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这篇CFSDN的博客文章详解redis与spring的整合(使用缓存)由作者收集整理,如果你对这篇文章有兴趣,记得点赞哟.
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 。
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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
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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 。
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<
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 。
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<
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 。
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<
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 。
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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;
}
}
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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 。
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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);
}
}
}
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6.2 获取缓存数据 。
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@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.
原文链接:http://www.cnblogs.com/holdouts/articles/5811118.html 。
最后此篇关于详解redis与spring的整合(使用缓存)的文章就讲到这里了,如果你想了解更多关于详解redis与spring的整合(使用缓存)的内容请搜索CFSDN的文章或继续浏览相关文章,希望大家以后支持我的博客! 。
全称“Java Virtual Machine statistics monitoring tool”(statistics 统计;monitoring 监控;tool 工具) 用于监控虚拟机的各种运
主要是讲下Mongodb的索引的查看、创建、删除、类型说明,还有就是Explain执行计划的解释说明。 可以转载,但请注明出处。  
1>单线程或者单进程 相当于短链接,当accept之后,就开始数据的接收和数据的发送,不接受新的连接,即一个server,一个client 不存在并发。 2>循环服务器和并发服务器
详解 linux中的关机和重启命令 一 shutdown命令 shutdown [选项] 时间 选项: ?
首先,将json串转为一个JObject对象: ? 1
matplotlib官网 matplotlib库默认英文字体 添加黑体(‘SimHei')为绘图字体 代码: plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'
在并发编程中,synchronized关键字是常出现的角色。之前我们都称呼synchronized关键字为重量锁,但是在jdk1.6中对synchronized进行了优化,引入了偏向锁、轻量锁。本篇
一般我们的项目中会使用1到2个数据库连接配置,同程艺龙的数据库连接配置被收拢到统一的配置中心,由DBA统一配置和维护,业务方通过某个字符串配置拿到的是Connection对象。  
实例如下: ? 1
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