Spring data redis-StringRedisTemplate 用法

时间：2019-08-29 18:41:09 阅读：108 评论：0 收藏：0 [点我收藏+]

标签：必须先进先出 count 取数据 value apach 复杂 obj mem

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);
}
}

Spring data redis-StringRedisTemplate 用法

标签：必须先进先出 count 取数据 value apach 复杂 obj mem

原文地址：https://www.cnblogs.com/zhuyeshen/p/11430934.html

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