系列文章

1. Zookeeper实现参数的集中式管理
2. JMS实现参数的集中式管理
3. 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。