Spring提供了对于Redis的专门支持：spring-data-redis。此外，类似的还有：
我想大部分人对spring-data-hadoop、spring-data-mongodb、spring-data-redis以及spring-data-jpa表示关注。
spring把专门的数据操作独立封装在spring-data系列中，spring-data-redis自然是针对Redis的独立封装了。
当前版本1.0.1，主要是将jedis、jredis、rjc以及srp等Redis Client进行了封装，同时支持事务。已经让我垂涎欲滴了。当然，当前版本不支持Sharding。例如，前文曾经通过Jedis通过Client配置，实现一致性哈希，达到Sharding的目的。再一点，如果你早在spring1.x写过SpringJdbc的话，现在会觉得似曾相识。
在经过一番思想斗争后，我最终放弃了Jedis原生实现，拥抱spring-data-redis了。为什么？因为，我需要一个有事务机制的框架，一个不需要显式调用对象池操作的框架。这些spring-data-redis都解决了。至于Sharding，当前数据量要求还不大，期待Redis 3.0吧。
对象池配置：
Xml代码 <bean id="jedisPoolConfig" class="redis.clients.jedis.JedisPoolConfig" > <property name="maxActive" value="${redis.pool.maxActive}" /> <property name="maxIdle" value="${redis.pool.maxIdle}" /> <property name="maxWait" value="${redis.pool.maxWait}" /> <property name="testOnBorrow" value="${redis.pool.testOnBorrow}" /> </bean>
工厂实现：
Xml代码 <bean id="jedisConnectionFactory" class="org.springframework.data.redis.connection.jedis.JedisConnectionFactory" > <property name="hostName" value="${redis.ip}" /> <property name="port" value="${redis.port}" /> <property name="poolConfig" ref="jedisPoolConfig" /> </bean>
模板类：
Xml代码 <bean class="org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate" p:connection-factory-ref="jedisConnectionFactory" />
是不是很像配置一个JdbcTemplate？其实就这么简单。
redis.properties配置如下：
Properties代码 #最大分配的对象数 redis.pool.maxActive=1024 #最大能够保持idel状态的对象数 redis.pool.maxIdle=200 #当池内没有返回对象时，最大等待时间 redis.pool.maxWait=1000 #当调用borrow Object方法时，是否进行有效性检查 redis.pool.testOnBorrow=true #IP redis.ip=10.11.20.140 #Port redis.port=6379
当前只能用一个节点，期待Redis 3.0，Sharding吧！
Redis初来乍练，目前也就是用Memcached多些，只会这些基本的操作，在这里献丑了！
假定做一个UserDao：
Java代码 public interface UserDao { /** * @param uid * @param address */ void save(User user); /** * @param uid * @return */ User read(String uid); /** * @param uid */ void delete(String uid); }
User对象就这么两个属性：
Java代码 public class User implements Serializable { private static final long serialVersionUID = -1267719235225203410L; private String uid; private String address; }
实现这三个方法需要得到RedisTemplate的支持：
Java代码 @Autowired private RedisTemplate<Serializable, Serializable> redisTemplate;
为什么用序列化泛型？我存的数据都是可序列化的内容。还有更多为什么？其实我也解答不了很多，边练边学，我弄通了一定告诉你！
做一个保存造作，使用Redis的SET命令：
Java代码 @Override public void save(final User user) { redisTemplate.execute(new RedisCallback<Object>() { @Override public Object doInRedis(RedisConnection connection) throws DataAccessException { connection.set( redisTemplate.getStringSerializer().serialize( "user.uid." + user.getUid()), redisTemplate.getStringSerializer().serialize( user.getAddress())); return null; } }); }
这里是通过模板类，实现方法回调。在spring框架下，可以方便的控制事务，如果你研究过spring的dao源代码，对此一定熟悉。
传入参数，需要final标识，禁止方法内修改。调用RedisConnection的set方法实现Redis的SET命令。不管是Key，还是Value都需要进行Serialize。序列化操作，最好使用RedisTemplate提供的Serializer来完成。
这跟当年的SpringJdbcTemplate有那么一拼！
想要将对象从Redis中取出来，就麻烦一些，需要序列化key，最好判断下这个key是否存在，避免无用功。如果键值存在，需要对数据反序列化。
Java代码 @Override public User read(final String uid) { return redisTemplate.execute(new RedisCallback<User>() { @Override public User doInRedis(RedisConnection connection) throws DataAccessException { byte[] key = redisTemplate.getStringSerializer().serialize( "user.uid." + uid); if (connection.exists(key)) { byte[] value = connection.get(key); String address = redisTemplate.getStringSerializer() .deserialize(value); User user = new User(); user.setAddress(address); user.setUid(uid); return user; } return null; } }); }
当年写SpringJdbc的时候，就是这样一个字段一个字段拼装的，甭提多累人。好吧，用Spring-Data-Redis，又让我回归了！
记得使用泛型，如RedisCallback<User>()使用同一的序列化/反序列化Serializer建议使用connection.exists(key)判别键值是否存在，避免无用功
删除，就简单点，不过也需要这样折腾一会：
Java代码 @Override public void delete(final String uid) { redisTemplate.execute(new RedisCallback<Object>() { public Object doInRedis(RedisConnection connection) { connection.del(redisTemplate.getStringSerializer().serialize( "user.uid." + uid)); return null; } }); }
做个TestCase，暂时够我用了！
Java代码 import static org.junit.Assert.*; import org.junit.Before; import org.junit.Test; import org.springframework.context.ApplicationContext; import org.springframework.context.support.ClassPathXmlApplicationContext; import org.zlex.redis.dao.UserDao; import org.zlex.redis.domain.User; public class UserDaoTest { private ApplicationContext app; private UserDao userDao; @Before public void before() throws Exception { app = new ClassPathXmlApplicationContext("applicationContext.xml"); userDao = (UserDao) app.getBean("userDao"); } @Test public void crud() { // -------------- Create --------------- String uid = "u123456"; String address1 = "上海"; User user = new User(); user.setAddress(address1); user.setUid(uid); userDao.save(user); // ---------------Read --------------- user = userDao.read(uid); assertEquals(address1, user.getAddress()); // --------------Update ------------ String address2 = "北京"; user.setAddress(address2); userDao.save(user); user = userDao.read(uid); assertEquals(address2, user.getAddress()); // --------------Delete ------------ userDao.delete(uid); user = userDao.read(uid); assertNull(user); } }
貌似少了update，也许以后操作Hash时，会用上。
看看控制台获得了什么：
redis 127.0.0.1:6379> get user.uid.u123456 (nil) redis 127.0.0.1:6379> get user.uid.u123456 "\xe5\x8c\x97\xe4\xba\xac" redis 127.0.0.1:6379> get user.uid.u123456 "\xe4\xb8\x8a\xe6\xb5\xb7" redis 127.0.0.1:6379> del user.uid.u123456 (integer) 1 redis 127.0.0.1:6379> get user.uid.u123456 (nil) redis 127.0.0.1:6379> get user.uid.u123456 "\xe4\xb8\x8a\xe6\xb5\xb7"
