征服 Redis + Jedis + Spring （一）—— 配置&常规操作（GET SET DEL） - Snowolf的意境空间！ - ITeye技术网站

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：

 

<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：

 

<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：

 

<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：

 

#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：

 

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：

 

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：

 

@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：

 

@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。

 

 

1. 传入参数，需要final标识，禁止方法内修改。
2. 调用RedisConnection的set方法实现Redis的SET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。

 

@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！

 

 

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：

 

@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

 

 

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);
    }
}

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