Redis实战之征服 Redis + Jedis + Spring （一）

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。

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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：

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>

<bean
		id="jedisPoolConfig"
		class="redis.clients.jedis.JedisPoolConfig"
	>
		<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>

工厂实现：

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>

	<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>

模板类：

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

<bean
		class="org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate"
		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：

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. #IP
10. redis.ip=10.11.20.140
11. #Port
12. redis.port=6379

#最大分配的对象数
redis.pool.maxActive=1024
#最大能够保持idel状态的对象数
redis.pool.maxIdle=200
#当池内没有返回对象时，最大等待时间
redis.pool.maxWait=1000
#当调用borrow Object方法时，是否进行有效性检查
redis.pool.testOnBorrow=true

#IP
redis.ip=10.11.20.140
#Port
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：

1. public interface UserDao {
2. /**
3. * @param uid
4. * @param address
5. */
6. void save(User user);
7. /**
8. * @param uid
9. * @return
10. */
11. User read(String uid);
12. /**
13. * @param uid
14. */
15. void delete(String uid);
16. }

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对象就这么两个属性：

1. public class User implements Serializable {
2. private static final long serialVersionUID = -1267719235225203410L;
3. private String uid;
4. private String address;
5. }

public class User implements Serializable {

	private static final long serialVersionUID = -1267719235225203410L;

	private String uid;

	private String address;
}

实现这三个方法需要得到RedisTemplate的支持：

1. @Autowired
2. private RedisTemplate<Serializable, Serializable> redisTemplate;

	@Autowired
	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：

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. }

	@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;
			}
		});
	}

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。

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. }

	@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;
			}
		});
	}

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：

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. }

	@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;
			}
		});
	}

做个TestCase，暂时够我用了！

4. TestCase

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. public class UserDaoTest {
9. private ApplicationContext app;
10. private UserDao userDao;
11. @Before
12. public void before() throws Exception {
13. app = new ClassPathXmlApplicationContext("applicationContext.xml");
14. userDao = (UserDao) app.getBean("userDao");
15. }
16. @Test
17. public void crud() {
18. // -------------- Create ---------------
19. String uid = "u123456";
20. String address1 = "上海";
21. User user = new User();
22. user.setAddress(address1);
23. user.setUid(uid);
24. userDao.save(user);
25. // ---------------Read ---------------
26. user = userDao.read(uid);
27. assertEquals(address1, user.getAddress());
28. // --------------Update ------------
29. String address2 = "北京";
30. user.setAddress(address2);
31. userDao.save(user);
32. user = userDao.read(uid);
33. assertEquals(address2, user.getAddress());
34. // --------------Delete ------------
35. userDao.delete(uid);
36. user = userDao.read(uid);
37. assertNull(user);
38. }
39. }

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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