zz775520666 发表于 2015-7-20 12:44:31

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。
  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:
  







Xml代码

[*]
[*]         
[*]         
[*]         
[*]         
[*]      







  
  
  
  工厂实现:
  






Xml代码

[*]
[*]      
[*]      
[*]      
[*]






  
  
  
  模板类:
  






Xml代码

[*]


  
  
  
  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

[*]#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

#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:
  






Java代码

[*]public interface UserDao {
[*]    /**
[*]   * @param uid
[*]   * @param address
[*]   */
[*]    void save(User user);
[*]
[*]    /**
[*]   * @param uid
[*]   * @return
[*]   */
[*]    User read(String uid);
[*]
[*]    /**
[*]   * @param uid
[*]   */
[*]    void delete(String uid);
[*]}

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:
  






Java代码

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

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:
  






Java代码

[*]@Autowired
[*]private RedisTemplate redisTemplate;

@Autowired
private RedisTemplate 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

[*]@Override
[*]public void save(final User user) {
[*]    redisTemplate.execute(new RedisCallback() {
[*]      @Override
[*]      public Object doInRedis(RedisConnection connection)
[*]                throws DataAccessException {
[*]            connection.set(
[*]                  redisTemplate.getStringSerializer().serialize(
[*]                            "user.uid." + user.getUid()),
[*]                  redisTemplate.getStringSerializer().serialize(
[*]                            user.getAddress()));
[*]            return null;
[*]      }
[*]    });
[*]}

@Override
public void save(final User user) {
redisTemplate.execute(new RedisCallback() {
@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。
  
  


[*]传入参数,需要final标识,禁止方法内修改。
[*]调用RedisConnection的set方法实现Redis的SET命令。
[*]不管是Key,还是Value都需要进行Serialize。
[*]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

[*]@Override
[*]public User read(final String uid) {
[*]    return redisTemplate.execute(new RedisCallback() {
[*]      @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;
[*]      }
[*]    });
[*]}

@Override
public User read(final String uid) {
return redisTemplate.execute(new RedisCallback() {
@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!
  
  


[*]记得使用泛型,如RedisCallback()
[*]使用同一的序列化/反序列化Serializer
[*]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

[*]@Override
[*]public void delete(final String uid) {
[*]    redisTemplate.execute(new RedisCallback() {
[*]      public Object doInRedis(RedisConnection connection) {
[*]            connection.del(redisTemplate.getStringSerializer().serialize(
[*]                  "user.uid." + uid));
[*]            return null;
[*]      }
[*]    });
[*]}

@Override
public void delete(final String uid) {
redisTemplate.execute(new RedisCallback() {
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
  
  






Java代码

[*]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);
[*]    }
[*]}

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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