Redis实战之征服 Redis + Jedis + Spring (一)

2024-04-23 04:18

本文主要是介绍Redis实战之征服 Redis + Jedis + Spring (一),希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

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-Hadoopspring-data-MongoDBspring-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jedisjredisrjc以及srpRedis 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   
  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>  
[xml]  view plain copy
  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>  

 

 

 

工厂实现:

 

Xml代码   
  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>  
[xml]  view plain copy
  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>  

 

 

 

模板类:

 

Xml代码   
  1. <bean  
  2.         class="org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate"  
  3.         p:connection-factory-ref="jedisConnectionFactory" />  
[xml]  view plain copy
  1. <bean  
  2.         class="org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate"  
  3.         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   
  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.   
  10. #IP  
  11. redis.ip=10.11.20.140  
  12. #Port  
  13. 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   
  1. public interface UserDao {  
  2.     /** 
  3.      * @param uid 
  4.      * @param address 
  5.      */  
  6.     void save(User user);  
  7.   
  8.     /** 
  9.      * @param uid 
  10.      * @return 
  11.      */  
  12.     User read(String uid);  
  13.   
  14.     /** 
  15.      * @param uid 
  16.      */  
  17.     void delete(String uid);  
  18. }  
[java]  view plain copy
  1. public interface UserDao {  
  2.     /** 
  3.      * @param uid 
  4.      * @param address 
  5.      */  
  6.     void save(User user);  
  7.   
  8.     /** 
  9.      * @param uid 
  10.      * @return 
  11.      */  
  12.     User read(String uid);  
  13.   
  14.     /** 
  15.      * @param uid 
  16.      */  
  17.     void delete(String uid);  
  18. }  

 

 

 

User对象就这么两个属性:

 

Java代码   
  1. public class User implements Serializable {  
  2.   
  3.     private static final long serialVersionUID = -1267719235225203410L;  
  4.   
  5.     private String uid;  
  6.   
  7.     private String address;  
  8. }  
[java]  view plain copy
  1. public class User implements Serializable {  
  2.   
  3.     private static final long serialVersionUID = -1267719235225203410L;  
  4.   
  5.     private String uid;  
  6.   
  7.     private String address;  
  8. }  

 

 

 

实现这三个方法需要得到RedisTemplate的支持:

 

Java代码   
  1. @Autowired  
  2. private RedisTemplate<Serializable, Serializable> redisTemplate;  
[java]  view plain copy
  1. @Autowired  
  2. 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RedisSET命令:

 

Java代码   
  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. }  
[java]  view plain copy
  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. }  

 

 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RedisConnectionset方法实现RedisSET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。

 

Java代码   
  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. }  
[java]  view plain copy
  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. }  

 

 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:

 

Java代码   
  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. }  
[java]  view plain copy
  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. }  

 

 

做个TestCase,暂时够我用了!

 

4. TestCase

 

 

Java代码   
  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.   
  9. public class UserDaoTest {  
  10.     private ApplicationContext app;  
  11.     private UserDao userDao;  
  12.   
  13.     @Before  
  14.     public void before() throws Exception {  
  15.         app = new ClassPathXmlApplicationContext("applicationContext.xml");  
  16.         userDao = (UserDao) app.getBean("userDao");  
  17.     }  
  18.   
  19.     @Test  
  20.     public void crud() {  
  21.         // -------------- Create ---------------  
  22.         String uid = "u123456";  
  23.         String address1 = "上海";  
  24.         User user = new User();  
  25.         user.setAddress(address1);  
  26.         user.setUid(uid);  
  27.         userDao.save(user);  
  28.   
  29.         // ---------------Read ---------------  
  30.         user = userDao.read(uid);  
  31.   
  32.         assertEquals(address1, user.getAddress());  
  33.   
  34.         // --------------Update ------------  
  35.         String address2 = "北京";  
  36.         user.setAddress(address2);  
  37.         userDao.save(user);  
  38.   
  39.         user = userDao.read(uid);  
  40.   
  41.         assertEquals(address2, user.getAddress());  
  42.   
  43.         // --------------Delete ------------  
  44.         userDao.delete(uid);  
  45.         user = userDao.read(uid);  
  46.         assertNull(user);  
  47.     }  
  48. }  
[java]  view plain copy
  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.   
  9. public class UserDaoTest {  
  10.     private ApplicationContext app;  
  11.     private UserDao userDao;  
  12.   
  13.     @Before  
  14.     public void before() throws Exception {  
  15.         app = new ClassPathXmlApplicationContext("applicationContext.xml");  
  16.         userDao = (UserDao) app.getBean("userDao");  
  17.     }  
  18.   
  19.     @Test  
  20.     public void crud() {  
  21.         // -------------- Create ---------------  
  22.         String uid = "u123456";  
  23.         String address1 = "上海";  
  24.         User user = new User();  
  25.         user.setAddress(address1);  
  26.         user.setUid(uid);  
  27.         userDao.save(user);  
  28.   
  29.         // ---------------Read ---------------  
  30.         user = userDao.read(uid);  
  31.   
  32.         assertEquals(address1, user.getAddress());  
  33.   
  34.         // --------------Update ------------  
  35.         String address2 = "北京";  
  36.         user.setAddress(address2);  
  37.         userDao.save(user);  
  38.   
  39.         user = userDao.read(uid);  
  40.   
  41.         assertEquals(address2, user.getAddress());  
  42.   
  43.         // --------------Delete ------------  
  44.         userDao.delete(uid);  
  45.         user = userDao.read(uid);  
  46.         assertNull(user);  
  47.     }  
  48. }  

 

 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!

 

相关链接:

Redis实战

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