Redis实现参数的集中式管理

系列文章
Zookeeper实现参数的集中式管理
JMS实现参数的集中式管理
Redis实现参数的集中式管理

前言
上一篇文件JMS实现参数的集中式管理中使用JMS作为中间层,利用的JMS的发布订阅功能实现了对参数的集中式管理;同样分布式缓存Redis也提供了类似的
发布订阅功能,并且Redis本身提供了缓存和持久化的功能,本文将介绍通过Redis实现简单的参数集中式管理。

Maven引入
Spring相关的jar引入参考上一篇文章

<dependency>
	<groupId>redis.clients</groupId>
	<artifactId>jedis</artifactId>
	<version>2.4.0</version>
</dependency>

目标
1.可以同时配置监听多个节点如/app1,/app2;
2.希望只需要配置如/app1,就能够监听其子节点如/app1/modual1以及子节点的子节点如/app1/modual1/xxx/…;
3.服务器启动能获取当前指定父节点下的所有子节点数据;
4.在添加节点或者在更新节点数据的时候能够动态通知,这样代码中就能够实时获取最新的数据;
5.spring配置中可以从Zookeeper中读取参数进行初始化。

虽然在实现的方式上有点区别,但是最终达成的目标是一致的,同样列出了这5条目标

实现
RedisWatcher主要用来和Redis进行连接,然后对监听的节点进行初始化,模糊订阅需要监听的节点,最后接受数据的变更,更新本地数据,存储数据等。

1.同时配置监听多个节点
提供一个字符串数组给用户用来添加需要监听的节点:

private String[] keyPatterns;

2.能够监听其子节点以及子节点的子节点
使用Redis提供的psubscribe命令,订阅一个或多个符合给定模式的频道,提供了模糊订阅的功能

	private void watcherPaths() {
		new Thread(new Runnable() {

			@Override
			public void run() {
				jedis.psubscribe(new JedisPubSub() {

					@Override
					public void onMessage(String channel, String message) {
						try {
							keyValueMap.put(channel, message);
							LOGGER.info("key = " + channel + ",value = " + message);
						} catch (Exception e) {
							LOGGER.error("onMessage error", e);
						}
					}

					@Override
					public void onPMessage(String arg0, String arg1, String arg2) {
						System.out.println("onPMessage=>" + arg0 + "=" + arg1 + "="
								+ arg2);
					}

					@Override
					public void onPSubscribe(String pattern, int subscribedChannels) {
						LOGGER.info("onPSubscribe=>" + pattern + "=" + subscribedChannels);
					}

					@Override
					public void onPUnsubscribe(String arg0, int arg1) {
					}

					@Override
					public void onSubscribe(String arg0, int arg1) {
					}

					@Override
					public void onUnsubscribe(String arg0, int arg1) {
					}
				}, getSubKeyPatterns());
			}
		}).start();
	}

提供了使用匹配符*的模糊匹配功能,组装带*号的匹配字符串

/**
	 * 获取订阅的模糊channel
	 * 
	 * @return
	 */
	private String[] getSubKeyPatterns() {
		String[] subKeyPatterns = new String[keyPatterns.length];
		for (int i = 0; i < keyPatterns.length; i++) {
			subKeyPatterns[i] = keyPatterns[i] + "*";
		}
		return subKeyPatterns;
	}

3.服务器启动初始化节点数据
通过使用keys命令来获取匹配节点的数据(keys命令可能引发性能问题,根据实际情况使用)

	private void initKeyValues() {
		for (String keyPattern : keyPatterns) {
			Set<String> keys = jedis.keys(keyPattern + "*");
			for (String key : keys) {
				String value = jedis.get(key);
				keyValueMap.put(key, value);
				LOGGER.info("init key = " + key + ",value = " + value);
			}
		}
	}

4.监听节点数据的变更
目标2中通过psubscribe命令,使用模糊订阅来监听数据的变更,onMessage用来接受变更的数据

5.spring配置中可以从Redis中读取参数进行初始化

public class RedisPropPlaceholderConfigurer extends PropertyPlaceholderConfigurer {

	private RedisWatcher rediswatcher;

	@Override
	protected Properties mergeProperties() throws IOException {
		return loadPropFromRedis(super.mergeProperties());
	}

	/**
	 * 从Redis中加载配置的常量
	 * 
	 * @param result
	 * @return
	 */
	private Properties loadPropFromRedis(Properties result) {
		rediswatcher.watcherKeys();
		rediswatcher.fillProperties(result);
		return result;
	}
}

通过以上的处理,可以使用如下简单的配置来达到目标:

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"
	xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xmlns:aop="http://www.springframework.org/schema/aop"
	xmlns:tx="http://www.springframework.org/schema/tx"
	xsi:schemaLocation="http://www.springframework.org/schema/aop http://www.springframework.org/schema/aop/spring-aop-3.0.xsd
		http://www.springframework.org/schema/beans http://www.springframework.org/schema/beans/spring-beans-3.0.xsd
		http://www.springframework.org/schema/tx http://www.springframework.org/schema/tx/spring-tx-3.0.xsd">
	<bean id="rediswatcher" class="zh.maven.DynamicConf.redis.RedisWatcher">
		<property name="keyPatterns" value="/a2,/a3" />
	</bean>
	<bean id="propertyConfigurer" class="zh.maven.DynamicConf.redis.RedisPropPlaceholderConfigurer">
		<property name="rediswatcher" ref="rediswatcher"></property>
	</bean>
	<bean id="person" class="zh.maven.DynamicConf.Person">
		<property name="name">
			<value>${/a2/m1}</value>
		</property>
		<property name="address">
			<value>${/a3/m1/v2}</value>
		</property>
		<property name="company">
			<value>${/a3/m1/v2/t2}</value>
		</property>
	</bean>
</beans>

测试
1.启动Redis服务器

redis-server.exe

2.启动Redis客户端进行初始化数据

redis-cli.exe
redis 127.0.0.1:6379> set /a2/m1 zhaohui
OK
redis 127.0.0.1:6379> set /a3/m1/v2 nanjing
OK
redis 127.0.0.1:6379> set /a3/m1/v2/t2 codingo
OK

3.启动Main类

public class Main {
 
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        ApplicationContext context = new ClassPathXmlApplicationContext(new String[] { "spring-config.xml" });
        Person person = (Person) context.getBean("person");
        System.out.println(person.toString());
        }
}

4.启动RedisPublish
定时发布数据,同时查看集群节点的Main类日志输出

public class RedisPublish {

	public static void main(String[] args) {
		Jedis jedis = new Jedis("127.0.0.1", 6379);
		int i = 0;
		while (true) {
			jedis.publish("/a2/b4/c1" + i, "message_" + System.currentTimeMillis());
			try {
				Thread.sleep(2000);
			} catch (InterruptedException e) {
				e.printStackTrace();
			}
			i++;
		}
	}
}

日志输出如下:

2017-08-30 10:44:00 - init key = /a2/m1,value = zhaohui
2017-08-30 10:44:00 - init key = /a3/m1/v2,value = nanjing
2017-08-30 10:44:00 - init key = /a3/m1/v2/t2,value = codingo
2017-08-30 10:44:00 - onPSubscribe=>/a2*=1
2017-08-30 10:44:00 - onPSubscribe=>/a3*=2
2017-08-30 10:44:00 - Pre-instantiating singletons in org.springframework.beans.factory.support.DefaultListableBeanFactory@4bad4a49: defining beans [rediswatcher,propertyConfigurer,person]; root of factory hierarchy
name = zhaohui,address = nanjing,company = codingo
onPMessage=>/a2*=/a2/b4/c10=message_1504061045414
onPMessage=>/a2*=/a2/b4/c11=message_1504061047458
onPMessage=>/a2*=/a2/b4/c12=message_1504061049458
onPMessage=>/a2*=/a2/b4/c13=message_1504061051458

详细代码svn地址:http://code.taobao.org/svn/temp-pj/DynamicConf

总结
关于参数的集中式管理一共写了三篇文章,分别利用Zookeeper,MQ以及Redis来实现了一个简单的参数的集中式管理,但更多的只是提供了一个思路
离生产还有很大距离,本片文章也是这个系列的最后一篇,综合来看Zookeeper更加适合做参数的集中式管理平台,MQ方式本身没有提供存储的功能
只能作为一个中间层存在;而Redis方式虽然提供了持久化功能,但是会因为选择不同的持久化方式会出现丢数据的可能,还有就是本身的集群方式
并不是很完善;虽然Zookeeper本身并不是一个存储系统,但是紧紧用来存储少量的参数应该足够了。