关于Spring Data redis几种对象序列化的比较

 最近在整一个spring data redis，网上有一本《Spring Data》的电子书（我一个朋友正在翻译，应该今年会有中文版出来，人邮的），下载来看了一下，其中第8章讲到了Spring data对redis的支持。 
    redis虽然提供了对list set hash等数据类型的支持，但是没有提供对POJO对象的支持，底层都是把对象序列化后再以字符串的方式存储的。因此，Spring data提供了若干个Serializer，主要包括： 
JacksonJsonRedisSerializer
JdkSerializationRedisSerializer
OxmSerializer

   参见：http://static.springsource.org/spring-data/data-keyvalue/docs/1.0.x/api/ 

   这里，我第一是想测试一下三者的使用，第二是想看看它们的使用效果。 

准备工作 

下载源码   
我直接在《Spring Data》书的源码基础上改，从这下载书的源码：https://github.com/SpringSource/spring-data-book 

打开redis子项目，由于是以Maven组织的，所以不用关心包的问题。 

添加一个测试的Entity 

由于我们希望测试使用Redis保存POJO对象，因此我们在com.oreilly.springdata.redis包下创建一个User对象，如下所示： 

Java代码  


package com.oreilly.springdata.redis;  

  

import javax.xml.bind.annotation.XmlAccessType;  

import javax.xml.bind.annotation.XmlAccessorType;  

import javax.xml.bind.annotation.XmlAttribute;  

import javax.xml.bind.annotation.XmlRootElement;  

import java.io.Serializable;  

  

/** 

 * @author : stamen 

 * @date: 13-7-16 

 */  

@XmlAccessorType(XmlAccessType.FIELD)  

@XmlRootElement(name = "user")  

public class User implements Serializable {  

  

    @XmlAttribute  

    private String userName;  

  

    @XmlAttribute  

    private int age;  

  

    public String getUserName() {  

        return userName;  

    }  

  

    public void setUserName(String userName) {  

        this.userName = userName;  

    }  

  

    public int getAge() {  

        return age;  

    }  

  

    public void setAge(int age) {  

        this.age = age;  

    }  

}  

  
   由于后面，我们需要使用OXM及Jackson将进行对象序列，为了控制对象的序列化，因此打上了JSR 175注解。 

更改ApplicationConfig 

   ApplicationConfig是Spring容器的配置类，要根据你的环境进行更改，我的更改为： 

Java代码  


package com.oreilly.springdata.redis;  

  

import org.springframework.context.annotation.Bean;  

import org.springframework.context.annotation.Configuration;  

import org.springframework.data.redis.connection.RedisConnectionFactory;  

import org.springframework.data.redis.connection.jedis.JedisConnectionFactory;  

import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;  

import org.springframework.data.redis.serializer.OxmSerializer;  

import org.springframework.data.redis.serializer.RedisSerializer;  

import org.springframework.data.redis.serializer.SerializationException;  

import org.springframework.oxm.jaxb.Jaxb2Marshaller;  

  

import javax.xml.bind.JAXBContext;  

import javax.xml.bind.Marshaller;  

import java.util.HashMap;  

import java.util.Map;  

import java.util.concurrent.ConcurrentHashMap;  

  

/** 

 * @author Jon Brisbin 

 */  

@Configuration  

public abstract class ApplicationConfig {  

  

    @Bean  

    public RedisConnectionFactory redisConnectionFactory() {  

        JedisConnectionFactory cf = new JedisConnectionFactory();  

        cf.setHostName("10.188.182.140");  

        cf.setPort(6379);  

        cf.setPassword("superman");  

        cf.afterPropertiesSet();  

        return cf;  

    }  

  

    @Bean  

    public RedisTemplate redisTemplate() {  

        RedisTemplate rt = new RedisTemplate();  

        rt.setConnectionFactory(redisConnectionFactory());  

        return rt;  

    }  

  

    private static Map<Class, JAXBContext> jaxbContextHashMap = new ConcurrentHashMap<Class, JAXBContext>();  

  

    @Bean  

    public OxmSerializer oxmSerializer() throws Throwable{  

        Jaxb2Marshaller jaxb2Marshaller = new Jaxb2Marshaller();  

        Map<String,Object> properties = new HashMap<String, Object>();//创建映射，用于设置Marshaller属性  

        properties.put(Marshaller.JAXB_FORMATTED_OUTPUT, Boolean.TRUE);   //放置xml自动缩进属性  

        properties.put(Marshaller.JAXB_ENCODING,"utf-8");   //放置xml自动缩进属性  

        jaxb2Marshaller.setClassesToBeBound(User.class);//映射的xml类放入JAXB环境中  

        jaxb2Marshaller.setMarshallerProperties(properties);//设置Marshaller属性  

        return  new OxmSerializer(jaxb2Marshaller,jaxb2Marshaller);  

    }  

  

    public static enum StringSerializer implements RedisSerializer<String> {  

        INSTANCE;  

  

        @Override  

        public byte[] serialize(String s) throws SerializationException {  

            return (null != s ? s.getBytes() : new byte[0]);  

        }  

  

        @Override  

        public String deserialize(byte[] bytes) throws SerializationException {  

            if (bytes.length > 0) {  

                return new String(bytes);  

            } else {  

                return null;  

            }  

        }  

    }  

  

    public static enum LongSerializer implements RedisSerializer<Long> {  

        INSTANCE;  

  

        @Override  

        public byte[] serialize(Long aLong) throws SerializationException {  

            if (null != aLong) {  

                return aLong.toString().getBytes();  

            } else {  

                return new byte[0];  

            }  

        }  

  

        @Override  

        public Long deserialize(byte[] bytes) throws SerializationException {  

            if (bytes.length > 0) {  

                return Long.parseLong(new String(bytes));  

            } else {  

                return null;  

            }  

        }  

    }  

  

  

    public static enum IntSerializer implements RedisSerializer<Integer> {  

        INSTANCE;  

  

        @Override  

        public byte[] serialize(Integer i) throws SerializationException {  

            if (null != i) {  

                return i.toString().getBytes();  

            } else {  

                return new byte[0];  

            }  

        }  

  

        @Override  

        public Integer deserialize(byte[] bytes) throws SerializationException {  

            if (bytes.length > 0) {  

                return Integer.parseInt(new String(bytes));  

            } else {  

                return null;  

            }  

        }  

    }  

  

}  

   1)redisConnectionFactory()配置了如何连接Redsi服务器（如何安装Redis,参见：http://redis.io/download） 
   2）oxmSerializer()是我新增的，用于定义一个基于Jaxb2Marshaller的OxmSerializer Bean(后面将会用到) 

编写测试用例 

    打开KeyValueSerializersTest，我们几个额外的测试用例都将写在该测试类中： 

使用JdkSerializationRedisSerializer序列化 

Java代码  


@Test  

public void testJdkSerialiable() {  

    RedisTemplate<String, Serializable> redis = new RedisTemplate<String, Serializable>();  

    redis.setConnectionFactory(connectionFactory);  

    redis.setKeySerializer(ApplicationConfig.StringSerializer.INSTANCE);  

    redis.setValueSerializer(new JdkSerializationRedisSerializer());  

    redis.afterPropertiesSet();  

  

    ValueOperations<String, Serializable> ops = redis.opsForValue();  

  

    User user1 = new User();  

    user1.setUserName("user1");  

    user1.setAge(20);  

  

    String key1 = "users/user1";  

    User user11 = null;  

  

    long begin = System.currentTimeMillis();  

    for (int i = 0; i < 100; i++) {  

        ops.set(key1,user1);  

        user11 = (User)ops.get(key1);  

    }  

    long time = System.currentTimeMillis() - begin;  

    System.out.println("jdk time:"+time);  

    assertThat(user11.getUserName(),is("user1"));  

}  

   JdkSerializationRedisSerializer支持对所有实现了Serializable的类进行序列化。运行该测试用例，我们通过redis-cli 通过“users/user1”键可以查看到对应的值，内容如下： 

引用

redis 127.0.0.1:6379> get users/user1 

"\xac\xed\x00\x05sr\x00!com.oreilly.springdata.redis.User\xb1\x1c \n\xcd\xed%\xd8\x02\x00\x02I\x00\x03ageL\x00\buserNamet\x00\x12Ljava/lang/String;xp\x00\x00\x00\x14t\x00\x05user1"

通过strlen查看对应的字符长度： 

引用

redis 127.0.0.1:6379> strlen users/user1 

(integer) 104 

上面的代码共进行了100次的存储和获取，其所花时间如下（毫秒）： 

引用

jdk time:266

使用JacksonJsonRedisSerializer序列化 

Java代码  


@Test  

public void testJacksonSerialiable() {  

    RedisTemplate<String, Object> redis = new RedisTemplate<String, Object>();  

    redis.setConnectionFactory(connectionFactory);  

    redis.setKeySerializer(ApplicationConfig.StringSerializer.INSTANCE);  

    redis.setValueSerializer(new JacksonJsonRedisSerializer<User>(User.class));  

    redis.afterPropertiesSet();  

  

    ValueOperations<String, Object> ops = redis.opsForValue();  

  

    User user1 = new User();  

    user1.setUserName("user1");  

    user1.setAge(20);  

      

    User user11 = null;  

    String key1 = "json/user1";  

  

    long begin = System.currentTimeMillis();  

    for (int i = 0; i < 100; i++) {  

        ops.set(key1,user1);  

        user11 = (User)ops.get(key1);  

    }  

    long time = System.currentTimeMillis() - begin;  

  

    System.out.println("json time:"+time);  

    assertThat(user11.getUserName(),is("user1"));  

}  

    运行后，查看redis的内容及内容长度： 

引用

redis 127.0.0.1:6379> get json/user1 

"{\"userName\":\"user1\",\"age\":20}" 

redis 127.0.0.1:6379> strlen json/user1 

(integer) 29 

    执行花费时间为： 

引用

    json time:224 

使用OxmSerialiable序列化 

Java代码  


@Test  

public void testOxmSerialiable() throws Throwable{  

    RedisTemplate<String, Object> redis = new RedisTemplate<String, Object>();  

    redis.setConnectionFactory(connectionFactory);  

    redis.setKeySerializer(ApplicationConfig.StringSerializer.INSTANCE);  

  

    redis.setValueSerializer(oxmSerializer);  

    redis.afterPropertiesSet();  

  

    ValueOperations<String, Object> ops = redis.opsForValue();  

  

    User user1 = new User();  

    user1.setUserName("user1");  

    user1.setAge(20);  

  

  

    User user11 = null;  

    String key1 = "oxm/user1";  

  

    long begin = System.currentTimeMillis();  

    for (int i = 0; i < 100; i++) {  

        ops.set(key1,user1);  

        user11 = (User)ops.get(key1);  

    }  

    long time = System.currentTimeMillis() - begin;  

  

    System.out.println("oxm time:"+time);  

    assertThat(user11.getUserName(),is("user1"));  

}  

    运行后，查看redis的内容及内容长度： 

引用

redis 127.0.0.1:6379> get oxm/user1 

"<?xml version=\"1.0\" encoding=\"utf-8\" standalone=\"yes\"?>\n<user age=\"20\" userName=\"user1\"/>\n" 

redis 127.0.0.1:6379> strlen oxm/user1 

(integer) 90 

    执行花费时间为： 

引用

    oxm time:335 

小结 

    从执行时间上来看，JdkSerializationRedisSerializer是最高效的（毕竟是JDK原生的），但是是序列化的结果字符串是最长的。JSON由于其数据格式的紧凑性，序列化的长度是最小的，时间比前者要多一些。而OxmSerialiabler在时间上看是最长的（当时和使用具体的Marshaller有关）。所以个人的选择是倾向使用JacksonJsonRedisSerializer作为POJO的序列器。