Redis实战之征服 Redis + Jedis + Spring （一）

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　　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

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•       
  

　　
　　
　　
　　工厂实现：
　　






Xml代码  

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　　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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