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4.2 Spring整合Redis
1.引入依赖
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
</dependency>
2.配置Redis
在 application.properties 配置文件中配置 redis 相关的
# RedisProperties 配置redis相关的(使用redis中的哪个数据库、redis所在服务器的ip、redis服务器的端口)
spring.redis.database=11
spring.redis.host=localhost
spring.redis.port=6379
编写配置类，构造RedisTemplate
@Configuration
public class RedisConfig {
@Bean
public RedisTemplate<String, Object> redisTemplate(RedisConnectionFactory factory) {
// 方法参数 RedisConnectionFactory 会自动被工厂注入
RedisTemplate<String, Object> template = new RedisTemplate<>();
// 通过链接工厂创建链接
template.setConnectionFactory(factory);
// 设置key的序列化方式
template.setKeySerializer(RedisSerializer.string());
// 设置value的序列化方式
template.setValueSerializer(RedisSerializer.json());
// 设置hash的key的序列化方式
template.setHashKeySerializer(RedisSerializer.string());
// 设置hash的value的序列化方式
template.setHashValueSerializer(RedisSerializer.json());
template.afterPropertiesSet();
return template;
}
}
3.访问Redis
@SpringBootTest
@RunWith(SpringRunner.class)
@ContextConfiguration(classes = CommunityApplication.class)
public class RedisTest {
@Autowired
private RedisTemplate redisTemplate;
@Test
public void testStrings(){
String redisKey = "test:count";
redisTemplate.opsForValue().set(redisKey, 1);
System.out.println(redisTemplate.opsForValue().get(redisKey));
System.out.println(redisTemplate.opsForValue().increment(redisKey));
System.out.println(redisTemplate.opsForValue().decrement(redisKey));
}
/*
结果：
1
2
1
*/
@Test
public void testHashes() {
String redisKey = "test:user";
redisTemplate.opsForHash().put(redisKey, "id", 1);
redisTemplate.opsForHash().put(redisKey, "username", "zhangsan");
System.out.println(redisTemplate.opsForHash().get(redisKey, "id"));
System.out.println(redisTemplate.opsForHash().get(redisKey, "username"));
}
/*
结果：
1
zhangsan
*/
@Test
public void testLists() {
String redisKey = "test:ids";
redisTemplate.opsForList().leftPush(redisKey, 101);
redisTemplate.opsForList().leftPush(redisKey, 102);
redisTemplate.opsForList().leftPush(redisKey, 103);
System.out.println(redisTemplate.opsForList().size(redisKey));
System.out.println(redisTemplate.opsForList().index(redisKey, 0));
System.out.println(redisTemplate.opsForList().range(redisKey, 0, 2));
System.out.println(redisTemplate.opsForList().leftPop(redisKey));
System.out.println(redisTemplate.opsForList().leftPop(redisKey));
System.out.println(redisTemplate.opsForList().leftPop(redisKey));
}
/*
结果：
3
103
[103, 102, 101]
103
102
101
*/
@Test
public void testSets() {
String redisKey = "test:teachers";
redisTemplate.opsForSet().add(redisKey, "刘备", "关羽", "张飞", "赵云", "诸葛亮");
System.out.println(redisTemplate.opsForSet().size(redisKey));
System.out.println(redisTemplate.opsForSet().pop(redisKey));
System.out.println(redisTemplate.opsForSet().members(redisKey));
}
/*
结果：
5
诸葛亮
[张飞, 关羽, 赵云, 刘备]
*/
@Test
public void testSortedSets() {
String redisKey = "test:students";
redisTemplate.opsForZSet().add(redisKey, "唐僧", 80);
redisTemplate.opsForZSet().add(redisKey, "悟空", 90);
redisTemplate.opsForZSet().add(redisKey, "八戒", 50);
redisTemplate.opsForZSet().add(redisKey, "沙僧", 70);
redisTemplate.opsForZSet().add(redisKey, "白龙马", 60);
System.out.println(redisTemplate.opsForZSet().zCard(redisKey));
System.out.println(redisTemplate.opsForZSet().score(redisKey, "八戒"));
// reverseRank：由大到小 rank：由小到大
System.out.println(redisTemplate.opsForZSet().reverseRank(redisKey, "八戒"));
System.out.println(redisTemplate.opsForZSet().reverseRange(redisKey, 0, 2));
}
/*
结果：
5
50.0
4
[悟空, 唐僧, 沙僧]
*/
@Test
public void testKeys() {
redisTemplate.delete("test:user");
System.out.println(redisTemplate.hasKey("test:user"));
redisTemplate.expire("test:students", 10, TimeUnit.SECONDS);
}
/*
结果：
false
*/
/**
* 有可能每次访问的时候都访问同一个key，每个api都要把这个key传进去，
* 有点麻烦，针对这样的逻辑我们可以绑定这个key，每次操作都一定是针对
* 这个key的，不用传key了。
*/
// 多次访问同一个key的话我们可以绑定key
@Test
public void testBoundOperations() {
String redisKey = "test:count";
BoundValueOperations operations = redisTemplate.boundValueOps(redisKey);
operations.increment();
operations.increment();
operations.increment();
operations.increment();
operations.increment();
System.out.println(operations.get());
}
/*
结果：
6
*/
// 编程式事务
@Test
public void testTransactional() {
Object obj = redisTemplate.execute(new SessionCallback() {
@Override
public Object execute(RedisOperations operations) throws DataAccessException {
String redisKey = "test:tx";
operations.multi(); // 启用事务
operations.opsForSet().add(redisKey, "zhangsan");
operations.opsForSet().add(redisKey, "lisi");
operations.opsForSet().add(redisKey, "wangwu");
System.out.println(operations.opsForSet().members(redisKey));
return operations.exec(); // 提交事务
}
});
System.out.println(obj);
}
/*
结果：
[]
[1, 1, 1, [zhangsan, wangwu, lisi]]
*/
}
重点：redis中事务
因为redis是一个数据库，它也是支持事务的，但是它所支持的事务的机制不完全满足ACID四个特性，因为毕竟它不是关系型数据库，只有关系型数据库才严格满足这四个特点，整体来说redis的事务管理是比较简单的。它的机制是：当我启用事务以后，当我再去执行一个redis命令的时候，它并不会立刻执行这个命令，而是把这个命令放到一个队列里先存着，然后再执行一个命令再放到队列里，直到提交事务的时候，它会把队列中的命令一股脑发给redis服务器一起执行。这里有一个隐含的问题需要注意：因为事务之内的命令不会立刻执行，而是提交时统一批量的执行，所以如果在事务的过程中做了一个查询（这个查询不受事务管理），这个查询不会立刻返回结果，也就是说不要在事务中间去做查询，要么提交查，要么事务提交之后查！！！
Spring支持redis的声明式事务和编程式事务，也是声明式事务更简单，只要做一些配置，加上@Transactional注解就可以了，但是因为redis的事务有刚才所说的问题的存在，所以我们通常不会用声明式事务，因为声明式事务只能精确到一个方法，在方法上加上@Transactional，方法内部整个逻辑都是整个的事务范围，这个方法之内就没办法去查询了。所以我们通常都用编程式事务把事务的范围缩小。
编程式事务格式：
@SpringBootTest
@RunWith(SpringRunner.class)
@ContextConfiguration(classes = CommunityApplication.class)
public class RedisTest {
@Autowired
private RedisTemplate redisTemplate;
// 编程式事务
@Test
public void testTransactional() {
Object obj = redisTemplate.execute(new SessionCallback() {
@Override
public Object execute(RedisOperations operations) throws DataAccessException {
String redisKey = "test:tx";
operations.multi(); // 启用事务
operations.opsForSet().add(redisKey, "zhangsan");
operations.opsForSet().add(redisKey, "lisi");
operations.opsForSet().add(redisKey, "wangwu");
System.out.println(operations.opsForSet().members(redisKey));
return operations.exec(); // 提交事务
}
});
System.out.println(obj);
}
/*
结果：
[]
[1, 1, 1, [zhangsan, wangwu, lisi]]
*/
}
