spring结合redis如何实现数据的缓存

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...

style="background-color: #0098dd; color: white; font-size: 17px; font-weight: bold;"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

3）、applicationContext.xml

　　spring的总配置文件，在里面假如一下的代码

  
  
  
   
    
    classpath*:/meta-INF/config/redis.properties
   
  
 

4）、web.xml

　　设置spring的总配置文件在项目启动时加载

 
  contextConfigLocation
  classpath*:/meta-INF/applicationContext.xml
 

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
{

 
 @Autowired @Qualifier("jedisTemplate")
 public RedisTemplate redisTemplate;
 

 
 
 public  ValueOperations setCacheObject(String key,T value)
 {
  
  ValueOperations operation = redisTemplate.opsForValue(); 
  operation.set(key,value);
  return operation;
 }
 
 
 public  T getCacheObject(String key)
 {
  ValueOperations operation = redisTemplate.opsForValue(); 
  return operation.get(key);
 }
 
 
 public  ListOperations setCacheList(String key,List 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;
 }
 
 
 public  List getCacheList(String key)
 {
  List dataList = new ArrayList();
  ListOperations listOperation = redisTemplate.opsForList();
  Long size = listOperation.size(key);
  
  for(int i = 0 ; i < size ; i ++)
  {
   dataList.add((T) listOperation.leftPop(key));
  }
  
  return dataList;
 }
 
 
 public  BoundSetOperations setCacheSet(String key,Set dataSet)
 {
  BoundSetOperations setOperation = redisTemplate.boundSetOps(key); 
  
  
  
  Iterator it = dataSet.iterator();
  while(it.hasNext())
  {
   setOperation.add(it.next());
  }
  
  return setOperation;
 }
 
 
 public Set getCacheSet(String key)
 {
  Set dataSet = new HashSet();
  BoundSetOperations operation = redisTemplate.boundSetOps(key); 
  
  Long size = operation.size();
  for(int i = 0 ; i < size ; i++)
  {
   dataSet.add(operation.pop());
  }
  return dataSet;
 }
 
 
 public  HashOperations setCacheMap(String key,Map dataMap)
 {
  
  HashOperations hashOperations = redisTemplate.opsForHash();
  if(null != dataMap)
  {
   
   for (Map.Entry entry : dataMap.entrySet()) { 
     
    
    hashOperations.put(key,entry.getKey(),entry.getValue());
   } 
   
  }
  
  return hashOperations;
 }
 
 
 public  Map getCacheMap(String key)
 {
  Map map = redisTemplate.opsForHash().entries(key);
  
  return map;
 }
 
 
 
 
 
 
 
 
 public  HashOperations setCacheIntegerMap(String key,Map dataMap)
 {
  HashOperations hashOperations = redisTemplate.opsForHash();
  if(null != dataMap)
  {
   
   for (Map.Entry entry : dataMap.entrySet()) { 
     
    
    hashOperations.put(key,entry.getKey(),entry.getValue());
   } 
   
  }
  
  return hashOperations;
 }
 
 
 public  Map getCacheIntegerMap(String key)
 {
  Map map = redisTemplate.opsForHash().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;


@Service
public class StartAddCacheListener implements ApplicationListener
{
 //日志
 private final Logger log= Logger.getLogger(StartAddCacheListener.class);
 
 @Autowired
 private RedisCacheUtil