Redis的数据类型Hash使用场景实战

Redis的数据类型Hash使用场景

常见面试题：redis在你们项目中是怎么用的，除了String数据类型还使用什么数据类型？
怎么保证缓存和数据一致性等问题…

Hash模型使用场景

知识回顾：

redisTemplate.opsForHash() 方法是 Redis 的 Hash（哈希）数据结构的操作模板方法。它返回一个 HashOperations 实例，可以使用该实例执行对哈希数据结构的各种操作，如添加、删除、获取元素、获取全部元素等。

使用 redisTemplate.opsForHash() 方法进行哈希操作的示例如下：

// 添加元素到哈希
redisTemplate.opsForHash().put("myhash", "key1", "value1");
redisTemplate.opsForHash().put("myhash", "key2", "value2");

// 获取哈希中指定的元素
String value1 = (String) redisTemplate.opsForHash().get("myhash", "key1");

// 获取哈希中所有元素
Map<Object, Object> allEntries = redisTemplate.opsForHash().entries("myhash");

// 删除哈希中指定的元素
redisTemplate.opsForHash().delete("myhash", "key1");

// 判断哈希中是否存在指定的元素
boolean exist = redisTemplate.opsForHash().hasKey("myhash", "key1");

场景使用场景

1，对象缓存比如存储用户信息一个字段对应多个属性
id:1 、name:老许、 age:18 、 sex:0 、 hobby:java …

2、同一个用户在不同所属系统的待办个数统计
在这里插入图片描述

代码实现

应用场景一：保存用户的信息 h:user_key_prefix + account hk：acount hv：user

引入依赖

        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
        </dependency>

项目启动时候自动将数据库用户信息保存到redis中

package com.xx.xx.xx.config;

import com.alibaba.fastjson2.JSON;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate;

import javax.annotation.PostConstruct;
import java.util.List;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
import java.util.stream.Collectors;

/**
 * @author psd
 */
@Slf4j
@Configuration
public class SysUserConfig {

    @Autowired
    private SysUserService sysUserService;

    @Autowired
    private StringRedisTemplate redisTemplate;

    @Autowired
    private RedisOperationUtils redisOperationUtils;


    @PostConstruct
    public void init() {
        // 查询所有的用户信息
        List<SysUserEntity> userEntityList = sysUserService.queryAllSysUser();
        List<String> accountList = userEntityList.stream().map(SysUserEntity::getAccount).collect(Collectors.toList());
        // 清除缓存中的数据 
        accountList.stream().forEach(account -> redisTemplate.delete(redisOperationUtils.USER_KEY_PREFIX + account));
        // 重新新增缓存中的数据
        userEntityList.stream().forEach(userEntity -> {
            // 设置一个随机过期时间 4 ~ 8小时
            redisTemplate.opsForHash().put(redisOperationUtils.USER_KEY_PREFIX + userEntity.getAccount(), userEntity.getAccount(),
                    JSON.toJSONString(userEntity));
            redisTemplate.expire(redisOperationUtils.USER_KEY_PREFIX + userEntity.getAccount(), 3600 + redisOperationUtils.random.nextInt(4 * 3600),
                    TimeUnit.SECONDS);
        });
    }

}

配置类


@Component
public class RedisOperationUtils {
    /**
     * 用户信息redis中的key
     */
    public final String USER_KEY_PREFIX = "rbac:user:";

    public final Random random = new SecureRandom();
}

项目中任意获取的可以

 @Test
    public void test03(){
        Object o = redisTemplate.opsForHash().get(redisOperationUtils.USER_KEY_PREFIX + "Lin" , "Lin");
        SysUserEntity entity = JSON.parseObject((String) o, SysUserEntity.class);
        System.out.println("entity = " + entity);
    }

可能存在疑问点：
1、为啥没有用String类型同样可以满足，这个是考虑到有些字段可能会改动，项目在初期阶段可能某些字段会修改，添加新增，包括删除，总和优先考虑Hash模型，利于维护，不用单个字段进行修改删除等操作

2、如果数据有修改的情况下，你是怎么保证数据类型一致性
先删除redis中的数据，再写数据到mysql 再删除redis中数据

优点细节有以下几处：
1、设置过期时间时候，没有采用每次new Random()；而是放到一个工具类里面，节约内存
2、使用Random random = new SecureRandom(); 是安全的，
3、采用随机过期时间，随机性比较好减少redis的内存使用

应用场景二：保存用户的信息 h:phoneNum hk：typeStr hv：count

	//  h:phoneNum hk：typeStr hv：count  
	// 对应唯一标识手机号: 139xxxxxxxx hk:数据来源类型  hv:个数	
    @Override
    public void insertTask() {
        redisTemplate.opsForHash().put(redisOperationUtils.KEY_PREFIX + "18900001111", "xj", "10");
        redisTemplate.opsForHash().put(redisOperationUtils.KEY_PREFIX + "18900001111", "kd", "8");
        redisTemplate.opsForHash().put(redisOperationUtils.KEY_PREFIX + "18900001111", "yh", "6");

        redisTemplate.opsForHash().put(redisOperationUtils.KEY_PREFIX + "15665440000", "xj", "2");
        redisTemplate.opsForHash().put(redisOperationUtils.KEY_PREFIX + "15665440000", "kd", "3");
        redisTemplate.opsForHash().put(redisOperationUtils.KEY_PREFIX + "15665440000", "yh", "12");

    }

再获取时候

// 获取的taskCountStr 注意是个字符串，需要做类型转换，封装成vo给前端，用于渲染 具体业务具体分析
 String taskCountStr = (String) redisTemplate.opsForHash().get(redisOperationUtils.KEY_PREFIX + "153xxxxxxxx", taskEnum.getOwningSystemCode());