一、Redis介紹
什么是Redis？
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(xiě)入磁盤(pán)或者把修改操作寫(xiě)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)同步。
它有什么特點(diǎn)？
（1）Redis數(shù)據(jù)庫(kù)完全在內(nèi)存中，使用磁盤(pán)僅用于持久性。
（2）相比許多鍵值數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，Redis擁有一套較為豐富的數(shù)據(jù)類型。
（3）Redis可以將數(shù)據(jù)復(fù)制到任意數(shù)量的從服務(wù)器。
Redis 優(yōu)勢(shì)？
（1）異?？焖伲篟edis的速度非常快，每秒能執(zhí)行約11萬(wàn)集合，每秒約81000+條記錄。
（2）支持豐富的數(shù)據(jù)類型：Redis支持最大多數(shù)開(kāi)發(fā)人員已經(jīng)知道像列表，集合，有序集合，散列數(shù)據(jù)類型。這使得它非常容易解決各種各樣的問(wèn)題，因?yàn)槲覀冎滥男﹩?wèn)題是可以處理通過(guò)它的數(shù)據(jù)類型更好。
（3）操作都是原子性：所有Redis操作是原子的，這保證了如果兩個(gè)客戶端同時(shí)訪問(wèn)的Redis服務(wù)器將獲得更新后的值。
（4）多功能實(shí)用工具：Redis是一個(gè)多實(shí)用的工具，可以在多個(gè)用例如緩存，消息，隊(duì)列使用(Redis原生支持發(fā)布/訂閱)，任何短暫的數(shù)據(jù)，應(yīng)用程序，如Web應(yīng)用程序會(huì)話，網(wǎng)頁(yè)命中計(jì)數(shù)等。
Redis 缺點(diǎn)？
（1）單線程
（2）耗內(nèi)存
二、使用實(shí)例
本文使用maven+eclipse+sping
1、引入jar包
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<!--Redis start --> <dependency> <groupId>org.springframework.data</groupId> <artifactId>spring-data-redis</artifactId> <version>1.6.1.RELEASE</version> </dependency> <dependency> <groupId>redis.clients</groupId> <artifactId>jedis</artifactId> <version>2.7.3</version> </dependency> <!--Redis end --> |
2、配置bean
在application.xml加入如下配置
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<!-- jedis 配置 --> <bean id="poolConfig" class="redis.clients.jedis.JedisPoolConfig" > <property name="maxIdle" value="${redis.maxIdle}" /> <property name="maxWaitMillis" value="${redis.maxWait}" /> <property name="testOnBorrow" value="${redis.testOnBorrow}" /> </bean > <!-- redis服務(wù)器中心 --> <bean id="connectionFactory" class="org.springframework.data.redis.connection.jedis.JedisConnectionFactory" > <property name="poolConfig" ref="poolConfig" /> <property name="port" value="${redis.port}" /> <property name="hostName" value="${redis.host}" /> <property name="password" value="${redis.password}" /> <property name="timeout" value="${redis.timeout}" ></property> </bean > <bean id="redisTemplate" class="org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate" > <property name="connectionFactory" ref="connectionFactory" /> <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 > <!-- cache配置 --> <bean id="methodCacheInterceptor" class="com.mucfc.msm.common.MethodCacheInterceptor" > <property name="redisUtil" ref="redisUtil" /> </bean > <bean id="redisUtil" class="com.mucfc.msm.common.RedisUtil" > <property name="redisTemplate" ref="redisTemplate" /> </bean > |
其中配置文件redis一些配置數(shù)據(jù)redis.properties如下：
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#redis中心 redis.host=10.75.202.11redis.port=6379redis.password=123456redis.maxIdle=100redis.maxActive=300redis.maxWait=1000redis.testOnBorrow=trueredis.timeout=100000 # 不需要加入緩存的類 targetNames=xxxRecordManager,xxxSetRecordManager,xxxStatisticsIdentificationManager # 不需要緩存的方法 methodNames= #設(shè)置緩存失效時(shí)間 com.service.impl.xxxRecordManager= 60com.service.impl.xxxSetRecordManager= 60defaultCacheExpireTime=3600 fep.local.cache.capacity =10000 |
要掃這些properties文件，在application.xml加入如下配置
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<!-- 引入properties配置文件 --> <bean id="propertyConfigurer" class="org.springframework.beans.factory.config.PropertyPlaceholderConfigurer"> <property name="locations"> <list> <value>classpath:properties/*.properties</value> <!--要是有多個(gè)配置文件，只需在這里繼續(xù)添加即可 --> </list> </property> </bean> |
3、一些工具類
（1）RedisUtil
上面的bean中，RedisUtil是用來(lái)緩存和去除數(shù)據(jù)的實(shí)例
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package com.mucfc.msm.common; import java.io.Serializable; import java.util.Set; import java.util.concurrent.TimeUnit; import org.apache.log4j.Logger; import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate; import org.springframework.data.redis.core.ValueOperations; /** * redis cache 工具類 * */public final class RedisUtil { private Logger logger = Logger.getLogger(RedisUtil.class); private RedisTemplate<Serializable, Object> redisTemplate; /** * 批量刪除對(duì)應(yīng)的value * * @param keys */ public void remove(final String... keys) { for (String key : keys) { remove(key); } } /** * 批量刪除key * * @param pattern */ public void removePattern(final String pattern) { Set<Serializable> keys = redisTemplate.keys(pattern); if (keys.size() > 0) redisTemplate.delete(keys); } /** * 刪除對(duì)應(yīng)的value * * @param key */ public void remove(final String key) { if (exists(key)) { redisTemplate.delete(key); } } /** * 判斷緩存中是否有對(duì)應(yīng)的value * * @param key * @return */ public boolean exists(final String key) { return redisTemplate.hasKey(key); } /** * 讀取緩存 * * @param key * @return */ public Object get(final String key) { Object result = null; ValueOperations<Serializable, Object> operations = redisTemplate .opsForValue(); result = operations.get(key); return result; } /** * 寫(xiě)入緩存 * * @param key * @param value * @return */ public boolean set(final String key, Object value) { boolean result = false; try { ValueOperations<Serializable, Object> operations = redisTemplate .opsForValue(); operations.set(key, value); result = true; } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } return result; } /** * 寫(xiě)入緩存 * * @param key * @param value * @return */ public boolean set(final String key, Object value, Long expireTime) { boolean result = false; try { ValueOperations<Serializable, Object> operations = redisTemplate .opsForValue(); operations.set(key, value); redisTemplate.expire(key, expireTime, TimeUnit.SECONDS); result = true; } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } return result; } public void setRedisTemplate( RedisTemplate<Serializable, Object> redisTemplate) { this.redisTemplate = redisTemplate; } } |
（2）MethodCacheInterceptor
切面MethodCacheInterceptor，這是用來(lái)給不同的方法來(lái)加入判斷如果緩存存在數(shù)據(jù)，從緩存取數(shù)據(jù)。否則第一次從數(shù)據(jù)庫(kù)取，并將結(jié)果保存到緩存 中去。
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package com.mucfc.msm.common; import java.io.File; import java.io.FileInputStream; import java.io.InputStream; import java.util.ArrayList; import java.util.List; import java.util.Properties; import org.aopalliance.intercept.MethodInterceptor; import org.aopalliance.intercept.MethodInvocation; import org.apache.log4j.Logger; public class MethodCacheInterceptor implements MethodInterceptor { private Logger logger = Logger.getLogger(MethodCacheInterceptor.class); private RedisUtil redisUtil; private List<String> targetNamesList; // 不加入緩存的service名稱 private List<String> methodNamesList; // 不加入緩存的方法名稱 private Long defaultCacheExpireTime; // 緩存默認(rèn)的過(guò)期時(shí)間 private Long xxxRecordManagerTime; // private Long xxxSetRecordManagerTime; // /** * 初始化讀取不需要加入緩存的類名和方法名稱 */ public MethodCacheInterceptor() { try { File f = new File("D:lunaJee-workspacemsmmsm_coresrcmainjavacommucfcmsmcommoncacheConf.properties"); //配置文件位置直接被寫(xiě)死，有需要自己修改下 InputStream in = new FileInputStream(f); // InputStream in = getClass().getClassLoader().getResourceAsStream( // "D:lunaJee-workspacemsmmsm_coresrcmainjavacommucfcmsmcommoncacheConf.properties"); Properties p = new Properties(); p.load(in); // 分割字符串 String[] targetNames = p.getProperty("targetNames").split(","); String[] methodNames = p.getProperty("methodNames").split(","); // 加載過(guò)期時(shí)間設(shè)置 defaultCacheExpireTime = Long.valueOf(p.getProperty("defaultCacheExpireTime")); xxxRecordManagerTime = Long.valueOf(p.getProperty("com.service.impl.xxxRecordManager")); xxxSetRecordManagerTime = Long.valueOf(p.getProperty("com.service.impl.xxxSetRecordManager")); // 創(chuàng)建list targetNamesList = new ArrayList<String>(targetNames.length); methodNamesList = new ArrayList<String>(methodNames.length); Integer maxLen = targetNames.length > methodNames.length ? targetNames.length : methodNames.length; // 將不需要緩存的類名和方法名添加到list中 for (int i = 0; i < maxLen; i++) { if (i < targetNames.length) { targetNamesList.add(targetNames[i]); } if (i < methodNames.length) { methodNamesList.add(methodNames[i]); } } } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } } @Override public Object invoke(MethodInvocation invocation) throws Throwable { Object value = null; String targetName = invocation.getThis().getClass().getName(); String methodName = invocation.getMethod().getName(); // 不需要緩存的內(nèi)容 //if (!isAddCache(StringUtil.subStrForLastDot(targetName), methodName)) { if (!isAddCache(targetName, methodName)) { // 執(zhí)行方法返回結(jié)果 return invocation.proceed(); } Object[] arguments = invocation.getArguments(); String key = getCacheKey(targetName, methodName, arguments); System.out.println(key); try { // 判斷是否有緩存 if (redisUtil.exists(key)) { return redisUtil.get(key); } // 寫(xiě)入緩存 value = invocation.proceed(); if (value != null) { final String tkey = key; final Object tvalue = value; new Thread(new Runnable() { @Override public void run() { if (tkey.startsWith("com.service.impl.xxxRecordManager")) { redisUtil.set(tkey, tvalue, xxxRecordManagerTime); } else if (tkey.startsWith("com.service.impl.xxxSetRecordManager")) { redisUtil.set(tkey, tvalue, xxxSetRecordManagerTime); } else { redisUtil.set(tkey, tvalue, defaultCacheExpireTime); } } }).start(); } } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); if (value == null) { return invocation.proceed(); } } return value; } /** * 是否加入緩存 * * @return */ private boolean isAddCache(String targetName, String methodName) { boolean flag = true; if (targetNamesList.contains(targetName) || methodNamesList.contains(methodName)) { flag = false; } return flag; } /** * 創(chuàng)建緩存key * * @param targetName * @param methodName * @param arguments */ private String getCacheKey(String targetName, String methodName, Object[] arguments) { StringBuffer sbu = new StringBuffer(); sbu.append(targetName).append("_").append(methodName); if ((arguments != null) && (arguments.length != 0)) { for (int i = 0; i < arguments.length; i++) { sbu.append("_").append(arguments[i]); } } return sbu.toString(); } public void setRedisUtil(RedisUtil redisUtil) { this.redisUtil = redisUtil; } } |
4、配置需要緩存的類或方法
在application.xml加入如下配置，有多個(gè)類或方法可以配置多個(gè)
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<!-- 需要加入緩存的類或方法 --><bean id="methodCachePointCut" class="org.springframework.aop.support.RegexpMethodPointcutAdvisor" > <property name="advice" > <ref local="methodCacheInterceptor" /> </property> <property name="patterns" > <list> <!-- 確定正則表達(dá)式列表 --> <value>com.mucfc.msm.service.impl...*ServiceImpl.*</value > </list> </property> </bean > |
5、執(zhí)行結(jié)果:
寫(xiě)了一個(gè)簡(jiǎn)單的單元測(cè)試如下：
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@Testpublic void getSettUnitBySettUnitIdTest() { String systemId = "CES"; String merchantId = "133"; SettUnit configSettUnit = settUnitService.getSettUnitBySettUnitId(systemId, merchantId, "ESP"); SettUnit configSettUnit1 = settUnitService.getSettUnitBySettUnitId(systemId, merchantId, "ESP"); boolean flag= (configSettUnit == configSettUnit1); System.out.println(configSettUnit); logger.info("查找結(jié)果" + configSettUnit.getBusinessType()); // localSecondFIFOCache.put("configSettUnit", configSettUnit.getBusinessType()); // String string = localSecondFIFOCache.get("configSettUnit"); logger.info("查找結(jié)果" + string); } |
這是第一次執(zhí)行單元測(cè)試的過(guò)程：
MethodCacheInterceptor這個(gè)類中打了斷點(diǎn)，然后每次查詢前都會(huì)先進(jìn)入這個(gè)方法
依次運(yùn)行，發(fā)現(xiàn)沒(méi)有緩存，所以會(huì)直接去查數(shù)據(jù)庫(kù)
打印了出來(lái)的SQL語(yǔ)句：
第二次執(zhí)行：
因?yàn)榈谝淮螆?zhí)行時(shí)，已經(jīng)寫(xiě)入緩存了。所以第二次直接從緩存中取數(shù)據(jù)
3、取兩次的結(jié)果進(jìn)行地址的對(duì)比：
發(fā)現(xiàn)兩個(gè)不是同一個(gè)對(duì)象，沒(méi)錯(cuò)，是對(duì)的。如果是使用ehcache的話，那么二者的內(nèi)存地址會(huì)是一樣的。那是因?yàn)閞edis和ehcache使用的緩存機(jī)制是不一樣的。ehcache是基于本地電腦的內(nèi)存使用緩存，所以使用緩存取數(shù)據(jù)時(shí)直接在本地電腦上取。轉(zhuǎn)換成java對(duì)象就會(huì)是同一個(gè)內(nèi)存地址，而redis它是在裝有redis服務(wù)的電腦上（一般是另一臺(tái)電腦），所以取數(shù)據(jù)時(shí)經(jīng)過(guò)傳輸?shù)奖镜兀瑫?huì)對(duì)應(yīng)到不同的內(nèi)存地址，所以用==來(lái)比較會(huì)返回false。但是它確實(shí)是從緩存中去取的，這點(diǎn)我們從上面的斷點(diǎn)可以看到。
以上就是本文的全部?jī)?nèi)容，希望對(duì)大家的學(xué)習(xí)有所幫助。
