征服 Redis + Jedis + Spring （一）—— 配置&常规操作（GET SET DEL）

转载自：http://snowolf.iteye.com/blog/1666908

有日子没写博客了，真的是忙得要疯掉。 完成项目基础架构搭建工作，解决了核心技术问题，接着需要快速的调研下基于Spring框架下的Redis操作。

 

相关链接：

征服 Redis

征服 Redis + Jedis

征服 Redis + Jedis + Spring （一）—— 配置&常规操作（GET SET DEL）

征服 Redis + Jedis + Spring （二）—— 哈希表操作（HMGET HMSET）

征服 Redis + Jedis + Spring （三）—— 列表操作

 

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：

 

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>  

 

 

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>  

 

 

模板类：

 

Xml代码  

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

 

 

是不是很像配置一个JdbcTemplate？其实就这么简单。

redis.properties配置如下：

 

Properties代码  

1. #最大分配的对象数  
2. redis.pool.maxActive=1024  
3. #最大能够保持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！

 

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. }  

 

 

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;  

 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！

 

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