关于spring redis框架的使用，网上的例子很多很多。但是在自己最近一段时间的使用中，发现这些教程都是入门教程，包括很多的使用方法，与spring redis丰富的api大相径庭，真是浪费了这么优秀的一个框架。

Spring-data-redis为spring-data模块中对redis的支持部分，简称为“SDR”，提供了基于jedis客户端API的高度封装以及与spring容器的整合，事实上jedis客户端已经足够简单和轻量级，而spring-data-redis反而具有“过度设计”的嫌疑。

jedis客户端在编程实施方面存在如下不足：

1) connection管理缺乏自动化，connection-pool的设计缺少必要的容器支持。

2) 数据操作需要关注“序列化”/“反序列化”，因为jedis的客户端API接受的数据类型为string和byte，对结构化数据(json,xml,pojo)操作需要额外的支持。

3) 事务操作纯粹为硬编码

4) pub/sub功能，缺乏必要的设计模式支持，对于开发者而言需要关注的太多。

1. Redis使用场景

Redis是一个开源的使用ANSI C语言编写、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、Key-Value数据库，并提供多种语言的API。

我们都知道，在日常的应用中，数据库瓶颈是最容易出现的。数据量太大和频繁的查询，由于磁盘IO性能的局限性，导致项目的性能越来越低。

这时候，基于内存的缓存框架，就能解决我们很多问题。例如Memcache，Redis等。将一些频繁使用的数据放入缓存读取，大大降低了数据库的负担。提升了系统的性能。其实，对于hibernate以及Mybatis的二级缓存，是同样的道理。利用内存高速的读写速度，来解决硬盘的瓶颈。

2. 配置使用redis

项目的整体结构如下：

在applicationContext-dao.xml中配置如下:

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>   <beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"         xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"       xmlns:context="http://www.springframework.org/schema/context"           xmlns:mongo="http://www.springframework.org/schema/data/mongo"         xmlns:aop="http://www.springframework.org/schema/aop"       xsi:schemaLocation="http://www.springframework.org/schema/beans                  http://www.springframework.org/schema/beans/spring-beans-3.0.xsd                 http://www.springframework.org/schema/data/mongo                 http://www.springframework.org/schema/data/mongo/spring-mongo.xsd               http://www.springframework.org/schema/context             http://www.springframework.org/schema/context/spring-context-3.0.xsd           http://www.springframework.org/schema/aop           http://www.springframework.org/schema/aop/spring-aop-3.0.xsd">         <context:property-placeholder location="classpath:database.properties" />       <bean id="poolConfig" class="redis.clients.jedis.JedisPoolConfig">               <property name="maxIdle" value="${redis.maxIdle}" />               <property name="maxTotal" value="${redis.maxActive}" />               <property name="maxWaitMillis" value="${redis.maxWait}" />               <property name="testOnBorrow" value="${redis.testOnBorrow}" />           </bean>       <bean id="connectionFactory" class="org.springframework.data.redis.connection.jedis.JedisConnectionFactory">            <property name="hostName" value="${redis.host}"/>            <property name="port" value="${redis.port}"/>            <property name="password" value="${redis.pass}"/>            <property name="poolConfig" ref="poolConfig"/>       </bean>           <bean id="stringSerializer" class="org.springframework.data.redis.serializer.StringRedisSerializer"/>           <bean id="hashSerializer" class="org.springframework.data.redis.serializer.JdkSerializationRedisSerializer"/>       <bean id="redisTemplate" class="org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate">               <property name="connectionFactory" ref="connectionFactory" />               <property name="keySerializer" ref="stringSerializer"/>               <property name="valueSerializer" ref="stringSerializer"/>               <property name="hashKeySerializer" ref="stringSerializer" />               <property name="hashValueSerializer" ref="hashSerializer"/>       </bean>   </beans>

database.properties配置文件如下：

redis.maxIdle=10   redis.maxActive=20   redis.maxWait=10000   redis.testOnBorrow=true   redis.host=192.168.1.76   redis.port=6379   redis.pass=password1

spring-data-redis提供了多种serializer策略，这对使用jedis的开发者而言，实在是非常便捷。sdr提供了4种内置的serializer：

JdkSerializationRedisSerializer：使用JDK的序列化手段(serializable接口，ObjectInputStrean，ObjectOutputStream)，数据以字节流存储，POJO对象的存取场景，使用JDK本身序列化机制，将pojo类通过ObjectInputStream/ObjectOutputStream进行序列化操作，最终redis-server中将存储字节序列，是目前最常用的序列化策略。 StringRedisSerializer：字符串编码，数据以string存储，Key或者value为字符串的场景，根据指定的charset对数据的字节序列编码成string，是“new String(bytes, charset)”和“string.getBytes(charset)”的直接封装。是最轻量级和高效的策略。 JacksonJsonRedisSerializer：json格式存储，jackson-json工具提供了javabean与json之间的转换能力，可以将pojo实例序列化成json格式存储在redis中，也可以将json格式的数据转换成pojo实例。因为jackson工具在序列化和反序列化时，需要明确指定Class类型，因此此策略封装起来稍微复杂。【需要jackson-mapper-asl工具支持】 OxmSerializer：xml格式存储，提供了将javabean与xml之间的转换能力，目前可用的三方支持包括jaxb，apache-xmlbeans;redis存储的数据将是xml工具。不过使用此策略，编程将会有些难度，而且效率***;不建议使用。【需要spring-oxm模块的支持】

其中JdkSerializationRedisSerializer和StringRedisSerializer是最基础的序列化策略，其中“JacksonJsonRedisSerializer”与“OxmSerializer”都是基于stirng存储，因此它们是较为“高级”的序列化(最终还是使用string解析以及构建java对象)。 针对“序列化和发序列化”中JdkSerializationRedisSerializer和StringRedisSerializer是最基础的策略，原则上，我们可以将数据存储为任何格式以便应用程序存取和解析(其中应用包括app，hadoop等其他工具)，不过在设计时仍然不推荐直接使用“JacksonJsonRedisSerializer”和“OxmSerializer”，因为无论是json还是xml，他们本身仍然是String。如果你的数据需要被第三方工具解析，那么数据应该使用StringRedisSerializer而不是JdkSerializationRedisSerializer。

RedisTemplate中需要声明4种serializer，默认为“JdkSerializationRedisSerializer”：

1) keySerializer ：对于普通K-V操作时，key采取的序列化策略

2) valueSerializer：value采取的序列化策略

3) hashKeySerializer： 在hash数据结构中，hash-key的序列化策略

4) hashValueSerializer：hash-value的序列化策略

无论如何，建议key/hashKey采用StringRedisSerializer。

spring-data-redis针对jedis提供了如下功能：

1. 连接池自动管理，提供了一个高度封装的“RedisTemplate”类

2. 针对jedis客户端中大量api进行了归类封装,将同一类型操作封装为operation接口

ValueOperations：简单K-V操作 SetOperations：set类型数据操作 ZSetOperations：zset类型数据操作 HashOperations：针对map类型的数据操作 ListOperations：针对list类型的数据操作

3. 提供了对key的“bound”(绑定)便捷化操作API，可以通过bound封装指定的key，然后进行一系列的操作而无须“显式”的再次指定Key，即BoundKeyOperations：

BoundValueOperations BoundSetOperations BoundListOperations BoundSetOperations BoundHashOperations

3. RedisTemplate的使用

这个类作为一个模版类，提供了很多快速使用redis的api，而不需要自己来维护连接，事务。最初的时候，我创建的BaseRedisDao是继承自这个类的。继承的好处是我的每个Dao中，都可以自由的控制序列化器，自由的控制自己是否需要事务，这个先不需要了解，跟着我目前的这种配置方法来即可。template提供了一系列的operation,比如valueOperation,HashOperation,ListOperation,SetOperation等，用来操作不同数据类型的Redis。并且，RedisTemplate还提供了对应的*OperationsEditor，用来通过RedisTemplate直接注入对应的Operation。

核心代码：

package com.npf.dao.impl;   import java.util.ArrayList;   import java.util.List;   import java.util.Map;   import java.util.Map.Entry;   import javax.annotation.Resource;   import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;   import org.springframework.data.redis.core.HashOperations;   import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;   import org.springframework.stereotype.Repository;   import com.npf.dao.StudentDao;   import com.npf.model.Student;   @Repository   public class StudentDaoImpl implements StudentDao{       @Autowired       private RedisTemplate<String,Student> redisTemplate;       @Resource(name="redisTemplate")       private HashOperations<String,String,Student> opsForHash;       public static final String STUDENT = "student";       @Override       public void save(Student student) {           opsForHash.put(STUDENT, student.getId(), student);       }       @Override       public Student find(String id) {           Student student = opsForHash.get(STUDENT, id);           return student;       }       @Override       public void delete(String id) {           opsForHash.delete(STUDENT, id);       }       @Override       public void update(Student student) {           opsForHash.put(STUDENT, student.getId(), student);       }       @Override       public List<Student> findAll() {           Map<String, Student> entries = opsForHash.entries(STUDENT);           List<Student> stuList = new ArrayList<Student>();           for(Entry<String, Student> entry : entries.entrySet()){               stuList.add(entry.getValue());           }           return stuList;       }   }

控制层代码如下：

package com.npf.controller;   import java.util.List;   import java.util.UUID;   import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;   import org.springframework.stereotype.Controller;   import org.springframework.ui.Model;   import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;   import org.springframework.web.bind.annotation.RequestParam;   import com.npf.model.Student;   import com.npf.service.StudentService;   @Controller   public class StudentController {       @Autowired       private StudentService studentService;       @RequestMapping("/student/save")       public String saveStudent(Student student){           String id = UUID.randomUUID().toString();           System.out.println(id);           student.setId(id);           studentService.save(student);           return "redirect:/student/find/all";       }       @RequestMapping("/student/update")       public String updateStudent(Student student){           studentService.update(student);           return "redirect:/student/find/all";       }       @RequestMapping("/student/to/save/form")       public String toSaveStudentForm(){           return "save";       }       @RequestMapping("/student/delete")       public String deleteStudent(@RequestParam("id") String id){           studentService.delete(id);           return "redirect:/student/find/all";       }       @RequestMapping("/student/to/update/form")       public String toUpdateStudentForm(@RequestParam("id") String id,Model model){           Student stu = studentService.find(id);           model.addAttribute("stu", stu);           return "update";       }       @RequestMapping("/student/find/all")       public String findStudents(Model model){           List<Student> stuList = studentService.findAll();           model.addAttribute("stuList", stuList);           return "list";       }   }