spring結(jié)合redis如何實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的緩存
更新時(shí)間：2015年12月01日 15:53:08 作者：WhyWin
這篇文章主要介紹了spring結(jié)合redis如何實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的緩存，實(shí)現(xiàn)的目的目的不是加快查詢的速度，而是減少數(shù)據(jù)庫(kù)的負(fù)擔(dān)，需要的朋友可以參考下
1、實(shí)現(xiàn)目標(biāo)
通過(guò)redis緩存數(shù)據(jù)。（目的不是加快查詢的速度，而是減少數(shù)據(jù)庫(kù)的負(fù)擔(dān)）
2、所需jar包
注意：jdies和commons-pool兩個(gè)jar的版本是有對(duì)應(yīng)關(guān)系的，注意引入jar包是要配對(duì)使用，否則將會(huì)報(bào)錯(cuò)。因?yàn)閏ommons-pooljar的目錄根據(jù)版本的變化，目錄結(jié)構(gòu)會(huì)變。前面的版本是org.apache.pool，而后面的版本是org.apache.pool2...
style="background-color: #0098dd; color: white; font-size: 17px; font-weight: bold;"3、redis簡(jiǎn)介
redis是一個(gè)key-value存儲(chǔ)系統(tǒng)。和Memcached類似，它支持存儲(chǔ)的value類型相對(duì)更多，包括string(字符串)、list(鏈表)、set(集合)、zset(sorted set --有序集合)和hash（哈希類型）。這些數(shù)據(jù)類型都支持push/pop、add/remove及取交集并集和差集及更豐富的操作，而且這些操作都是原子性的。在此基礎(chǔ)上，redis支持各種不同方式的排序。與memcached一樣，為了保證效率，數(shù)據(jù)都是緩存在內(nèi)存中。區(qū)別的是redis會(huì)周期性的把更新的數(shù)據(jù)寫入磁盤或者把修改操作寫入追加的記錄文件，并且在此基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)了master-slave(主從)
3、編碼實(shí)現(xiàn)
1）、配置的文件（properties）
將那些經(jīng)常要變化的參數(shù)配置成獨(dú)立的propertis，方便以后的修改redis.properties
redis.hostName=127.0.0.1 redis.port=6379 redis.timeout=15000 redis.usePool=true redis.maxIdle=6 redis.minEvictableIdleTimeMillis=300000 redis.numTestsPerEvictionRun=3 redis.timeBetweenEvictionRunsMillis=60000
2)、spring-redis.xml
redis的相關(guān)參數(shù)配置設(shè)置。參數(shù)的值來(lái)自上面的properties文件
<beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"
xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
xsi:schemaLocation="http://www.springframework.org/schema/beans http://www.springframework.org/schema/beans/spring-beans.xsd" default-autowire="byName">
<bean id="jedisPoolConfig" class="redis.clients.jedis.JedisPoolConfig">
<!-- <property name="maxIdle" value="6"></property>
<property name="minEvictableIdleTimeMillis" value="300000"></property>
<property name="numTestsPerEvictionRun" value="3"></property>
<property name="timeBetweenEvictionRunsMillis" value="60000"></property> -->
<property name="maxIdle" value="${redis.maxIdle}"></property>
<property name="minEvictableIdleTimeMillis" value="${redis.minEvictableIdleTimeMillis}"></property>
<property name="numTestsPerEvictionRun" value="${redis.numTestsPerEvictionRun}"></property>
<property name="timeBetweenEvictionRunsMillis" value="${redis.timeBetweenEvictionRunsMillis}"></property>
</bean>
<bean id="jedisConnectionFactory" class="org.springframework.data.redis.connection.jedis.JedisConnectionFactory" destroy-method="destroy">
<property name="poolConfig" ref="jedisPoolConfig"></property>
<property name="hostName" value="${redis.hostName}"></property>
<property name="port" value="${redis.port}"></property>
<property name="timeout" value="${redis.timeout}"></property>
<property name="usePool" value="${redis.usePool}"></property>
</bean>
<bean id="jedisTemplate" class="org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate">
<property name="connectionFactory" ref="jedisConnectionFactory"></property>
<property name="keySerializer">
<bean class="org.springframework.data.redis.serializer.StringRedisSerializer"/>
</property>
<property name="valueSerializer">
<bean class="org.springframework.data.redis.serializer.JdkSerializationRedisSerializer"/>
</property>
</bean>
</beans>
3）、applicationContext.xml
spring的總配置文件，在里面假如一下的代碼
<bean class="org.springframework.beans.factory.config.PropertyPlaceholderConfigurer">
<property name="systemPropertiesModeName" value="SYSTEM_PROPERTIES_MODE_OVERRIDE" />
<property name="ignoreResourceNotFound" value="true" />
<property name="locations">
<list>
<value>classpath*:/META-INF/config/redis.properties</value>
</list>
</property>
</bean>
<import resource="spring-redis.xml" />
4）、web.xml
設(shè)置spring的總配置文件在項(xiàng)目啟動(dòng)時(shí)加載
<context-param> <param-name>contextConfigLocation</param-name> <param-value>classpath*:/META-INF/applicationContext.xml</param-value><!-- --> </context-param>
5）、redis緩存工具類
ValueOperations ——基本數(shù)據(jù)類型和實(shí)體類的緩存
ListOperations ——list的緩存
SetOperations ——set的緩存
HashOperations Map的緩存
import java.io.Serializable;
import java.util.ArrayList;
import java.util.HashMap;
import java.util.HashSet;
import java.util.Iterator;
import java.util.List;
import java.util.Map;
import java.util.Set;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Qualifier;
import org.springframework.context.support.ClassPathXmlApplicationContext;
import org.springframework.data.redis.core.BoundSetOperations;
import org.springframework.data.redis.core.HashOperations;
import org.springframework.data.redis.core.ListOperations;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
import org.springframework.data.redis.core.SetOperations;
import org.springframework.data.redis.core.ValueOperations;
import org.springframework.stereotype.Service;
@Service
public class RedisCacheUtil<T>
{
@Autowired @Qualifier("jedisTemplate")
public RedisTemplate redisTemplate;
/**
* 緩存基本的對(duì)象，Integer、String、實(shí)體類等
* @param key 緩存的鍵值
* @param value 緩存的值
* @return 緩存的對(duì)象
*/
public <T> ValueOperations<String,T> setCacheObject(String key,T value)
{
ValueOperations<String,T> operation = redisTemplate.opsForValue();
operation.set(key,value);
return operation;
}
/**
* 獲得緩存的基本對(duì)象。
* @param key 緩存鍵值
* @param operation
* @return 緩存鍵值對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)
*/
public <T> T getCacheObject(String key/*,ValueOperations<String,T> operation*/)
{
ValueOperations<String,T> operation = redisTemplate.opsForValue();
return operation.get(key);
}
/**
* 緩存List數(shù)據(jù)
* @param key 緩存的鍵值
* @param dataList 待緩存的List數(shù)據(jù)
* @return 緩存的對(duì)象
*/
public <T> ListOperations<String, T> setCacheList(String key,List<T> dataList)
{
ListOperations listOperation = redisTemplate.opsForList();
if(null != dataList)
{
int size = dataList.size();
for(int i = 0; i < size ; i ++)
{
listOperation.rightPush(key,dataList.get(i));
}
}
return listOperation;
}
/**
* 獲得緩存的list對(duì)象
* @param key 緩存的鍵值
* @return 緩存鍵值對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)
*/
public <T> List<T> getCacheList(String key)
{
List<T> dataList = new ArrayList<T>();
ListOperations<String,T> listOperation = redisTemplate.opsForList();
Long size = listOperation.size(key);
for(int i = 0 ; i < size ; i ++)
{
dataList.add((T) listOperation.leftPop(key));
}
return dataList;
}
/**
* 緩存Set
* @param key 緩存鍵值
* @param dataSet 緩存的數(shù)據(jù)
* @return 緩存數(shù)據(jù)的對(duì)象
*/
public <T> BoundSetOperations<String,T> setCacheSet(String key,Set<T> dataSet)
{
BoundSetOperations<String,T> setOperation = redisTemplate.boundSetOps(key);
/*T[] t = (T[]) dataSet.toArray();
setOperation.add(t);*/
Iterator<T> it = dataSet.iterator();
while(it.hasNext())
{
setOperation.add(it.next());
}
return setOperation;
}
/**
* 獲得緩存的set
* @param key
* @param operation
* @return
*/
public Set<T> getCacheSet(String key/*,BoundSetOperations<String,T> operation*/)
{
Set<T> dataSet = new HashSet<T>();
BoundSetOperations<String,T> operation = redisTemplate.boundSetOps(key);
Long size = operation.size();
for(int i = 0 ; i < size ; i++)
{
dataSet.add(operation.pop());
}
return dataSet;
}
/**
* 緩存Map
* @param key
* @param dataMap
* @return
*/
public <T> HashOperations<String,String,T> setCacheMap(String key,Map<String,T> dataMap)
{
HashOperations hashOperations = redisTemplate.opsForHash();
if(null != dataMap)
{
for (Map.Entry<String, T> entry : dataMap.entrySet()) {
/*System.out.println("Key = " + entry.getKey() + ", Value = " + entry.getValue()); */
hashOperations.put(key,entry.getKey(),entry.getValue());
}
}
return hashOperations;
}
/**
* 獲得緩存的Map
* @param key
* @param hashOperation
* @return
*/
public <T> Map<String,T> getCacheMap(String key/*,HashOperations<String,String,T> hashOperation*/)
{
Map<String, T> map = redisTemplate.opsForHash().entries(key);
/*Map<String, T> map = hashOperation.entries(key);*/
return map;
}
/**
* 緩存Map
* @param key
* @param dataMap
* @return
*/
public <T> HashOperations<String,Integer,T> setCacheIntegerMap(String key,Map<Integer,T> dataMap)
{
HashOperations hashOperations = redisTemplate.opsForHash();
if(null != dataMap)
{
for (Map.Entry<Integer, T> entry : dataMap.entrySet()) {
/*System.out.println("Key = " + entry.getKey() + ", Value = " + entry.getValue()); */
hashOperations.put(key,entry.getKey(),entry.getValue());
}
}
return hashOperations;
}
/**
* 獲得緩存的Map
* @param key
* @param hashOperation
* @return
*/
public <T> Map<Integer,T> getCacheIntegerMap(String key/*,HashOperations<String,String,T> hashOperation*/)
{
Map<Integer, T> map = redisTemplate.opsForHash().entries(key);
/*Map<String, T> map = hashOperation.entries(key);*/
return map;
}
}
6）、測(cè)試
這里測(cè)試我是在項(xiàng)目啟動(dòng)的時(shí)候到數(shù)據(jù)庫(kù)中查找出國(guó)家和城市的數(shù)據(jù)，進(jìn)行緩存，之后將數(shù)據(jù)去除。
6.1 項(xiàng)目啟動(dòng)時(shí)緩存數(shù)據(jù)
import java.util.HashMap;
import java.util.List;
import java.util.Map;
import org.apache.log4j.Logger;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.context.ApplicationListener;
import org.springframework.context.event.ContextRefreshedEvent;
import org.springframework.stereotype.Service;
import com.test.model.City;
import com.test.model.Country;
import com.zcr.test.User;
/*
* 監(jiān)聽(tīng)器，用于項(xiàng)目啟動(dòng)的時(shí)候初始化信息
*/
@Service
public class StartAddCacheListener implements ApplicationListener<ContextRefreshedEvent>
{
//日志
private final Logger log= Logger.getLogger(StartAddCacheListener.class);
@Autowired
private RedisCacheUtil<Object> redisCache;
@Autowired
private BrandStoreService brandStoreService;
@Override
public void onApplicationEvent(ContextRefreshedEvent event)
{
//spring 啟動(dòng)的時(shí)候緩存城市和國(guó)家等信息
if(event.getApplicationContext().getDisplayName().equals("Root WebApplicationContext"))
{
System.out.println("\n\n\n_________\n\n緩存數(shù)據(jù) \n\n ________\n\n\n\n");
List<City> cityList = brandStoreService.selectAllCityMessage();
List<Country> countryList = brandStoreService.selectAllCountryMessage();
Map<Integer,City> cityMap = new HashMap<Integer,City>();
Map<Integer,Country> countryMap = new HashMap<Integer, Country>();
int cityListSize = cityList.size();
int countryListSize = countryList.size();
for(int i = 0 ; i < cityListSize ; i ++ )
{
cityMap.put(cityList.get(i).getCity_id(), cityList.get(i));
}
for(int i = 0 ; i < countryListSize ; i ++ )
{
countryMap.put(countryList.get(i).getCountry_id(), countryList.get(i));
}
redisCache.setCacheIntegerMap("cityMap", cityMap);
redisCache.setCacheIntegerMap("countryMap", countryMap);
}
}
}
6.2 獲取緩存數(shù)據(jù)
@Autowired
private RedisCacheUtil<User> redisCache;
@RequestMapping("testGetCache")
public void testGetCache()
{
/*Map<String,Country> countryMap = redisCacheUtil1.getCacheMap("country");
Map<String,City> cityMap = redisCacheUtil.getCacheMap("city");*/
Map<Integer,Country> countryMap = redisCacheUtil1.getCacheIntegerMap("countryMap");
Map<Integer,City> cityMap = redisCacheUtil.getCacheIntegerMap("cityMap");
for(int key : countryMap.keySet())
{
System.out.println("key = " + key + ",value=" + countryMap.get(key));
}
System.out.println("------------city");
for(int key : cityMap.keySet())
{
System.out.println("key = " + key + ",value=" + cityMap.get(key));
}
}
由于Spring在配置文件中配置的bean默認(rèn)是單例的，所以只需要通過(guò)Autowired注入，即可得到原先的緩存類。
以上就是spring+redis實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)緩存的方法，希望對(duì)大家的學(xué)習(xí)有所幫助。
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