征服 Redis + Jedis + Spring （一）—— 配置&常规操作（GET SET DEL）

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征服 Redis + Jedis + Spring （三）—— 列表操作

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


<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：

Xml代码


<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：

Xml代码


<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：

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

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);
}

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;
}

实现这三个方法需要得到RedisTemplate的支持：

Java代码


@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：

Java代码


@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。


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<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！

记得使用泛型，如RedisCallback<User>()
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<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

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);
}
}

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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spring-data-redis.zip (24.2 KB)