有日子沒寫博客了，真的是忙得要瘋掉。
?完成項目基礎架構搭建工作，解決了核心技術問題，接著需要快速的調研下基于
Spring
框架下的
Redis
操作。
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相關鏈接：
征服 Redis + Jedis + Spring （一）—— 配置&常規操作（GET SET DEL）
征服 Redis + Jedis + Spring （二）—— 哈希表操作（HMGET HMSET）
征服 Redis + Jedis + Spring （三）—— 列表操作
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前文有述， Spring 提供了對于 Redis 的專門支持： spring-data-redis 。此外，類似的還有：
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我想大部分人對
spring-data-hadoop
、
spring-data-mongodb
、
spring-data-redis
以及
spring-data-jpa
表示關注。
一、簡述
spring 把專門的數據操作獨立封裝在 spring-data 系列中， spring-data-redis 自然是針對 Redis 的獨立封裝了。
當前版本
1.0.1
，主要是將
jedis
、
jredis
、
rjc
以及
srp
等
Redis
Client
進行了封裝，同時支持事務。已經讓我垂涎欲滴了。當然，當前版本不支持
Sharding
。例如，前文曾經通過
Jedis
通過Client配置，實現一致性哈希，達到Sharding的目的。再一點，如果你早在spring1.x寫過SpringJdbc的話，現在會覺得似曾相識。
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在經過一番思想斗爭后，我最終放棄了 Jedis 原生實現，擁抱 spring-data-redis 了。為什么？因為，我需要一個有事務機制的框架，一個不需要顯式調用對象池操作的框架。這些 spring-data-redis 都解決了。至于Sharding，當前數據量要求還不大，期待 Redis 3.0 吧。
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二、配置
對象池配置：
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<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>
?
?
工廠實現：
?
<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>
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模板類：
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<bean
class="org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate"
p:connection-factory-ref="jedisConnectionFactory" />
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是不是很像配置一個
JdbcTemplate
？其實就這么簡單。
redis.properties配置如下：
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#最大分配的對象數
redis.pool.maxActive=1024
#最大能夠保持idel狀態的對象數
redis.pool.maxIdle=200
#當池內沒有返回對象時，最大等待時間
redis.pool.maxWait=1000
#當調用borrow Object方法時，是否進行有效性檢查
redis.pool.testOnBorrow=true
#IP
redis.ip=10.11.20.140
#Port
redis.port=6379
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當前只能用一個節點，期待
Redis 3.0
，Sharding吧！
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三、GET、SET、DEL操作
Redis
初來乍練，目前也就是用
Memcached
多些，只會這些基本的操作，在這里獻丑了！
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假定做一個UserDao：
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public interface UserDao {
/**
* @param uid
* @param address
*/
void save(User user);
/**
* @param uid
* @return
*/
User read(String uid);
/**
* @param uid
*/
void delete(String uid);
}
?
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User對象就這么兩個屬性：
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public class User implements Serializable {
private static final long serialVersionUID = -1267719235225203410L;
private String uid;
private String address;
}
?
?
實現這三個方法需要得到 RedisTemplate 的支持：
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@Autowired
private RedisTemplate<Serializable, Serializable> redisTemplate;
?為什么用序列化泛型？我存的數據都是可序列化的內容。還有更多為什么？其實我也解答不了很多，邊練邊學，我弄通了一定告訴你！
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1.保存-SET
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做一個保存造作，使用 Redis 的 SET 命令：
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@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;
}
});
}
?這里是通過模板類，實現方法回調。在spring框架下，可以方便的控制事務，如果你研究過spring的dao源代碼，對此一定熟悉。
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- 傳入參數，需要 final 標識，禁止方法內修改。
- 調用 RedisConnection 的 set 方法實現 Redis 的 SET 命令。
- 不管是 Key ，還是 Value 都需要進行 Serialize 。
- 序列化操作，最好使用 RedisTemplate 提供的 Serializer 來完成。
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這跟當年的 SpringJdbcTemplate 有那么一拼！
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2.獲取-GET
想要將對象從Redis中取出來，就麻煩一些，需要序列化key，最好判斷下這個key是否存在，避免無用功。如果鍵值存在，需要對數據反序列化。
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@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;
}
});
}
?當年寫SpringJdbc的時候，就是這樣一個字段一個字段拼裝的，甭提多累人。好吧，用Spring-Data-Redis，又讓我回歸了！
?
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- 記得使用泛型，如RedisCallback<User>()
- 使用同一的序列化/反序列化Serializer
- 建議使用connection.exists(key)判別鍵值是否存在，避免無用功
?
3.刪除-DEL
刪除，就簡單點，不過也需要這樣折騰一會：
?
@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;
}
});
}
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做個
TestCase
，暫時夠我用了！
?
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，也許以后操作Hash時，會用上。
?
看看控制臺獲得了什么：?
?
(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，可以開始用它來存點什么了！
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