"  
  4.     >  
  5.         <property  
  6.             name="maxActive"  
  7.             value="${redis.pool.maxActive}" />  
  8.         <property  
  9.             name="maxIdle"  
  10.             value="${redis.pool.maxIdle}" />  
  11.         <property  
  12.             name="maxWait"  
  13.             value="${redis.pool.maxWait}" />  
  14.         <property  
  15.             name="testOnBorrow"  
  16.             value="${redis.pool.testOnBorrow}" />  
  17.     </bean>  
[xml]  view plain  copy
  1. <bean  
  2.         id="jedisPoolConfig"  
  3.         class="redis.clients.jedis.JedisPoolConfig"  
  4.     >  
  5.         <property  
  6.             name="maxActive"  
  7.             value="${redis.pool.maxActive}" />  
  8.         <property  
  9.             name="maxIdle"  
  10.             value="${redis.pool.maxIdle}" />  
  11.         <property  
  12.             name="maxWait"  
  13.             value="${redis.pool.maxWait}" />  
  14.         <property  
  15.             name="testOnBorrow"  
  16.             value="${redis.pool.testOnBorrow}" />  
  17.     </bean>  

 

 

 

工厂实现：

 

Xml代码   
  1. <bean  
  2.     id="jedisConnectionFactory"  
  3.     class="org.springframework.data.redis.connection.jedis.JedisConnectionFactory"  
  4. >  
  5.     <property  
  6.         name="hostName"  
  7.         value="${redis.ip}" />  
  8.     <property  
  9.         name="port"  
  10.         value="${redis.port}" />  
  11.     <property  
  12.         name="poolConfig"  
  13.         ref="jedisPoolConfig" />  
  14. </bean>  
[xml]  view plain  copy
  1. <bean  
  2.     id="jedisConnectionFactory"  
  3.     class="org.springframework.data.redis.connection.jedis.JedisConnectionFactory"  
  4. >  
  5.     <property  
  6.         name="hostName"  
  7.         value="${redis.ip}" />  
  8.     <property  
  9.         name="port"  
  10.         value="${redis.port}" />  
  11.     <property  
  12.         name="poolConfig"  
  13.         ref="jedisPoolConfig" />  
  14. </bean>  

 

 

 

模板类：

 

Xml代码   
  1. <bean  
  2.         class="org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate"  
  3.         p:connection-factory-ref="jedisConnectionFactory" />  
[xml]  view plain  copy
  1. <bean  
  2.         class="org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate"  
  3.         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   
  1. #最大分配的对象数  
  2. redis.pool.maxActive=1024  
  3. #最大可以保持idel状态的对象数  
  4. redis.pool.maxIdle=200  
  5. #当池内没有返回对象时，最大等待时间  
  6. redis.pool.maxWait=1000  
  7. #当调用borrow Object方法时，是否进行有效性检查  
  8. redis.pool.testOnBorrow=true  
  9.   
  10. #IP  
  11. redis.ip=10.11.20.140  
  12. #Port  
  13. 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   
  1. public interface UserDao {  
  2.     /** 
  3.      * @param uid 
  4.      * @param address 
  5.      */  
  6.     void save(User user);  
  7.   
  8.     /** 
  9.      * @param uid 
  10.      * @return  
  11.      */  
  12.     User read(String uid);  
  13.   
  14.     /** 
  15.      * @param uid 
  16.      */  
  17.     void delete(String uid);  
  18. }  
[java]  view plain  copy
  1. public interface UserDao {  
  2.     /** 
  3.      * @param uid 
  4.      * @param address 
  5.      */  
  6.     void save(User user);  
  7.   
  8.     /** 
  9.      * @param uid 
  10.      * @return 
  11.      */  
  12.     User read(String uid);  
  13.   
  14.     /** 
  15.      * @param uid 
  16.      */  
  17.     void delete(String uid);  
  18. }  

 

 

 

User对象就这么两个属性：

 

Java代码   
  1. public class User implements Serializable {  
  2.   
  3.     private static final long serialVersionUID = -1267719235225203410L;  
  4.   
  5.     private String uid;  
  6.   
  7.     private String address;  
  8. }  
[java]  view plain  copy
  1. public class User implements Serializable {  
  2.   
  3.     private static final long serialVersionUID = -1267719235225203410L;  
  4.   
  5.     private String uid;  
  6.   
  7.     private String address;  
  8. }  

 

 

 

实现这三个方法须要获得RedisTemplate的支持：

 

Java代码   
  1. @Autowired  
  2. private RedisTemplate<Serializable, Serializable> redisTemplate;  
[java]  view plain  copy
  1. @Autowired  
  2. 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   
  1. @Override  
  2. public void save(final User user) {  
  3.     redisTemplate.execute(new RedisCallback<Object>() {  
  4.         @Override  
  5.         public Object doInRedis(RedisConnection connection)  
  6.                 throws DataAccessException {  
  7.             connection.set(  
  8.                     redisTemplate.getStringSerializer().serialize(  
  9.                             "user.uid." + user.getUid()),  
  10.                     redisTemplate.getStringSerializer().serialize(  
  11.                             user.getAddress()));  
  12.             return null;  
  13.         }  
  14.     });  
  15. }  
[java]  view plain  copy
  1. @Override  
  2. public void save(final User user) {  
  3.     redisTemplate.execute(new RedisCallback<Object>() {  
  4.         @Override  
  5.         public Object doInRedis(RedisConnection connection)  
  6.                 throws DataAccessException {  
  7.             connection.set(  
  8.                     redisTemplate.getStringSerializer().serialize(  
  9.                             "user.uid." + user.getUid()),  
  10.                     redisTemplate.getStringSerializer().serialize(  
  11.                             user.getAddress()));  
  12.             return null;  
  13.         }  
  14.     });  
  15. }  

 

 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。

 

 

  1. 传入参数，须要final标识，禁止方法内修改。
  2. 调用RedisConnection的set方法实现Redis的SET命令。
  3. 无论是Key，仍是Value都须要进行Serialize。
  4. 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   
  1. @Override  
  2. public User read(final String uid) {  
  3.     return redisTemplate.execute(new RedisCallback<User>() {  
  4.         @Override  
  5.         public User doInRedis(RedisConnection connection)  
  6.                 throws DataAccessException {  
  7.             byte[] key = redisTemplate.getStringSerializer().serialize(  
  8.                     "user.uid." + uid);  
  9.             if (connection.exists(key)) {  
  10.                 byte[] value = connection.get(key);  
  11.                 String address = redisTemplate.getStringSerializer()  
  12.                         .deserialize(value);  
  13.                 User user = new User();  
  14.                 user.setAddress(address);  
  15.                 user.setUid(uid);  
  16.                 return user;  
  17.             }  
  18.             return null;  
  19.         }  
  20.     });  
  21. }  
[java]  view plain  copy
  1. @Override  
  2. public User read(final String uid) {  
  3.     return redisTemplate.execute(new RedisCallback<User>() {  
  4.         @Override  
  5.         public User doInRedis(RedisConnection connection)  
  6.                 throws DataAccessException {  
  7.             byte[] key = redisTemplate.getStringSerializer().serialize(  
  8.                     "user.uid." + uid);  
  9.             if (connection.exists(key)) {  
  10.                 byte[] value = connection.get(key);  
  11.                 String address = redisTemplate.getStringSerializer()  
  12.                         .deserialize(value);  
  13.                 User user = new User();  
  14.                 user.setAddress(address);  
  15.                 user.setUid(uid);  
  16.                 return user;  
  17.             }  
  18.             return null;  
  19.         }  
  20.     });  
  21. }  

 

 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！

 

 

  1. 记得使用泛型，如RedisCallback<User>()
  2. 使用同一的序列化/反序列化Serializer
  3. 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   
  1. @Override  
  2. public void delete(final String uid) {  
  3.     redisTemplate.execute(new RedisCallback<Object>() {  
  4.         public Object doInRedis(RedisConnection connection) {  
  5.             connection.del(redisTemplate.getStringSerializer().serialize(  
  6.                     "user.uid." + uid));  
  7.             return null;  
  8.         }  
  9.     });  
  10. }  
[java]  view plain  copy
  1. @Override  
  2. public void delete(final String uid) {  
  3.     redisTemplate.execute(new RedisCallback<Object>() {  
  4.         public Object doInRedis(RedisConnection connection) {  
  5.             connection.del(redisTemplate.getStringSerializer().serialize(  
  6.                     "user.uid." + uid));  
  7.             return null;  
  8.         }  
  9.     });  
  10. }  

 

 

作个TestCase，暂时够我用了！

 

4. TestCase

 

 

Java代码   
  1. import static org.junit.Assert.*;  
  2. import org.junit.Before;  
  3. import org.junit.Test;  
  4. import org.springframework.context.ApplicationContext;  
  5. import org.springframework.context.support.ClassPathXmlApplicationContext;  
  6. import org.zlex.redis.dao.UserDao;  
  7. import org.zlex.redis.domain.User;  
  8.   
  9. public class UserDaoTest {  
  10.     private ApplicationContext app;  
  11.     private UserDao userDao;  
  12.   
  13.     @Before  
  14.     public void before() throws Exception {  
  15.         app = new ClassPathXmlApplicationContext("applicationContext.xml");  
  16.         userDao = (UserDao) app.getBean("userDao");  
  17.     }  
  18.   
  19.     @Test  
  20.     public void crud() {  
  21.         // -------------- Create ---------------  
  22.         String uid = "u123456";  
  23.         String address1 = "上海";  
  24.         User user = new User();  
  25.         user.setAddress(address1);  
  26.         user.setUid(uid);  
  27.         userDao.save(user);  
  28.   
  29.         // ---------------Read ---------------  
  30.         user = userDao.read(uid);  
  31.   
  32.         assertEquals(address1, user.getAddress());  
  33.   
  34.         // --------------Update ------------  
  35.         String address2 = "北京";  
  36.         user.setAddress(address2);  
  37.         userDao.save(user);  
  38.   
  39.         user = userDao.read(uid);  
  40.   
  41.         assertEquals(address2, user.getAddress());  
  42.   
  43.         // --------------Delete ------------  
  44.         userDao.delete(uid);  
  45.         user = userDao.read(uid);  
  46.         assertNull(user);  
  47.     }  
  48. }  
[java]  view plain  copy
  1. import static org.junit.Assert.*;  
  2. import org.junit.Before;  
  3. import org.junit.Test;  
  4. import org.springframework.context.ApplicationContext;  
  5. import org.springframework.context.support.ClassPathXmlApplicationContext;  
  6. import org.zlex.redis.dao.UserDao;  
  7. import org.zlex.redis.domain.User;  
  8.   
  9. public class UserDaoTest {  
  10.     private ApplicationContext app;  
  11.     private UserDao userDao;  
  12.   
  13.     @Before  
  14.     public void before() throws Exception {  
  15.         app = new ClassPathXmlApplicationContext("applicationContext.xml");  
  16.         userDao = (UserDao) app.getBean("userDao");  
  17.     }  
  18.   
  19.     @Test  
  20.     public void crud() {  
  21.         // -------------- Create ---------------  
  22.         String uid = "u123456";  
  23.         String address1 = "上海";  
  24.         User user = new User();  
  25.         user.setAddress(address1);  
  26.         user.setUid(uid);  
  27.         userDao.save(user);  
  28.   
  29.         // ---------------Read ---------------  
  30.         user = userDao.read(uid);  
  31.   
  32.         assertEquals(address1, user.getAddress());  
  33.   
  34.         // --------------Update ------------  
  35.         String address2 = "北京";  
  36.         user.setAddress(address2);  
  37.         userDao.save(user);  
  38.   
  39.         user = userDao.read(uid);  
  40.   
  41.         assertEquals(address2, user.getAddress());  
  42.   
  43.         // --------------Delete ------------  
  44.         userDao.delete(uid);  
  45.         user = userDao.read(uid);  
  46.         assertNull(user);  
  47.     }  
  48. }  

 

 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"

 好吧，能够开始用它来存点什么了！

 

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