有日子沒(méi)寫(xiě)博客了，真的是忙得要瘋掉。 ?完成項(xiàng)目基礎(chǔ)架構(gòu)搭建工作，解決了核心技術(shù)問(wèn)題，接著需要快速的調(diào)研下基于 Spring 框架下的 Redis 操作。

相關(guān)鏈接：

前文有述， Spring 提供了對(duì)于 Redis 的專(zhuān)門(mén)支持： spring-data-redis 。此外，類(lèi)似的還有：

我想大部分人對(duì) spring-data-hadoop 、 spring-data-mongodb 、 spring-data-redis 以及 spring-data-jpa 表示關(guān)注。

一、簡(jiǎn)述

spring 把專(zhuān)門(mén)的數(shù)據(jù)操作獨(dú)立封裝在 spring-data 系列中， spring-data-redis 自然是針對(duì) Redis 的獨(dú)立封裝了。

當(dāng)前版本 1.0.1 ，主要是將 jedis 、 jredis 、 rjc 以及 srp 等 Redis Client 進(jìn)行了封裝，同時(shí)支持事務(wù)。已經(jīng)讓我垂涎欲滴了。當(dāng)然，當(dāng)前版本不支持 Sharding 。例如，前文曾經(jīng)通過(guò) Jedis 通過(guò)Client配置，實(shí)現(xiàn)一致性哈希，達(dá)到Sharding的目的。再一點(diǎn)，如果你早在spring1.x寫(xiě)過(guò)SpringJdbc的話，現(xiàn)在會(huì)覺(jué)得似曾相識(shí)。

在經(jīng)過(guò)一番思想斗爭(zhēng)后，我最終放棄了 Jedis 原生實(shí)現(xiàn)，擁抱 spring-data-redis 了。為什么？因?yàn)椋倚枰粋€(gè)有事務(wù)機(jī)制的框架，一個(gè)不需要顯式調(diào)用對(duì)象池操作的框架。這些 spring-data-redis 都解決了。至于Sharding，當(dāng)前數(shù)據(jù)量要求還不大，期待 Redis 3.0 吧。

二、配置

對(duì)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>

工廠實(shí)現(xiàn)：

      	<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>

模板類(lèi)：

      <bean
		class="org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate"
		p:connection-factory-ref="jedisConnectionFactory" />

是不是很像配置一個(gè) JdbcTemplate ？其實(shí)就這么簡(jiǎn)單。

redis.properties配置如下：

      #最大分配的對(duì)象數(shù)
redis.pool.maxActive=1024
#最大能夠保持idel狀態(tài)的對(duì)象數(shù)
redis.pool.maxIdle=200
#當(dāng)池內(nèi)沒(méi)有返回對(duì)象時(shí)，最大等待時(shí)間
redis.pool.maxWait=1000
#當(dāng)調(diào)用borrow Object方法時(shí)，是否進(jìn)行有效性檢查
redis.pool.testOnBorrow=true

#IP
redis.ip=10.11.20.140
#Port
redis.port=6379

當(dāng)前只能用一個(gè)節(jié)點(diǎn)，期待 Redis 3.0 ，Sharding吧！

三、GET、SET、DEL操作

Redis 初來(lái)乍練，目前也就是用 Memcached 多些，只會(huì)這些基本的操作，在這里獻(xiàn)丑了！

假定做一個(gè)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對(duì)象就這么兩個(gè)屬性：

      public class User implements Serializable {

	private static final long serialVersionUID = -1267719235225203410L;

	private String uid;

	private String address;
}

實(shí)現(xiàn)這三個(gè)方法需要得到 RedisTemplate 的支持：

      	@Autowired
	private RedisTemplate<Serializable, Serializable> redisTemplate;

?為什么用序列化泛型？我存的數(shù)據(jù)都是可序列化的內(nèi)容。還有更多為什么？其實(shí)我也解答不了很多，邊練邊學(xué)，我弄通了一定告訴你！

1.保存-SET

做一個(gè)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;
			}
		});
	}

?這里是通過(guò)模板類(lèi)，實(shí)現(xiàn)方法回調(diào)。在spring框架下，可以方便的控制事務(wù)，如果你研究過(guò)spring的dao源代碼，對(duì)此一定熟悉。

傳入?yún)?shù)，需要 final 標(biāo)識(shí)，禁止方法內(nèi)修改。
調(diào)用 RedisConnection 的 set 方法實(shí)現(xiàn) Redis 的 SET 命令。
不管是 Key ，還是 Value 都需要進(jìn)行 Serialize 。
序列化操作，最好使用 RedisTemplate 提供的 Serializer 來(lái)完成。

這跟當(dāng)年的 SpringJdbcTemplate 有那么一拼！

2.獲取-GET

想要將對(duì)象從Redis中取出來(lái)，就麻煩一些，需要序列化key，最好判斷下這個(gè)key是否存在，避免無(wú)用功。如果鍵值存在，需要對(duì)數(shù)據(jù)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;
			}
		});
	}

?當(dāng)年寫(xiě)SpringJdbc的時(shí)候，就是這樣一個(gè)字段一個(gè)字段拼裝的，甭提多累人。好吧，用Spring-Data-Redis，又讓我回歸了！

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(wú)用功

3.刪除-DEL

刪除，就簡(jiǎn)單點(diǎn)，不過(guò)也需要這樣折騰一會(huì)：

      	@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;
			}
		});
	}

做個(gè) TestCase ，暫時(shí)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(shí)，會(huì)用上。

看看控制臺(tái)獲得了什么：?

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，可以開(kāi)始用它來(lái)存點(diǎn)什么了！

相關(guān)鏈接：

征服 Redis

征服 Redis + Jedis

征服 Redis + Jedis + Spring （一）—— 配置&常規(guī)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

征服 Redis + Jedis + Spring （一）—— 配置&常規(guī)操作（GET SET DEL）

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