征服 Redis + Jedis + Spring （一）—— 配置&常规操作（GET SET DEL）

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-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);
     }
 }

 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！