分布式緩存技術redis學習系列----深入理解Spring Redis的使用

作者：佚名 2017-05-09 08:27:42

關于spring redis框架的使用，網上的例子很多很多。但是在自己最近一段時間的使用中，發現這些教程都是入門教程，包括很多的使用方法，與spring redis豐富的api大相徑庭，真是浪費了這么優秀的一個框架。

Spring-data-redis為spring-data模塊中對redis的支持部分，簡稱為“SDR”，提供了基于jedis客戶端API的高度封裝以及與spring容器的整合，事實上jedis客戶端已經足夠簡單和輕量級，而spring-data-redis反而具有“過度設計”的嫌疑。

jedis客戶端在編程實施方面存在如下不足：

1) connection管理缺乏自動化，connection-pool的設計缺少必要的容器支持。

2) 數據操作需要關注“序列化”/“反序列化”，因為jedis的客戶端API接受的數據類型為string和byte，對結構化數據(json,xml,pojo)操作需要額外的支持。

3) 事務操作純粹為硬編碼

4) pub/sub功能，缺乏必要的設計模式支持，對于開發者而言需要關注的太多。

1. Redis使用場景

Redis是一個開源的使用ANSI C語言編寫、支持網絡、可基于內存亦可持久化的日志型、Key-Value數據庫，并提供多種語言的API。

我們都知道，在日常的應用中，數據庫瓶頸是最容易出現的。數據量太大和頻繁的查詢，由于磁盤IO性能的局限性，導致項目的性能越來越低。

這時候，基于內存的緩存框架，就能解決我們很多問題。例如Memcache，Redis等。將一些頻繁使用的數據放入緩存讀取，大大降低了數據庫的負擔。提升了系統的性能。其實，對于hibernate以及Mybatis的二級緩存，是同樣的道理。利用內存高速的讀寫速度，來解決硬盤的瓶頸。

2. 配置使用redis

項目的整體結構如下：

在applicationContext-dao.xml中配置如下:

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>   
<beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"     
    xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"   
    xmlns:context="http://www.springframework.org/schema/context"       
    xmlns:mongo="http://www.springframework.org/schema/data/mongo"     
    xmlns:aop="http://www.springframework.org/schema/aop"   
    xsi:schemaLocation="http://www.springframework.org/schema/beans      
            http://www.springframework.org/schema/beans/spring-beans-3.0.xsd     
            http://www.springframework.org/schema/data/mongo     
            http://www.springframework.org/schema/data/mongo/spring-mongo.xsd   
            http://www.springframework.org/schema/context     
        http://www.springframework.org/schema/context/spring-context-3.0.xsd   
        http://www.springframework.org/schema/aop   
        http://www.springframework.org/schema/aop/spring-aop-3.0.xsd">     
   
    <context:property-placeholder location="classpath:database.properties" />   
           
    <bean id="poolConfig" class="redis.clients.jedis.JedisPoolConfig">   
            <property name="maxIdle" value="${redis.maxIdle}" />   
            <property name="maxTotal" value="${redis.maxActive}" />   
            <property name="maxWaitMillis" value="${redis.maxWait}" />   
            <property name="testOnBorrow" value="${redis.testOnBorrow}" />   
        </bean>   
           
    <bean id="connectionFactory" class="org.springframework.data.redis.connection.jedis.JedisConnectionFactory">   
         <property name="hostName" value="${redis.host}"/>   
         <property name="port" value="${redis.port}"/>   
         <property name="password" value="${redis.pass}"/>   
         <property name="poolConfig" ref="poolConfig"/>   
    </bean>   
            
        <bean id="stringSerializer" class="org.springframework.data.redis.serializer.StringRedisSerializer"/>   
           
        <bean id="hashSerializer" class="org.springframework.data.redis.serializer.JdkSerializationRedisSerializer"/>   
       
    <bean id="redisTemplate" class="org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate">   
            <property name="connectionFactory" ref="connectionFactory" />   
            <property name="keySerializer" ref="stringSerializer"/>   
            <property name="valueSerializer" ref="stringSerializer"/>   
            <property name="hashKeySerializer" ref="stringSerializer" />   
            <property name="hashValueSerializer" ref="hashSerializer"/>   
    </bean>   
   
</beans>

database.properties配置文件如下：

redis.maxIdle=10   
redis.maxActive=20   
redis.maxWait=10000   
redis.testOnBorrow=true   
redis.host=192.168.1.76   
redis.port=6379   
redis.pass=password1

spring-data-redis提供了多種serializer策略，這對使用jedis的開發者而言，實在是非常便捷。sdr提供了4種內置的serializer：

JdkSerializationRedisSerializer：使用JDK的序列化手段(serializable接口，ObjectInputStrean，ObjectOutputStream)，數據以字節流存儲，POJO對象的存取場景，使用JDK本身序列化機制，將pojo類通過ObjectInputStream/ObjectOutputStream進行序列化操作，最終redis-server中將存儲字節序列，是目前最常用的序列化策略。
StringRedisSerializer：字符串編碼，數據以string存儲，Key或者value為字符串的場景，根據指定的charset對數據的字節序列編碼成string，是“new String(bytes, charset)”和“string.getBytes(charset)”的直接封裝。是最輕量級和高效的策略。
JacksonJsonRedisSerializer：json格式存儲，jackson-json工具提供了javabean與json之間的轉換能力，可以將pojo實例序列化成json格式存儲在redis中，也可以將json格式的數據轉換成pojo實例。因為jackson工具在序列化和反序列化時，需要明確指定Class類型，因此此策略封裝起來稍微復雜。【需要jackson-mapper-asl工具支持】
OxmSerializer：xml格式存儲，提供了將javabean與xml之間的轉換能力，目前可用的三方支持包括jaxb，apache-xmlbeans;redis存儲的數據將是xml工具。不過使用此策略，編程將會有些難度，而且效率***;不建議使用。【需要spring-oxm模塊的支持】

其中JdkSerializationRedisSerializer和StringRedisSerializer是最基礎的序列化策略，其中“JacksonJsonRedisSerializer”與“OxmSerializer”都是基于stirng存儲，因此它們是較為“高級”的序列化(最終還是使用string解析以及構建java對象)。針對“序列化和發序列化”中JdkSerializationRedisSerializer和StringRedisSerializer是最基礎的策略，原則上，我們可以將數據存儲為任何格式以便應用程序存取和解析(其中應用包括app，hadoop等其他工具)，不過在設計時仍然不推薦直接使用“JacksonJsonRedisSerializer”和“OxmSerializer”，因為無論是json還是xml，他們本身仍然是String。如果你的數據需要被第三方工具解析，那么數據應該使用StringRedisSerializer而不是JdkSerializationRedisSerializer。

RedisTemplate中需要聲明4種serializer，默認為“JdkSerializationRedisSerializer”：

1) keySerializer ：對于普通K-V操作時，key采取的序列化策略

2) valueSerializer：value采取的序列化策略

3) hashKeySerializer：在hash數據結構中，hash-key的序列化策略

4) hashValueSerializer：hash-value的序列化策略

無論如何，建議key/hashKey采用StringRedisSerializer。

spring-data-redis針對jedis提供了如下功能：

1. 連接池自動管理，提供了一個高度封裝的“RedisTemplate”類

2. 針對jedis客戶端中大量api進行了歸類封裝,將同一類型操作封裝為operation接口

ValueOperations：簡單K-V操作
SetOperations：set類型數據操作
ZSetOperations：zset類型數據操作
HashOperations：針對map類型的數據操作
ListOperations：針對list類型的數據操作

3. 提供了對key的“bound”(綁定)便捷化操作API，可以通過bound封裝指定的key，然后進行一系列的操作而無須“顯式”的再次指定Key，即BoundKeyOperations：

BoundValueOperations
BoundSetOperations
BoundListOperations
BoundSetOperations
BoundHashOperations

3. RedisTemplate的使用

這個類作為一個模版類，提供了很多快速使用redis的api，而不需要自己來維護連接，事務。最初的時候，我創建的BaseRedisDao是繼承自這個類的。繼承的好處是我的每個Dao中，都可以自由的控制序列化器，自由的控制自己是否需要事務，這個先不需要了解，跟著我目前的這種配置方法來即可。template提供了一系列的operation,比如valueOperation,HashOperation,ListOperation,SetOperation等，用來操作不同數據類型的Redis。并且，RedisTemplate還提供了對應的*OperationsEditor，用來通過RedisTemplate直接注入對應的Operation。

核心代碼：

package com.npf.dao.impl;   
   
import java.util.ArrayList;   
import java.util.List;   
import java.util.Map;   
import java.util.Map.Entry;   
   
import javax.annotation.Resource;   
   
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;   
import org.springframework.data.redis.core.HashOperations;   
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;   
import org.springframework.stereotype.Repository;   
   
import com.npf.dao.StudentDao;   
import com.npf.model.Student;   
   
@Repository   
public class StudentDaoImpl implements StudentDao{   
   
    @Autowired   
    private RedisTemplate<String,Student> redisTemplate;   
       
    @Resource(name="redisTemplate")   
    private HashOperations<String,String,Student> opsForHash;   
       
    public static final String STUDENT = "student";   
       
    @Override   
    public void save(Student student) {   
        opsForHash.put(STUDENT, student.getId(), student);   
    }   
   
    @Override   
    public Student find(String id) {   
        Student student = opsForHash.get(STUDENT, id);   
        return student;   
    }   
   
    @Override   
    public void delete(String id) {   
        opsForHash.delete(STUDENT, id);   
    }   
   
    @Override   
    public void update(Student student) {   
        opsForHash.put(STUDENT, student.getId(), student);   
    }   
   
    @Override   
    public List<Student> findAll() {   
        Map<String, Student> entries = opsForHash.entries(STUDENT);   
        List<Student> stuList = new ArrayList<Student>();   
        for(Entry<String, Student> entry : entries.entrySet()){   
            stuList.add(entry.getValue());   
        }   
        return stuList;   
    }   
}

控制層代碼如下：

package com.npf.controller;   
   
import java.util.List;   
import java.util.UUID;   
   
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;   
import org.springframework.stereotype.Controller;   
import org.springframework.ui.Model;   
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;   
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestParam;   
   
import com.npf.model.Student;   
import com.npf.service.StudentService;   
   
@Controller   
public class StudentController {   
   
    @Autowired   
    private StudentService studentService;   
       
    @RequestMapping("/student/save")   
    public String saveStudent(Student student){   
        String id = UUID.randomUUID().toString();   
        System.out.println(id);   
        student.setId(id);   
        studentService.save(student);   
        return "redirect:/student/find/all";   
    }   
       
    @RequestMapping("/student/update")   
    public String updateStudent(Student student){   
        studentService.update(student);   
        return "redirect:/student/find/all";   
    }   
       
    @RequestMapping("/student/to/save/form")   
    public String toSaveStudentForm(){   
        return "save";   
    }   
       
    @RequestMapping("/student/delete")   
    public String deleteStudent(@RequestParam("id") String id){   
        studentService.delete(id);   
        return "redirect:/student/find/all";   
    }   
       
    @RequestMapping("/student/to/update/form")   
    public String toUpdateStudentForm(@RequestParam("id") String id,Model model){   
        Student stu = studentService.find(id);   
        model.addAttribute("stu", stu);   
        return "update";   
    }   
       
    @RequestMapping("/student/find/all")   
    public String findStudents(Model model){   
        List<Student> stuList = studentService.findAll();   
        model.addAttribute("stuList", stuList);   
        return "list";   
    }   
}

責任編輯：武曉燕來源：博客園

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