欢迎投稿

今日深度：

> > 正文

Redis实战之征服 Redis + Jedis + Spring （一），redisjedis

来源:未知 阅读:7194 评论 178 热度4

标签：

Redis实战之征服 Redis + Jedis + Spring （一），redisjedis



Redis + Jedis + Spring （一）—— 配置&常规操作（GET SET DEL）接着需要快速的调研下基于spring框架下的Redis操作。

相关链接：

Redis实战

Redis实战之Redis + Jedis

Redis实战之征服 Redis + Jedis + Spring （一）

Redis实战之征服 Redis + Jedis + Spring （二）

Redis实战之征服 Redis + Jedis + Spring （三）

 

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

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。

一、简述

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

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。当然，当前版本不支持Sharding。例如，前文曾经通过Jedis通过Client配置，实现一致性哈希，达到Sharding的目的。再一点，如果你早在spring1.x写过SpringJdbc的话，现在会觉得似曾相识。

 

在经过一番思想斗争后，我最终放弃了Jedis原生实现，拥抱spring-data-redis了。为什么？因为，我需要一个有事务机制的框架，一个不需要显式调用对象池操作的框架。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。

 

二、配置

对象池配置：

  <bean id="jedisPoolConfig" class="redis.clients.jedis.JedisPoolConfig">
<property name="maxTotal" value="${redis.maxTotal}" />
<property name="maxIdle" value="${redis.maxIdle}" />
<property name="minIdle" value="${redis.minIdle}" />
<property name="maxWaitMillis" value="${redis.maxWaitMillis}" />
<property name="testOnBorrow" value="${redis.testOnBorrow}" />
<property name="testOnReturn" value="${redis.testOnReturn}" />
<property name="testWhileIdle" value="${redis.testWhileIdle}" />
</bean>

工厂实现：

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

模板类：

 <!-- redis template definition -->
<bean id="redisTemplate" class="org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate">
<property name="connectionFactory" ref="jedisConnectionFactory" />
<property name="keySerializer">
<bean
class="org.springframework.data.redis.serializer.StringRedisSerializer" />
</property>
<property name="valueSerializer">
<bean
class="org.springframework.data.redis.serializer.JdkSerializationRedisSerializer" />
</property>
<property name="hashKeySerializer">
<bean
class="org.springframework.data.redis.serializer.StringRedisSerializer" />
</property>
<property name="hashValueSerializer">
<bean
class="org.springframework.data.redis.serializer.JdkSerializationRedisSerializer" />
</property>
</bean> 

是不是很像配置一个JdbcTemplate？其实就这么简单。

redis.properties配置如下：

 #Redis settings
redis.host=127.0.0.1
redis.password=
redis.port=6379
#超时
redis.timeout=5000
#最大分配的对象数
redis.maxTotal=30
#最大能够保持idel状态的对象数
redis.maxIdle=10
#最小能够保持idel状态的对象数
redis.minIdle=1
#当池内没有返回对象时，最大等待时间
redis.maxWaitMillis=5000  
#testOnBorrow true 指明是否在从池中取出连接前进行检验,如果检验失败,则从池中去除连接并尝试取出另一个
redis.testOnBorrow=true
#testOnReturn true 在进行returnObject对返回的connection进行validateObject校验
redis.testOnReturn=true
#定时对线程池中空闲的链接进行validateObject校验
redis.testWhileIdle=true


当前只能用一个节点，期待Redis 3.0，Sharding吧！

 

三、GET、SET、DEL操作

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

 

假定做一个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. }  

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. }  

 

 

 

实现这三个方法需要得到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;  

 

 为什么用序列化泛型？我存的数据都是可序列化的内容。还有更多为什么？其实我也解答不了很多，边练边学，我弄通了一定告诉你！

 

 

1.保存-SET

 

做一个保存造作，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. }  

 这里是通过模板类，实现方法回调。在spring框架下，可以方便的控制事务，如果你研究过spring的dao源代码，对此一定熟悉。

  1. 传入参数，需要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. 不管是Key，还是Value都需要进行Serialize。
  4. 序列化操作，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，需要序列化key，最好判断下这个key是否存在，避免无用功。如果键值存在，需要对数据反序列化。

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. }  

 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，不过也需要这样折腾一会：

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. }  

做个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. }  


 貌似少了update，也许以后操作Hash时，会用上。

 

看看控制台获得了什么： 

 

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，可以开始用它来存点什么了！

 

相关链接：

Redis实战

Redis实战之Redis + Jedis

Redis实战之征服 Redis + Jedis + Spring （一）

Redis实战之征服 Redis + Jedis + Spring （二）

Redis实战之征服 Redis + Jedis + Spring （三）


www.htsjk.Com true http://www.htsjk.com/redis/25190.html NewsArticle Redis实战之征服 Redis + Jedis + Spring （一），redisjedis Redis Jedis Spring （一）—— 配置常规操作（GET SET DEL） 接着需要快速的调研下基于 spring 框架下的 Redis 操作。 相关链接： Redis实战 R...
本站文章为和通数据库网友分享或者投稿，欢迎任何形式的转载，但请务必注明出处.
同时文章内容如有侵犯了您的权益，请联系QQ：970679559，我们会在尽快处理。
返回首页
相关文章
    暂无相关文章
评论暂时关闭