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Redis分布式缓存系列(三)- Redis中的Hash类型

本系列将和大家分享Redis分布式缓存,本章主要简单介绍下Redis中的Hash类型。

散列Hash:类似dictionary,通过索引快速定位到指定元素的,耗时均等,跟string的区别在于不用反序列化,直接修改某个字段。

存储形式: hashId-{key:value;key:value;key:value;}

Redis分布式缓存系列(三)- Redis中的Hash类型

在正式开始介绍Hash类型之前,我们先来思考一个问题,如何使用我们上一篇介绍的String类型来缓存和修改一个学生对象信息。大家能想到的可能有以下两种方案:

方案1:查询-反序列化-修改-序列化-存储。

方案2:多个key-value。

/// <summary> /// 学生类 /// </summary> public class Student {     public int Id { get; set; }     public string Name { get; set; }     public string Remark { get; set; }     public string Description { get; set; } }

/// <summary> /// 散列Hash:类似dictionary,通过索引快速定位到指定元素的,耗时均等,跟string的区别在于不用反序列化,直接修改某个字段 /// 存储形式: hashId-{key:value;key:value;key:value;} /// 可以一次性查找实体,也可以单个查找,还可以单个修改 /// </summary> public static void ShowHash() {     var student = new Student()     {         Id = 10000,         Name = "TianYa",         Description = "一年级",         Remark = "优秀"     };      //使用String类型缓存学生对象信息     using (RedisStringService service = new RedisStringService())     {         //方案1         //查询-反序列化-修改-序列化-存储         //该方案修改很不方便         service.Set("student", student);         var stu = service.Get<Student>("student");         stu.Remark = "很优秀";         service.Set("student", stu);          //方案2         //多个key-value         //string类型的value最小值是512byte,即使只保存一个1,也是要占用512byte空间的         //该方案修改方便,但是数据项会很多,浪费空间         service.Set($"student_{student.Id}_Name", student.Name);         service.Set($"student_{student.Id}_Description", student.Description);         service.Set($"student_{student.Id}_Remark", student.Remark);          service.Set($"student_{student.Id}_Remark", "很优秀"); //修改方便     } }

从上面的代码中你会发现这2种方案都不是很合适,方案1修改起来很不方便,而方案2虽然修改起来方便了,但是缺点就是浪费空间,效率也不高。

那有没有更好的解决方案呢?答案:肯定是有的,那就是接下来我们要讲的Hash类型。

首先先给大家Show一波Redis中与Hash类型相关的API:

using System.Collections.Generic;  namespace TianYa.Redis.Service {     /// <summary>     /// 散列Hash:类似dictionary,通过索引快速定位到指定元素的,耗时均等,跟string的区别在于不用反序列化,直接修改某个字段     /// 存储形式: hashId-{key:value;key:value;key:value;}     /// 可以一次性查找实体,也可以单个查找,还可以单个修改     /// </summary>     public class RedisHashService : RedisBase     {         #region 添加          /// <summary>         /// 向hashId集合中添加key/value         /// </summary>                public bool SetEntryInHash(string hashId, string key, string value)         {             return base._redisClient.SetEntryInHash(hashId, key, value);         }          /// <summary>         /// 如果hashId集合中存在key则不添加,返回false,         /// 如果不存在则添加key/value,返回true         /// </summary>         public bool SetEntryInHashIfNotExists(string hashId, string key, string value)         {             return base._redisClient.SetEntryInHashIfNotExists(hashId, key, value);         }          /// <summary>         /// 存储对象T t到hash集合中         /// 需要包含Id,然后用Id获取         /// </summary>         public void StoreAsHash<T>(T t)         {             base._redisClient.StoreAsHash<T>(t);         }          #endregion 添加          #region 获取          /// <summary>         /// 获取对象T中Id为id的数据         /// </summary>         public T GetFromHash<T>(object id)         {             return base._redisClient.GetFromHash<T>(id);         }          /// <summary>         /// 获取所有hashId数据集的key/value数据集合         /// </summary>         public Dictionary<string, string> GetAllEntriesFromHash(string hashId)         {             return base._redisClient.GetAllEntriesFromHash(hashId);         }          /// <summary>         /// 获取hashId数据集中的数据总数         /// </summary>         public long GetHashCount(string hashId)         {             return base._redisClient.GetHashCount(hashId);         }          /// <summary>         /// 获取hashId数据集中所有key的集合         /// </summary>         public List<string> GetHashKeys(string hashId)         {             return base._redisClient.GetHashKeys(hashId);         }          /// <summary>         /// 获取hashId数据集中的所有value集合         /// </summary>         public List<string> GetHashValues(string hashId)         {             return base._redisClient.GetHashValues(hashId);         }          /// <summary>         /// 获取hashId数据集中指定key的value数据         /// </summary>         public string GetValueFromHash(string hashId, string key)         {             return base._redisClient.GetValueFromHash(hashId, key);         }          /// <summary>         /// 获取hashId数据集中多个key的value集合         /// </summary>         public List<string> GetValuesFromHash(string hashId, string[] keys)         {             return base._redisClient.GetValuesFromHash(hashId, keys);         }          #endregion 获取          #region 删除          /// <summary>         /// 删除hashId数据集中的key数据         /// </summary>         public bool RemoveEntryFromHash(string hashId, string key)         {             return base._redisClient.RemoveEntryFromHash(hashId, key);         }          #endregion 删除          #region 其它          /// <summary>         /// 判断hashId数据集中是否存在key的数据         /// </summary>         public bool HashContainsEntry(string hashId, string key)         {             return base._redisClient.HashContainsEntry(hashId, key);         }          /// <summary>         /// 给hashId数据集key的value加incrementBy,返回相加后的数据         /// </summary>         public double IncrementValueInHash(string hashId, string key, double incrementBy)         {             return base._redisClient.IncrementValueInHash(hashId, key, incrementBy);         }          #endregion 其它     } }

使用如下:

/// <summary> /// 散列Hash:类似dictionary,通过索引快速定位到指定元素的,耗时均等,跟string的区别在于不用反序列化,直接修改某个字段 /// 存储形式: hashId-{key:value;key:value;key:value;} /// 可以一次性查找实体,也可以单个查找,还可以单个修改 /// </summary> public static void ShowHash() {     var student = new Student()     {         Id = 10000,         Name = "TianYa",         Description = "一年级",         Remark = "优秀"     };      //使用String类型缓存学生对象信息     using (RedisStringService service = new RedisStringService())     {         //方案1         //查询-反序列化-修改-序列化-存储         //该方案修改很不方便         service.Set("student", student);         var stu = service.Get<Student>("student");         stu.Remark = "很优秀";         service.Set("student", stu);          //方案2         //多个key-value         //string类型的value最小值是512byte,即使只保存一个1,也是要占用512byte空间的         //该方案修改方便,但是数据项会很多,浪费空间         service.Set($"student_{student.Id}_Name", student.Name);         service.Set($"student_{student.Id}_Description", student.Description);         service.Set($"student_{student.Id}_Remark", student.Remark);          service.Set($"student_{student.Id}_Remark", "很优秀"); //修改方便     }      //使用Hash类型缓存学生对象信息     //hash是一种zipmap存储,数据紧密排列,可以节约空间     //1 节约空间  2 更新方便     //如果实体类型是带Id,可以直接实体存储和读取     using (RedisHashService service = new RedisHashService())     {         service.FlushAll();         //可以反射遍历做一下         service.SetEntryInHash($"student_{student.Id}", "Name", student.Name);         service.SetEntryInHash($"student_{student.Id}", "Description", student.Description);         service.SetEntryInHash($"student_{student.Id}", "Remark", student.Remark);          var keys = service.GetHashKeys($"student_{student.Id}");         var values = service.GetHashValues($"student_{student.Id}");         var keyValues = service.GetAllEntriesFromHash($"student_{student.Id}");          Console.WriteLine(service.GetValueFromHash($"student_{student.Id}", "Name"));         Console.WriteLine(service.GetValueFromHash($"student_{student.Id}", "Description"));         service.RemoveEntryFromHash($"student_{student.Id}", "Description");         Console.WriteLine(service.GetValueFromHash($"student_{student.Id}", "Description"));          //下面必须是实体含ID属性的才可以怎么使用         service.StoreAsHash<Student>(student);         var result = service.GetFromHash<Student>(student.Id);     } }

运行结果如下:

Redis分布式缓存系列(三)- Redis中的Hash类型

Redis分布式缓存系列(三)- Redis中的Hash类型

Hash是一种zipmap存储,数据紧密排列,可以节约空间,更新也方便,而且性能会比string类型高。

至此本文就全部介绍完了,如果觉得对您有所启发请记得点个赞哦!!!

 

Demo源码:

链接:https://pan.baidu.com/s/1C10DIILkSgV90lTXJOizLw  提取码:ucoe

此文由博主精心撰写转载请保留此原文链接:https://www.cnblogs.com/xyh9039/p/13987454.html

版权声明:如有雷同纯属巧合,如有侵权请及时联系本人修改,谢谢!!!

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