Spring data redis-StringRedisTemplate 用法
Spring-data-redis为spring-data模块中对redis的支持部分,简称为“SDR”,提供了基于jedis客户端API的高度封装以及与spring容器的整合,事实上jedis客户端已经足够简单和轻量级,而spring-data-redis反而具有“过度设计”的嫌疑。
一. jedis客户端在编程实施方面存在如下不足:
1) connection管理缺乏自动化,connection-pool的设计缺少必要的容器支持。
2) 数据操作需要关注“序列化”/“反序列化”,因为jedis的客户端API接受的数据类型为string和byte,对结构化数据(json,xml,pojo等)操作需要额外的支持。
3) 事务操作纯粹为硬编码
4) pub/sub功能,缺乏必要的设计模式支持,对于开发者而言需要关注的太多。
不过jedis与spring整合,也是非常的简单,参见“jedis连接池实例”.
二. spring-data-redis针对jedis提供了如下功能:
1. 连接池自动管理,提供了一个高度封装的“RedisTemplate”类
2. 针对jedis客户端中大量api进行了归类封装,将同一类型操作封装为operation接口
- ValueOperations:简单K-V操作
- SetOperations:set类型数据操作
- ZSetOperations:zset类型数据操作
- HashOperations:针对map类型的数据操作
-
ListOperations:针对list类型的数据操作
3. 提供了对key的“bound”(绑定)便捷化操作API,可以通过bound封装指定的key,然后进行一系列的操作而无须“显式”的再次指定Key,即BoundKeyOperations:
- BoundValueOperations
- BoundSetOperations
- BoundListOperations
- BoundSetOperations
- BoundHashOperations
4. 将事务操作封装,有容器控制。
5. 针对数据的“序列化/反序列化”,提供了多种可选择策略(RedisSerializer)
- JdkSerializationRedisSerializer:POJO对象的存取场景,使用JDK本身序列化机制,将pojo类通过ObjectInputStream/ObjectOutputStream进行序列化操作,最终redis-server中将存储字节序列。是目前最常用的序列化策略。
- StringRedisSerializer:Key或者value为字符串的场景,根据指定的charset对数据的字节序列编码成string,是“new String(bytes, charset)”和“string.getBytes(charset)”的直接封装。是最轻量级和高效的策略。
- JacksonJsonRedisSerializer:jackson-json工具提供了javabean与json之间的转换能力,可以将pojo实例序列化成json格式存储在redis中,也可以将json格式的数据转换成pojo实例。因为jackson工具在序列化和反序列化时,需要明确指定Class类型,因此此策略封装起来稍微复杂。【需要jackson-mapper-asl工具支持】
- OxmSerializer:提供了将javabean与xml之间的转换能力,目前可用的三方支持包括jaxb,apache-xmlbeans;redis存储的数据将是xml工具。不过使用此策略,编程将会有些难度,而且效率最低;不建议使用。【需要spring-oxm模块的支持】
针对“序列化和发序列化”中JdkSerializationRedisSerializer和StringRedisSerializer是最基础的策略,原则上,我们可以将数据存储为任何格式以便应用程序存取和解析(其中应用包括app,hadoop等其他工具),不过在设计时仍然不推荐直接使用“JacksonJsonRedisSerializer”和“OxmSerializer”,因为无论是json还是xml,他们本身仍然是String。
如果你的数据需要被第三方工具解析,那么数据应该使用StringRedisSerializer而不是JdkSerializationRedisSerializer。
如果你的数据格式必须为json或者xml,那么在编程级别,在redisTemplate配置中仍然使用StringRedisSerializer,在存储之前或者读取之后,使用“SerializationUtils”工具转换转换成json或者xml,请参见下文实例。
6. 基于设计模式,和JMS开发思路,将pub/sub的API设计进行了封装,使开发更加便捷。
7.spring-data-redis中,并没有对sharding提供良好的封装,如果你的架构是基于sharding,那么你需要自己去实现,这也是sdr和jedis相比,唯一缺少的特性。
三. 有关BoundKeyOperations中API的用法
-
/**
-
* 需要指定hashtable的名字
-
*
-
* @param tableName
-
*/
-
public void boundHashOps(String tableName) {
-
System.out.println("==================Hash==============");
-
BoundHashOperations<String, String, String> ops = stringRedisTemplate
-
.boundHashOps(tableName);
-
stringRedisTemplate.delete("student");
-
stringRedisTemplate.delete("student:1");
-
ops.put("cs01", "123");// 存入数据 ops.putAll(maps); 存入多条数据
-
String key1 = ops.getKey();// tableName的名字
-
System.out.println("key1:" + key1);
-
String key11 = ops.get("cs01");
-
System.out.println("key11:" + key11);// 获取key的值
-
-
ops.putIfAbsent("cs02", "456");
-
String key2 = ops.getKey();
-
System.out.println("ops.getKey()-key2:" + key2);
-
String key21 = ops.get("cs02");
-
System.out.println("ops.get(cs02)-key21:" + key21);
-
-
Map<String, String> maps = ops.entries();// 获取所有的key-value值
-
for (String key : maps.keySet()) {
-
System.out.println("map-key:" + key + "map-value:" + maps.get(key));
-
}
-
// ops.persist();//删除过期(如果有的话)的数据。
-
System.out.println("ops.getExpire():" + ops.getExpire());// -1
-
System.out.println("ops.expireAt(new Date()):"
-
+ ops.expireAt(new Date()));// true 设置生存过期时间
-
System.out.println("ops.getType():" + ops.getType());// Hash
-
System.out.println("ops.hasKey(cs01):" + ops.hasKey("cs01"));// true
-
System.out.println("ops.hasKey(cs02):" + ops.hasKey("cs02"));// true
-
System.out.println("ops.size():" + ops.size());// 2
-
-
Set<String> keys = ops.keys();// 获取所有的key
-
for (String string : keys) {
-
System.out.println("ops.keys():" + string);
-
}
-
-
System.out.println("ops.values():" + ops.values());// 获取所有的value
-
System.out.println("ops.size():" + ops.size());// 2 获取数量
-
-
ops.delete("cs01");// 删除key为cs01的数据
-
}
-
-
/**
-
* 未指定hashtable的名字
-
*
-
* @param tableName
-
*/
-
public void opsForHash(String tableName) {
-
System.out.println("==================Hash==============");
-
HashOperations<String, Object, Object> ops = stringRedisTemplate
-
.opsForHash();
-
stringRedisTemplate.delete("student");
-
stringRedisTemplate.delete("student:1");
-
ops.put(tableName, "cs01", "123");// 存入数据 ops.putAll(maps); 存入多条数据
-
Object key11 = ops.get(tableName, "cs01");
-
System.out.println("key11:" + key11);// 获取key的值
-
-
ops.putIfAbsent(tableName, "cs02", "456");
-
Object key21 = ops.get(tableName, "cs02");
-
System.out.println("ops.get(cs02)-key21:" + key21);
-
-
Map<Object, Object> maps = ops.entries(tableName);// 获取所有的key-value值
-
for (Object key : maps.keySet()) {
-
System.out.println("map-key:" + key + "map-value:" + maps.get(key));
-
}
-
// ops.persist();//删除过期(如果有的话)的数据。
-
System.out.println("ops.hasKey(cs01):"
-
+ ops.hasKey(tableName, "cs01"));// true
-
System.out.println("ops.hasKey(cs02):"
-
+ ops.hasKey(tableName, "cs02"));// true
-
System.out.println("ops.size():" + ops.size(tableName));// 2
-
-
Set<Object> keys = ops.keys(tableName);// 获取所有的key
-
for (Object string : keys) {
-
System.out.println("ops.keys():" + string);
-
}
-
-
System.out.println("ops.values():"
-
+ ops.values(tableName));// 获取所有的value
-
System.out.println("ops.size():"
-
+ ops.size(tableName));// 2 获取数量
-
-
ops.delete("cs01");// 删除key为cs01的数据
-
}
-
-
/**
-
* List 里面有重复数据
-
*
-
* @param tableName
-
*/
-
public void boundListOps(String tableName) {
-
System.out.println("==================List==============");
-
BoundListOperations<String, String> ops = stringRedisTemplate
-
.boundListOps(tableName);
-
ops.leftPush("cs01");// left push 左侧入栈,先进后出,和右侧相比,左侧先出
-
ops.leftPushIfPresent("cs011");// 不知道和上面的有什么区别
-
ops.leftPush("cs01", "cs0111");// 在cs01的左侧入栈
-
ops.leftPushAll("cs01111", "cs011111");
-
-
List<String> values = ops.range(0, -1);
-
for (String string : values) {
-
System.out.println("letf push:" + string);
-
}
-
-
ops.rightPush("cs02");// right push 右侧入栈 先进先出 ,和左侧相比,左侧先出
-
ops.rightPushIfPresent("cs022");
-
ops.rightPush("cs02", "cs0222");// 在cs02的右侧入栈
-
ops.rightPushAll("cs02222", "cs022222");
-
-
ops.set(0, "cs04");// 把第一个数据替换成cs04
-
// ops.trim(0, 3);//从第一个数据到第4个数据删除
-
-
List<String> values1 = ops.range(0, -1);// 查出所有数据
-
for (String string : values1) {
-
System.out.println("right push:" + string);
-
}
-
-
List<String> values2 = ops.range(1, 2);// 查出从第二个到第三个
-
for (String string : values2) {
-
System.out.println("right push1:" + string);
-
}
-
System.out.println("ops.index(1):" + ops.index(0));// 获得第一个数据
-
System.out.println("ops.remove(0, cs01):"
-
+ ops.remove(0, "cs01"));// 1,删除“cs01”
-
System.out.println("ops.leftPop():" + ops.leftPop());// 左侧出栈
-
System.out.println("ops.rightPop():" + ops.rightPop());// 右侧出栈
-
System.out.println("ops.remove(0, cs01)1:"
-
+ ops.remove(0, "cs01"));// 0 ,如果“cs01”不存在返回0
-
-
// ops.persist();//删除过期(如果有的话)的数据。
-
}
-
-
public void boundSetOps() {
-
System.out.println("==================Set==============");
-
String tableName2 = "caoshuai03";
-
BoundSetOperations<String, String> ops = stringRedisTemplate
-
.boundSetOps(tableName2);
-
-
String[] values = { "cs03", "cs04" };
-
System.out.println("ops.add(values):"
-
+ ops.add(values));// 添加多条数据到set里,返回添加的数量
-
-
Set<String> sets1 = ops.members();// 获取set里的所有数据,每次显示的顺序可能不一样
-
for (String string : sets1) {
-
System.out.println("ops.members()1:" + string);
-
}
-
-
// 获取随机的数
-
System.out.println("ops.randomMember():" + ops.randomMember());
-
// 获取一个随机数
-
System.out.println("ops.randomMembers(1):" + ops.randomMembers(1));
-
// 获取两个随机数,值可能一样
-
System.out.println("ops.randomMembers(2):" + ops.randomMembers(2));
-
-
System.out.println("ops.distinctRandomMembers(1):"
-
+ ops.distinctRandomMembers(1));// 获取一个随机数
-
System.out.println("ops.distinctRandomMembers(2):"
-
+ ops.distinctRandomMembers(2));// 获取两个不一样的随机数
-
-
System.out.println(ops.isMember("cs04"));// 是否含有cs04,有的话返回true
-
System.out.println(ops.isMember("cs01"));// 没有返回false
-
-
System.out.println(ops.size());// set里数据量
-
-
System.out.println(ops.getKey());// 获取set的名字
-
-
System.out.println(ops.getType());// 获取类型
-
-
Set<String> set7 = ops.diff("caoshuai02");// 获取和另一set里不一样的数据,差集
-
for (String string : set7) {
-
System.out.println("ops.diff(caoshuai02):" + string);
-
}
-
-
// 获取和另一set里一样的数据,交集
-
Set<String> set8 = ops.intersect("caoshuai02");
-
for (String string : set8) {
-
System.out.println("ops.intersect(caoshuai02):" + string);
-
}
-
-
// 获取另一set所有的数据,和自己合并起来,去掉重复的数据,并集
-
Set<String> set6 = ops.union("caoshuai02");
-
for (String string : set6) {
-
System.out.println("ops.union(caoshuai02):" + string);
-
}
-
-
// 获取和其它set里一样的数据,交集
-
List<String> keys = new ArrayList<String>();
-
keys.add("caoshuai02");
-
Set<String> set = ops.intersect(keys);
-
for (String string : set) {
-
System.out.println("ops.intersect(keys):" + string);
-
}
-
-
// 获取和其它set里不一样的数据,差集
-
List<String> keys1 = new ArrayList<String>();
-
keys1.add("caoshuai02");
-
Set<String> set3 = ops.diff(keys);
-
for (String string : set3) {
-
System.out.println("ops.diff(keys)3:" + string);
-
}
-
-
// 获取其它set所有的数据,和自己合并起来,去掉重复的数据,并集
-
List<String> keys2 = new ArrayList<String>();
-
keys2.add("caoshuai02");
-
Set<String> set4 = ops.union(keys2);
-
for (String string : set4) {
-
System.out.println("ops.union(keys2):" + string);
-
}
-
-
// 获取和另一set里不一样的数据,差集,存入到另一set里
-
ops.diffAndStore("caoshuai02", "caoshuai04");
-
// ops.diffAndStore(keys, destKey);
-
-
// 获取和另一set里一样的数据,交集,存入到另一set里
-
ops.intersectAndStore("caoshuai02", "caoshuai05");
-
// ops.intersectAndStore(keys, destKey);
-
-
// 获取另一set里的所有数据,并集,存入到另一set里
-
ops.unionAndStore("caoshuai02", "caoshuai06");
-
// ops.unionAndStore(keys, destKey);
-
-
// 把指定的数据移到另一set里,移动成功返回true
-
System.out.println(ops.move("caoshuai07", "cs03"));
-
// 把指定的数据移到另一set里,移动失败,返回false,注:当前set里没有cs01
-
System.out.println(ops.move("caoshuai07", "cs01"));
-
-
System.out.println(ops.pop());// pop出一个数据,第一个数据被pop出
-
-
System.out.println(ops.remove("cs03"));// 删除多个数据,返回删除的个数
-
System.out.println(ops.remove("cs01"));// 删除数据,返回删除的个数
-
}
-
-
public void boundValueOps() {
-
System.out.println("==================String==============");
-
String tableName2 = "LiMing01";
-
BoundValueOperations<String, String> ops = stringRedisTemplate
-
.boundValueOps(tableName2);
-
-
System.out.println(ops.append("stu01"));// 添加数据,返回添加数据字符的个数
-
-
// 先获取原先存在的数据,再添加数据覆盖原先的
-
System.out.println(ops.getAndSet("stu02"));
-
-
System.out.println(ops.get());// 获取添加的数据
-
-
System.out.println(ops.get(0, 1));//获取从第一个开始到第二个结束的字符
-
System.out.println(ops.get(0, 5));//获取从第一个开始到第六个结束的数据,注实际只有两个数据
-
-
System.out.println(ops.size());//获取数据字符的个数
-
ops.set("stu03");//添加数据
-
System.out.println("ops.set(stu03):" + ops.get());// 获取添加的数据
-
ops.set("stu04", 0);//在位置0处添加数据
-
System.out.println("ops.set(stu04, 0):" + ops.get());// 获取添加的数据
-
-
//如果原先的string里有数据,则使用此方法set新数据会失败,并返回false
-
System.out.println(ops.setIfAbsent("stu04"));
-
System.out.println("ops.setIfAbsent(stu04):" +ops.get());// 获取添加的数据
-
-
stringRedisTemplate.delete(tableName2);//删除此string
-
//如果原先的string里没有数据,则使用此方法set新数据会成功并返回true
-
System.out.println(ops.setIfAbsent("stu06"));
-
System.out.println("ops.setIfAbsent(stu06):" + ops.get());// 获取添加的数据
-
ops.set("stu05", 30, TimeUnit.SECONDS);//设置30秒过期
-
}
-
-
public void boundZSetOps() {
-
System.out.println("==================Zset==============");
-
String tableName2 = "LiMing03";
-
BoundZSetOperations<String, String> ops = stringRedisTemplate
-
.boundZSetOps(tableName2);
-
-
System.out.println(ops.add("stu01", 1));//Zset里添加数据
-
System.out.println(ops.add("stu03", 1));//Zset里添加数据
-
-
System.out.println(ops.count(0, 1));//返回score在给定区间的数量
-
-
//添加数据和score,返回score的大小,如果stu04存在,则只需score相加即可
-
//例如:原先存在数据stu04 score是2.0,执行下面语句后变为:stu04, score:6.0
-
System.out.println(ops.incrementScore("stu04", 4));
-
-
ops.intersectAndStore("LiMing02", "LiMing04");
-
//ops.intersectAndStore(otherKeys, destKey);
-
ops.unionAndStore("LiMing02", "LiMing05");
-
//ops.unionAndStore(otherKeys, destKey);
-
-
Set<TypedTuple<String>> sets = new HashSet<TypedTuple<String>>();
-
TypedTuple<String> typedTuple = new TypedTuple<String>() {
-
-
@Override
-
public int compareTo(TypedTuple<String> o) {
-
// TODO Auto-generated method stub
-
return 0;
-
}
-
-
@Override
-
public String getValue() {
-
// TODO Auto-generated method stub
-
return "stu06";
-
}
-
-
@Override
-
public Double getScore() {
-
// TODO Auto-generated method stub
-
return 6.0;
-
}
-
};
-
sets.add(typedTuple);
-
ops.add(sets);//添加数据
-
-
Set<String> set1 = ops.range(0, -1); //返回指定区间的元素
-
for (String string : set1) {
-
System.out.println("ops.range(0, 1):" + string);
-
}
-
-
Set<String> set2 = ops.rangeByScore(1, 4);//返回指定score区间的元素,包含1和4
-
for (String string : set2) {
-
System.out.println("ops.rangeByScore(0, 4):" + string);
-
}
-
-
//返回指定位置的元素
-
Set<TypedTuple<String>> set3 = ops.rangeWithScores(0, 4);
-
for (TypedTuple<String> string : set3) {
-
System.out.println("ops.rangeByScore(0, 4):" + string.getValue()
-
+ "score:" + string.getScore());
-
}
-
-
System.out.println(ops.remove("stu01"));//删除数据,返回删除数据的个数
-
-
Set<String> set5 = ops.range(0, -1); //返回指定区间的元素
-
for (String string : set5) {
-
System.out.println("ops.range(0, 1)5:" + string);
-
}
-
-
ops.removeRangeByScore(1, 4);//删除score的范围是1和4的数,包含1和4
-
-
Set<String> set6 = ops.range(0, -1); //返回指定区间的元素
-
for (String string : set6) {
-
System.out.println("ops.range(0, 1)6:" + string);
-
}
-
-
ops.removeRange(0, 1);//删除懂第一个开始到第二个结束的数据
-
-
Set<String> set7 = ops.range(0, -1); //返回指定区间的元素
-
for (String string : set7) {
-
System.out.println("ops.range(0, 1)7:" + string);
-
}
-
}