征服 Redis + Jedis + Spring （一）—— 配置&常規操做（GET SET DE

時間 2019-11-07

標籤征服 redis jedis spring 配置常規 set 欄目 Redis 简体版

原文原文鏈接

我想大部分人對spring-data-hadoop、spring-data-mongodb、spring-data-redis以及spring-data-jpa表示關注。web

1、簡述

spring把專門的數據操做獨立封裝在spring-data系列中，spring-data-redis天然是針對Redis的獨立封裝了。redis

當前版本1.0.1，主要是將jedis、jredis、rjc以及srp等Redis Client進行了封裝，同時支持事務。已經讓我垂涎欲滴了。固然，當前版本不支持Sharding。例如，前文曾經經過Jedis經過Client配置，實現一致性哈希，達到Sharding的目的。再一點，若是你早在spring1.x寫過SpringJdbc的話，如今會以爲似曾相識。spring

在通過一番思想鬥爭後，我最終放棄了Jedis原生實現，擁抱spring-data-redis了。爲何？由於，我須要一個有事務機制的框架，一個不須要顯式調用對象池操做的框架。這些spring-data-redis都解決了。至於Sharding，當前數據量要求還不大，期待Redis 3.0吧。mongodb

2、配置

對象池配置：app

Xml代碼框架

<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>

工廠實現：

Xml代碼

<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>

模板類：

Xml代碼

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

是否是很像配置一個JdbcTemplate？其實就這麼簡單。

redis.properties配置以下：

Properties代碼

#最大分配的對象數
redis.pool.maxActive=1024
#最大可以保持idel狀態的對象數
redis.pool.maxIdle=200
#當池內沒有返回對象時，最大等待時間
redis.pool.maxWait=1000
#當調用borrow Object方法時，是否進行有效性檢查
redis.pool.testOnBorrow=true
#IP
redis.ip=10.11.20.140
#Port
redis.port=6379

當前只能用一個節點，期待Redis 3.0，Sharding吧！

3、GET、SET、DEL操做

Redis初來乍練，目前也就是用Memcached多些，只會這些基本的操做，在這裏獻醜了！

假定作一個UserDao：

Java代碼

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對象就這麼兩個屬性：

Java代碼

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

實現這三個方法須要獲得RedisTemplate的支持：

Java代碼

@Autowired
private RedisTemplate<Serializable, Serializable> redisTemplate;

爲何用序列化泛型？我存的數據都是可序列化的內容。還有更多爲何？其實我也解答不了不少，邊練邊學，我弄通了必定告訴你！

1.保存-SET

作一個保存造做，使用Redis的SET命令：

Java代碼

@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;
}
});
}

這裏是經過模板類，實現方法回調。在spring框架下，能夠方便的控制事務，若是你研究過spring的dao源代碼，對此必定熟悉。

傳入參數，須要final標識，禁止方法內修改。
調用RedisConnection的set方法實現Redis的SET命令。
無論是Key，仍是Value都須要進行Serialize。
序列化操做，最好使用RedisTemplate提供的Serializer來完成。

這跟當年的SpringJdbcTemplate有那麼一拼！

2.獲取-GET

想要將對象從Redis中取出來，就麻煩一些，須要序列化key，最好判斷下這個key是否存在，避免無用功。若是鍵值存在，須要對數據反序列化。

Java代碼

@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;
}
});
}

當年寫SpringJdbc的時候，就是這樣一個字段一個字段拼裝的，甭提多累人。好吧，用Spring-Data-Redis，又讓我回歸了！

記得使用泛型，如RedisCallback<User>()
使用同一的序列化/反序列化Serializer
建議使用connection.exists(key)判別鍵值是否存在，避免無用功

3.刪除-DEL

刪除，就簡單點，不過也須要這樣折騰一會：

Java代碼

@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;
}
});
}

作個TestCase，暫時夠我用了！

4. TestCase

Java代碼

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，也許之後操做Hash時，會用上。

看看控制檯得到了什麼：

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"

若是想深刻體驗LINUX系統的新手，也能夠先下載一個方德Linux軟件中心試用一下。
免費下載地址：http://www.nfs-cloud.cn:81/appCenter/open/softcente