详解redis与spring的整合(使用缓存)

1、实现目标

通过redis缓存数据。(目的不是加快查询的速度,而是减少数据库的负担)  

2、所需jar包

注意:jdies和commons-pool两个jar的版本是有对应关系的,注意引入jar包是要配对使用,否则将会报错。因为commons-pooljar的目录根据版本的变化,目录结构会变。前面的版本是org.apache.pool,而后面的版本是org.apache.pool2...

3、redis简介

redis是一个key-value存储系统。和Memcached类似,它支持存储的value类型相对更多,包括string(字符串)、list(链表)、set(集合)、zset(sorted set --有序集合)和hash(哈希类型)。这些数据类型都支持push/pop、add/remove及取交集并集和差集及更丰富的操作,而且这些操作都是原子性的。在此基础上,redis支持各种不同方式的排序。与memcached一样,为了保证效率,数据都是缓存在内存中。区别的是redis会周期性的把更新的数据写入磁盘或者把修改操作写入追加的记录文件,并且在此基础上实现了master-slave(主从)

3、编码实现

1)、配置的文件(properties)

将那些经常要变化的参数配置成独立的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的相关参数配置设置。参数的值来自上面的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的总配置文件,在里面假如一下的代码

<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

设置spring的总配置文件在项目启动时加载

<context-param>

 <param-name>contextConfigLocation</param-name>

 <param-value>classpath*:/META-INF/applicationContext.xml</param-value><!-- -->

</context-param>

5)、redis缓存工具类

ValueOperations  ——基本数据类型和实体类的缓存

ListOperations     ——list的缓存

SetOperations    ——set的缓存

HashOperations  Map的缓存

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;
 /**

 * 缓存基本的对象,Integer、String、实体类等

 * @param key 缓存的键值

 * @param value 缓存的值

 * @return 缓存的对象

 */

 public <T> ValueOperations<String,T> setCacheObject(String key,T value)

 {

 ValueOperations<String,T> operation = redisTemplate.opsForValue(); 

 operation.set(key,value);

 return operation;

 }
 /**

 * 获得缓存的基本对象。

 * @param key 缓存键值

 * @param operation

 * @return 缓存键值对应的数据

 */

 public <T> T getCacheObject(String key/*,ValueOperations<String,T> operation*/)

 {

 ValueOperations<String,T> operation = redisTemplate.opsForValue(); 

 return operation.get(key);

 }

 /**

 * 缓存List数据

 * @param key 缓存的键值

 * @param dataList 待缓存的List数据

 * @return 缓存的对象

 */

 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;

 }

 /**

 * 获得缓存的list对象

 * @param key 缓存的键值

 * @return 缓存键值对应的数据

 */

 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;

 }

 /**

 * 缓存Set

 * @param key 缓存键值

 * @param dataSet 缓存的数据

 * @return 缓存数据的对象

 */

 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;

 }

 /**

 * 获得缓存的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;

 }
 /**

 * 缓存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;

 }

 /**

 * 获得缓存的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;

 }

 /**

 * 缓存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;
 }
 /**

 * 获得缓存的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)、测试

这里测试我是在项目启动的时候到数据库中查找出国家和城市的数据,进行缓存,之后将数据去除。

6.1  项目启动时缓存数据

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;

/*

 * 监听器,用于项目启动的时候初始化信息

 */

@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 启动的时候缓存城市和国家等信息

 if(event.getApplicationContext().getDisplayName().equals("Root WebApplicationContext"))

 {

 System.out.println("\n\n\n_________\n\n缓存数据 \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  获取缓存数据

@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默认是单例的,所以只需要通过Autowired注入,即可得到原先的缓存类。

以上就是spring+redis实现数据缓存的方法,希望对大家的学习有所帮助。也希望大家多多支持我们。

(0)

相关推荐

  • Spring整合Redis完整实例代码

    做过大型软件系统的同学都知道,随着系统数据越来越庞大,越来越复杂,随之带来的问题就是系统性能越来越差,尤其是频繁操作数据库带来的性能损耗更为严重.很多业绩大牛为此提出了众多的解决方案和开发了很多框架以优化这种频繁操作数据库所带来的性能损耗,其中,尤为突出的两个缓存服务器是Memcached和Redis.今天,我们不讲Memcached和Redis本身,这里主要为大家介绍如何使spring与Redis整合. 1.pom构建 <project xmlns="http://maven.apach

  • 详解Redis 缓存 + Spring 的集成示例

    <整合 spring 4(包括mvc.context.orm) + mybatis 3 示例>一文简要介绍了最新版本的 Spring MVC.IOC.MyBatis ORM 三者的整合以及声明式事务处理.现在我们需要把缓存也整合进来,缓存我们选用的是 Redis,本文将在该文示例基础上介绍 Redis 缓存 + Spring 的集成. 1. 依赖包安装 pom.xml 加入: <!-- redis cache related.....start --> <dependency

  • 详解java之redis篇(spring-data-redis整合)

    1,利用spring-data-redis整合 项目使用的pom.xml: <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/ma

  • Spring-data-redis操作redis知识总结

    什么是spring-data-redis spring-data-redis是spring-data模块的一部分,专门用来支持在spring管理项目对redis的操作,使用java操作redis最常用的是使用jedis,但并不是只有jedis可以使用,像jdbc-redis,jredis也都属于redis的java客户端,他们之间是无法兼容的,如果你在一个项目中使用了jedis,然后后来决定弃用掉改用jdbc-redis就比较麻烦了,spring-data-redis提供了redis的java客

  • 详解Spring Boot使用redis实现数据缓存

    基于spring Boot 1.5.2.RELEASE版本,一方面验证与Redis的集成方法,另外了解使用方法. 集成方法 1.配置依赖 修改pom.xml,增加如下内容. <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId> </dependency> 2.配置R

  • 详解redis与spring的整合(使用缓存)

    1.实现目标 通过redis缓存数据.(目的不是加快查询的速度,而是减少数据库的负担) 2.所需jar包 注意:jdies和commons-pool两个jar的版本是有对应关系的,注意引入jar包是要配对使用,否则将会报错.因为commons-pooljar的目录根据版本的变化,目录结构会变.前面的版本是org.apache.pool,而后面的版本是org.apache.pool2... 3.redis简介 redis是一个key-value存储系统.和Memcached类似,它支持存储的val

  • 详解redis缓存与数据库一致性问题解决

    数据库与缓存读写模式策略 写完数据库后是否需要马上更新缓存还是直接删除缓存? (1).如果写数据库的值与更新到缓存值是一样的,不需要经过任何的计算,可以马上更新缓存,但是如果对于那种写数据频繁而读数据少的场景并不合适这种解决方案,因为也许还没有查询就被删除或修改了,这样会浪费时间和资源 (2).如果写数据库的值与更新缓存的值不一致,写入缓存中的数据需要经过几个表的关联计算后得到的结果插入缓存中,那就没有必要马上更新缓存,只有删除缓存即可,等到查询的时候在去把计算后得到的结果插入到缓存中即可. 所

  • 详解JSP 中Spring工作原理及其作用

    详解JSP 中Spring工作原理及其作用 1.springmvc请所有的请求都提交给DispatcherServlet,它会委托应用系统的其他模块负责负责对请求进行真正的处理工作. 2.DispatcherServlet查询一个或多个HandlerMapping,找到处理请求的Controller. 3.DispatcherServlet请请求提交到目标Controller 4.Controller进行业务逻辑处理后,会返回一个ModelAndView 5.Dispathcher查询一个或多个

  • 详解Redis命令和键_动力节点Java学院整理

    Redis命令用于在redis服务器上执行某些操作. 要在Redis服务器上运行的命令,需要一个Redis客户端. Redis客户端在Redis的包,这已经我们前面安装使用过了. 语法 Redis客户端的基本语法如下: $redis-cli 例子 下面举例说明如何使用Redis客户端. 要启动redis客户端,打开终端,输入命令Redis命令行:redis-cli.这将连接到本地服务器,现在就可以运行各种命令了. $redis-cli redis 127.0.0.1:6379> redis 12

  • 详解redis数据结构之sds

    详解redis数据结构之sds 字符串在redis中使用非常广泛,在redis中,所有的数据都保存在字典(Map)中,而字典的键就是字符串类型,并且对于很大一部分字典值数据也是又字符串组成的.以下是sds的具体存储结构: 从图中可以看出,sds的属性有三个:len.free和buf数组.这里len字段是用来保存sds字符串中所包含字符数目的,free字段则是用来保存buf数组中空余的部分的长度的,而buf数组则是实际用来保存字符串的.比如如下结构保存了"Hello World!"这个字

  • 详解redis数据结构之压缩列表

     详解redis数据结构之压缩列表 redis使用压缩列表作为列表键和哈希键的底层实现之一.当一个列表键只包含少量的列表项,并且每个列表项都是由小整数值或者是短字符串组成,那么redis就会使用压缩列表存储列表项:同理,当一个哈希表包含的键值对都是由小整数值或者是短字符串组成,并且存储的键值对数目不多时,redis也会使用压缩列表来存储哈希表.以下是压缩列表存储结构: zlbytes长度为4个字节,记录了整个压缩列表所占用的字节数 zltail长度为4个字节,记录了压缩列表起始位置到压缩列表尾节

  • 详解java 中Spring jsonp 跨域请求的实例

    详解java 中Spring jsonp 跨域请求的实例 jsonp介绍 JSONP(JSON with Padding)是JSON的一种"使用模式",可用于解决主流浏览器的跨域数据访问的问题.由于同源策略,一般来说位于 server1.example.com 的网页无法与不是 server1.example.com的服务器沟通,而 HTML 的<script> 元素是一个例外.利用 <script> 元素的这个开放策略,网页可以得到从其他来源动态产生的 JSO

  • 详解Redis 数据类型

    Redis支持五种数据类型:string(字符串),hash(哈希),list(列表),set(集合)及zset(sorted set:有序集合). String(字符串) string 是 redis 最基本的类型,你可以理解成与 Memcached 一模一样的类型,一个 key 对应一个 value. string 类型是二进制安全的.意思是 redis 的 string 可以包含任何数据.比如jpg图片或者序列化的对象. string 类型是 Redis 最基本的数据类型,string 类

  • 详解Redis的慢查询日志

    Redis慢查询日志帮助开发和运维人员定位系统存在的慢操作.慢查询日志就是系统在命令执行前后计算每条命令的执行时间,当超过预设阀值,就将这条命令的相关信息(慢查询ID,发生时间戳,耗时,命令的详细信息)记录下来. Redis客户端一条命令分为如下四部分执行: 需要注意的是,慢查询日志只是统计步骤3)执行命令的时间,所以慢查询并不代表客户端没有超时问题.需要注意的是,慢查询日志只是统计步骤3)执行命令的时间,所以慢查询并不代表客户端没有超时问题. 一.慢查询的配置参数: 慢查询的预设阀值 slow

  • 详解Redis中的List类型

    本系列将和大家分享Redis分布式缓存,本章主要简单介绍下Redis中的List类型,以及如何使用Redis解决博客数据分页.生产者消费者模型和发布订阅等问题. Redis List的实现为一个双向链表,即可以支持反向查找和遍历,更方便操作,不过带来了部分额外的内存开销,Redis内部的很多实现,包括发送缓冲队列等也都是用这个数据结构. List类型主要用于队列和栈,先进先出,后进先出等. 存储形式:key--LinkList<value> 首先先给大家Show一波Redis中与List类型相

随机推荐