介绍

一次应用中，需要将MySQL中的表在redis中缓存一份，防止查询次数太多，对数据库造成压力。用到了hash这种结构，对此进行一个理解。Redis hash数据结构是一个键值对（key-value）集合,它是一个 string 类型的 field 和 value 的映射表（它的key取名为field，为了和redis的key做区分），redis 本身就是一个 key-value 型数据库，因此 hash 数据结构相当于在 value 中又套了一层 key-value 型数据。所以 redis 中 hash 数据结构特别适合存储关系型对象。结构如下表示：

key : redis的key
- field: hash的key
  - value: hash的value

结构虽然不是很难，用编程语言可以理解为Map<key, Map<field,value>>。但是它的作用可是很大。

常用命令

单次操作命令：

hset “key” “field” value [field value]: 存放指定key的field和value值。
hget “key” “field” 获取存储在哈希表中指定字段的值。
hdel “key” “field1” “field2” 删除一个或多个哈希表字段
hexists “key” “field” 查看哈希表key中，指定的字段是否存在

批量操作命令：

hgetall key 获取在哈希表中指定key的所有字段和值
hkeys key 获取所有哈希表中的字段(field)
hmget key field1 field2 获取所有给定字段的值
hmset key field1 value1 field2 value2 同时将多个field-value（域-值）对设置到哈希表key中
hvals key获取哈希表中所有的值(value)

因为是对关系型对象的存储，我们最常用的就是批量的操作，因为这样连接只用获取一次吗。同时，在JedisCluster下，有很多便于操作的方法，最常用的像hmset（可以直接填入一个map作为hash）、hgetAll(返回一个Map<String,String>类型)。。。。引用如下：

 @Testpublic void testHash() {Map<String,String> map = new HashMap<String,String>();map.put("key1","value1");map.put("key2","value2");map.put("key3","value3");map.put("key4","value4");jedis.hmset("hash",map);jedis.hset("hash", "key5", "value5");System.out.println("散列hash的所有键值对为："+jedis.hgetAll("hash"));//return Map<String,String>System.out.println("散列hash的所有键为："+jedis.hkeys("hash"));//return Set<String>System.out.println("散列hash的所有值为："+jedis.hvals("hash"));//return List<String>System.out.println("将key6保存的值加上一个整数，如果key6不存在则添加key6："+jedis.hincrBy("hash", "key6", 6));System.out.println("散列hash的所有键值对为："+jedis.hgetAll("hash"));System.out.println("将key6保存的值加上一个整数，如果key6不存在则添加key6："+jedis.hincrBy("hash", "key6", 3));System.out.println("散列hash的所有键值对为："+jedis.hgetAll("hash"));System.out.println("删除一个或者多个键值对："+jedis.hdel("hash", "key2"));System.out.println("散列hash的所有键值对为："+jedis.hgetAll("hash"));System.out.println("散列hash中键值对的个数："+jedis.hlen("hash"));System.out.println("判断hash中是否存在key2："+jedis.hexists("hash","key2"));System.out.println("判断hash中是否存在key3："+jedis.hexists("hash","key3"));System.out.println("获取hash中的值："+jedis.hmget("hash","key3"));System.out.println("获取hash中的值："+jedis.hmget("hash","key3","key4"));}

应用场景

上面我们讨论了hash可以存储关系型对象，MySQL的关系型数据缓存。接下来分析一下它的具体设计：
通常情况下，我们用redis的key来指定一种类型的对象，比如用户。

key可以设计为（redis_user），value就是user对象的映射了，但是这样相当于把整个用户都放到了一个节点key上，如果redis发生崩溃，造成的影响可不小。

换一种方式，我们把key设计为（redis_userId）,这样虽然能占用多的key节点，假如用户是成千上万的，导致了每个用户占用一个key，这样使用hash的意义也就不大了。

所以我们使用hash结构，既要利用其特点，也要考虑redis集群状态下的节点分布问题。所以对key的设计是比较重要的，例如在key上加一个id对某个数取余的标志。让key分散开来，例如（redis_userId%10）,因为放入的对象还是带着自己的id。操作也不会造成影响。

hash的序列化存储方式

通常情况，存入hash的对象需要对其序列化存储。因为普通的JSONString类型占用空间较大，而且序列化后方便了跨平台的传输和使用。常用的序列化方式有：
JdkSerializationRedisSerializer、OxmSerializer、StringRedisSerializer、==Kryo-Serializers ==这些序列化方式。我们此次用到的是Kryo方式。先看一下特点：

Kryo 是一个快速序列化/反序列化工具，其使用了字节码生成机制（底层依赖了 ASM 库），因此具有比较好的运行速度。

Kryo 序列化出来的结果，是其自定义的、独有的一种格式，不再是 JSON 或者其他现有的通用格式；而且，其序列化出来的结果是二进制的（即 byte[]；而 JSON 本质上是字符串 String）；二进制数据显然体积更小，序列化、反序列化时的速度也更快。

Kryo 一般只用来进行序列化（然后作为缓存，或者落地到存储设备之中）、反序列化，而不用于在多个系统、甚至多种语言间进行数据交换 —— 目前 kryo 也只有 java 实现。

像 Redis 这样的存储工具，是可以安全地存储二进制数据的，所以可以直接把 Kryo 序列化出来的数据存进去。

具体的使用我们参考一下大佬写的：kryo使用

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