前言

Spring针对Redis的使用，封装了一个比较强大的Template以方便使用；之前在Spring的生态圈中也使用过redis，但直接使用Jedis进行相应的交互操作，现在正好来看一下RedisTemplate是怎么实现的，以及使用起来是否更加便利

I. 基本配置

1. 依赖

依然是采用Jedis进行连接池管理，因此除了引入 spring-data-redis之外，再加上jedis依赖，pom文件中添加

org.springframework.data

spring-data-redis

1.8.4.RELEASE

redis.clients

jedis

2.9.0

如果需要指定序列化相关参数，也可以引入jackson，本篇为简单入门级，就不加这个了

2. 配置文件

准备redis相关的配置参数，常见的有host, port, password, timeout…，下面是一份简单的配置，并给出了相应的含义

redis.hostName=127.0.0.1

redis.port=6379

redis.password=https://blog.hhui.top

# 连接超时时间

redis.timeout=10000

#最大空闲数

redis.maxIdle=300

#控制一个pool可分配多少个jedis实例,用来替换上面的redis.maxActive,如果是jedis 2.4以后用该属性

redis.maxTotal=1000

#最大建立连接等待时间。如果超过此时间将接到异常。设为-1表示无限制。

redis.maxWaitMillis=1000

#连接的最小空闲时间 默认1800000毫秒(30分钟)

redis.minEvictableIdleTimeMillis=300000

#每次释放连接的最大数目,默认3

redis.numTestsPerEvictionRun=1024

#逐出扫描的时间间隔(毫秒) 如果为负数,则不运行逐出线程, 默认-1

redis.timeBetweenEvictionRunsMillis=30000

#是否在从池中取出连接前进行检验,如果检验失败,则从池中去除连接并尝试取出另一个

redis.testOnBorrow=true

#在空闲时检查有效性, 默认false

redis.testWhileIdle=true

说明

redis密码请一定记得设置，特别是在允许远程访问的时候，如果没有密码，默认端口号，很容易就被是扫描注入脚本，然后开始给人挖矿(亲身经历…)

II. 使用与测试

根据一般的思路，首先是得加载上面的配置，创建redis连接池，然后再实例化RedisTemplate对象，最后持有这个实力开始各种读写操作

1. 配置类

使用JavaConfig的方式来配置，主要是两个Bean，读取配置文件设置各种参数的RedisConnectionFactory以及预期的RedisTemplate

@Configuration

@PropertySource("classpath:redis.properties")

public class RedisConfig extends JCacheConfigurerSupport {

@Autowired

private Environment environment;

@Bean

public RedisConnectionFactory redisConnectionFactory() {

JedisConnectionFactory fac = new JedisConnectionFactory();

fac.setHostName(environment.getProperty("redis.hostName"));

fac.setPort(Integer.parseInt(environment.getProperty("redis.port")));

fac.setPassword(environment.getProperty("redis.password"));

fac.setTimeout(Integer.parseInt(environment.getProperty("redis.timeout")));

fac.getPoolConfig().setMaxIdle(Integer.parseInt(environment.getProperty("redis.maxIdle")));

fac.getPoolConfig().setMaxTotal(Integer.parseInt(environment.getProperty("redis.maxTotal")));

fac.getPoolConfig().setMaxWaitMillis(Integer.parseInt(environment.getProperty("redis.maxWaitMillis")));

fac.getPoolConfig().setMinEvictableIdleTimeMillis(

Integer.parseInt(environment.getProperty("redis.minEvictableIdleTimeMillis")));

fac.getPoolConfig()

.setNumTestsPerEvictionRun(Integer.parseInt(environment.getProperty("redis.numTestsPerEvictionRun")));

fac.getPoolConfig().setTimeBetweenEvictionRunsMillis(

Integer.parseInt(environment.getProperty("redis.timeBetweenEvictionRunsMillis")));

fac.getPoolConfig().setTestOnBorrow(Boolean.parseBoolean(environment.getProperty("redis.testOnBorrow")));

fac.getPoolConfig().setTestWhileIdle(Boolean.parseBoolean(environment.getProperty("redis.testWhileIdle")));

return fac;

}

@Bean

public RedisTemplate redisTemplate(RedisConnectionFactory redisConnectionFactory) {

RedisTemplate redis = new RedisTemplate<>();

redis.setConnectionFactory(redisConnectionFactory);

redis.afterPropertiesSet();

return redis;

}

}

2. 测试与使用

@RunWith(SpringJUnit4ClassRunner.class)

@ContextConfiguration(classes = {RedisConfig.class})

public class RedisTest {

@Autowired

private RedisTemplate redisTemplate;

@Test

public void testRedisObj() {

Map properties = new HashMap<>();

properties.put("123", "hello");

properties.put("abc", 456);

redisTemplate.opsForHash().putAll("hash", properties);

Map ans = redisTemplate.opsForHash().entries("hash");

System.out.println("ans: " + ans);

}

}

执行后输出如下

ans: {123=hello, abc=456}

从上面的配置与实现来看，是很简单的了，基本上没有绕什么圈子，但是使用redis-cli连上去，却查询不到 hash 这个key的内容

127.0.0.1:6379> get hash

(nil)

127.0.0.1:6379> keys *

1) "\xac\xed\x00\x05t\x00\x04hash"

使用代码去查没问题，直接控制台连接，发现这个key和我们预期的不一样，多了一些前缀，why ?

3. 序列化问题

为了解决上面的问题，只能debug进去，看下是什么引起的了

对应源码位置:

// org.springframework.data.redis.core.AbstractOperations#rawKey

byte[] rawKey(Object key) {

Assert.notNull(key, "non null key required");

return this.keySerializer() == null && key instanceof byte[] ? (byte[])((byte[])key) : this.keySerializer().serialize(key);

}

可以看到这个key不是我们预期的 key.getBytes(), 而是调用了this.keySerializer().serialize(key)，而debug的结果，默认Serializer是JdkSerializationRedisSerializer

然后就是顺藤摸瓜一步一步深入进去，链路如下

// org.springframework.core.serializer.support.SerializingConverter#convert

// org.springframework.core.serializer.DefaultSerializer#serialize

public class DefaultSerializer implements Serializer {

public DefaultSerializer() {

}

public void serialize(Object object, OutputStream outputStream) throws IOException {

if (!(object instanceof Serializable)) {

throw new IllegalArgumentException(this.getClass().getSimpleName() + " requires a Serializable payload but received an object of type [" + object.getClass().getName() + "]");

} else {

ObjectOutputStream objectOutputStream = new ObjectOutputStream(outputStream);

objectOutputStream.writeObject(object);

objectOutputStream.flush();

}

}

}

所以具体的实现很清晰了，就是 ObjectOutputStream,这个东西就是Java中最原始的序列化反序列流工具，会包含类型信息，所以会带上那串前缀了

所以要解决这个问题，也比较明确了，替换掉原生的JdkSerializationRedisSerializer,改为String的方式，正好提供了一个StringRedisSerializer,所以在RedisTemplate的配置处，稍稍修改

@Bean

public RedisTemplate redisTemplate(RedisConnectionFactory redisConnectionFactory) {

RedisTemplate redis = new RedisTemplate<>();

redis.setConnectionFactory(redisConnectionFactory);

// 设置redis的String/Value的默认序列化方式

StringRedisSerializer stringRedisSerializer = new StringRedisSerializer();

redis.setKeySerializer(stringRedisSerializer);

redis.setValueSerializer(stringRedisSerializer);

redis.setHashKeySerializer(stringRedisSerializer);

redis.setHashValueSerializer(stringRedisSerializer);

redis.afterPropertiesSet();

return redis;

}

再次执行，结果尴尬的事情出现了，抛异常了，类型转换失败

java.lang.ClassCastException: java.lang.Integer cannot be cast to java.lang.String

at org.springframework.data.redis.serializer.StringRedisSerializer.serialize(StringRedisSerializer.java:33)

at org.springframework.data.redis.core.AbstractOperations.rawHashValue(AbstractOperations.java:171)

at org.springframework.data.redis.core.DefaultHashOperations.putAll(DefaultHashOperations.java:129)

...

看前面的测试用例，map中的value有integer，而StringRedisSerializer接收的参数必须是String，所以不用这个，自己照样子重新写一个兼容掉

public class DefaultStrSerializer implements RedisSerializer {

private final Charset charset;

public DefaultStrSerializer() {

this(Charset.forName("UTF8"));

}

public DefaultStrSerializer(Charset charset) {

Assert.notNull(charset, "Charset must not be null!");

this.charset = charset;

}

@Override

public byte[] serialize(Object o) throws SerializationException {

return o == null ? null : String.valueOf(o).getBytes(charset);

}

@Override

public Object deserialize(byte[] bytes) throws SerializationException {

return bytes == null ? null : new String(bytes, charset);

}

}

然后可以开始愉快的玩耍了,执行完之后测试

keys *

1) "\xac\xed\x00\x05t\x00\x04hash"

2) "hash"

127.0.0.1:6379> hgetAll hash

1) "123"

2) "hello"

3) "abc"

4) "456"

III. RedisTemplate使用姿势

1. opsForXXX

简单过来一下RedisTemplate的使用姿势，针对不同的数据结构(String, List, ZSet, Hash)读封装了比较使用的调用方式 opsForXXX

// hash 数据结构操作

org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate#opsForHash

// list

org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate#opsForList

// string

org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate#opsForValue

// set

org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate#opsForSet

// zset

org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate#opsForZSet

2. execute

除了上面的这种使用方式之外，另外一种常见的就是直接使用execute了，一个简单的case如下

@Test

public void testRedis() {

String key = "hello";

String value = "world";

redisTemplate.execute((RedisCallback) con -> {

con.set(key.getBytes(), value.getBytes());

return null;

});

String asn = redisTemplate.execute((RedisCallback) con -> new String(con.get(key.getBytes())));

System.out.println(asn);

String hkey = "hKey";

redisTemplate.execute((RedisCallback) con -> {

con.hSet(hkey.getBytes(), "23".getBytes(), "what".getBytes());

return null;

});

Map map = redisTemplate.execute((RedisCallback>) con -> con.hGetAll(hkey.getBytes()));

for (Map.Entry entry : map.entrySet()) {

System.out.println("key: " + new String(entry.getKey()) + " | value: " + new String(entry.getValue()));

}

}

输出结果如下

world

key: 23 | value: what

3. 区别

一个自然而然能想到的问题就是上面的两种方式有什么区别？

opsForXXX 的底层，就是通过调用execute方式来做的，其主要就是封装了一些使用姿势，定义了序列化，使用起来更加的简单和便捷；这种方式下，带来的小号就是每次都需要新建一个DefaultXXXOperations对象，多绕了一步，基于此是否会带来额外的性能和内存开销呢？没测过，但个人感觉量小的情况下，应该没什么明显的影响；而qps很高的情况下，这方便的优化能带来的帮助，估计也不太大

IV. 其他

0. 项目

总结

以上就是这篇文章的全部内容了，希望本文的内容对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，如果有疑问大家可以留言交流，谢谢大家对脚本之家的支持。