redis get ket 过滤 redis getall

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mob64ca14144dde 2024-06-14 15:20:00

文章标签 redis get ket 过滤 redis spring User 文章分类 Redis 数据库

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：

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
2. /**
3.      * @param uid
4.      * @param address
5.      */
6. void
7.   
8. /**
9.      * @param uid
10.      * @return 
11.      */
12.     User read(String uid);  
13.   
14. /**
15.      * @param uid
16.      */
17. void
18. }

User对象就这么两个属性：

Java代码

1. public class User implements
2.   
3. private static final long
4.   
5. private
6.   
7. private
8. }

实现这三个方法需要得到RedisTemplate的支持：

Java代码

@Autowired
private

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：

Java代码

1. @Override
2. public void save(final
3. new
4. @Override
5. public
6. throws
7.             connection.set(  
8.                     redisTemplate.getStringSerializer().serialize(  
9. "user.uid."
10.                     redisTemplate.getStringSerializer().serialize(  
11.                             user.getAddress()));  
12. return null;  
13.         }  
14.     });  
15. }

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。

传入参数，需要final标识，禁止方法内修改。
调用RedisConnection的set方法实现Redis的SET命令。
不管是Key，还是Value都需要进行Serialize。
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
3. return redisTemplate.execute(new
4. @Override
5. public
6. throws
7. byte[] key = redisTemplate.getStringSerializer().serialize(  
8. "user.uid."
9. if
10. byte[] value = connection.get(key);  
11.                 String address = redisTemplate.getStringSerializer()  
12.                         .deserialize(value);  
13. new
14.                 user.setAddress(address);  
15.                 user.setUid(uid);  
16. return
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！

记得使用泛型，如RedisCallback<User>()
使用同一的序列化/反序列化Serializer
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
3. new
4. public
5.             connection.del(redisTemplate.getStringSerializer().serialize(  
6. "user.uid."
7. return null;  
8.         }  
9.     });  
10. }

做个TestCase，暂时够我用了！

4. TestCase

Java代码

1. import static
2. import
3. import
4. import
5. import
6. import
7. import
8.   
9. public class
10. private
11. private
12.   
13. @Before
14. public void before() throws
15. new ClassPathXmlApplicationContext("applicationContext.xml");  
16. "userDao");  
17.     }  
18.   
19. @Test
20. public void
21. // -------------- Create ---------------
22. "u123456";  
23. "上海";  
24. new
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. "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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