180611-Spring之RedisTemplate配置與使用

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Spring之RedisTemplate配置與使用

Spring針對Redis的使用,封裝了一個比較強大的Template以方便使用;以前在Spring的生態圈中也使用過redis,但直接使用Jedis進行相應的交互操做,如今正好來看一下RedisTemplate是怎麼實現的,以及使用起來是否更加便利git

I. 基本配置

1. 依賴

依然是採用Jedis進行鏈接池管理,所以除了引入 spring-data-redis以外,再加上jedis依賴,pom文件中添加github

<dependency>
    <groupId>org.springframework.data</groupId>
    <artifactId>spring-data-redis</artifactId>
    <version>1.8.4.RELEASE</version>
</dependency>

<dependency>
    <groupId>redis.clients</groupId>
    <artifactId>jedis</artifactId>
    <version>2.9.0</version>
</dependency>
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若是須要指定序列化相關參數,也能夠引入jackson,本篇爲簡單入門級,就不加這個了redis

2. 配置文件

準備redis相關的配置參數,常見的有host, port, password, timeout...,下面是一份簡單的配置,並給出了相應的含義spring

redis.hostName=127.0.0.1
redis.port=6379
redis.password=https://blog.hhui.top
# 鏈接超時時間
redis.timeout=10000

#最大空閒數
redis.maxIdle=300
#控制一個pool可分配多少個jedis實例,用來替換上面的redis.maxActive,若是是jedis 2.4之後用該屬性
redis.maxTotal=1000
#最大創建鏈接等待時間。若是超過此時間將接到異常。設爲-1表示無限制。
redis.maxWaitMillis=1000
#鏈接的最小空閒時間 默認1800000毫秒(30分鐘)
redis.minEvictableIdleTimeMillis=300000
#每次釋放鏈接的最大數目,默認3
redis.numTestsPerEvictionRun=1024
#逐出掃描的時間間隔(毫秒) 若是爲負數,則不運行逐出線程, 默認-1
redis.timeBetweenEvictionRunsMillis=30000
#是否在從池中取出鏈接前進行檢驗,若是檢驗失敗,則從池中去除鏈接並嘗試取出另外一個
redis.testOnBorrow=true
#在空閒時檢查有效性, 默認false
redis.testWhileIdle=true
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說明緩存

  • redis密碼請必定記得設置,特別是在容許遠程訪問的時候,若是沒有密碼,默認端口號,很容易就被是掃描注入腳本,而後開始給人挖礦(親身經歷...)

II. 使用與測試

根據通常的思路,首先是得加載上面的配置,建立redis鏈接池,而後再實例化RedisTemplate對象,最後持有這個實力開始各類讀寫操做數據結構

1. 配置類

使用JavaConfig的方式來配置,主要是兩個Bean,讀取配置文件設置各類參數的RedisConnectionFactory以及預期的RedisTemplateide

@Configuration
@PropertySource("classpath:redis.properties")
public class RedisConfig extends JCacheConfigurerSupport {
    @Autowired
    private Environment environment;

    @Bean
    public RedisConnectionFactory redisConnectionFactory() {
        JedisConnectionFactory fac = new JedisConnectionFactory();
        fac.setHostName(environment.getProperty("redis.hostName"));
        fac.setPort(Integer.parseInt(environment.getProperty("redis.port")));
        fac.setPassword(environment.getProperty("redis.password"));
        fac.setTimeout(Integer.parseInt(environment.getProperty("redis.timeout")));
        fac.getPoolConfig().setMaxIdle(Integer.parseInt(environment.getProperty("redis.maxIdle")));
        fac.getPoolConfig().setMaxTotal(Integer.parseInt(environment.getProperty("redis.maxTotal")));
        fac.getPoolConfig().setMaxWaitMillis(Integer.parseInt(environment.getProperty("redis.maxWaitMillis")));
        fac.getPoolConfig().setMinEvictableIdleTimeMillis(
                Integer.parseInt(environment.getProperty("redis.minEvictableIdleTimeMillis")));
        fac.getPoolConfig()
                .setNumTestsPerEvictionRun(Integer.parseInt(environment.getProperty("redis.numTestsPerEvictionRun")));
        fac.getPoolConfig().setTimeBetweenEvictionRunsMillis(
                Integer.parseInt(environment.getProperty("redis.timeBetweenEvictionRunsMillis")));
        fac.getPoolConfig().setTestOnBorrow(Boolean.parseBoolean(environment.getProperty("redis.testOnBorrow")));
        fac.getPoolConfig().setTestWhileIdle(Boolean.parseBoolean(environment.getProperty("redis.testWhileIdle")));
        return fac;
    }

    @Bean
    public RedisTemplate<String, String> redisTemplate(RedisConnectionFactory redisConnectionFactory) {
        RedisTemplate<String, String> redis = new RedisTemplate<>();
        redis.setConnectionFactory(redisConnectionFactory);
        redis.afterPropertiesSet();
        return redis;
    }
}
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2. 測試與使用

@RunWith(SpringJUnit4ClassRunner.class)
@ContextConfiguration(classes = {RedisConfig.class})
public class RedisTest {

    @Autowired
    private RedisTemplate<String, String> redisTemplate;
    
    @Test
    public void testRedisObj() {
        Map<String, Object> properties = new HashMap<>();
        properties.put("123", "hello");
        properties.put("abc", 456);
    
        redisTemplate.opsForHash().putAll("hash", properties);
    
        Map<Object, Object> ans = redisTemplate.opsForHash().entries("hash");
        System.out.println("ans: " + ans);
    }
}
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執行後輸出以下工具

ans: {123=hello, abc=456}
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從上面的配置與實現來看,是很簡單的了,基本上沒有繞什麼圈子,可是使用redis-cli連上去,卻查詢不到 hash 這個key的內容性能

127.0.0.1:6379> get hash
(nil)
127.0.0.1:6379> keys *
1) "\xac\xed\x00\x05t\x00\x04hash"
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使用代碼去查沒問題,直接控制檯鏈接,發現這個key和咱們預期的不同,多了一些前綴,why ?

3. 序列化問題

爲了解決上面的問題,只能debug進去,看下是什麼引發的了

對應源碼位置:

// org.springframework.data.redis.core.AbstractOperations#rawKey

byte[] rawKey(Object key) {
    Assert.notNull(key, "non null key required");
    return this.keySerializer() == null && key instanceof byte[] ? (byte[])((byte[])key) : this.keySerializer().serialize(key);
}
複製代碼

能夠看到這個key不是咱們預期的 key.getBytes(), 而是調用了this.keySerializer().serialize(key),而debug的結果,默認Serializer是JdkSerializationRedisSerializer

image

而後就是順藤摸瓜一步一步深刻進去,鏈路以下

// org.springframework.core.serializer.support.SerializingConverter#convert

// org.springframework.core.serializer.DefaultSerializer#serialize

public class DefaultSerializer implements Serializer<Object> {
    public DefaultSerializer() {
    }

    public void serialize(Object object, OutputStream outputStream) throws IOException {
        if (!(object instanceof Serializable)) {
            throw new IllegalArgumentException(this.getClass().getSimpleName() + " requires a Serializable payload but received an object of type [" + object.getClass().getName() + "]");
        } else {
            ObjectOutputStream objectOutputStream = new ObjectOutputStream(outputStream);
            objectOutputStream.writeObject(object);
            objectOutputStream.flush();
        }
    }
}
複製代碼

因此具體的實現很清晰了,就是 ObjectOutputStream,這個東西就是Java中最原始的序列化反序列流工具,會包含類型信息,因此會帶上那串前綴了

因此要解決這個問題,也比較明確了,替換掉原生的JdkSerializationRedisSerializer,改成String的方式,正好提供了一個StringRedisSerializer,因此在RedisTemplate的配置處,稍稍修改

@Bean
public RedisTemplate<String, String> redisTemplate(RedisConnectionFactory redisConnectionFactory) {
    RedisTemplate<String, String> redis = new RedisTemplate<>();
    redis.setConnectionFactory(redisConnectionFactory);

    // 設置redis的String/Value的默認序列化方式
    StringRedisSerializer stringRedisSerializer = new StringRedisSerializer();
    redis.setKeySerializer(stringRedisSerializer);
    redis.setValueSerializer(stringRedisSerializer);
    redis.setHashKeySerializer(stringRedisSerializer);
    redis.setHashValueSerializer(stringRedisSerializer);

    redis.afterPropertiesSet();
    return redis;
}
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再次執行,結果尷尬的事情出現了,拋異常了,類型轉換失敗

java.lang.ClassCastException: java.lang.Integer cannot be cast to java.lang.String

	at org.springframework.data.redis.serializer.StringRedisSerializer.serialize(StringRedisSerializer.java:33)
	at org.springframework.data.redis.core.AbstractOperations.rawHashValue(AbstractOperations.java:171)
	at org.springframework.data.redis.core.DefaultHashOperations.putAll(DefaultHashOperations.java:129)
	...
複製代碼

看前面的測試用例,map中的value有integer,而StringRedisSerializer接收的參數必須是String,因此不用這個,本身照樣子從新寫一個兼容掉

public class DefaultStrSerializer implements RedisSerializer<Object> {
    private final Charset charset;

    public DefaultStrSerializer() {
        this(Charset.forName("UTF8"));
    }

    public DefaultStrSerializer(Charset charset) {
        Assert.notNull(charset, "Charset must not be null!");
        this.charset = charset;
    }


    @Override
    public byte[] serialize(Object o) throws SerializationException {
        return o == null ? null : String.valueOf(o).getBytes(charset);
    }

    @Override
    public Object deserialize(byte[] bytes) throws SerializationException {
        return bytes == null ? null : new String(bytes, charset);

    }
}
複製代碼

而後能夠開始愉快的玩耍了,執行完以後測試

keys *
1) "\xac\xed\x00\x05t\x00\x04hash"
2) "hash"
127.0.0.1:6379> hgetAll hash
1) "123"
2) "hello"
3) "abc"
4) "456"
複製代碼

III. RedisTemplate使用姿式

1. opsForXXX

簡單過來一下RedisTemplate的使用姿式,針對不一樣的數據結構(String, List, ZSet, Hash)讀封裝了比較使用的調用方式 opsForXXX

// hash 數據結構操做
org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate#opsForHash

// list
org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate#opsForList

// string
org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate#opsForValue

// set
org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate#opsForSet

// zset
org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate#opsForZSet
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2. execute

除了上面的這種使用方式以外,另一種常見的就是直接使用execute了,一個簡單的case以下

@Test
public void testRedis() {
    String key = "hello";
    String value = "world";
    redisTemplate.execute((RedisCallback<Void>) con -> {
        con.set(key.getBytes(), value.getBytes());
        return null;
    });

    String asn = redisTemplate.execute((RedisCallback<String>) con -> new String(con.get(key.getBytes())));
    System.out.println(asn);


    String hkey = "hKey";
    redisTemplate.execute((RedisCallback<Void>) con -> {
        con.hSet(hkey.getBytes(), "23".getBytes(), "what".getBytes());
        return null;
    });

    Map<byte[], byte[]> map = redisTemplate.execute((RedisCallback<Map<byte[], byte[]>>) con -> con.hGetAll(hkey.getBytes()));
    for (Map.Entry<byte[], byte[]> entry : map.entrySet()) {
        System.out.println("key: " + new String(entry.getKey()) + " | value: " + new String(entry.getValue()));
    }
}
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輸出結果以下

world
key: 23 | value: what
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3. 區別

一個天然而然能想到的問題就是上面的兩種方式有什麼區別?

opsForXXX 的底層,就是經過調用execute方式來作的,其主要就是封裝了一些使用姿式,定義了序列化,使用起來更加的簡單和便捷;這種方式下,帶來的消耗就是每次都須要新建一個DefaultXXXOperations對象,多繞了一步,基於此是否會帶來額外的性能和內存開銷呢?沒測過,但我的感受量小的狀況下,應該沒什麼明顯的影響;而qps很高的狀況下,這裏的優化能帶來的幫助,估計也不太大

上面的說明有問題,源碼中會緩存DefaultXXXOperations,因此額外的性能開銷基本能夠忽略;推薦使用這種封裝好的方式,至少閱讀和維護更加清晰方便

/* * (non-Javadoc) * @see org.springframework.data.redis.core.RedisOperations#opsForValue() */
@Override
public ValueOperations<K, V> opsForValue() {

	if (valueOps == null) {
		valueOps = new DefaultValueOperations<>(this);
	}
	return valueOps;
}
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IV. 其餘

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3. 掃描關注

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