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2016年(74)

2015年(40)

我的朋友

分类: LINUX

2016-03-24 13:52:30

我想大部分人对spring-data-hadoopspring-data-mongodbspring-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jedisjredisrjc以及srpRedis 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:

 

Xml代码  


  1. <bean  

  2.         id="jedisPoolConfig"  

  3.         class="redis.clients.jedis.JedisPoolConfig"  

  4.     >  

  5.         <property  

  6.             name="maxActive"  

  7.             value="${redis.pool.maxActive}" />  

  8.         <property  

  9.             name="maxIdle"  

  10.             value="${redis.pool.maxIdle}" />  

  11.         <property  

  12.             name="maxWait"  

  13.             value="${redis.pool.maxWait}" />  

  14.         <property  

  15.             name="testOnBorrow"  

  16.             value="${redis.pool.testOnBorrow}" />  

  17.     bean>  

 

 

工厂实现:

 

Xml代码  


  1. <bean  

  2.     id="jedisConnectionFactory"  

  3.     class="org.springframework.data.redis.connection.jedis.JedisConnectionFactory"  

  4. >  

  5.     <property  

  6.         name="hostName"  

  7.         value="${redis.ip}" />  

  8.     <property  

  9.         name="port"  

  10.         value="${redis.port}" />  

  11.     <property  

  12.         name="poolConfig"  

  13.         ref="jedisPoolConfig" />  

  14. bean>  

 

 

模板类:

 

Xml代码  


  1. <bean  

  2.         class="org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate"  

  3.         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:

 

Properties代码  


  1. #最大分配的对象数  

  2. redis.pool.maxActive=1024  

  3. #最大能够保持idel状态的对象数  

  4. redis.pool.maxIdle=200  

  5. #当池内没有返回对象时,最大等待时间  

  6. redis.pool.maxWait=1000  

  7. #当调用borrow Object方法时,是否进行有效性检查  

  8. redis.pool.testOnBorrow=true  

  9.   

  10. #IP  

  11. redis.ip=10.11.20.140  

  12. #Port  

  13. 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:

 

Java代码  


  1. public interface UserDao {  

  2.     /** 

  3.      * @param uid 

  4.      * @param address 

  5.      */  

  6.     void save(User user);  

  7.   

  8.     /** 

  9.      * @param uid 

  10.      * @return 

  11.      */  

  12.     User read(String uid);  

  13.   

  14.     /** 

  15.      * @param uid 

  16.      */  

  17.     void delete(String uid);  

  18. }  

 

 

User对象就这么两个属性:

 

Java代码  


  1. public class User implements Serializable {  

  2.   

  3.     private static final long serialVersionUID = -1267719235225203410L;  

  4.   

  5.     private String uid;  

  6.   

  7.     private String address;  

  8. }  

 

 

实现这三个方法需要得到RedisTemplate的支持:

 

Java代码  


  1. @Autowired  

  2. private RedisTemplate 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RedisSET命令:

 

Java代码  


  1. @Override  

  2. public void save(final User user) {  

  3.     redisTemplate.execute(new RedisCallback() {  

  4.         @Override  

  5.         public Object doInRedis(RedisConnection connection)  

  6.                 throws DataAccessException {  

  7.             connection.set(  

  8.                     redisTemplate.getStringSerializer().serialize(  

  9.                             "user.uid." + user.getUid()),  

  10.                     redisTemplate.getStringSerializer().serialize(  

  11.                             user.getAddress()));  

  12.             return null;  

  13.         }  

  14.     });  

  15. }  

  16.  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RedisConnectionset方法实现RedisSET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。

     

    Java代码  


    1. @Override  

    2. public User read(final String uid) {  

    3.     return redisTemplate.execute(new RedisCallback() {  

    4.         @Override  

    5.         public User doInRedis(RedisConnection connection)  

    6.                 throws DataAccessException {  

    7.             byte[] key = redisTemplate.getStringSerializer().serialize(  

    8.                     "user.uid." + uid);  

    9.             if (connection.exists(key)) {  

    10.                 byte[] value = connection.get(key);  

    11.                 String address = redisTemplate.getStringSerializer()  

    12.                         .deserialize(value);  

    13.                 User user = new User();  

    14.                 user.setAddress(address);  

    15.                 user.setUid(uid);  

    16.                 return user;  

    17.             }  

    18.             return null;  

    19.         }  

    20.     });  

    21. }  

     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()

    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:

     

    Java代码  


    1. @Override  

    2. public void delete(final String uid) {  

    3.     redisTemplate.execute(new RedisCallback() {  

    4.         public Object doInRedis(RedisConnection connection) {  

    5.             connection.del(redisTemplate.getStringSerializer().serialize(  

    6.                     "user.uid." + uid));  

    7.             return null;  

    8.         }  

    9.     });  

    10. }  

    11.  

      做个TestCase,暂时够我用了!

       

      4. TestCase

       

       

      Java代码  


      1. import static org.junit.Assert.*;  

      2. import org.junit.Before;  

      3. import org.junit.Test;  

      4. import org.springframework.context.ApplicationContext;  

      5. import org.springframework.context.support.ClassPathXmlApplicationContext;  

      6. import org.zlex.redis.dao.UserDao;  

      7. import org.zlex.redis.domain.User;  

      8.   

      9. public class UserDaoTest {  

      10.     private ApplicationContext app;  

      11.     private UserDao userDao;  

      12.   

      13.     @Before  

      14.     public void before() throws Exception {  

      15.         app = new ClassPathXmlApplicationContext("applicationContext.xml");  

      16.         userDao = (UserDao) app.getBean("userDao");  

      17.     }  

      18.   

      19.     @Test  

      20.     public void crud() {  

      21.         // -------------- Create ---------------  

      22.         String uid = "u123456";  

      23.         String address1 = "上海";  

      24.         User user = new User();  

      25.         user.setAddress(address1);  

      26.         user.setUid(uid);  

      27.         userDao.save(user);  

      28.   

      29.         // ---------------Read ---------------  

      30.         user = userDao.read(uid);  

      31.   

      32.         assertEquals(address1, user.getAddress());  

      33.   

      34.         // --------------Update ------------  

      35.         String address2 = "北京";  

      36.         user.setAddress(address2);  

      37.         userDao.save(user);  

      38.   

      39.         user = userDao.read(uid);  

      40.   

      41.         assertEquals(address2, user.getAddress());  

      42.   

      43.         // --------------Delete ------------  

      44.         userDao.delete(uid);  

      45.         user = userDao.read(uid);  

      46.         assertNull(user);  

      47.     }  

      48. }  

       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"

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