关于Spring Data redis几种对象序列化的比较

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：

JacksonJsonRedisSerializer

JdkSerializationRedisSerializer

OxmSerializer

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：

Java代码


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：

Java代码


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

Java代码


@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

Java代码


@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

Java代码


@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。