Spring data redis

Spring-data-redis是spring大家族的一部分，提供了在srping应用中通过简单的配置访问redis服务，对reids底层开发包(Jedis, JRedis, and RJC)进行了高度封装，RedisTemplate提供了redis各种操作、异常处理及序列化，支持发布订阅，并对spring 3.1 cache进行了实现。
官网：http://projects.spring.io/spring-data-redis/
项目地址：https://github.com/spring-projects/spring-data-redis

spring-data-redis功能介绍

jedis客户端在编程实施方面存在如下不足：

connection管理缺乏自动化，connection-pool的设计缺少必要的容器支持。
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。
事务操作纯粹为硬编码。
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。

spring-data-redis针对jedis提供了如下功能：

连接池自动管理，提供了一个高度封装的“RedisTemplate”类
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
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
将事务操作封装，有容器控制。
针对数据的“序列化/反序列化”，提供了多种可选择策略(RedisSerializer)

1)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。
2)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。
3)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】
4)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。
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。
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。

serializer策略

sdr提供了4种内置的serializer：

JdkSerializationRedisSerializer：使用JDK的序列化手段(serializable接口，ObjectInputStrean，ObjectOutputStream)，数据以字节流存储
StringRedisSerializer：字符串编码，数据以string存储
JacksonJsonRedisSerializer：json格式存储
OxmSerializer：xml格式存储

其中JdkSerializationRedisSerializer和StringRedisSerializer是最基础的序列化策略，其中“JacksonJsonRedisSerializer”与“OxmSerializer”都是基于stirng存储，因此它们是较为“高级”的序列化(最终还是使用string解析以及构建java对象)。

RedisTemplate中需要声明4种serializer，默认为“JdkSerializationRedisSerializer”：

keySerializer ：对于普通K-V操作时，key采取的序列化策略
valueSerializer：value采取的序列化策略
hashKeySerializer：在hash数据结构中，hash-key的序列化策略
hashValueSerializer：hash-value的序列化策略

无论如何，建议key/hashKey采用StringRedisSerializer。

redisTemplate和Serializer详解

1.为什么使用Serializer

因为redis是以key-value的形式将数据存在内存中，key就是简单的string，key似乎没有长度限制，不过原则上应该尽可能的短小且可读性强，无论是否基于持久存储，key在服务的整个生命周期中都会在内存中，因此减小key的尺寸可以有效的节约内存，同时也能优化key检索的效率。

value在redis中，存储层面仍然基于string，在逻辑层面，可以是string/set/list/map，不过redis为了性能考虑，使用不同的“encoding”数据结构类型来表示它们。(例如：linkedlist，ziplist等)。

所以可以理解为，其实redis在存储数据时，都把数据转化成了byte[]数组的形式，那么在存取数据时，需要将数据格式进行转化，那么就要用到序列化和反序列化了，这也就是为什么需要配置Serializer的原因。

2.使用Serializer

有两种方法：

在redistemplate里面配置Serializer

1
2
3

ValueOperations<String, User> valueops = redisTemplate
                .opsForValue();
valueops.set(user.getId(), user);

不在redistemplate中配置Serializer，而是在Service的实现类中单独指定Serializer

boolean result = redisTemplate.execute(new RedisCallback<Boolean>() {
      public Boolean doInRedis(RedisConnection redisConnection) throws DataAccessException { 
          RedisSerializer<String> redisSerializer = redisTemplate .getStringSerializer(); 
          byte[] key = redisSerializer.serialize(user.getId());
          byte[] value = redisSerializer.serialize(user.getName()); 
          return redisConnection.setNX(key, value); } }); 
     return result;
}

3.RedisTemplate

通过RedisTemplate可以调用ValueOperations和ListOperations等等方法，分别是对Redis命令的高级封装。但是ValueOperations等等这些命令最终是要转化成为RedisCallback来执行的。也就是说通过使用RedisCallback可以实现更强的功能，具体使用方法可以查看API文档。

如果你使用过jedisPool连接池，在数据操作之前，你需要pool.getResource()即从连接池中获取“链接资源”(Jedis),在操作之后，你需要(必须)调用pool.returnResource()将资源归还个连接池。但是，spring-data-redis中，我们似乎并没有直接操作pool，那么spring是如何做到pool管理的呢？？一句话：spring的“看门绝技”–callback。

public T execute(RedisCallback action)：这个方法是redisTemplate中执行操作的底层方法，任何基于redisTemplate之上的调用(比如，valueOperations)最终都会被封装成RedisCallback，redisTemplate在execute方法中将会直接使用jedis客户端API进行与server通信，而且在如果使用了连接池，则会在操作之后执行returnSource。

基本功能使用实例

添加jar依赖

<dependency>  
      <groupId>redis.clients</groupId>  
      <artifactId>jedis</artifactId>  
      <version>2.3.1</version>  
</dependency>  
<dependency>  
      <groupId>org.springframework.data</groupId>  
      <artifactId>spring-data-redis</artifactId>  
      <version>1.5.0.RELEASE</version>  
 </dependency>  
 <dependency>  
      <groupId>org.slf4j</groupId>  
      <artifactId>slf4j-log4j12</artifactId>  
      <version>1.7.10</version>  
 </dependency>

spring 配置

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>  
<beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"  
    xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xmlns:context="http://www.springframework.org/schema/context"  
    xmlns:p="http://www.springframework.org/schema/p"  
    xsi:schemaLocation="http://www.springframework.org/schema/beans http://www.springframework.org/schema/beans/spring-beans.xsd  
        http://www.springframework.org/schema/context http://www.springframework.org/schema/context/spring-context.xsd">  
  
    <context:component-scan base-package="cn.slimsmart.redis.spring"  
        annotation-config="true" />  
  
    <bean id="jedisPoolConfig" class="redis.clients.jedis.JedisPoolConfig">  
        <property name="maxTotal" value="10"></property>  
        <property name="maxIdle" value="10"></property>  
        <property name="minIdle" value="2"></property>  
        <property name="maxWaitMillis" value="15000"></property>  
        <property name="minEvictableIdleTimeMillis" value="300000"></property>  
        <property name="numTestsPerEvictionRun" value="3"></property>  
        <property name="timeBetweenEvictionRunsMillis" value="60000"></property>  
        <property name="testOnBorrow" value="true"></property>  
        <property name="testOnReturn" value="true"></property>  
        <property name="testWhileIdle" value="true"></property>  
    </bean>  
  
    <bean id="jedisConnectionFactory"  
        class="org.springframework.data.redis.connection.jedis.JedisConnectionFactory"  
        destroy-method="destroy">  
        <property name="hostName" value="192.168.100.205" />  
        <property name="port" value="6379" />  
        <property name="timeout" value="15000" />  
        <property name="database" value="0" />  
        <property name="password" value="" />  
        <property name="usePool" value="true" />  
        <property name="poolConfig" ref="jedisPoolConfig" />  
    </bean>  
  
    <!-- redis template definition p表示对该bean里面的属性进行注入，格式为p:属性名=注入的对象 效果与在bean里面使用<property>标签一样 -->  
    <bean id="redisTemplate" class="org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate"  
        p:connection-factory-ref="jedisConnectionFactory">  
        <!-- 序列化方式 建议key/hashKey采用StringRedisSerializer。 -->  
        <property name="keySerializer">  
            <bean  
                class="org.springframework.data.redis.serializer.StringRedisSerializer" />  
        </property>  
        <property name="hashKeySerializer">  
            <bean  
                class="org.springframework.data.redis.serializer.StringRedisSerializer" />  
        </property>  
        <property name="valueSerializer">  
            <bean  
                class="org.springframework.data.redis.serializer.JdkSerializationRedisSerializer" />  
        </property>  
        <property name="hashValueSerializer">  
            <bean  
                class="org.springframework.data.redis.serializer.JdkSerializationRedisSerializer" />  
        </property>  
  
    </bean>  
    <!-- 对string操作的封装 -->  
    <bean id="stringRedisTemplate" class="org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate"  
        p:connection-factory-ref="jedisConnectionFactory" />  
<!--         <bean id="cacheManager" class="org.springframework.data.redis.cache.RedisCacheManager" c:template-ref="redisTemplate"/> -->  
          
</beans>

实体类

Order类实现了序列化接口，属性有id，orderNo，Price和CreateDate。此处略。

redis操作类

import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;  
import org.springframework.data.redis.core.RedisOperations;  
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;  
import org.springframework.data.redis.core.ValueOperations;  
import org.springframework.stereotype.Repository;  
  
@Repository  
public class OrderDao {  
  
    @Autowired  
    private RedisTemplate<String,Order> redisTemplate;  
  
    public void save(Order order) {  
        /*redisTemplate.opsForList(); 
        redisTemplate.opsForSet(); 
        redisTemplate.opsForHash()*/  
        ValueOperations<String, Order> valueOper = redisTemplate.opsForValue();  
        valueOper.set(order.getId(), order);  
    }  
  
    public Order read(String id) {  
        ValueOperations<String, Order> valueOper = redisTemplate.opsForValue();  
        return valueOper.get(id);  
    }  
  
    public void delete(String id) {  
        ValueOperations<String, Order> valueOper = redisTemplate.opsForValue();  
        RedisOperations<String,Order>  RedisOperations  = valueOper.getOperations();  
        RedisOperations.delete(id);  
    }  
}

Spring data Redis-Pub/Sub

1.Pub/Sub

为了解耦发布者(publisher)和订阅者(subscriber)之间的关系，Redis 使用了 channel (频道)作为两者的中介 —— 发布者将信息直接发布给 channel ，而 channel 负责将信息发送给适当的订阅者，发布者和订阅者之间没有相互关系，也不知道对方的存在。

其实从Pub/Sub的机制来看，它更像是一个广播系统，多个Subscriber可以订阅多个Channel，多个Publisher可以往多个Channel中发布消息。可以这么简单的理解：

Subscriber：收音机（只不过这个收音机可以收到多个频道，并以队列方式显示）

Publisher：电台（电台可以往不同的FM频道中发消息）

Channel：不同频率的FM频道

2.持久化

Redis的Pub Sub功能（或许是暂时）不支持持久化，意思就是消息在管道中是即发即失的，Subscriber端一收到消息，消息即从管道中删除。所以如果是对消息的准确性要求比较高或者是有持久化的需求，Redis就不是那么合适了，期待以后的版本加入持久化功能。

1) Redis中”pub/sub”的消息,为”即发即失”,server不会保存消息,如果publish的消息,没有任何client处于”subscribe”状态,消息将会被丢弃。如果client在subcribe时,链接断开后重连,那么此期间的消息也将丢失。Redis server将会”尽力”将消息发送给处于subscribe状态的client,但是仍不会保证每条消息都能被正确接收.

2) 如果期望pub/sub的消息时持久的,那么需要借助额外的功能.参见”pub/sub持久化订阅“

3.应用场景

1）一个Publisher,多个Subscriber

主要应用：通知，公告

2）多个Publisher,一个Subscriber

主要应用：排行榜，投票，计数

3）多个Publisher，多个Subscriber

主要应用：群聊，聊天

可参考Spring data redis主页的开源项目retwisj。

Github地址：https://github.com/spring-projects/spring-data-keyvalue-examples/tree/master/retwisj

从上述几种用法来看，根据不同的限制条件，限制Publisher、Subscriber和Channel的数量，可以实现不同的功能，其实完全可以把Pub/Sub理解为Socket编程，用Socket也可以实现上述功能，但是Redis提供了相应的封装和底层实现，不管是安全性、健壮性的等各方面都有不错的表现，以及未来的一些拓展，个人觉得Redis是个不错的选择。

4.demo展示

参见这篇Spring Data Redis—Pub/Sub（附Web项目源码）