目的：监控Redis操作的执行时间、执行命令、执行参数和执行结果
监控操作时间基本逻辑
//开始统计
//do something
//结束统计
RedisTemplate核心执行方法
public T execute(RedisCallback action, boolean exposeConnection, boolean pipeline){
//逻辑代码
}
所有的方法调用最终都会执行到这个方法上
而这个方法会获取到与Redis的连接对象，将这个对象传到回调函数中，在回调函数中调用Redis。
所以可以在这个方法的执行前后增加埋点操作，统计redis执行时间
如继承RedisTemplate类，重写execute方法，就可以在redis操作执行前后统计执行时间
@Override
public T execute(RedisCallback action, boolean exposeConnection, boolean pipeline){
//开始统计
super.execute(action,exposeConnection,pipeline);
//结束统计
//统计结果
}
但是excute方法的参数只有一个回调函数和两个判断条件，具体在回调函数调用的是redis的哪个操作，是set还是delete等都无法知道，无法针对性的统计每个具体方法的执行时间，无法获取到相关的执行参数，比如具体执行了哪个方法、执行的参数是哪些等。
所以阅读execute方法的执行逻辑，发现RedisTemplate在执行回调函数的前后，给子类留了功能扩展的方法，很明显是为了能够在操作执行前后能够执行相关的扩展功能的操作，关键代码如下
public T execute(RedisCallback action, boolean exposeConnection, boolean pipeline) {
//从工厂中获取连接
this.preProcessConnection(conn, existingConnection); //执行回调函数方法前
Object result = action.doInRedis(connToExpose); //执行回调函数方法
this.postProcessResult(result, connToUse, existingConnection); //执行回调函数方法后
//释放连接
}
protected RedisConnection preProcessConnection(RedisConnection connection, boolean existingConnection) {
return connection;
}
protected T postProcessResult(T result, RedisConnection conn, boolean existingConnection) {
return result;
}
可以看到preProcessConnection和postProcessResult这两个方法，在RedisTemplate中都是留空的，并且方法类型都是protected，而且执行的顺序分别是在action.doInRedis(）这个回调函数前后，所以很明显是为了留给子类继承，来进行功能扩展。所以，我们可以继承这两个方法，在这两个方法中对Redis执行时间进行埋点统计。
protected RedisConnection preProcessConnection(RedisConnection connection, boolean existingConnection) {
//开始统计
return connection;
}
protected T postProcessResult(T result, RedisConnection conn, boolean existingConnection) {
//结束统计
//记录执行结果
return result;
}
但是这种方法同样会出现上一种方法的问题，无法获取到执行的具体方法、参数。因此，继续单步至回调函数中，查看回调函数的执行过程能否有机会进行埋点。对常用的redisTemplate.opsForValue().get()方法进行跟踪
public ValueOperations opsForValue() {
if(this.valueOps == null) {
this.valueOps = new DefaultValueOperations(this);
}
return this.valueOps;
}
public V get(final Object key) {
return this.execute(new ValueDeserializingRedisCallback(this, key) {
protected byte[] inRedis(byte[] rawKey, RedisConnection connection) {
return connection.get(rawKey);
}
}, true);
}
abstract class ValueDeserializingRedisCallback implements RedisCallback {
private Object key;
public ValueDeserializingRedisCallback(Object key) {
this.key = key;
}
public final V doInRedis(RedisConnection connection) {
byte[] result = this.inRedis(AbstractOperations.this.rawKey(this.key), connection);
return AbstractOperations.this.deserializeValue(result);
}
protected abstract byte[] inRedis(byte[] var1, RedisConnection var2);
}
可以看到，这个方法最终的确是调用了redisTemplate的exeute方法，并且是在回调函数中调用RedisConnection的get方法来获取redis的数据。所以我们需要对connection.set(rawKey, rawValue)这个方法进行拦截，就可以知道执行的参数、执行的结果，更进一步的思考，如果知道调用的是RedisConnection哪个方法，就可以知道在redis中，执行的是那一个redis命令。
//开始统计
//获取参数
return connection.get(rawKey); //获取命令
//结束统计
//获取结果
查看RedisConnection的代码，发现它是一个接口，继承RedisCommands，而RedisCommands继承了各种与Redis相关的命令接口。因此，知道知道在调用RedisConnection的时候，调用的是哪一个接口，就可以知道执行的是redis的哪一个命令。并且，由于我们不可能修改RediTemplate的源码，来在每一个操作的地方进行埋点，所以我们就可以从RedisConnection这个对象进行处理，在RedisConnection的方法执行前后，进行拦截，于是可以考虑用动态代理的方式，拦截RedisConnection对象的方法，在执行方法的前后进行埋点统计工作。于是我们可以继承RedisTemplate的preProcessConnection函数，对RedisConnection进行动态代理并返回代理后的RedisConnection对象，这样实际执行的时候，doInRedis这个回调函数中执行的RedisConnection就是我们动态代理后的对象。
@Override
protected RedisConnection preProcessConnection(RedisConnection connection, boolean existingConnection) {
//对Connection对象进行动态代理
Class[] interfacesForClass = ClassUtils.getAllInterfacesForClass(connection.getClass(), this.getClass().getClassLoader());
connection = (RedisConnection)
Proxy.newProxyInstance(connection.getClass().getClassLoader(),interfacesForClass,new MyRedisConnection(connection,this)) ;
return super.preProcessConnection(connection, existingConnection);
}
private class MyRedisConnection implements InvocationHandler{
private final RedisConnection target ;
protected CatRedisConnection(RedisConnection target){
this.target = target ;
}
@Override
public Object invoke(Object proxy, Method method, Object[] args) throws Throwable {
//开始统计
result = method.invoke(this.target,args) ;
//结束统计
//获取redis命令、参数、结果
return result;
}
}
这样就实现了对Redis操作的埋点，能够统计每一个Redis操作的执行时间、执行命令、执行参数和执行结果。