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文章链接：https://liuyueyi.github.io/hexblog/2018/06/11/180611-Spring之RedisTemplate配置与使用/

Spring之RedisTemplate配置与使用

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

<dependency>

    <groupId>org.springframework.data</groupId>

    <artifactId>spring-data-redis</artifactId>

    <version>1.8.4.RELEASE</version>

</dependency>

<dependency>

    <groupId>redis.clients</groupId>

    <artifactId>jedis</artifactId>

    <version>2.9.0</version>

</dependency>

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<String, String> redisTemplate(RedisConnectionFactory redisConnectionFactory) {

        RedisTemplate<String, String> 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<String, String> redisTemplate;

    @Test

    public void testRedisObj() {

        Map<String, Object> properties = new HashMap<>();

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

        properties.put("abc", 456);

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

        Map<Object, Object> 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

 
image

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<Object> {

    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<String, String> redisTemplate(RedisConnectionFactory redisConnectionFactory) {

    RedisTemplate<String, String> 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<Object> {

    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<Void>) con -> {

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

        return null;

    });

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

    System.out.println(asn);

    String hkey = "hKey";

    redisTemplate.execute((RedisCallback<Void>) con -> {

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

        return null;

    });

    Map<byte[], byte[]> map = redisTemplate.execute((RedisCallback<Map<byte[], byte[]>>) con -> con.hGetAll(hkey.getBytes()));

    for (Map.Entry<byte[], byte[]> 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

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