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开发 Spring Redis 应用程序

2015-02-15 04:40 浏览: 962400 次 我要评论(0 条) 字号:

开源的 Spring 框架是企业应用程序开发的一根中流砥柱,它的用户群中包含数百万的 Java 开发人员。Spring Data 是保护性开源项目,用于简化受 Spring 支持的、使用了数据访问技术的应用程序的构建,这些数据访问技术包括非关系数据库、MapReduce 框架和基于云的数据服务等现代技术。其中一项技术是 Redis(远程字典服务器),它是一个开源的、高级的、NoSQL 键-值数据存储,是使用 ANSI C 编写的。本文将介绍 Redis、它的数据模型和数据类型,以及它的优点。然后将展示如何使用 Spring Data Redis 构建一个样例应用程序。

Redis 简介

Redis 是一种内存型数据存储,也可以将它写入磁盘中来实现耐久性。Redis 可通过两种方式来持久存储数据:RDB 和 AOF。RDB 持久性按照指定的间隔对您的数据集执行时间点快照。它不是非常耐久,而且您可能会丢失一些数据,但它非常快。AOF 的持久性要长得多,而且记录了服务器收到的每个写入操作。这些写入操作在服务器启动时重新执行,重新构建原始数据集。在查询 Redis 时,将从内存中获取数据,绝不会从磁盘获取数据,Redis 对内存中存储的键和值执行所有操作。

Redis 采用了一种客户端/服务器模型,借用该模型来监听 TCP 端口并接受命令。Redis 中的所有命令都是原子性的,所以您可以从不同的客户端处理同一个键,没有任何争用条件。如果您使用的是 memcached(一个内存型对象缓存系统),您会发现自己对它很熟悉,但 Redis(可以说)是 memcached++。(请参阅 Andrew Glover 的 “Java 开发 2.0:现实世界中的 Redis”,了解 Redis 与 memcached 之间的对比。)Redis 也支持数据复制。

数据模型

Redis 数据模型不仅与关系数据库管理系统 (RDBMS) 不同,也不同于任何简单的 NoSQL 键-值数据存储。Redis 数据类型类似于编程语言的基础数据类型,所以开发人员感觉很自然。每个数据类型都支持适用于其类型的操作。受支持的数据类型包括:

  • 字符串
  • 列表
  • 集合
  • 有序集
  • 哈希值

关键优势

Redis 的优势包括它的速度、它对富数据类型的支持、它的操作的原子性,以及它的通用性:

  • Redis 非常快。它每秒可执行约 100,000 个 SET 以及约 100,000 个 GET 操作。您可以使用 redis-benchmark 实用程序在自己的机器上对它的性能进行基准测试。(redis-benchmark 模拟在它发送总共 M 个查询的同时,N 个客户端完成的 SET/GET 操作。)
  • Redis 对大多数开发人员已知道的大多数数据类型提供了原生支持,这使得各种问题得以轻松解决。经验会告诉您哪个问题最好由何种数据类型来处理。
  • 因为所有 Redis 操作都是原子性的,所以多个客户端会并发地访问一个 Redis 服务器,获取相同的更新值。
  • Redis 是一个多效用工具,对许多用例很有用,这些用例包括缓存、消息队列(Redis 原生支持发布/订阅)、短期应用程序数据(比如 Web 会话、Web 页面命中计数)等。

开始使用 Redis

要开始在 Linux® 或 UNIX® 上使用 Redis,可以下载压缩的 .tar 文件(参见 参考资料),解压它,然后运行 make 命令:

wget http://redis.googlecode.com/files/redis-2.6.7.tar.gz
tar xzf redis-2.6.7.tar.gz
cd redis-2.6.7
make

编译的二进制文件现在包含在 src 目录中。使用以下命令运行 Redis:

src/redis-server

Redis 使用以下输出进行响应:

[988] 05 Jan 14:41:00.230 # Warning: no config file specified, using the default config. 
In order to specify a config file use src/redis-server /path/to/redis.conf

[988] 05 Jan 14:41:00.231 * Max number of open files set to 10032
_._
_.-``__ ''-._
_.-`` `. `_. ''-._ Redis 2.6.7 (00000000/0) 64 bit
.-`` .-```. ```/ _.,_ ''-._
( ' , .-` | `, ) Running in stand alone mode
|`-._`-...-` __...-.``-._|'` _.-'| Port: 6379
| `-._ `._ / _.-' | PID: 988
`-._ `-._ `-./ _.-' _.-'
|`-._`-._ `-.__.-' _.-'_.-'|
| `-._`-._ _.-'_.-' | http://redis.io
`-._ `-._`-.__.-'_.-' _.-'
|`-._`-._ `-.__.-' _.-'_.-'|
| `-._`-._ _.-'_.-' |
`-._ `-._`-.__.-'_.-' _.-'
`-._ `-.__.-' _.-'
`-._ _.-'
`-.__.-'
[988] 05 Jan 14:41:00.238 # Server started, Redis version 2.6.7
[988] 05 Jan 14:41:00.239 * DB loaded from disk: 0.000 seconds
[988] 05 Jan 14:41:00.239 * The server is now ready to accept connections on port 6379

要使用内置的客户端与 Redis 交互,可从命令行启动该客户端:

src/redis-cli

客户端会话显示了 Redis 对 pingINFO 命令的响应:

redis 127.0.0.1:6379> ping
PONG
redis 127.0.0.1:6379>
redis 127.0.0.1:6379>
redis 127.0.0.1:6379> INFO
# Server
redis_version:2.6.7
redis_git_sha1:00000000
redis_git_dirty:0
redis_mode:standalone
os:Darwin 12.0.0 x86_64
arch_bits:64
multiplexing_api:kqueue
gcc_version:4.2.1
process_id:3449
run_id:270454ebad19fbc851194548569efca6ac63e00a
tcp_port:6379
uptime_in_seconds:95
uptime_in_days:0
lru_clock:1407736
....

Redis 数据类型示例

现在我将简要介绍一下受 Redis 支持的数据类型,展示一些使用内置客户端的简单示例。

字符串

字符串是 Redis 支持的一种基本数据类型。您可以使用 SET 命令设置一个键的字符串值,也可以使用 GET 命令获取一个键的字符串值:

redis> SET firstname shekhar
OK
redis> SET lastname gulati
OK
redis> GET firstname
"shekhar"
redis> GET lastname
"gulati"

如果您的键的值是整数,那么可使用 DECRDECRBY 递减这些值,使用 INCRINCRBY 递增它们。这些操作在您希望维护一些对象的数量(比如网页的命中次数)的情形中很有用:

redis> INCR votes
(integer) 1
redis> INCR votes
(integer) 2
redis> INCR votes
(integer) 3
redis> DECR votes
(integer) 2

其他一些操作(包括 APPENDGETRANGEMSETSTRLENGTH 也可用于字符串。请参见 参考资料,获取所有 Redis 数据类型的完整操作列表的链接。

列表

Redis 中的列表是一个有序的字符串集合,您可以向其中添加任意数量的(惟一或非惟一)元素。除了向列表添加元素和从中获取元素的操作之外,Redis 还支持对列表使用取出、推送、范围和其他一些操作。

从 0 开始的列表

在 Redis 中,列表从 0 开始。

作为一个例子,假设您希望维护一个单词列表(无论是否惟一),并获取您最近添加到系统中的三个单词。

要将单词添加到列表中,可以使用 LPUSH 命令,它将一个或多个值附加到列表前部:

redis> LPUSH words austerity
(integer) 1
redis> LPUSH words socialism moratorium socialism socialism
(integer) 5

使用 LPUSH,最近添加的单词位于列表顶部,以前添加的单词会在后面。可使用 LRANGE 命令查看列表中顶部的三个单词:

redis> LRANGE words 0 2
1) "socialism"
2) "socialism"
3) "moratorium"

要获得列表的长度,可使用 LLEN 命令:

redis > LLEN words
(integer) 5

要从列表中删除元素,可使用 LREM 命令。例如,使用此命令删除所有 socialism

redis> LREM words 0 socialism
(integer) 2

要删除列表,必须删除 words 键:

redis 127.0.0.1:6379> DEL words
(integer) 1

集合

集合(set)是惟一元素的无序集合。要将一个元素添加到一个集合中,可使用 SADD 命令;要获取一个集合的所有成员,可使用 SMEMBERS 命令。作为一个例子,假设我希望维护所有添加到系统中的惟一单词的集合(称为 uniquewords)。可以看到,因为我使用了 SET,所以无法将同一个单词 (socialism) 添加两次:

redis> SADD uniquewords austerity
(integer) 1
redis> SADD uniquewords pragmatic
(integer) 1
redis> SADD uniquewords moratorium
(integer) 1
redis> SADD uniquewords socialism
(integer) 1
redis> SADD uniquewords socialism
(integer) 0

要查看 uniquewords 集合中的所有单词,可使用 SMEMBERS 命令:

redis 127.0.0.1:6379> SMEMBERS uniquewords
1) "moratorium"
2) "austerity"
3) "socialism"
4) "pragmatic"

也可以在多个集合上执行 intersection 和 union 命令。我将创建另一个集合,称为 newwords,并向其中添加一些元素:

redis 127.0.0.1:6379> SADD newwords austerity good describe strange
(integer) 4

为了找出两个集合中的所有共同元素(uniquewordsnewwords),我执行了 SINTER 命令:

redis 127.0.0.1:6379> SINTER uniquewords newwords
1) "austerity"

为了合并多个集合,我使用了 SUNION 命令。可以看到,单词 austerity 仅被添加了一次。

redis 127.0.0.1:6379> SUNION uniquewords newwords
1) "austerity"
2) "strange"
3) "describe"
4) "socialism"
5) "pragmatic"
6) "good"
7) "moratorium"

有序集

有序集是可基于一个分数进行排序并且仅包含惟一元素的集合。每次您向集合中添加一个值,您都会提供一个用于排序的分数。

例如,假设您希望基于单词的长度对一组单词进行排序。使用 ZADD 命令将一个元素添加到一个有序集中,使用语法 ZADD 键分数 值。使用 ZRANGE 命令按分数查看一个有序集的元素。

redis> ZADD wordswithlength 9 austerity
(integer) 1
redis> ZADD wordswithlength 7 furtive
(integer) 1
redis> ZADD wordswithlength 5 bigot
(integer) 1
redis> ZRANGE wordswithlength 0 -1
1) "bigot"
2) "furtive"
3) "austerity"

要获得有序集的大小,可使用 ZCARD 命令:

redis 127.0.0.1:6379> ZCARD wordswithlength
(integer) 3

哈希值

哈希值允许您针对一个哈希值存储一个键-值对。此选项可能对您希望保存具有多个属性的对象的情形很有用,就像以下示例一样:

redis> HSET user:1 name shekhar
(integer) 1
redis> HSET user:1 lastname gulati
(integer) 1
redis> HGET user:1
redis> HGET user:1 name
"shekhar"
redis> HGETALL user:1
1) "name"
2) "shekhar"
3) "lastname"
4) "gulati"

现在,您已经了解了 Redis 数据类型,可以尝试使用 Spring Data Redis 框架构建一个应用程序,使用 Redis 作为后端数据存储。


开发一个 Spring Redis 应用程序

前提条件

要构建本文的示例应用程序,您需要安装:

  • Redis
  • JDK 6 或更高版本
  • Apache Maven 3 或更高版本
  • Spring Tool Suite
  • Git

使用 Spring Data Redis,Java 开发人员可以编程方式访问 Redis 并执行相应操作。Spring 框架总是推荐一种基于 POJO(plain old Java object,简单 Java 对象)的编程模型,高度重视生产力、一致性和可移植性。这些值会传输到 Spring Data Redis 项目。

Spring Data Redis 在现有 Redis 客户端库(比如 Jedis、JRedis、redis-protocol 和 RJC,参见 参考资料)上提供了一种抽象。通过消除与 Redis 交互所需的样板代码,它使得使用 Redis 键-值数据存储变得很容易,无需了解低级 Redis API。它还提供了一个名为 RedisTemplate 的泛化的模板类(类似于 JDBCTemplateHibernateTemplate)来与 Redis 进行交互。RedisTemplate 是与 Redis 执行面向对象的交互的主要类。它处理对象序列化和类型转换,使得作为开发人员的您在处理对象时无需担忧序列化和数据转换。

您将构建的应用程序是一个简单的词典应用程序。(可从 GitHub 下载该应用程序的完整代码;参见 参考资料。)词典是一个单词集合,其中每个单词可能拥有多种含义。这个词典应用程序可轻松地建模为 Redis 列表数据类型,其中每个单词是列表键,单词的含义是它的值。(或者,除了列表,如果您希望含义是惟一的,那么还可以使用集合。如果希望排序含义,那么可以使用有序集。)例如,单词 astonishing 可以是一个键,astoundingstaggering 是它的值。

首先创建一个简单的单词-含义列表。使用 redis-server 命令启动 Redis,使用 redis-cli 命令启动客户端。然后,执行这个客户端会话中所示的命令:

redis> RPUSH astonishing astounding
(integer) 1
redis> RPUSH astonishing staggering
(integer) 2
redis> LRANGE astonishing 0 -1
1) "astounding"
2) "staggering"

您创建了一个名为 astonishing 的列表,并将含义 astoundingstaggering 推送到 astonishing 列表的末尾。您还使用 LRANGE 命令获取了 astonishing 的所有含义。

使用 Spring Tool Suite 创建一个模板项目

现在必须创建一个 Spring 模板项目,以便可以将它用于应用程序。打开 Spring Tool Suite 并转到 File -> New -> Spring Template Project -> Simple Spring Utility Project ->。在系统提示您时单击 Yes。输入 dictionary 作为项目名称,提供顶级包名称(我的为 com.shekhar.dictionary)。现在您在 Spring Tool Suite 工作区中已经有了一个名为 dictionary 的样例项目。

使用依赖关系更新 pom.xml

dictionary 项目没有与 Spring Data Redis 项目相关的依赖关系。要添加它们,可以将您创建的模板项目的 pom.xml 替换为清单 1 中的 pom.xml。(这个文件使用了 Spring Data Redis 项目 1.0.2 版,这是编写本文时的最新版本。)

清单 1. 放置添加 Spring Data Redis 依赖关系的 pom.xml
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" 
xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0
http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
<modelVersion>4.0.0</modelVersion>

<groupId>com.shekhar</groupId>
<artifactId>dictionary</artifactId>
<version>0.0.1-SNAPSHOT</version>
<packaging>jar</packaging>

<name>dictionary</name>
<url>http://maven.apache.org</url>

<properties>
<project.build.sourceEncoding>UTF-8</project.build.sourceEncoding>
</properties>

<repositories>
<repository>
<id>spring-release</id>
<name>Spring Maven RELEASE Repository</name>
<url>http://maven.springframework.org/release</url>
</repository>
</repositories>
<dependencies>
<dependency>
<groupId>javax.inject</groupId>
<artifactId>javax.inject</artifactId>
<version>1</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>cglib</groupId>
<artifactId>cglib</artifactId>
<version>2.2.2</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.springframework.data</groupId>
<artifactId>spring-data-redis</artifactId>
<version>1.0.2.RELEASE</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.springframework</groupId>
<artifactId>spring-test</artifactId>
<version>3.1.2.RELEASE</version>
<scope>test</scope>
</dependency>
<dependency>
<groupId>junit</groupId>
<artifactId>junit</artifactId>
<version>4.8.1</version>
<scope>test</scope>
</dependency>
</dependencies>

<build>
<plugins>
<plugin>
<groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
<artifactId>maven-compiler-plugin</artifactId>
<configuration>
<source>1.6</source>
<target>1.6</target>
</configuration>
</plugin>
</plugins>
</build>
</project>

配置 RedisConnectionFactoryRedisTemplate

RedisConnectionFactory 是一个用来与 Redis 建立连接的线程安全的连接工厂,RedisConnection 是连接到 Redis 的一个短期、非线程安全的连接。RedisConnection 提供了与 Redis 命令的一对一映射,而 RedisConnectionFactory 提供了有助于消除样板代码的便捷方法。RedisConnectionFactory 使不同 Redis 客户端 API 之间的切换就像定义一个 bean 那么简单。我们将对样例应用程序使用 JedisConnectionFactory,但也可使用其他任何 ConnectionFactory 变体。

创建一个 LocalRedisConfig 类,如清单 2 所示:

清单 2. 创建 LocalRedisConfig
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.ComponentScan;
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.StringRedisTemplate;

import redis.clients.jedis.JedisPoolConfig;

@Configuration
@ComponentScan(basePackages="com.shekhar.dictionary.dao")
public class LocalRedisConfig {

@Bean
public RedisConnectionFactory jedisConnectionFactory(){
JedisPoolConfig poolConfig = new JedisPoolConfig();
poolConfig.maxActive = 10;
poolConfig.maxIdle = 5;
poolConfig.minIdle = 1;
poolConfig.testOnBorrow = true;
poolConfig.testOnReturn = true;
poolConfig.testWhileIdle = true;
JedisConnectionFactory jedisConnectionFactory = new JedisConnectionFactory(poolConfig);
return jedisConnectionFactory;
}

@Bean
public StringRedisTemplate redisTemplate(){
StringRedisTemplate redisTemplate = new StringRedisTemplate(jedisConnectionFactory());
return redisTemplate;
}
}

LocalRedisConfig 定义了 JedisConnectionFactorySpringRedisTemplate bean。SpringRedisTemplateRedisTemplate 的一个处理字符串的特殊版本。

可使用一个 JUnit 测试来测试配置,如清单 3 所示:

清单 3. 测试配置
import javax.inject.Inject;

import org.junit.Test;
import org.junit.runner.RunWith;
import org.springframework.data.redis.connection.jedis.JedisConnectionFactory;
import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate;
import org.springframework.test.context.ContextConfiguration;
import org.springframework.test.context.junit4.SpringJUnit4ClassRunner;

@ContextConfiguration(classes = LocalRedisConfig.class)
@RunWith(SpringJUnit4ClassRunner.class)
public class LocalRedisConfigTest {

@Inject
private JedisConnectionFactory jedisConnectionFactory;

@Inject
private StringRedisTemplate redisTemplate;

@Test
public void testJedisConnectionFactory() {
assertNotNull(jedisConnectionFactory);
}

@Test
public void testRedisTemplate() {
assertNotNull(redisTemplate);
}

}

编写 DictionaryDao

现在创建一个 DictionaryDao 类,如清单 4 所示:

清单 4. 创建 DictionaryDao
import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate;

@Repository
public class DictionaryDao {

private static final String ALL_UNIQUE_WORDS = "all-unique-words";

private StringRedisTemplate redisTemplate;

@Inject
public DictionaryDao(StringRedisTemplate redisTemplate){
this.redisTemplate = redisTemplate;
}

public Long addWordWithItsMeaningToDictionary(String word, String meaning) {
Long index = redisTemplate.opsForList().rightPush(word, meaning);
return index;
}
}

您可以使用 DictionaryDao 执行 Redis 中的操作。从 清单 4 中可以看到,您将 RedisTemplate(Spring Data Redis 项目中的核心类)注入到了 DictionaryDao 中。清单 4 中的 StringRedisTemplateRedisTemplate 的一个处理字符串数据类型的子类。

RedisTemplate 提供了键类型操作,比如 ValueOperationsListOperationsSetOperationsHashOperationsZSetOperations清单 4 使用 ListOperations 将一个新单词存储在 Redis 数据存储中。rightPush() 操作将该单词和它的含义添加到列表末尾处。dictionaryDao.addWordWithItsMeaningToDictionary() 方法返回添加到列表中的元素的索引。

清单 5 显示了一个针对 dictionaryDao.addWordWithItsMeaningToDictionary() 的 JUnit 测试案例:

清单 5. 测试 dictionaryDao.addWordWithItsMeaningToDictionary() 方法
import static org.hamcrest.CoreMatchers.equalTo;
import static org.hamcrest.CoreMatchers.is;
import static org.hamcrest.CoreMatchers.notNullValue;
import static org.junit.Assert.assertEquals;
import static org.junit.Assert.assertThat;
import static org.junit.matchers.JUnitMatchers.hasItems;

import java.util.List;
import java.util.Set;

import javax.inject.Inject;

import org.junit.After;
import org.junit.Ignore;
import org.junit.Test;
import org.junit.runner.RunWith;
import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate;
import org.springframework.test.context.ContextConfiguration;
import org.springframework.test.context.junit4.SpringJUnit4ClassRunner;
import com.shekhar.dictionary.config.LocalRedisConfig;

@ContextConfiguration(classes = {LocalRedisConfig.class })
@RunWith(SpringJUnit4ClassRunner.class)
public class DictionaryDaoTest {

@Inject
private DictionaryDao dictionaryDao;

@Inject
private StringRedisTemplate redisTemplate;

@Test
public void testAddWordWithItsMeaningToDictionary() {
String meaning = "To move forward with a bounding, drooping motion.";
Long index = dictionaryDao.addWordWithItsMeaningToDictionary("lollop",
meaning);
assertThat(index, is(notNullValue()));
assertThat(index, is(equalTo(1L)));
}

第一次运行此测试时,它通过了,这个单词被存储到了 Redis 中。但是,如果随后再次运行该测试,测试会失败,因为 Redis 再次添加了相同的含义,并返回 2 作为它的索引。所以,在每次运行之后必须清理 Redis 数据存储,这可以使用 flushAll()flushDb 服务器命令来完成。flushAll() 命令从数据库中删除所有键,而 flushDb() 仅删除当前数据库中的键。清单 6 给出了已修改的测试:

清单 6. 已修改的 dictionaryDao.addWordWithItsMeaningToDictionary() 测试
@ContextConfiguration(classes = {LocalRedisConfig.class })
@RunWith(SpringJUnit4ClassRunner.class)
public class DictionaryDaoTest {

@Inject
private DictionaryDao dictionaryDao;

@Inject
private StringRedisTemplate redisTemplate;

@After
public void tearDown() {
redisTemplate.getConnectionFactory().getConnection().flushDb();
}

@Test
public void testAddWordWithItsMeaningToDictionary() {
String meaning = "To move forward with a bounding, drooping motion.";
Long index = dictionaryDao.addWordWithItsMeaningToDictionary("lollop",
meaning);
assertThat(index, is(notNullValue()));
assertThat(index, is(equalTo(1L)));
}

@Test
public void shouldAddMeaningToAWordIfItExists() {
Long index = dictionaryDao.addWordWithItsMeaningToDictionary("lollop",
"To move forward with a bounding, drooping motion.");
assertThat(index, is(notNullValue()));
assertThat(index, is(equalTo(1L)));
index = dictionaryDao.addWordWithItsMeaningToDictionary("lollop",
"To hang loosely; droop; dangle.");
assertThat(index, is(equalTo(2L)));
}
}

现在您已经拥有将一个单词存储到 Redis 数据存储中的功能,下一步是实现获取一个单词的所有含义的功能。这一步可使用 Listrange 操作轻松完成。range() 方法接受三个参数:键的名称、范围的起点和范围的终点。要获取一个单词的所有含义,可使用 0 表示起点,使用 -1 表示终点:

public List<String> getAllTheMeaningsForAWord(String word) {
List<String> meanings = redisTemplate.opsForList().range(word, 0, -1);
return meanings;
}

您想在该应用程序中实现的另一个基本功能是删除单词。可以使用 RedisTemplate 类的 delete 实现此目标。delete 操作接受一个键集合:

public void removeWord(String word) {
redisTemplate.delete(Arrays.asList(word));
}

public void removeWords(String... words) {
redisTemplate.delete(Arrays.asList(words));
}

针对新添加的 readdelete 操作的 JUnit 测试案例如清单 7 所示:

清单 7. 针对 readdelete 操作的 JUnit 测试
@Test
public void shouldGetAllTheMeaningForAWord() {
setupOneWord();
List<String> allMeanings = dictionaryDao
.getAllTheMeaningsForAWord("lollop");
assertThat(allMeanings.size(), is(equalTo(2)));
assertThat(
allMeanings,
hasItems("To move forward with a bounding, drooping motion.",
"To hang loosely; droop; dangle."));
}

@Test
public void shouldDeleteAWordFromDictionary() throws Exception {
setupOneWord();
dictionaryDao.removeWord("lollop");
List<String> allMeanings = dictionaryDao
.getAllTheMeaningsForAWord("lollop");
assertThat(allMeanings.size(), is(equalTo(0)));
}

@Test
public void shouldDeleteMultipleWordsFromDictionary() {
setupTwoWords();
dictionaryDao.removeWords("fain", "lollop");
List<String> allMeaningsForLollop = dictionaryDao
.getAllTheMeaningsForAWord("lollop");
List<String> allMeaningsForFain = dictionaryDao
.getAllTheMeaningsForAWord("fain");
assertThat(allMeaningsForLollop.size(), is(equalTo(0)));
assertThat(allMeaningsForFain.size(), is(equalTo(0)));
}
}

结束语

本文介绍了 Redis 和如何使用 Spring Data Redis 项目构建 Spring Redis 应用程序。我还介绍了 Redis 的基本知识、它的数据模型、数据类型,以及如何开始使用 Spring Redis。Redis 包含其他的丰富功能,包括 Redis PubSub 和 MultI-EXEC 等。请参见本文的 参考资料,了解这些主题的信息。



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