架构之路之spring+redis的集成

1.前言

       Redis是一个开源的使用ANSI C语言编写、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、Key-Value数据库，并提供多种语言的API。我们都知道，在日常的应用中，数据库瓶颈是最容易出现的。数据量太大和频繁的查询，由于磁盘IO性能的局限性，导致项目的性能越来越低。这时候，基于内存的缓存框架，就能解决我们很多问题。例如Memcache，Redis等。将一些频繁使用的数据放入缓存读取，大大降低了数据库的负担。提升了系统的性能。

      有于Memcached，对于缓存对象大小有要求，单个对象不得大于1MB，且不支持复杂的数据类型，譬如SET等。因此现在Redis用的越来越多。

2.引入依赖

            org.springframework.data
            spring-data-redis
            1.7.2.RELEASE
        
        
            redis.clients
            jedis
            2.8.1
        

3.配置文件

3.1 redis.properties

#访问地址
redis.host=127.0.0.1
#访问端口
redis.port=6379
#注意，如果没有password，此处不设置值，但这一项要保留
redis.password=

#最大空闲数，数据库连接的最大空闲时间。超过空闲时间，数据库连接将被标记为不可用，然后被释放。设为0表示无限制。
redis.maxIdle=300
#连接池的最大数据库连接数。设为0表示无限制
redis.maxActive=600
#最大建立连接等待时间。如果超过此时间将接到异常。设为-1表示无限制。
redis.maxWait=1000
#在borrow一个jedis实例时，是否提前进行alidate操作；如果为true，则得到的jedis实例均是可用的；
redis.testOnBorrow=true

3.2 redis-context.xml

注意事项：

    由于我们之前引用了mongo配置文件的properties读取，所以这里的在项目加载的时候无法识别里面的占位符错误"Could not resolve placeholder"，主要原因是：

    Spring容器采用反射扫描的发现机制，在探测到Spring容器中有一个org.springframework.beans.factory.config.PropertyPlaceholderConfigurer的Bean就会停止对剩余PropertyPlaceholderConfigurer的扫描（Spring 3.1已经使用PropertySourcesPlaceholderConfigurer替代PropertyPlaceholderConfigurer了）。

而这个基于命名空间的配置，其实内部就是创建一个PropertyPlaceholderConfigurer Bean而已。换句话说，即Spring容器仅允许最多定义一个PropertyPlaceholderConfigurer(或)，其余的会被Spring忽略掉。
解决方法就是改成 ignore-unresolvable="true"/>即可！

4.测试

@Test
    public void testSpringRedis() {
        //stringRedisTemplate的操作
        // String读写
        redisTemplate.delete("myStr");
        redisTemplate.opsForValue().set("myStr", "skyLine");
        System.out.println(redisTemplate.opsForValue().get("myStr"));
        System.out.println("---------------");

        // List读写
        redisTemplate.delete("myList");
        redisTemplate.opsForList().rightPush("myList", "T");
        redisTemplate.opsForList().rightPush("myList", "L");
        redisTemplate.opsForList().leftPush("myList", "A");
        List listCache = redisTemplate.opsForList().range(
                "myList", 0, -1);
        for (String s : listCache) {
            System.out.println(s);
        }
        System.out.println("---------------");

        // Set读写
        redisTemplate.delete("mySet");
        redisTemplate.opsForSet().add("mySet", "A");
        redisTemplate.opsForSet().add("mySet", "B");
        redisTemplate.opsForSet().add("mySet", "C");
        Set setCache = redisTemplate.opsForSet().members(
                "mySet");
        for (String s : setCache) {
            System.out.println(s);
        }
        System.out.println("---------------");

        // Hash读写
        redisTemplate.delete("myHash");
        redisTemplate.opsForHash().put("myHash", "BJ", "北京");
        redisTemplate.opsForHash().put("myHash", "SH", "上海");
        redisTemplate.opsForHash().put("myHash", "HN", "河南");
        Map hashCache = redisTemplate.opsForHash()
                .entries("myHash");
        for (Map.Entry entry : hashCache.entrySet()) {
            System.out.println(entry.getKey() + " - " + entry.getValue());
        }
        System.out.println("---------------");
    }

结果：

skyLine
---------------
A
T
L
---------------
C
B
A
---------------
HN - 河南
BJ - 北京
SH - 上海
---------------

上面的代码基本使用的是StringRedisTemplate接口，redisTemplate还提供了list，set，hash类型，同时也可以保存javaBean对象，前提是改对象实现Serializable接口，下面是提出的 公共方法：

package com.tl.skyLine.helper;

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

import java.util.List;
import java.util.Map;
import java.util.Set;

/**
 * Created by tl on 17/2/16.
 */
public class RedisTemplateUtil {

    private RedisTemplate redisTemplate;

    public RedisTemplateUtil(RedisTemplate redisTemplate) {
        this.redisTemplate = redisTemplate;
    }


    public void set(String key, Object value) {
        ValueOperations valueOperations = redisTemplate.opsForValue();
        valueOperations.set(key, value);

        //BoundValueOperations的理解对保存的值做一些细微的操作
//        BoundValueOperations boundValueOperations = redisTemplate.boundValueOps(key);
    }

    public Object get(String key) {
        return redisTemplate.opsForValue().get(key);
    }

    public void setList(String key, List value) {
        ListOperations listOperations = redisTemplate.opsForList();
        listOperations.leftPush(key, value);
    }

    public Object getList(String key) {
        return redisTemplate.opsForList().leftPop(key);
    }

    public void setSet(String key, Set value) {
        SetOperations setOperations = redisTemplate.opsForSet();
        setOperations.add(key, value);
    }

    public Object getSet(String key) {
        return redisTemplate.opsForSet().members(key);
    }


    public void setHash(String key, Map value) {
        HashOperations hashOperations = redisTemplate.opsForHash();
        hashOperations.putAll(key, value);
    }

    public Object getHash(String key) {
        return redisTemplate.opsForHash().entries(key);
    }


    public void delete(String key) {
        redisTemplate.delete(key);
    }

//    public void clearAll(){
//        redisTemplate.multi();
//    }