让我们从问题“你如何使用Redis？”开始。我相信大多数人将其用作服务的缓存。但是，我希望你知道它不仅仅可以用于缓存。最近，我在一篇文章中看到一份报告，介绍了如何将部分数据迁移到Redis，并将请求首先发送到Redis。现在，我想说的是不是我们如何应用它，而是在使用Spring及其抽象时，我们可能不会立即注意到的替代情况。 让我们尝试编写一个小的Spring应用程序，它将使用两个PostgreSQL和Redis数据库。我想指出的是，我们将在数据库中存储的不是某种扁平对象，而是一个带有嵌套字段（内连接）的关系数据库的完整对象。为此，我们需要安装在Redis中的插件，例如RedisJSON和RediSearch。第一个插件允许我们以JSON格式存储对象，而第二个插件允许我们按照对象的任何字段进行搜索，甚至是嵌套字段。 为了与关系数据库一起工作，我们将选择Spring Data JPA。而为了与Redis一起工作，我们将使用出色的Redis OM Spring库，该库允许在抽象级别上与数据库进行交互。这类似于Data JPA。在底层，Redis OM Spring具有与Spring和Jedis一起使用数据库所需的所有依赖项。
先看代码
我们先开始编写代码。假设我们需要将某个实体写入数据库。在这个实体中，我添加了其他对象，例如"downtime"、"place"、"reason"等。关系数据库的实体代码如下所示：
@Entity
@Table(schema = "test", name = "downtime")
public class Downtime {
@Id
private String id;
private LocalDateTime beginDate;
private LocalDateTime endDate;
@ManyToOne(fetch = FetchType.EAGER)
@JoinColumn(name = "area")
private Place area;
@ManyToOne(fetch = FetchType.EAGER)
@JoinColumn(name = "cause")
private Cause cause;
...
这段代码不需要注释。我们需要为Redis做同样的事情。对象为Redis:
@Document
public class DowntimeDoc {
@Id
@Indexed
private String id;
@Indexed
private LocalDateTime beginDate;
private LocalDateTime endDate;
@Indexed
private PlaceDoc area;
@Indexed
private CauseDoc cause;
....
这种情况下，我们使用@Entity注解而不是@Document注解。这个注解表示我们的对象是一个实体，它将以“包路径+类名+Idx”的键存储在数据库中。@Entity注解表示该字段将被索引以供搜索。如果不指定此注解，那么该字段将保存在数据库中，但搜索它将返回一个空结果。您可以根据需要添加此注解。已经存在于数据库中的数据将异步进行索引；新数据将同步进行索引。接下来，我们将创建一个仓库，它主要用于从数据库中获取数据。关系数据库的示例代码如下所示：
public interface DowntimeRepository extends JpaRepository {
}
Redis的例子:
public interface DowntimeRedisRepository extends RedisDocumentRepository {
}
不同之处在于我们扩展了RedisDocumentRepository接口，该接口扩展了Spring的标准CRUD接口。让我们添加一个方法来查找指定原因的第一个停机时间。
public interface DowntimeRepository extends JpaRepository {
Downtime findFirstByCauseIdOrderByBeginDate(String causeId);
}
Redis也是如此:
public interface DowntimeRedisRepository extends RedisDocumentRepository {
DowntimeDoc findTopByCause_IdOrderByBeginDateAsc(String causeId);
}
正如你注意到的，如果通过抽象层编写与数据库交互的代码，几乎看不出差异。此外，Redis OM Spring允许使用注解自己编写查询，就像在Spring Data JPA中一样。这是一个HQL查询的示例：
@Query("SELECT d FROM Downtime d" +
" JOIN FETCH d.area " +
" JOIN FETCH d.cause" +
" JOIN FETCH d.fixer" +
" JOIN FETCH d.area.level " +
" WHERE d.area IN ?1 AND (d.beginDate BETWEEN ?2 AND ?3 OR d.cause IN ?4) ")
List findAllByParams(List workPlace, LocalDateTime start, LocalDateTime end, List causes);
Redis也一样:
@Query("(@area_id:{$areas} ) & (@beginDate:[$start $end] | @cause_id:{$causes})")
Page findByParams(@Param("areas") List areas,
@Param("start") long start,
@Param("end") long end,
@Param("causes") List causes, Pageable pageable);
在Redis中，我们只需指定分段的条件。不需要指定需要附加的字段，因为它们总是从数据库中获取的。但是，我们可以通过附加参数来指定我们需要的字段，而不是拉取所有字段。您还可以指定排序、限制和偏移量 - 顺便说一句，HQL中无法指定偏移量。在这个示例中，我传递了Pageable参数给方法，它将在数据库层面上工作，而不是将所有数据拉取到服务中，然后在服务中进行修剪（这与Hibernate的情况相反）。此外，Redis OM Spring还允许您使用EntityStream编写查询，它类似于Stream API。以下是使用EntityStream的上述查询的示例：
…
entityStream
.of(DowntimeDoc.class)
.filter(DowntimeDoc$.AREA_ID.in(filter.getWorkPlace().toArray(String[]::new)))
.filter(between + " | " + causes)
.map(mapper::toEntity)
.collect(Collectors.toList());
在这个示例中，我使用了一个过滤器，使用元模型将参数作为字符串传递给第二个过滤器，以显示这两种选项都是有效的。结果是：EntityStream接受一组中间操作，并在调用终端操作时执行这组操作。
Redis OM Spring的细微差别
让我讲一些使用Redis OM Spring的细节：
- 无法将UUID用作主键。但是可以将其指定为字符串，并对其进行索引。但是在搜索时，需要转义空格
:@id。
{2e5af82m-02af-553b-7961-168878aa521е}
还有一件事：如果通过存储库进行搜索，将无法正常工作，因为代码中有一个表达式将删除所有的转义字符：RedisDocumentRepository。
String regex = "(\$" + key + ")(\W+|\*|\+)(.*)";
因此，为了按这些字段搜索，需要直接在RediSearch中编写查询。我在演示项目中有一个示例，可以演示如何做到这一点。
-
当通过方法搜索时，如果期望返回一个集合，则必须传递一个指示预期行数的参数或在
@Query中指定大小；否则，将最多只能收到10条记录。 -
该方法仅支持一个参数进行排序。可以通过编写查询来解决这个问题，使用
.FT.SEARCH（@Query）或.FT.AGGREGATE（@Aggregation）方法。
上面的列表并不详尽。在使用这些库时，我发现了许多不同的东西，但这只是数据库实现的特定性。还有关于Redis插件的信息和讨论Redis OM Spring的所有功能。
结论
我展示了目前Redis允许存储具有大量嵌套的对象，并允许通过该对象的字段进行搜索。如果通过存储库中的抽象来处理数据，那么一些人可能看不出与Spring Data JPA的任何区别，特别是如果使用一些简单的查询，如save、delete、findAllBy等，以及通过方法名称进行查询。
作者：Artem Artemev
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