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作者 | 正文 |
发表时间:2013-07-16
最后修改:2013-07-16
问题
最近在整一个spring data redis,网上有一本《Spring Data》的电子书(我一个朋友正在翻译,应该今年会有中文版出来,人邮的),下载来看了一下,其中第8章讲到了Spring data对redis的支持。 redis虽然提供了对list set hash等数据类型的支持,但是没有提供对POJO对象的支持,底层都是把对象序列化后再以字符串的方式存储的。因此,Spring data提供了若干个Serializer,主要包括:
参见:http://static.springsource.org/spring-data/data-keyvalue/docs/1.0.x/api/ 这里,我第一是想测试一下三者的使用,第二是想看看它们的使用效果。 准备工作 下载源码 我直接在《Spring Data》书的源码基础上改,从这下载书的源码:https://github.com/SpringSource/spring-data-book 打开redis子项目,由于是以Maven组织的,所以不用关心包的问题。 添加一个测试的Entity 由于我们希望测试使用Redis保存POJO对象,因此我们在com.oreilly.springdata.redis包下创建一个User对象,如下所示: package com.oreilly.springdata.redis; import javax.xml.bind.annotation.XmlAccessType; import javax.xml.bind.annotation.XmlAccessorType; import javax.xml.bind.annotation.XmlAttribute; import javax.xml.bind.annotation.XmlRootElement; import java.io.Serializable; /** * @author : stamen * @date: 13-7-16 */ @XmlAccessorType(XmlAccessType.FIELD) @XmlRootElement(name = "user") public class User implements Serializable { @XmlAttribute private String userName; @XmlAttribute private int age; public String getUserName() { return userName; } public void setUserName(String userName) { this.userName = userName; } public int getAge() { return age; } public void setAge(int age) { this.age = age; } } 由于后面,我们需要使用OXM及Jackson将进行对象序列,为了控制对象的序列化,因此打上了JSR 175注解。 更改ApplicationConfig ApplicationConfig是Spring容器的配置类,要根据你的环境进行更改,我的更改为: package com.oreilly.springdata.redis; import org.springframework.context.annotation.Bean; import org.springframework.context.annotation.Configuration; import org.springframework.data.redis.connection.RedisConnectionFactory; import org.springframework.data.redis.connection.jedis.JedisConnectionFactory; import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate; import org.springframework.data.redis.serializer.OxmSerializer; import org.springframework.data.redis.serializer.RedisSerializer; import org.springframework.data.redis.serializer.SerializationException; import org.springframework.oxm.jaxb.Jaxb2Marshaller; import javax.xml.bind.JAXBContext; import javax.xml.bind.Marshaller; import java.util.HashMap; import java.util.Map; import java.util.concurrent.ConcurrentHashMap; /** * @author Jon Brisbin */ @Configuration public abstract class ApplicationConfig { @Bean public RedisConnectionFactory redisConnectionFactory() { JedisConnectionFactory cf = new JedisConnectionFactory(); cf.setHostName("10.188.182.140"); cf.setPort(6379); cf.setPassword("superman"); cf.afterPropertiesSet(); return cf; } @Bean public RedisTemplate redisTemplate() { RedisTemplate rt = new RedisTemplate(); rt.setConnectionFactory(redisConnectionFactory()); return rt; } private static Map<Class, JAXBContext> jaxbContextHashMap = new ConcurrentHashMap<Class, JAXBContext>(); @Bean public OxmSerializer oxmSerializer() throws Throwable{ Jaxb2Marshaller jaxb2Marshaller = new Jaxb2Marshaller(); Map<String,Object> properties = new HashMap<String, Object>();//创建映射,用于设置Marshaller属性 properties.put(Marshaller.JAXB_FORMATTED_OUTPUT, Boolean.TRUE); //放置xml自动缩进属性 properties.put(Marshaller.JAXB_ENCODING,"utf-8"); //放置xml自动缩进属性 jaxb2Marshaller.setClassesToBeBound(User.class);//映射的xml类放入JAXB环境中 jaxb2Marshaller.setMarshallerProperties(properties);//设置Marshaller属性 return new OxmSerializer(jaxb2Marshaller,jaxb2Marshaller); } public static enum StringSerializer implements RedisSerializer<String> { INSTANCE; @Override public byte[] serialize(String s) throws SerializationException { return (null != s ? s.getBytes() : new byte[0]); } @Override public String deserialize(byte[] bytes) throws SerializationException { if (bytes.length > 0) { return new String(bytes); } else { return null; } } } public static enum LongSerializer implements RedisSerializer<Long> { INSTANCE; @Override public byte[] serialize(Long aLong) throws SerializationException { if (null != aLong) { return aLong.toString().getBytes(); } else { return new byte[0]; } } @Override public Long deserialize(byte[] bytes) throws SerializationException { if (bytes.length > 0) { return Long.parseLong(new String(bytes)); } else { return null; } } } public static enum IntSerializer implements RedisSerializer<Integer> { INSTANCE; @Override public byte[] serialize(Integer i) throws SerializationException { if (null != i) { return i.toString().getBytes(); } else { return new byte[0]; } } @Override public Integer deserialize(byte[] bytes) throws SerializationException { if (bytes.length > 0) { return Integer.parseInt(new String(bytes)); } else { return null; } } } } 1)redisConnectionFactory()配置了如何连接Redsi服务器(如何安装Redis,参见:http://redis.io/download) 2)oxmSerializer()是我新增的,用于定义一个基于Jaxb2Marshaller的OxmSerializer Bean(后面将会用到) 编写测试用例 打开KeyValueSerializersTest,我们几个额外的测试用例都将写在该测试类中: 使用JdkSerializationRedisSerializer序列化 @Test public void testJdkSerialiable() { RedisTemplate<String, Serializable> redis = new RedisTemplate<String, Serializable>(); redis.setConnectionFactory(connectionFactory); redis.setKeySerializer(ApplicationConfig.StringSerializer.INSTANCE); redis.setValueSerializer(new JdkSerializationRedisSerializer()); redis.afterPropertiesSet(); ValueOperations<String, Serializable> ops = redis.opsForValue(); User user1 = new User(); user1.setUserName("user1"); user1.setAge(20); String key1 = "users/user1"; User user11 = null; long begin = System.currentTimeMillis(); for (int i = 0; i < 100; i++) { ops.set(key1,user1); user11 = (User)ops.get(key1); } long time = System.currentTimeMillis() - begin; System.out.println("jdk time:"+time); assertThat(user11.getUserName(),is("user1")); } JdkSerializationRedisSerializer支持对所有实现了Serializable的类进行序列化。运行该测试用例,我们通过redis-cli 通过“users/user1”键可以查看到对应的值,内容如下: 引用 redis 127.0.0.1:6379> get users/user1 "\xac\xed\x00\x05sr\x00!com.oreilly.springdata.redis.User\xb1\x1c \n\xcd\xed%\xd8\x02\x00\x02I\x00\x03ageL\x00\buserNamet\x00\x12Ljava/lang/String;xp\x00\x00\x00\x14t\x00\x05user1" 通过strlen查看对应的字符长度: 引用 redis 127.0.0.1:6379> strlen users/user1 (integer) 104 上面的代码共进行了100次的存储和获取,其所花时间如下(毫秒): 引用 jdk time:266
使用JacksonJsonRedisSerializer序列化 @Test public void testJacksonSerialiable() { RedisTemplate<String, Object> redis = new RedisTemplate<String, Object>(); redis.setConnectionFactory(connectionFactory); redis.setKeySerializer(ApplicationConfig.StringSerializer.INSTANCE); redis.setValueSerializer(new JacksonJsonRedisSerializer<User>(User.class)); redis.afterPropertiesSet(); ValueOperations<String, Object> ops = redis.opsForValue(); User user1 = new User(); user1.setUserName("user1"); user1.setAge(20); User user11 = null; String key1 = "json/user1"; long begin = System.currentTimeMillis(); for (int i = 0; i < 100; i++) { ops.set(key1,user1); user11 = (User)ops.get(key1); } long time = System.currentTimeMillis() - begin; System.out.println("json time:"+time); assertThat(user11.getUserName(),is("user1")); } 运行后,查看redis的内容及内容长度: 引用 redis 127.0.0.1:6379> get json/user1 "{\"userName\":\"user1\",\"age\":20}" redis 127.0.0.1:6379> strlen json/user1 (integer) 29 执行花费时间为: 引用 json time:224 使用OxmSerialiable序列化 @Test public void testOxmSerialiable() throws Throwable{ RedisTemplate<String, Object> redis = new RedisTemplate<String, Object>(); redis.setConnectionFactory(connectionFactory); redis.setKeySerializer(ApplicationConfig.StringSerializer.INSTANCE); redis.setValueSerializer(oxmSerializer); redis.afterPropertiesSet(); ValueOperations<String, Object> ops = redis.opsForValue(); User user1 = new User(); user1.setUserName("user1"); user1.setAge(20); User user11 = null; String key1 = "oxm/user1"; long begin = System.currentTimeMillis(); for (int i = 0; i < 100; i++) { ops.set(key1,user1); user11 = (User)ops.get(key1); } long time = System.currentTimeMillis() - begin; System.out.println("oxm time:"+time); assertThat(user11.getUserName(),is("user1")); } 运行后,查看redis的内容及内容长度: 引用 redis 127.0.0.1:6379> get oxm/user1 "<?xml version=\"1.0\" encoding=\"utf-8\" standalone=\"yes\"?>\n<user age=\"20\" userName=\"user1\"/>\n" redis 127.0.0.1:6379> strlen oxm/user1 (integer) 90 执行花费时间为: 引用 oxm time:335 小结 从执行时间上来看,JdkSerializationRedisSerializer是最高效的(毕竟是JDK原生的),但是是序列化的结果字符串是最长的。JSON由于其数据格式的紧凑性,序列化的长度是最小的,时间比前者要多一些。而OxmSerialiabler在时间上看是最长的(当时和使用具体的Marshaller有关)。所以个人的选择是倾向使用JacksonJsonRedisSerializer作为POJO的序列器。 声明:ITeye文章版权属于作者,受法律保护。没有作者书面许可不得转载。
推荐链接
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发表时间:2013-07-22
LZ可以试下https://github.com/xetorthio/johm
还有试过复杂POJO对象么? |
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发表时间:2013-07-23
char1st 写道 LZ可以试下https://github.com/xetorthio/johm
还有试过复杂POJO对象么? 这个是很快,但是好像不是标准的东东吧。现在一般倾向于用JSR 175的Annotation来做序列化。 |
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发表时间:2013-07-23
stamen 写道 char1st 写道 LZ可以试下https://github.com/xetorthio/johm
还有试过复杂POJO对象么? 这个是很快,但是好像不是标准的东东吧。现在一般倾向于用JSR 175的Annotation来做序列化。 用hash存储的话,有一些好处的,比如某个字段的更新,以及原子性的支持 |
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发表时间:2013-07-23
我记得fastjson的作者也有对象序列化的实现,可以试试那个。应该会有比较好的表现吧。
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