redis的hash类型
1、简单描述
hash是一个string类型的field和value的映射表。添加和删除操作都是O（1）（平均）的复杂度。hash类型特别适合用于存储对象。在field的数量在限制的范围内以及value的长度小于指定的字节数，那么此时的hash类型是用zipmap存储的，所以会比较节省内存。可以在配置文件里面修改配置项来控制field的数量和value的字节数大小。
hash-max-zipmap-entries 512 #配置字段最多512个
hash-max-zipmap-value 64 #配置value最大为64字节。
必须满足以上两个条件，那么该key会被压缩。否则就是按照正常的hash结构来存储hash类型的key。
【注意】这两个配置并不是限制hash结构最多只能存多少个field以及value的最大字节数，而是说在field未超过配置的数量，而且每一个filed对应的value的长度都小于指定的字节数时，注意是两个条件都满足时，该key的存储是采用的zipmap，就是压缩了的数据，节省空间。当field的数量超过了，或者其中有value的长度大于指定的长度，那么整个key就会采用正常的hash结构来在内存中存储。
2、相关命令（基于4.0.1版本）
1）hset命令：设置一个key的filed对应的值，filed不存在则新增，field存在则修改field对应的值。
2）hgetall命令：获取该key的所有field以及对应的值。
3）hlen命令：获取key的长度，就是field的个数。
4）hvals命令：获取所有filed对应的value，只返回value。
5）hkeys命令：获取所有的filed，只返回filed，不返回value。
6）hmset命令：一次设置多个filed和对应的值
7）hmget命令：获取多个filed的值
8）hdel命令：删除filed，允许删除多个。
9）hincrby命令：给filed字段的值增加一个数，可以是负数。
【注意】不能增加浮点数
10）hexists命令：判断某个field是否存在，存在则返回1，否则返回0。
3、小结
1）hash结构是可以压缩的，要同时满足2个条件，也就是两个配置项；
2）根据需求来确定数据是采用string类型来存储（比如把对象序列化为string类型），还是说使用hash存储（把对象的属性化为field和value来存储），如果是field比较少的，而且value也比较小，那么用hash节省内存。但是也要考虑具体的需求，如果采用hash，同时要更新几个field时会不会麻烦些，如果采用string类型，直接修改整个对象然后直接序列化。
当然hash也支持直接把对象序列化来存储。具体问题具体分析。
redis中hash结构数据的操作:
Set
List
TaGroups tg = hashOperations.get(CacheConstants.TA_GROUPS_KEY, groupId);(String key，Object hashkey)
hashOperations.put(CacheConstants.TA_GROUPS_KEY, group.getId(), group);(String key ,String hashkey ,Object value)
hashOperations.delete(CacheConstants.TA_GROUPS_KEY, groupId);(String key , Object… hashkeys)
配置类：
@Configuration
public class RedisConfig {
@Autowired
private RedisConnectionFactory redisConnectionFactory;
/**
* 实例化 RedisTemplate 对象
*/
@Bean
public RedisTemplate functionDomainRedisTemplate() {
RedisTemplate redisTemplate = new RedisTemplate<>();
this.initRedisTemplate(redisTemplate, redisConnectionFactory);
return redisTemplate;
}
/**
* 序列化设置
*/
private void initRedisTemplate(RedisTemplate redisTemplate, RedisConnectionFactory factory) {
redisTemplate.setKeySerializer(new StringRedisSerializer());
redisTemplate.setHashKeySerializer(new StringRedisSerializer());
redisTemplate.setHashValueSerializer(new GenericFastJsonRedisSerializer());
redisTemplate.setValueSerializer(new GenericFastJsonRedisSerializer());
redisTemplate.setConnectionFactory(factory);
}
@Bean
public HashOperations hashOperations(RedisTemplate redisTemplate) {
return redisTemplate.opsForHash();
}
@Bean
public ValueOperations valueOperations(RedisTemplate redisTemplate) {
return redisTemplate.opsForValue();
}
@Bean
public ListOperations listOperations(RedisTemplate redisTemplate) {
return redisTemplate.opsForList();
}
@Bean
public SetOperations setOperations(RedisTemplate redisTemplate) {
return redisTemplate.opsForSet();
}
@Bean
public ZSetOperations zSetOperations(RedisTemplate redisTemplate) {
return redisTemplate.opsForZSet();
}
}