Redis 实例:开发一个Spring Redis应用程序
开源的 Spring 框架是企业应用程序开发的一根中流砥柱,它的用户群中包含数百万的 Java 开发人员。Spring Data 是保护性开源项目,用于简化受 Spring 支持的、使用了数据访问技术的应用程序的构建,这些数据访问技术包括非关系数据库、MapReduce 框架和基于云的数据服务等现代技术。其中一项技术是 Redis(远程字典服务器),它是一个开源的、高级的、NoSQL 键-值数据存储,是使用 ANSI C 编写的。本文将介绍 Redis、它的数据模型和数据类型,以及它的优点。然后将展示如何使用 Spring Data Redis 构建一个样例应用程序。
Redis 简介
Redis 是一种内存型数据存储,也可以将它写入磁盘中来实现耐久性。Redis 可通过两种方式来持久存储数据:RDB 和 AOF。RDB 持久性按照指定的间隔对您的数据集执行时间点快照。它不是非常耐久,而且您可能会丢失一些数据,但它非常快。AOF 的持久性要长得多,而且记录了服务器收到的每个写入操作。这些写入操作在服务器启动时重新执行,重新构建原始数据集。在查询 Redis 时,将从内存中获取数据,绝不会从磁盘获取数据,Redis 对内存中存储的键和值执行所有操作。
Redis 采用了一种客户端/服务器模型,借用该模型来监听 TCP 端口并接受命令。Redis 中的所有命令都是原子性的,所以您可以从不同的客户端处理同一个键,没有任何争用条件。
数据模型
Redis 数据模型不仅与关系数据库管理系统 (RDBMS) 不同,也不同于任何简单的 NoSQL 键-值数据存储。Redis 数据类型类似于编程语言的基础数据类型,所以开发人员感觉很自然。每个数据类型都支持适用于其类型的操作。受支持的数据类型包括:
- 字符串
- 列表
- 集合
- 有序集
- 哈希值
关键优势
Redis 的优势包括它的速度、它对富数据类型的支持、它的操作的原子性,以及它的通用性:
- Redis 非常快。它每秒可执行约 100,000 个
SET
以及约 100,000 个GET
操作。您可以使用redis-benchmark
实用程序在自己的机器上对它的性能进行基准测试。(redis-benchmark
模拟在它发送总共 M 个查询的同时,N 个客户端完成的SET
/GET
操作。) - Redis 对大多数开发人员已知道的大多数数据类型提供了原生支持,这使得各种问题得以轻松解决。经验会告诉您哪个问题最好由何种数据类型来处理。
- 因为所有 Redis 操作都是原子性的,所以多个客户端会并发地访问一个 Redis 服务器,获取相同的更新值。
- Redis 是一个多效用工具,对许多用例很有用,这些用例包括缓存、消息队列(Redis 原生支持发布/订阅)、短期应用程序数据(比如 Web 会话、Web 页面命中计数)等。
开始使用 Redis
要开始在 Linux® 或 UNIX® 上使用 Redis,可以下载压缩的 .tar 文件,解压它,然后运行 make
命令:
wget http://redis.googlecode.com/files/redis-2.6.7.tar.gz tar xzf redis-2.6.7.tar.gz cd redis-2.6.7 make
编译的二进制文件现在包含在 src 目录中。使用以下命令运行 Redis:
src/redis-server
Redis 使用以下输出进行响应:
[988] 05 Jan 14:41:00.230 # Warning: no config file specified, using the default config. In order to specify a config file use src/redis-server /path/to/redis.conf [988] 05 Jan 14:41:00.231 * Max number of open files set to 10032_._ _.-``__ ''-._ _.-`` `. `_. ''-._ Redis 2.6.7 (00000000/0) 64 bit.-`` .-```. ```\/ _.,_ ''-._ ( ' , .-` | `, ) Running in stand alone mode|`-._`-...-` __...-.``-._|'` _.-'| Port: 6379| `-._ `._ / _.-' | PID: 988`-._ `-._ `-./ _.-' _.-' |`-._`-._ `-.__.-' _.-'_.-'| | `-._`-._ _.-'_.-' | http://redis.io `-._ `-._`-.__.-'_.-' _.-' |`-._`-._ `-.__.-' _.-'_.-'| | `-._`-._ _.-'_.-' | `-._ `-._`-.__.-'_.-' _.-' `-._ `-.__.-' _.-' `-._ _.-' `-.__.-' [988] 05 Jan 14:41:00.238 # Server started, Redis version 2.6.7 [988] 05 Jan 14:41:00.239 * DB loaded from disk: 0.000 seconds [988] 05 Jan 14:41:00.239 * The server is now ready to accept connections on port 6379
要使用内置的客户端与 Redis 交互,可从命令行启动该客户端:
src/redis-cli
客户端会话显示了 Redis 对 ping
和 INFO
命令的响应:
redis 127.0.0.1:6379> ping PONG redis 127.0.0.1:6379> redis 127.0.0.1:6379> redis 127.0.0.1:6379> INFO # Server redis_version:2.6.7 redis_git_sha1:00000000 redis_git_dirty:0 redis_mode:standalone os:Darwin 12.0.0 x86_64 arch_bits:64 multiplexing_api:kqueue gcc_version:4.2.1 process_id:3449 run_id:270454ebad19fbc851194548569efca6ac63e00a tcp_port:6379 uptime_in_seconds:95 uptime_in_days:0 lru_clock:1407736 ....
Redis 数据类型示例
现在我将简要介绍一下受 Redis 支持的数据类型,展示一些使用内置客户端的简单示例。
字符串
字符串是 Redis 支持的一种基本数据类型。您可以使用 SET
命令设置一个键的字符串值,也可以使用 GET
命令获取一个键的字符串值:
redis> SET firstname shekhar OK redis> SET lastname gulati OK redis> GET firstname "shekhar" redis> GET lastname "gulati"
如果您的键的值是整数,那么可使用 DECR
或 DECRBY
递减这些值,使用 INCR
或 INCRBY
递增它们。这些操作在您希望维护一些对象的数量(比如网页的命中次数)的情形中很有用:
redis> INCR votes (integer) 1 redis> INCR votes (integer) 2 redis> INCR votes (integer) 3 redis> DECR votes (integer) 2
其他一些操作(包括 APPEND
、GETRANGE
、MSET
和 STRLENGTH
也可用于字符串。请参见 参考资料,获取所有 Redis 数据类型的完整操作列表的链接。
列表
Redis 中的列表是一个有序的字符串集合,您可以向其中添加任意数量的(惟一或非惟一)元素。除了向列表添加元素和从中获取元素的操作之外,Redis 还支持对列表使用取出、推送、范围和其他一些操作。
在 Redis 中,列表从 0 开始。
作为一个例子,假设您希望维护一个单词列表(无论是否惟一),并获取您最近添加到系统中的三个单词。
要将单词添加到列表中,可以使用 LPUSH
命令,它将一个或多个值附加到列表前部:
redis> LPUSH words austerity (integer) 1 redis> LPUSH words socialism moratorium socialism socialism (integer) 5
使用 LPUSH
,最近添加的单词位于列表顶部,以前添加的单词会在后面。可使用 LRANGE
命令查看列表中顶部的三个单词:
redis> LRANGE words 0 2 1) "socialism" 2) "socialism" 3) "moratorium"
要获得列表的长度,可使用 LLEN
命令:
redis > LLEN words (integer) 5
要从列表中删除元素,可使用 LREM
命令。例如,使用此命令删除所有 socialism
:
redis> LREM words 0 socialism (integer) 2
要删除列表,必须删除 words
键:
redis 127.0.0.1:6379> DEL words (integer) 1
集合
集合(set)是惟一元素的无序集合。要将一个元素添加到一个集合中,可使用 SADD
命令;要获取一个集合的所有成员,可使用 SMEMBERS
命令。作为一个例子,假设我希望维护所有添加到系统中的惟一单词的集合(称为 uniquewords
)。可以看到,因为我使用了 SET
,所以无法将同一个单词 (socialism
) 添加两次:
redis> SADD uniquewords austerity (integer) 1 redis> SADD uniquewords pragmatic (integer) 1 redis> SADD uniquewords moratorium (integer) 1 redis> SADD uniquewords socialism (integer) 1 redis> SADD uniquewords socialism (integer) 0
要查看 uniquewords
集合中的所有单词,可使用 SMEMBERS
命令:
redis 127.0.0.1:6379> SMEMBERS uniquewords 1) "moratorium" 2) "austerity" 3) "socialism" 4) "pragmatic"
也可以在多个集合上执行 intersection 和 union 命令。我将创建另一个集合,称为 newwords
,并向其中添加一些元素:
redis 127.0.0.1:6379> SADD newwords austerity good describe strange (integer) 4
为了找出两个集合中的所有共同元素(uniquewords
和 newwords
),我执行了 SINTER
命令:
redis 127.0.0.1:6379> SINTER uniquewords newwords 1) "austerity"
为了合并多个集合,我使用了 SUNION
命令。可以看到,单词 austerity
仅被添加了一次。
redis 127.0.0.1:6379> SUNION uniquewords newwords 1) "austerity" 2) "strange" 3) "describe" 4) "socialism" 5) "pragmatic" 6) "good" 7) "moratorium"
有序集
有序集是可基于一个分数进行排序并且仅包含惟一元素的集合。每次您向集合中添加一个值,您都会提供一个用于排序的分数。
例如,假设您希望基于单词的长度对一组单词进行排序。使用 ZADD
命令将一个元素添加到一个有序集中,使用语法 ZADD 键分数 值
。使用 ZRANGE
命令按分数查看一个有序集的元素。
redis> ZADD wordswithlength 9 austerity (integer) 1 redis> ZADD wordswithlength 7 furtive (integer) 1 redis> ZADD wordswithlength 5 bigot (integer) 1 redis> ZRANGE wordswithlength 0 -1 1) "bigot" 2) "furtive" 3) "austerity"
要获得有序集的大小,可使用 ZCARD
命令:
redis 127.0.0.1:6379> ZCARD wordswithlength (integer) 3
哈希值
哈希值允许您针对一个哈希值存储一个键-值对。此选项可能对您希望保存具有多个属性的对象的情形很有用,就像以下示例一样:
redis> HSET user:1 name shekhar (integer) 1 redis> HSET user:1 lastname gulati (integer) 1 redis> HGET user:1 redis> HGET user:1 name "shekhar" redis> HGETALL user:1 1) "name" 2) "shekhar" 3) "lastname" 4) "gulati"
现在,您已经了解了 Redis 数据类型,可以尝试使用 Spring Data Redis 框架构建一个应用程序,使用 Redis 作为后端数据存储。
开发一个 Spring Redis 应用程序
前提条件
要构建本文的示例应用程序,您需要安装:
- Redis
- JDK 6 或更高版本
- Apache Maven 3 或更高版本
- Spring Tool Suite
- Git
使用 Spring Data Redis,Java 开发人员可以编程方式访问 Redis 并执行相应操作。Spring 框架总是推荐一种基于 POJO(plain old Java object,简单 Java 对象)的编程模型,高度重视生产力、一致性和可移植性。这些值会传输到 Spring Data Redis 项目。
Spring Data Redis 在现有 Redis 客户端库(比如 Jedis、JRedis、redis-protocol 和 RJC)上提供了一种抽象。通过消除与 Redis 交互所需的样板代码,它使得使用 Redis 键-值数据存储变得很容易,无需了解低级 Redis API。它还提供了一个名为 RedisTemplate
的泛化的模板类(类似于 JDBCTemplate
或 HibernateTemplate
)来与 Redis 进行交互。RedisTemplate
是与 Redis 执行面向对象的交互的主要类。它处理对象序列化和类型转换,使得作为开发人员的您在处理对象时无需担忧序列化和数据转换。
您将构建的应用程序是一个简单的词典应用程序。词典是一个单词集合,其中每个单词可能拥有多种含义。这个词典应用程序可轻松地建模为 Redis 列表数据类型,其中每个单词是列表键,单词的含义是它的值。(或者,除了列表,如果您希望含义是惟一的,那么还可以使用集合。如果希望排序含义,那么可以使用有序集。)例如,单词 astonishing
可以是一个键,astounding
和 staggering
是它的值。
首先创建一个简单的单词-含义列表。使用 redis-server
命令启动 Redis,使用 redis-cli
命令启动客户端。然后,执行这个客户端会话中所示的命令:
redis> RPUSH astonishing astounding (integer) 1 redis> RPUSH astonishing staggering (integer) 2 redis> LRANGE astonishing 0 -1 1) "astounding" 2) "staggering"
您创建了一个名为 astonishing
的列表,并将含义 astounding
和 staggering
推送到 astonishing
列表的末尾。您还使用 LRANGE
命令获取了 astonishing
的所有含义。
使用 Spring Tool Suite 创建一个模板项目
现在必须创建一个 Spring 模板项目,以便可以将它用于应用程序。打开 Spring Tool Suite 并转到 File -> New -> Spring Template Project -> Simple Spring Utility Project ->。在系统提示您时单击 Yes。输入 dictionary
作为项目名称,提供顶级包名称(我的为 com.shekhar.dictionary
)。现在您在 Spring Tool Suite 工作区中已经有了一个名为 dictionary
的样例项目。
使用依赖关系更新 pom.xml
dictionary
项目没有与 Spring Data Redis 项目相关的依赖关系。要添加它们,可以将您创建的模板项目的 pom.xml 替换为清单 1 中的 pom.xml。(这个文件使用了 Spring Data Redis 项目 1.0.2 版,这是编写本文时的最新版本。)
清单 1. 放置添加 Spring Data Redis 依赖关系的 pom.xml
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd"><modelVersion>4.0.0</modelVersion><groupId>com.shekhar</groupId><artifactId>dictionary</artifactId><version>0.0.1-SNAPSHOT</version><packaging>jar</packaging><name>dictionary</name><url>http://maven.apache.org</url><properties><project.build.sourceEncoding>UTF-8</project.build.sourceEncoding></properties><repositories><repository><id>spring-release</id><name>Spring Maven RELEASE Repository</name><url>http://maven.springframework.org/release</url></repository></repositories><dependencies><dependency><groupId>javax.inject</groupId><artifactId>javax.inject</artifactId><version>1</version></dependency><dependency><groupId>cglib</groupId><artifactId>cglib</artifactId><version>2.2.2</version></dependency><dependency><groupId>org.springframework.data</groupId><artifactId>spring-data-redis</artifactId><version>1.0.2.RELEASE</version></dependency><dependency><groupId>org.springframework</groupId><artifactId>spring-test</artifactId><version>3.1.2.RELEASE</version><scope>test</scope></dependency><dependency><groupId>junit</groupId><artifactId>junit</artifactId><version>4.8.1</version><scope>test</scope></dependency></dependencies><build><plugins><plugin><groupId>org.apache.maven.plugins</groupId><artifactId>maven-compiler-plugin</artifactId><configuration><source>1.6</source><target>1.6</target></configuration></plugin></plugins></build> </project>
配置 RedisConnectionFactory
和 RedisTemplate
RedisConnectionFactory
是一个用来与 Redis 建立连接的线程安全的连接工厂,RedisConnection
是连接到 Redis 的一个短期、非线程安全的连接。RedisConnection
提供了与 Redis 命令的一对一映射,而 RedisConnectionFactory
提供了有助于消除样板代码的便捷方法。RedisConnectionFactory
使不同 Redis 客户端 API 之间的切换就像定义一个 bean 那么简单。我们将对样例应用程序使用 JedisConnectionFactory
,但也可使用其他任何 ConnectionFactory
变体。
创建一个 LocalRedisConfig
类,如清单 2 所示:
清单 2. 创建 LocalRedisConfig
类
import org.springframework.context.annotation.Bean; import org.springframework.context.annotation.ComponentScan; import org.springframework.context.annotation.Configuration; import org.springframework.data.redis.connection.RedisConnectionFactory; import org.springframework.data.redis.connection.jedis.JedisConnectionFactory; import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate;import redis.clients.jedis.JedisPoolConfig;@Configuration @ComponentScan(basePackages="com.shekhar.dictionary.dao") public class LocalRedisConfig {@Bean public RedisConnectionFactory jedisConnectionFactory(){JedisPoolConfig poolConfig = new JedisPoolConfig();poolConfig.maxActive = 10;poolConfig.maxIdle = 5;poolConfig.minIdle = 1;poolConfig.testOnBorrow = true;poolConfig.testOnReturn = true;poolConfig.testWhileIdle = true;JedisConnectionFactory jedisConnectionFactory = new JedisConnectionFactory(poolConfig);return jedisConnectionFactory; }@Bean public StringRedisTemplate redisTemplate(){StringRedisTemplate redisTemplate = new StringRedisTemplate(jedisConnectionFactory());return redisTemplate; } }
LocalRedisConfig
定义了 JedisConnectionFactory
和 SpringRedisTemplate
bean。SpringRedisTemplate
是 RedisTemplate
的一个处理字符串的特殊版本。
可使用一个 JUnit 测试来测试配置,如清单 3 所示:
清单 3. 测试配置
import javax.inject.Inject;import org.junit.Test; import org.junit.runner.RunWith; import org.springframework.data.redis.connection.jedis.JedisConnectionFactory; import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate; import org.springframework.test.context.ContextConfiguration; import org.springframework.test.context.junit4.SpringJUnit4ClassRunner;@ContextConfiguration(classes = LocalRedisConfig.class) @RunWith(SpringJUnit4ClassRunner.class) public class LocalRedisConfigTest {@Injectprivate JedisConnectionFactory jedisConnectionFactory;@Injectprivate StringRedisTemplate redisTemplate;@Testpublic void testJedisConnectionFactory() {assertNotNull(jedisConnectionFactory);}@Testpublic void testRedisTemplate() {assertNotNull(redisTemplate);}}
编写 DictionaryDao
现在创建一个 DictionaryDao
类,如清单 4 所示:
清单 4. 创建 DictionaryDao
类
import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate;@Repository public class DictionaryDao {private static final String ALL_UNIQUE_WORDS = "all-unique-words";private StringRedisTemplate redisTemplate;@Injectpublic DictionaryDao(StringRedisTemplate redisTemplate){this.redisTemplate = redisTemplate;}public Long addWordWithItsMeaningToDictionary(String word, String meaning) {Long index = redisTemplate.opsForList().rightPush(word, meaning);return index;} }
您可以使用 DictionaryDao
执行 Redis 中的操作。从 清单 4 中可以看到,您将 RedisTemplate
(Spring Data Redis 项目中的核心类)注入到了 DictionaryDao
中。清单 4 中的 StringRedisTemplate
是 RedisTemplate
的一个处理字符串数据类型的子类。
RedisTemplate
提供了键类型操作,比如 ValueOperations
、ListOperations
、SetOperations
、HashOperations
和 ZSetOperations
。清单 4 使用 ListOperations
将一个新单词存储在 Redis 数据存储中。rightPush()
操作将该单词和它的含义添加到列表末尾处。dictionaryDao.addWordWithItsMeaningToDictionary()
方法返回添加到列表中的元素的索引。
清单 5 显示了一个针对 dictionaryDao.addWordWithItsMeaningToDictionary()
的 JUnit 测试案例:
清单 5. 测试 dictionaryDao.addWordWithItsMeaningToDictionary()
方法
import static org.hamcrest.CoreMatchers.equalTo; import static org.hamcrest.CoreMatchers.is; import static org.hamcrest.CoreMatchers.notNullValue; import static org.junit.Assert.assertEquals; import static org.junit.Assert.assertThat; import static org.junit.matchers.JUnitMatchers.hasItems;import java.util.List; import java.util.Set;import javax.inject.Inject;import org.junit.After; import org.junit.Ignore; import org.junit.Test; import org.junit.runner.RunWith; import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate; import org.springframework.test.context.ContextConfiguration; import org.springframework.test.context.junit4.SpringJUnit4ClassRunner; import com.shekhar.dictionary.config.LocalRedisConfig;@ContextConfiguration(classes = {LocalRedisConfig.class }) @RunWith(SpringJUnit4ClassRunner.class) public class DictionaryDaoTest {@Injectprivate DictionaryDao dictionaryDao;@Injectprivate StringRedisTemplate redisTemplate;@Testpublic void testAddWordWithItsMeaningToDictionary() {String meaning = "To move forward with a bounding, drooping motion.";Long index = dictionaryDao.addWordWithItsMeaningToDictionary("lollop",meaning);assertThat(index, is(notNullValue()));assertThat(index, is(equalTo(1L)));}
第一次运行此测试时,它通过了,这个单词被存储到了 Redis 中。但是,如果随后再次运行该测试,测试会失败,因为 Redis 再次添加了相同的含义,并返回 2
作为它的索引。所以,在每次运行之后必须清理 Redis 数据存储,这可以使用 flushAll()
或 flushDb
服务器命令来完成。flushAll()
命令从数据库中删除所有键,而 flushDb()
仅删除当前数据库中的键。清单 6 给出了已修改的测试:
清单 6. 已修改的 dictionaryDao.addWordWithItsMeaningToDictionary()
测试
@ContextConfiguration(classes = {LocalRedisConfig.class }) @RunWith(SpringJUnit4ClassRunner.class) public class DictionaryDaoTest {@Injectprivate DictionaryDao dictionaryDao;@Injectprivate StringRedisTemplate redisTemplate;@Afterpublic void tearDown() {redisTemplate.getConnectionFactory().getConnection().flushDb();}@Testpublic void testAddWordWithItsMeaningToDictionary() {String meaning = "To move forward with a bounding, drooping motion.";Long index = dictionaryDao.addWordWithItsMeaningToDictionary("lollop",meaning);assertThat(index, is(notNullValue()));assertThat(index, is(equalTo(1L)));}@Testpublic void shouldAddMeaningToAWordIfItExists() {Long index = dictionaryDao.addWordWithItsMeaningToDictionary("lollop","To move forward with a bounding, drooping motion.");assertThat(index, is(notNullValue()));assertThat(index, is(equalTo(1L)));index = dictionaryDao.addWordWithItsMeaningToDictionary("lollop","To hang loosely; droop; dangle.");assertThat(index, is(equalTo(2L)));} }
现在您已经拥有将一个单词存储到 Redis 数据存储中的功能,下一步是实现获取一个单词的所有含义的功能。这一步可使用 List
的 range
操作轻松完成。range()
方法接受三个参数:键的名称、范围的起点和范围的终点。要获取一个单词的所有含义,可使用 0 表示起点,使用 -1 表示终点:
public List<String> getAllTheMeaningsForAWord(String word) {List<String> meanings = redisTemplate.opsForList().range(word, 0, -1);return meanings; }
您想在该应用程序中实现的另一个基本功能是删除单词。可以使用 RedisTemplate
类的 delete
实现此目标。delete
操作接受一个键集合:
public void removeWord(String word) {redisTemplate.delete(Arrays.asList(word)); }public void removeWords(String... words) {redisTemplate.delete(Arrays.asList(words)); }
针对新添加的 read
和 delete
操作的 JUnit 测试案例如清单 7 所示:
清单 7. 针对 read
和 delete
操作的 JUnit 测试
@Testpublic void shouldGetAllTheMeaningForAWord() {setupOneWord();List<String> allMeanings = dictionaryDao.getAllTheMeaningsForAWord("lollop");assertThat(allMeanings.size(), is(equalTo(2)));assertThat(allMeanings,hasItems("To move forward with a bounding, drooping motion.","To hang loosely; droop; dangle."));}@Testpublic void shouldDeleteAWordFromDictionary() throws Exception {setupOneWord();dictionaryDao.removeWord("lollop");List<String> allMeanings = dictionaryDao.getAllTheMeaningsForAWord("lollop");assertThat(allMeanings.size(), is(equalTo(0)));}@Testpublic void shouldDeleteMultipleWordsFromDictionary() {setupTwoWords();dictionaryDao.removeWords("fain", "lollop");List<String> allMeaningsForLollop = dictionaryDao.getAllTheMeaningsForAWord("lollop");List<String> allMeaningsForFain = dictionaryDao.getAllTheMeaningsForAWord("fain");assertThat(allMeaningsForLollop.size(), is(equalTo(0)));assertThat(allMeaningsForFain.size(), is(equalTo(0)));} } 原创出处:IBM技术社区
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